3月中旬，疫情過后終于第一次有機(jī)會(huì)回到硅谷，并如愿以償親身體驗(yàn)了FSD。這一時(shí)機(jī)的微妙之處在于，我在硅谷的一周正好是FSD V12逐步推送的一周，因此我可以說是剛剛好站在了自動(dòng)駕駛技術(shù)承前啟后的節(jié)點(diǎn)上，同時(shí)體驗(yàn)了V11最后的版本V11.4.9和V12最新發(fā)布版本V12.3。

作為極少數(shù)既體驗(yàn)過Tesla FSD V11和V12，又體驗(yàn)過國內(nèi)大量高速，城區(qū)，泊車輔助駕駛系統(tǒng)的行業(yè)從業(yè)者，希望結(jié)合V12的測(cè)試體驗(yàn)和與V11對(duì)比，談一談對(duì)端到端技術(shù)的認(rèn)知和理解，以及為什么端到端代表著自動(dòng)駕駛技術(shù)的未來。

01

實(shí)測(cè)特斯拉FSD V12:絲滑、擬人，還有些“聰明”

我在到達(dá)硅谷前就往上預(yù)訂了一輛配備有FSD V11.4.9的Model 3長續(xù)航版本。然而由于當(dāng)時(shí)V12還只推送了大概1%左右的美國FSD用戶，所以體驗(yàn)V12并不容易。我一直在通過各種互聯(lián)網(wǎng)和朋友去找借測(cè)V12的機(jī)會(huì)，后來通過互聯(lián)網(wǎng)和朋友的聯(lián)系終于在兩輛不同的車上親身體驗(yàn)了V12。

總體來說，一周時(shí)間我體驗(yàn)了5輛不同的配備有FSD的車輛，包括在3輛不同的車上體驗(yàn)了V11版本；兩輛車上體驗(yàn)了V12版本。后者包括一輛裝備HW 4.0的Model Y和一輛裝備HW 3.0的Model 3。?

左邊長租的V11 HW3 Model3，右邊短租3小時(shí)的V12 HW4 Model Y

V12的體驗(yàn)主要在San Jose市進(jìn)行的，體驗(yàn)了4-5個(gè)小時(shí)。期間包括:非常接近國內(nèi)城市市中心的復(fù)雜路段；多岔路的機(jī)場路，人車混雜和并且有較高的異形減速帶；Target和Costco繁忙的停車場，大量車輛與行人需要FSD進(jìn)行交互；硅谷晚高峰上下高速，超級(jí)多車道需要排隊(duì)、變道，通過立交橋下巨大路口等等。

整體感受上，無論是轉(zhuǎn)向控制，還是與其他交通參與者的交流、長尾問題處理等，都非常絲滑、很“像人”。當(dāng)然，它也有些不夠完美的地方。

1、V12的速度與轉(zhuǎn)向控制

V12和V11相比，最顯著的提升就是速度和轉(zhuǎn)向控制非常的絲滑平順。即使是坐在后排，在紅綠燈啟停以及路口轉(zhuǎn)彎過程中幾乎都感覺不到任何頓挫。

在速度控制上V12新增的Auto Speed模式使得FSD在速度控制上更加擬人，特別是在繁忙的城市路段使用Auto Speed與使用設(shè)定最高限速的模式相比可以獲得相對(duì)更好的體驗(yàn)。不過V12.3在很多情況下給人感覺速度偏慢，這對(duì)于一些習(xí)慣快速駕駛的司機(jī)或乘客可能會(huì)不習(xí)慣。

與之相比，V11在速度控制上還較為生硬，一旦有機(jī)會(huì)便會(huì)盡可能迅速加速達(dá)到設(shè)定限速，給人感覺略微機(jī)械。特別是在一些社區(qū)小路，窄路以及惡劣天氣下，這種生硬的速度控制有時(shí)候會(huì)讓即使是我這樣有著豐富自動(dòng)駕駛功能測(cè)試經(jīng)驗(yàn)的從業(yè)者也感到一絲絲驚慌感。

