今年年初，特斯拉正式向公眾發(fā)布了最新版本的完全自動駕駛系統(tǒng)FSD Beta V12。然而，盡管馬斯克曾自信地宣稱V12將不再處于Beta版的開發(fā)階段，但從首批收到FSD V12更新的用戶截圖中可以看出，該版本的FSD V12仍然帶有“測試版”標簽。

與之前的版本相比，特斯拉FSD V12新增了一項功能，即自動速度偏移調(diào)整。這項功能使得特斯拉FSD能夠借助AI視覺技術(shù)，根據(jù)不同的環(huán)境和場景，自主調(diào)整車輛的行駛速度。這只是特斯拉“端到端”自動駕駛功能中的一部分。在特斯拉CEO馬斯克的設(shè)想中，端到端的自動駕駛方案更接近人類的駕駛模式，它將感知與駕駛決策都交給了AI，而不是傳統(tǒng)的基于規(guī)則的驅(qū)動方式。他表示：“人類就是這樣做的，通過圖像輸入，進行控制輸出。”

特斯拉在其新版本的發(fā)布說明中指出：“FSD Beta V12是有史以來第一個端到端的AI自動駕駛系統(tǒng)。”馬斯克在去年的試駕直播中進一步強調(diào)：“FSD Beta V12將城市街道的駕駛堆棧升級為單個端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過數(shù)百萬個視頻剪輯的訓(xùn)練，取代了超過30萬行顯式的C++代碼?！?/p>

完美躲避靜止車輛 起步博弈更自然

根據(jù)海外用戶分享的視頻片段，特斯拉的FSD V12在無高精地圖、無判斷代碼、僅依賴數(shù)據(jù)訓(xùn)練的情況下表現(xiàn)優(yōu)異。在雨天、無紅綠燈路口、無保護左轉(zhuǎn)、以及應(yīng)對應(yīng)急車輛等場景中，系統(tǒng)都展現(xiàn)出了卓越的性能。許多國外車主對新版本的FSD給予了高度評價，視頻下的評論普遍積極。

具體來說，搭載FSD Beta V12的車輛能夠準確識別路口的停車標志以及路面上的實線。在視頻中，車輛在路口的停止線前穩(wěn)穩(wěn)地停住，等待左右兩側(cè)沒有車輛時才自動起步，順利通過十字路口。在紅綠燈路口，車輛準確地識別了頭頂?shù)募t綠燈信號，平穩(wěn)地停在了摩托車后面等待。當綠燈亮起時，車輛迅速啟動，并稍微避讓了旁邊靠近的車輛。

此外，F(xiàn)SD還在演示視頻中展示了在紅綠燈前大約200米處完成向右變道，減速后順利完成右轉(zhuǎn)操作，并且避開了路邊臨時?？康能囕v。在無保護左轉(zhuǎn)（直行和左轉(zhuǎn)綠燈同時亮起）的場景中，車輛跟隨前車平穩(wěn)起步，在對向無車的情況下快速完成了左轉(zhuǎn)操作，平穩(wěn)地從最左側(cè)車道駛向最左側(cè)車道，行駛軌跡接近圓周運動。從這兩個場景可以看出，車輛成功識別了不同位置和高度的紅綠燈信號，基本上沒有延遲，操作也十分流暢。

面對開啟應(yīng)急燈或形狀各異的異形緊急車輛時，F(xiàn)SD同樣表現(xiàn)出色。從車輛儀表屏幕可以看到，車輛正確識別了閃爍的消防車，并正確地向右避讓以避開消防車。同時，車輛也識別到了在消防車一側(cè)緩慢行走的施工人員。在一段雙車道路段上，車輛在對向車道車流不斷的情況下，連續(xù)完成了越線超車和避讓起步車輛兩個動作，操作連接順暢且無停頓。

不懼夜晚雨天 復(fù)雜場景不慌張

對比馬斯克上次測試的版本，本次FSD V12更新后車主放出的視頻補充或者說證明了幾個點：1、FSD能夠正確識別紅綠燈和道路指示，并按照通行邏輯行駛；2、在雨天、黑夜等能見度低場景仍然可用；3、在人、車、異形物同時存在的復(fù)雜場景也不失效。

