特斯拉的全自动驾驶（FSD）系统曾因功能表现不佳、事故频发以及宣传与实际能力不符而饱受批评。然而，近期其性能似乎有所提升，引发关注。这背后有多方面原因。

首先，特斯拉通过不断迭代软件算法，显著提升了FSD的识别精度和反应速度。例如，在复杂路况下对行人、车辆及障碍物的感知能力得到了加强，尤其是在城市道路场景中的表现更为稳健。其次，特斯拉采用了更先进的神经网络模型，并利用海量用户驾驶数据进行训练，进一步优化了系统的适应性与智能化水平。

此外，特斯拉还调整了市场策略。过去，公司过度强调“完全自动驾驶”的概念，导致消费者期望过高。如今，特斯拉更倾向于将FSD定位为辅助驾驶工具，并明确告知用户仍需保持注意力集中并随时准备接管车辆控制权。这种务实的态度降低了外界对其技术成熟度的质疑声浪。

值得注意的是，尽管FSD取得一定进步，但完全实现无需人类干预的自动驾驶仍面临诸多挑战。因此，消费者应理性看待这一技术的发展现状，切勿盲目依赖。未来，随着技术持续演进及相关法律法规完善，FSD有望逐步接近其最初设定的目标。