2、路上與其他參與者交互

隨著體驗(yàn)的漸漸深入就會(huì)發(fā)現(xiàn)V12采用的端到端訓(xùn)練方法使得V12在一些難以明確用規(guī)則描述的場景細(xì)節(jié)處理上取得了巨大的進(jìn)步。

例如繞行的時(shí)機(jī)與幅度，是否減速讓行以及減速的具體程度等等細(xì)節(jié)，整體駕駛體驗(yàn)非常擬人，流暢自然。

在遇到路邊閃雙閃的Amazon送貨卡車時(shí)，V12能夠毫不猶豫地判斷出對(duì)向無車，借道繞行，整個(gè)過程流暢自然，毫不遲疑；

面對(duì)右前方的騎行人的場景，V11會(huì)對(duì)騎行人過度小心，規(guī)劃出一條非常離譜的大幅繞行路線。而V12在面對(duì)類似情況的時(shí)候顯然更加從容淡定，繞行幅度非常接近人類駕駛員的選擇，速度控制和果斷程度也非常合理，并沒有異常急剎的情況出現(xiàn)；

在直行遇到前方遠(yuǎn)處左轉(zhuǎn)的車輛時(shí)，V11的反應(yīng)是明顯減速。雖然規(guī)避了碰撞風(fēng)險(xiǎn)，但是減速幅度很大，有明顯頓挫感，會(huì)給乘客造成不舒適感覺，還增大了被后車追尾風(fēng)險(xiǎn)。而V12在遇到類似狀況時(shí)候似乎能夠準(zhǔn)確判斷出前方車輛線路和速度，以一個(gè)非常合適的減速讓車上乘客幾乎無感的同時(shí)又留出了足夠的安全冗余空間。

在Stanford附近，V11對(duì)騎行人過分小心，在紅綠燈路口規(guī)劃了非常詭異的繞行路線，最終導(dǎo)致侵占左側(cè)車空間接管。

3、V12如何掉頭、過環(huán)島

此外，V12相對(duì)V11還增加了很多新的能力，例如掉頭、靠邊停車、泊入車位等等，在我親身體驗(yàn)中就經(jīng)歷了4次掉頭，三次成功的靠邊停車。

實(shí)測(cè)掉頭成功另外V12在環(huán)島和停車場的處理上也比V11要有了顯著的提升。環(huán)島前讓車與否的決策更加果斷，在停車場中與行人的交互變得十分流暢安全，幾乎不會(huì)有異常狀態(tài)引起行人異樣的反應(yīng)。甚至有一次在Target停車場，一位行人從我左側(cè)A柱穿行，在我還沒有注意到她的情況下，V12就柔和減速完成了一個(gè)完美的讓行。

美國有很多橫向穿行速度較快的無保護(hù)轉(zhuǎn)彎，依據(jù)美國交通習(xí)慣轉(zhuǎn)彎車輛要盡量不影響到高速行駛的其他車輛完成轉(zhuǎn)彎，甚至導(dǎo)致穿行車輛稍微減速的行為也會(huì)被鳴笛警告。因此無保護(hù)轉(zhuǎn)彎時(shí)機(jī)的選擇就非常重要，也對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)感知距離有著非常嚴(yán)格要求。

在這點(diǎn)上，至少我的幾次體驗(yàn)V12表現(xiàn)都比較成功，能夠耐心等待時(shí)機(jī)，并且速度控制也較V11更為優(yōu)秀。有時(shí)候能夠不完全剎停，保持蠕行，還能較早進(jìn)行預(yù)加速，保持通行高效。

4、視覺的測(cè)距能力

國內(nèi)一些車企由于配置了前向激光雷達(dá)，對(duì)尺寸的測(cè)量非常精準(zhǔn)，在狹窄狀態(tài)下通行能力十分強(qiáng)悍，甚至超過普通人類司機(jī)。

這次V12體驗(yàn)中也遇到了美國城市里比較常見的路邊停車導(dǎo)致道路過窄，但V12非常果斷的從狹窄的道路上和對(duì)向會(huì)車通過。這一點(diǎn)之前在V11的測(cè)試視頻里就有發(fā)現(xiàn)，所以可能并不算是提升，但是實(shí)際體驗(yàn)的時(shí)候還是非常驚艷。

