$特斯拉(TSLA)$ 股价，少有大涨16%以上的，明天FSD大概率会继续炒作。
但是，炒作特斯拉 FSD千万别买错股票了。FSD的引入，证明车路协同的千方科技等股票，车载雷达走不通。
下面是引用中金的一段话：
中国引入FSD，特斯拉需在数据采集、训练方面进行准备
对比中国和美国的落地环境，和BEV+Transformer技术所需的数据和训练前提，我们认为，当前FSD若要入华，需考量BEV感知方案是否可以得到很好的本地化适配。剖析这个问题需要从地图采集和数据闭环两个方面讲起：
地图采集：
► 测绘环节-受限：BEV的生成或涉及地图测绘行为。根据《测绘法》[6]定义，测绘是指“对自然地理要素或者地表人工设施的形状、大小、空间位置及其属性等进行测定、采集、表述，以及对获取的数据、信息、成果进行处理和提供的活动。”同时《测绘法》第八条规定了外资来华测绘必须经政府批准，且与我国有关部门或单位合作进行。因此，特斯拉BEV算法若被判定为涉及到测绘工序，则需与国内具备甲级制图资质的图商进行合作。
$中海达(SZ300177)$
► 编制环节-或不受限：FSD的技术机制或不涉及地图编制。根据《关于导航电子地图管理有关规定的通知》[7]，国家法规禁止外国企业从事导航电子地图的编制。我们认为，特斯拉或不受该法规约束，因为BEV完全在车端生成，且为实时的局部地图，不涉及到上传至云端进行全局拼接，因此FSD的BEV本地落地或不受此法规限制。
数据闭环：
► 数据存储-受限：特斯拉数据需中国境内存储。由于特斯拉车辆配备的传感器可以采集大量的社会层面、个人层面的敏感信息，为了保护此类信息安全，特斯拉21年在上海超级工厂搭建数据中心，所有中国业务所产生的所有数据，包括生产数据、销售数据、服务数据和充电数据等，完全存储在中国境内，同时通过数据加密、鉴权、访问控制等技术手段确保存储安全。我们认为，由于数据要求境内存储，特斯拉需在中国境内对模型进行适配训练。
► 算力中心-受限：特斯拉或需要建立本土的“超算中心”。FSD Beta在美国可以很迅速地进行迭代升级，很大一部分原因在于所收集数据的高效闭环。数据闭环一是依赖于高效的算法，二是依赖于强大的算力。我们认为，算法不受跨境的约束，但是算力会受强地理位置的制约。因此，若特斯拉想要在国内高效地处理数据、训练模型，或需要在国内搭建算力中心，来专门服务中国市场。方案一是引入Dojo超算平台，方案二是外采服务器显卡，例如英伟达A100。
$中科创达(SZ300496)$ 可能会喝点汤。
► 数据团队-受限：特斯拉需组建本土的数据闭环团队。算法的提升，离不开对特定地区特有场景的剖析。同时，数据需要在国内实现闭环，因此我们认为，特斯拉或需要组建本土地数据闭环团队，以支持算法适配，和后续对长尾场景的不断优化。