特斯拉 FSD 與傳統自動駕駛技術有明顯區別。

傳統自動駕駛技術通常采用模塊化算法，將自動駕駛過程拆分為感知、預測與規劃等環節，依靠提前編寫好的數萬行代碼應對已知規則和情況。

而特斯拉 FSD 基于神經網絡人工智能算法，通過大量訓練模仿人類開車。特斯拉 FSD 具有無高精地圖和純視覺的特點，其高達 99%的決策由神經網絡算法完成，路況信息由攝像頭輸入，經神經網絡計算控制輸出。

相比傳統技術，FSD 不依賴昂貴的激光雷達和毫米波雷達，能更靈活處理復雜路況。傳統智駕方案大多只能應對預設信息和情況，靈活性和應變能力有限。

而 FSD 能通過全球數百萬輛特斯拉車輛的實時數據訓練和優化，高效準確實現自動駕駛。

在功能上，當前 FSD 系統可實現自動緊急剎車、自動變道、交通導航等，還增加了城市街道半自主導航及對交通燈或停車標志做出反應的能力。

但 FSD 也存在一些挑戰，如目前仍在不斷迭代，僅在部分國家提供，未來在安全、數據隱私、監管等多方面的問題亟需解決。而且在不同國家和地區的路況適應性上，也需要進一步優化。