特別是，考慮到了FSD是純視覺，對(duì)尺寸的把握是純視覺的弱項(xiàng)，能做到這樣窄路果斷通行十分不易，而端到端訓(xùn)練至少保持了這樣的能力，甚至在通行決策和速度控制上比V11更加優(yōu)秀一點(diǎn)。

5、長尾場景處理

在長尾Corner Case的處理上V12也有著非常優(yōu)秀的表現(xiàn)。在San Jose市中心測(cè)試過程曾遇到一位將椅子放在滑板上在路中間前后穿行的小哥。FSD準(zhǔn)確識(shí)別到他的存在并且平穩(wěn)地減速避免了與其進(jìn)行近距離交互，最終這個(gè)小哥被附近的警車注意到，驅(qū)離了路面；

測(cè)試中還有遇到自車車道有紙殼箱子、輪胎碎片等異形障礙物的場景，這些障礙物車機(jī)都沒有顯示檢測(cè)結(jié)果或者只以O(shè)ccupancy的形式顯示。但是實(shí)際行駛中V12都能夠順利小幅偏移繞行了障礙物，沒有發(fā)生刮蹭磕碰；

最后一段測(cè)試由于是在San Jose晚高峰，車流非常密集，高速岔路上也啟用了流量控制信號(hào)等。這類信號(hào)燈是我第一次見到，他們分別有三個(gè)紅綠燈控制三條匯入車道，三個(gè)紅綠燈亮暗并不同步，而是根據(jù)主路車流情況分別控制紅綠。

而V12同樣可以理解三個(gè)紅綠燈分別控制的車道，在自己車道紅燈時(shí)等待，變綠后立即加速匯入主路，毫無遲疑。這說明V12雖然是端到端系統(tǒng)，但對(duì)于紅綠燈的理解非常細(xì)節(jié)，可以理解分時(shí)控制的燈以及他們控制的具體車道關(guān)系并正確應(yīng)對(duì)。

6、V12開始智慧涌現(xiàn)？

上面的情況都證明著FSD V12是一個(gè)能力非常強(qiáng)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，然而更令人驚訝的是V12一定程度地展現(xiàn)了我認(rèn)為接近智慧涌現(xiàn)的一些現(xiàn)象。這是讓我感覺到V12的廣泛發(fā)布可能成為自動(dòng)駕駛的“ChatGPT時(shí)刻”的一個(gè)重要原因。

我們?cè)跍y(cè)試過程中，導(dǎo)航規(guī)劃了一個(gè)路口前掉頭的導(dǎo)航路線，中間是一個(gè)很寬的Suicide Lane車流密集，且V12目前還不能使用倒車檔完成三點(diǎn)掉頭，所以在路中間完成掉頭十分困難。

試駕時(shí)的suiside lane，藍(lán)色為導(dǎo)航路線，綠色為V12自主變動(dòng)的路線

就在接近導(dǎo)航路線給出的掉頭位置附近，我們車上的乘客都在等待V12是否能完成這個(gè)十分困難的掉頭的時(shí)候。V12發(fā)現(xiàn)了道路右側(cè)有一個(gè)很小的路邊停車場，他果斷違背了導(dǎo)航路線，右轉(zhuǎn)進(jìn)入停車場之后左轉(zhuǎn)繞出，打算通過右轉(zhuǎn)加左轉(zhuǎn)來代替一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)掉頭動(dòng)作。

雖然最后在停車場出口處V12因?yàn)槟撤N原因系統(tǒng)提示接管。

其實(shí)之前早在V12.2的早期版本就有過類似情況，不過親身經(jīng)歷了這樣的駕駛小聰明還是非常的驚喜，也說明了此類情況在如今的V12上已經(jīng)不是小概率事件。

對(duì)于目前主流自動(dòng)駕駛技術(shù)來講，沿著導(dǎo)航路線行駛無疑是規(guī)控模塊的最主要目標(biāo)，自行偏離導(dǎo)航的行為幾乎不可接受。然而如果我們從第一性原理上來理解這個(gè)情況就會(huì)覺得非常合理，老馬說過“Physics is the law，everything else is a recommendation”。