首先，我們來看看邏輯問題。馬斯克上次直播演示的場景確實相對簡單，而這次眾多海外網(wǎng)友的測試顯示，特斯拉FSD在處理交通邏輯方面表現(xiàn)得相當出色。它不僅能夠遵守基本的交通規(guī)則，如路口停車、禮讓行人、按照紅綠燈信號行駛，還展現(xiàn)出了與人類駕駛者相似的邏輯思維能力。例如，遇到慢車時它會選擇超車，面對無保護左轉(zhuǎn)時會進行博弈，遇到應(yīng)急車輛時會減速并觀察情況，起步和剎車都相當平順。這種表現(xiàn)已經(jīng)達到了相當高的水平，幾乎可以與經(jīng)驗豐富的老司機相媲美。

其次，我們來看看使用場景。馬斯克在直播時主要展示了FSD在晴朗白天的表現(xiàn)，而實際測試視頻中，我們看到車輛不僅在黑夜中行駛，而且面臨著極大的雨刮器工作負荷。即便在這樣的情況下，F(xiàn)SD仍然能夠正常運行，這證明了它在黑夜和雨天等復(fù)雜環(huán)境下的可用性。未來，我們期待更多車主能在更極端的環(huán)境條件下測試FSD的表現(xiàn)，例如大霧或沙塵暴等。

最后，值得一提的是FSD作為純視覺、端到端方案的“集大成”特性。它能成功識別并應(yīng)對爆閃燈光和各種形狀的應(yīng)急車輛，顯示出強大的環(huán)境感知和應(yīng)對能力。與馬斯克上次直播中回避路障的表現(xiàn)相比，這次FSD在行駛安全方面的表現(xiàn)更加出色，讓人更加安心。這表明公測版本的FSD可能已經(jīng)達到了“可用”的水平。隨著更多車主在實際場景中使用公測版的FSD，我們期待它能進一步提升用戶體驗，從而真正達到“好用”的水平。

HW4.0算力更強 大模型進步速度驚人

本次公測版FSD的技術(shù)進步可能的增長點主要來源于以下幾個方面：

首先，F(xiàn)SD Beta V12針對HW4.0平臺進行了更新，這為系統(tǒng)提供了更強大的硬件支持。HW4.0硬件升級帶來了攝像頭每秒多4幀的幀率，使得系統(tǒng)能夠更快速地處理圖像數(shù)據(jù)，提高了對路面細節(jié)的識別能力。此外，HW4.0的算力相比HW3.0翻倍，這使得FSD能夠進行更高效的處理和計算，加快了決策速度。

其次，F(xiàn)SD Beta V12采用了更為海量的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。通過在數(shù)百萬個視頻剪輯上訓(xùn)練單個端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，F(xiàn)SD能夠更好地適應(yīng)各種駕駛場景和應(yīng)對各種復(fù)雜情況。這種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法使得FSD能夠從大量數(shù)據(jù)中學習到駕駛行為的規(guī)律和知識，進一步提高其識別和預(yù)測能力。

此外，F(xiàn)SD V12采用了端到端大模型技術(shù)，將感知和規(guī)范集成到了一個大模型之中。這種方案能夠提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率，使得系統(tǒng)能夠迅速作出判斷并控制車輛的行為。通過深度學習和強化學習的方法，F(xiàn)SD能夠不斷優(yōu)化自身的駕駛策略，從而逐漸提高其駕駛能力和智能化水平。

最后，特斯拉的“影子模式”也為FSD的進步提供了重要支持。通過在用戶駕駛過程中采集各類駕駛數(shù)據(jù)，特斯拉能夠獲取高價值的corner case數(shù)據(jù)，從而不斷優(yōu)化FSD的性能。這些數(shù)據(jù)被存儲在特斯拉的數(shù)據(jù)中心中，經(jīng)過數(shù)據(jù)引擎的分析和處理后，可作為系統(tǒng)的訓(xùn)練資料，進一步提升FSD的準確率和可靠性。

總之，本次公測版FSD的技術(shù)進步可能主要來源于針對HW4.0平臺的更新、更海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、端到端大模型技術(shù)的應(yīng)用以及特斯拉“影子模式”的支持。這些因素共同推動了FSD的性能提升和進步，使其在自動駕駛領(lǐng)域取得了更大的突破。

