剛剛，特斯拉正式發佈全新Model3高性能版，在中國市場的起售價為33.59萬元。這是繼2022年推出ModelSPlaid和ModelXPlaid之後，特斯拉再次帶來在高性能車系列上的全新升級。馬斯克在自己的X賬號上表示：Model3比保時捷911更快。
2024 年，中國新能源汽車市場競爭再次提速，在 20 萬以上的純電車型裡，新老造車勢力幾乎同時發力。此前，此前，在不同價格帶裡，國產新能源車分別瞄準傳統日系油車或者豪華品牌中“BBA”的市場份額。現在，當競爭來到更細分的純電市場後，特斯拉成為所有玩傢都繞不開的對手。
根據乘聯會數據，2023 年特斯拉累計在中國市場交付 94.7 萬輛汽車。其中，純電轎車 Model 3 總銷量為 14.7 萬輛，同比增長 18.33%，是國內 20 萬以上純電轎車車型的銷冠。
和幾乎所有國際消費品牌在中國市場遇到的競爭環境類似，特斯拉需要面對來自中國智能電動汽車廠商們的競爭。其中，最大的競爭之處就在於，比起全球化公司，中國企業在制造流程中擁有更高的效率，無論是在內飾或者智能座艙的全新功能上，它們往往有更快的迭代能力，可以推出在參數上更好的新車型，同時把售價控制在合理的區間，這就是消費者常說的“增配減價”。
今年 4 月初，極客公園有機會搶先體驗全新 Model 3 高性能版，同時有機會和特斯拉車輛工程副總裁 Lars Moravy 、特斯拉設計負責人 Franz von Holzhausen 進行深度對話。我們希望從這款全新車型出發，解智能化時代裡，特斯拉對於產品以及競爭的思考。
01
不僅要更快，
還要更高效
駕駛全新 Model 3 高性能版行駛在洛杉磯城區以及城市外的濱海高速上，可以很明顯地感受到動力的提升。隨車工程師告訴極客公園，由於在後軸搭載特斯拉全新的第四代電機，使得這輛車的峰值扭矩達到 678Nm，峰值功率達到 460HP，比現有車型都有明顯提升。
更大的扭矩讓提速更快，零百加速最快可以達到 3.1 秒；而更大的功率則讓速度更快，最高車速可到 261km/h。
用特斯拉設計負責人 Franz 的話來說，這是一輛“一眼就能看出運動性和操控性的新車”。高性能紅色剎車卡鉗是一個鮮艷的特點，空氣動力學前臉以及獨特設計的整流前唇，尾部的碳纖維尾翼和擴散器都在彰顯著高效的空氣動力學表現。
全新 Model 3 高性能版的專屬紅色卡鉗 | 圖片來源：Tesla
事實也的確如此。在加州的濱海高速上，我們可以明顯感受到車輛的前後穩定和平衡。彎道是更好的體驗場景，全新的前排座椅設計也給腿部、臀部和腰部帶來更加的支撐和舒適性。
特斯拉車輛工程副總裁 Lars Moravy 表示，由於連續可變阻尼減震器（CDC）加入，全新 Model 3 高性能版在高速行駛下的行駛高度降低 10mm；而在車身懸架設計上，前懸架剛度增加 25-50%，彈簧剛度提高至少 10%，使得車輛在高速過彎時相應可以更迅速。
在特斯拉設計負責人 Franz 看來，汽車的設計不光和美學有關，更要結合產品的使用場景，這聽起來和馬斯克經常提到的“第一性原理”不謀而合。所以，對於性能車而言，空氣動力學性能固然重要，輕量化則是另一個重要的設計原則。
盡管在懸架層面進行提升，但整車的質量依然隻增加 15kg。更重要的是，特斯拉並沒有選擇單純堆砌能量的方式提升續航表現。全新 Model 3 高性能版使用和四驅長續航版相同的 78.4kWh 電池，續航裡程依然可以達到 623km，官方數據顯示百公裡電耗為 14.4kWh，延續特斯拉在能耗管理的出色表現。
