Tesla正着手开发自有地图和导航系统，以解决Full Self-Driving（FSD）在限速识别、泊车和路线选择等方面的不足。

据Tesla及多家外媒消息，当地时间22日，Tesla在2026年第三季度业绩电话会上透露，公司正在推进自有地图和导航系统开发，目标是提升FSD对道路环境的理解能力，并改善相关驾驶体验。

这一最新表态，与Tesla过去对地图在自动驾驶中作用的态度形成一定反差。在股东问答环节，一名个人投资者提到，FSD在限速识别、泊车以及常见路线选择方面仍存在问题，并追问Tesla为何不以自建地图替代外部地图。

Tesla AI副总裁Ashok Elluswamy回应称，自动驾驶系统“不应该依赖第三方地图供应商”。他表示，Tesla正基于全车队采集的数据构建自有AI地图和导航系统。该系统将学习不同驾驶员的偏好，并被设计为支持语音指令。

Ashok Elluswamy还表示，这项技术将在FSD v15中优先用于处理行程起点和终点相关场景，随后将在未来数月逐步扩展至导航、泊车以及目的地相关处理功能。

Tesla此前并非没有推动过自研地图。2015年Autopilot发布时，Tesla曾表示，将利用用户车辆采集的数据，构建精度较普通导航高出100倍的高精地图。

不过在2019年的Autonomy Day活动上，Elon Musk曾批评依赖高精车道地图是“巨大的错误”，也是“非常糟糕的想法”，认为这会让自动驾驶系统变得更脆弱。彼时，Tesla强调的是仅凭摄像头和AI，就能让车辆在任何地点完成行驶。

而Tesla此次试图通过地图补强的环节，主要集中在对道路环境的准确识别能力上，尤其是限速标志识别。FSD此前已在这一问题上暴露出不足。上月，比利时道路安全机构在布鲁塞尔一段限速30公里/小时的道路上进行测试，结果显示，FSD在55%的测试里程中出现超速，平均时速达到44公里。其中一个原因被指是车辆屏幕在该路段大部分时间显示的限速为50公里/小时。

美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）目前也在评估，是否就“Tesla Robotaxi在实际运营中于学校区域超速”的相关指控展开调查，涉及约1000辆Model Y和Cybercab。

这项计划也意味着，Tesla车辆的作用将不再局限于采集行驶数据，同时还将承担自动驾驶地图构建任务。具体来看，车辆采集的信息将持续反馈至自有地图系统，以提升整支车队的行驶表现。

这一思路与Waymo的做法存在相似之处。Waymo通常会在服务上线前，使用搭载传感器的车辆制作城市地图，并在运营过程中持续更新。双方的关键差异在于，Tesla车辆并未搭载激光雷达。

Tesla Robotaxi目前同样是在各城市受限的地理围栏区域内运营。Tesla现阶段尚未提及构建厘米级高精地图，但随着车队数据持续积累，未来不排除进一步提升地图精度。

此外，Tesla已将“无需驾驶员介入的FSD”适用时间推迟至2027年第二季度，并明确优先面向Robotaxi车队，而非所有普通用户车辆。随着自有地图和导航系统的引入，这家曾批评“依赖地图”的公司，其“仅靠摄像头与AI实现通用自动驾驶”的既有设想与实际运营路径之间的差异，再度引发外界关注。