FSD入華 V12是關(guān)鍵

在2021年8月，特斯拉在首次AI DAY上推出了基于Transformer技術(shù)的BEV。此后，華為、小鵬、蔚來、理想和百度等眾多廠商紛紛跟進，并推出各自的基于BEV+Transformer的智能駕駛方案。盡管特斯拉在這方面具有一定的先發(fā)優(yōu)勢，但與中國本土車企的智能駕駛方案相比，并沒有形成明顯的代際差距。雙方都在感知層面上通過BEV+Transformer架構(gòu)實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本運算，但在下游的規(guī)劃和控制方面，仍主要依賴于傳統(tǒng)的規(guī)則算法。即使是特斯拉的FSD V11，也包含了大約30萬行C++控制代碼。

然而，隨著FSD V12的推出，這一局面得到了扭轉(zhuǎn)。通過實現(xiàn)端到端的自動駕駛技術(shù)，特斯拉成功地拉開了與中國車企的代際差距。FSD的每次大版本迭代，本質(zhì)上都是將更多的子任務(wù)交給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成，從而減少了人工規(guī)則的參與程度。FSD V12更是將幾乎所有的子任務(wù)都交由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，將人工編程的C++控制代碼從V11的30萬行大幅減少到僅3000行，實現(xiàn)了真正意義上的“完全端到端”自動駕駛。這意味著在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中輸入圖像后，可以直接輸出轉(zhuǎn)向、加速、制動等控制指令，無需任何額外的規(guī)則代碼。這種端到端自動駕駛的核心優(yōu)勢在于能夠大幅提升模型的性能上限和訓(xùn)練效率。

在傳統(tǒng)的自動駕駛中，模型的性能上限主要取決于規(guī)則代碼的質(zhì)量。各車企智能駕駛能力的差異，本質(zhì)上源于規(guī)則代碼的差異。然而，有限的代碼無法覆蓋無限的場景，工程師們只能在遇到邊緣場景時對模型進行修補。所謂的智能駕駛，實際上并沒有真正的智能可言，因為它們無法理解規(guī)則，只是按照人類設(shè)定的規(guī)則進行駕駛。

相比之下，F(xiàn)SD V12的端到端自動駕駛技術(shù)打破了這一限制。模型性能的上限不再由規(guī)則代碼決定，而是由數(shù)據(jù)和算力所決定。端到端的智能駕駛模型可以模擬人類的思考方式，通過大量訓(xùn)練“學會”如何駕駛。訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多、算力越強，模型的性能就越好。這甚至可能引發(fā)類似于大語言模型中的“涌現(xiàn)”現(xiàn)象，即模型在某些情況下能夠展現(xiàn)出類似于人類的“開竅”或“厚積薄發(fā)”的能力。

借助FSD V12實現(xiàn)的端到端自動駕駛技術(shù)，特斯拉只需要使用豐富的本土行駛數(shù)據(jù)來訓(xùn)練智能駕駛模型，便能提供更出色的智能駕駛體驗。同時，由于大幅減少了規(guī)則代碼的使用，特斯拉無需在中國建立數(shù)千人的智能駕駛算法團隊。僅需一個由20人左右的本地運營團隊和數(shù)百人的數(shù)據(jù)標注團隊組成的運營團隊，便能確保FSD在中國市場的順利落地和運營。

寫在最后：

特斯拉本次FSD Beta v12更新將最可能無限接近人類真實駕駛的端到端大模型智駕技術(shù)推向了公眾，可以說是自動駕駛行業(yè)的一個里程碑式事件。從模仿人類的駕駛行為出發(fā)，發(fā)展到今天，或許此刻的FSD可以說自己已經(jīng)完成了部分超越人類駕駛行為。未來，隨著FSD Beta v12被更廣泛地使用，實踐將證明這一系統(tǒng)的優(yōu)劣。而大模型帶來的無限學習進步的優(yōu)勢又將使得FSD有更長遠的進步，F(xiàn)SD涌現(xiàn)正在到來，自動駕駛行業(yè)劃時代一刻正在來臨。

審核編輯：黃飛

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