在軟件控制層面，全新的賽道模式優化轉向調節方式。原有的 21 檔轉向模式被優化為 3 檔，分別對應轉向不足、中等、轉向過度。特斯拉跟車工程師告訴極客公園，這是為更簡化用戶的使用邏輯，過往過於復雜的調節方式，可能會讓普通用戶在調節上陷入困惑。
當然，在我們看來，這句話還有另一層含義，就是盡管命名為“高性能版”，但特斯拉希望這款產品徹底走向普通的大眾用戶。
我們也同時試駕體驗特斯拉的 Autopilot 自動輔助駕駛以及 FSD 完全自動駕駛。相比起極客公園 2023 年試駕的舊版本，新版本對於乘坐舒適性的控制更柔，多層隔音玻璃的加入也讓路噪明顯減小。可以說，當你疲勞需要放松的時候，可以開啟自動輔助駕駛；當你希望享受駕駛樂趣的時候，Model 3 高性能版隨時可以讓你擁有更爽的駕駛體驗。
02
不在不重要的事上
花過多的資源
在 Franz 眼中，全新 Model 3 高性能版是一臺“迷你版 Model S Plaid”——他在特斯拉工作近 16 年的老兵，從 Model S 開始，到最新發佈的 Cybertruck，包括被馬斯克劇透的即將發佈的無人出租車 Robotaxi，都是由他參與設計的。
一輛 30 萬級別、面向大眾市場的車型，被賦予比肩百萬級車型的評價，可見特斯拉設計及工程團隊對這款車的高評價和高預期。
特斯拉是全球在純電領域步伐最早也是最堅定的車企之一，如今競爭來到智能化的下半場，全方位的競爭將更加激烈，“降價增配”是幾乎所有玩傢的選擇，也是智能汽車時代，科技賦予每一傢車企的新機會。
高研發投入可以帶來性能和工程的突破。Model 3 高性能版上用的全新的第四代自研電機功率比上一代提升 20% 以上。和市面主流的永磁同步電機不同，全新的第四代電驅動系統采用一個磁阻電機與永磁體相結合的設計，在充分釋放性能的同時，也解決永磁體在高溫時出現退磁的現象。
在智能化領域，尤其是智能駕駛層面，特斯拉一直是行業裡公認的領頭羊。最新的 FSD V12.3.1 版本中，特斯拉已經率先切換到端到端的全新技術棧——相比傳統架構把感知、預測、規劃、控制分成不同的模塊，端到端把各個模塊融合成統一架構，以神經網絡的模式決定下一步的駕駛操作。
特斯拉的純視覺+端到端智能駕駛能力在全球范圍處於領先水準 | 圖片來源：Tesla
特斯拉特別強調，它們將更大的算力和資源部署到超級計算機 Dojo 上，目的是訓練出更強大的系統；而在車端，所需算力更小，因為在它們看來，那是將訓練好的模型進行應用的階段。
而在智能駕駛層面，由於在訓練階段，特斯拉擁有強大的計算能力，所以他們也希望通過良好的前期計算和優化，使得未來在算力相對較小的車端，也能實現高效地運行基於神經網絡的自動駕駛。
而在智能汽車的另一個維度上——智能座艙領域，特斯拉過去則遭受不少國內用戶的質疑，一個核心的疑問就是“為什麼特斯拉的座艙設計不夠精致豪華”？
帶著這樣的疑問，極客公園這次也和特斯拉設計及工程的負責人進行交流，而我們也得到一個全新的看待這個問題的視角。
在特斯拉首席設計師 Franz 看來，“高效”是特斯拉的設計核心，重點應該把智能化的能力集中在最重要的地方。他說，在特斯拉過往的調研裡，很多堆砌的座艙功能其實並沒有被高頻使用，而這些低頻功能實際上也會提高車輛的能耗。
他專門提到一個“能量經濟效應”的有趣概念，表示當你在使用各種座艙服務的時候，這些功能也會換算成你補能時的人民幣或者美元。現在，你還覺得你需要那麼多其他的配置嗎？
所以，在這樣一個競爭進入紅海階段的市場環境裡，“要動力”、“要體驗”還是“要空間”，其實對應著各傢車企對目標用戶需求和對產品定位的不同理解。而智能化和科技創新的加入，則可以讓更多消費者，享受到過往需要花更多錢才能享受到的服務。本質上，每一次創新對於消費市場都能帶來這樣的結果，而這也正是創新的意義所在。
以下對話整理自極客公園等媒體對特斯拉車輛工程副總裁Lars 、特斯拉設計負責人 Franz 的對話：
問：為什麼全新 Model 3 高性能版沒有推出 Plaid 模式？
答：Plaid 模式對應著三電機的版本，目前用於 Model S 、Model X 以及 Roadster 車型上。這輛全新的 Model 3 高性能版，配備雙電機，而這兩個電機已經可以全部“榨幹”電池所提供的能量。所以，即便再多提供一個電機，也不能帶來更多的動力，這不符合輕量化和高效的考量，所以也就沒有加入這個模式。
問：在電動車時代，特斯拉如何讓動力變得更強大和不同？
答：如果隻是把車做得夠快，這不是一件非常難的事。但如果既要快，又要有很好的操控，還能帶來極佳的駕乘體驗，我認為這種平衡是隻有特斯拉可以提供的。前一段時間，我們在中國做一次試駕，也包括一些其他品牌的不同車型。我們認為，特斯拉在速度、操縱性能、舒適等方面，平衡得很好。我們也非常自豪可以做到這一點。
此外，在提高動力的同時，特斯拉也沒有忘記更好地提升效率。而且不光是作為一輛車，大傢有機會可以體驗特斯拉的 Autopilot 自動輔助駕駛以及 FSD 完全自動駕駛，它們也給能用戶帶來強大的智能駕駛體驗。
特斯拉設計負責人 Franz 介紹全新 Model 3 高性能版 | 圖片來源：極客公園
極客公園：您剛才提到在中國試駕，那您一定知道，中國的眾多新能源車企正致力於打造更豐富的智能座艙體驗。特斯拉如何看待這個問題，特斯拉是怎樣定義一臺智能汽車的？
答：其實你在特斯拉的車裡也可以唱卡拉 OK（笑）。認真地說，特斯拉嘗試專註於制造真正高效和安全的車。我們曾經做過一些用戶調研，發現其實很多堆砌的娛樂功能，用戶使用率非常低，甚至根本就不會使用。所以我們認為，不必把有限的資源投入到所有的事上。我們始終是從“高效”出發來考慮這件事情上，我們希望從同等的續航上，把電量做到相同甚至更低。
極客公園：關於 FSD 和自動駕駛，特斯拉最新的進展是如何的？
答：特斯拉自主打造 Dojo 超級計算機合作，並且自主研發 FSD 自動駕駛芯片。因此，我們能夠學習並且專註於盡可能快地運行那些在 FSD（完全自動駕駛）系統上操作的神經網絡。
有其他的科技公司也在制造自動駕駛芯片，但特斯拉一直在制造專門用於專註於處理自動駕駛的推理模型和大量視頻的芯片，這些視頻是規模化解決完全自動駕駛所必需的，尤其是面對自動駕駛過程中的各種邊角案例。
這裡有兩個組成部分，一個是訓練（training），另一個是推理（inference）。
在訓練階段，我們需要高功率和強大的計算能力。這是因為訓練階段涉及到大量的數據處理和復雜數學運算，通常需要高性能的硬件資源來支持。
在汽車上，即在推理階段，所需的計算能力相對較小。這是因為推理階段是將訓練好的模型應用到實際問題中，進行預測或決策，通常不需要像訓練階段那樣大量的計算資源。
所以，我們正在優化的，是確保在推理階段，即使在計算能力較小的汽車環境中，也能高效地運行神經網絡。是的，這確實是我們優化的重點。