對(duì)于駕駛?cè)蝿?wù)來講，顯然行人、車輛、路障、道路邊緣這些絕對(duì)不該碰撞的物理實(shí)體顯然就是律法，不可違背。然而導(dǎo)航信息也只是引導(dǎo)你到達(dá)目的地的一種提示信息而已，安全到達(dá)目的地是第一目標(biāo)，navigation也只是個(gè)recommendation，自然也可以背離導(dǎo)航路線，特別是導(dǎo)航繞遠(yuǎn)甚至出錯(cuò)的情況下。

7、V12測(cè)試總結(jié)

當(dāng)然FSD V12雖然功能十分強(qiáng)大，但還遠(yuǎn)不是完美的。我的最后一次V12測(cè)試大概持續(xù)了1小時(shí)50分鐘左右，由于全程坐在后座，對(duì)V12的情況做了更詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)。最終結(jié)果如下，除開一些人為原因的接管，一共大概有5次接管:

1.到達(dá)機(jī)場靠邊停車后繼續(xù)行駛，有碰撞路邊緣風(fēng)險(xiǎn)接管；

2. Costco小環(huán)島，車流非常密集，有一輛車輛沒有讓行環(huán)島內(nèi)車流，將頭探進(jìn)了環(huán)島，雖然左側(cè)有足夠空間，V12并沒有表現(xiàn)出足夠明確的繞行意圖，有碰撞風(fēng)險(xiǎn)，接管；

3.前方跟車掉頭，前車開始時(shí)想左轉(zhuǎn)進(jìn)入車庫，后猶豫改為掉頭，V12跟車受到影響，路線不佳，轉(zhuǎn)到了比較接近路邊緣的地方，轉(zhuǎn)彎半徑不夠了，由于無法倒車，無法通過，人工接管；

4.掉頭改右轉(zhuǎn)進(jìn)入停車場后左轉(zhuǎn)出來的case，系統(tǒng)報(bào)接管；

5.Costco停車場，沒有到達(dá)右轉(zhuǎn)路口，過早右轉(zhuǎn)，猶豫，有撞路沿的趨勢(shì)，接管。

但需要說明的是，整個(gè)駕駛體驗(yàn)處于San Jose晚高峰，車流量很大，而且刻意找了很多相對(duì)困難場景進(jìn)行測(cè)試，所以正常駕駛狀態(tài)接管率應(yīng)該會(huì)比這更低。

總的來說，V12通過端到端訓(xùn)練學(xué)習(xí)到了非常擬人的駕駛行為，使得其駕駛決策更加合理，符合人類預(yù)期。這種符合預(yù)期長期來看會(huì)給使用者建立起來非常大的對(duì)系統(tǒng)的信心，減少了由于謹(jǐn)慎和不信任造成的接管，也有助于讓更多大眾而不只是偏極客屬性的Early Adopter去接受FSD，這對(duì)于FSD的普及有著非常重要的意義。

當(dāng)然，也可以看到，雖然V12整體上在功能，體驗(yàn)，擬人性，甚至駕駛智慧上都有了長足的進(jìn)步，但是由于有些策略更加激進(jìn)，所以安全的接管也還是不少。隨著FSD功能逐漸完善，性能逐漸提升，接下去很可能Tesla自動(dòng)駕駛的最主要攻關(guān)難題就會(huì)變成對(duì)接管，特別是安全接管的持續(xù)打磨優(yōu)化上了。

02

端到端的系統(tǒng)為什么是自動(dòng)駕駛技術(shù)的未來？

盡管有瑕疵，以及會(huì)遇到一些系統(tǒng)無法完美處理的情況，但整體上來看，用戶對(duì)V12的反饋是十分正面的。

Tesla FSD自從2020年10月推送用戶以來，一直代表著自動(dòng)駕駛技術(shù)的最前沿，問世之初這種不依賴激光雷達(dá)和高精地圖，真正的哪里都能開的自動(dòng)駕駛功能甚至對(duì)于行業(yè)內(nèi)的從業(yè)者來說都有點(diǎn)匪夷所思。

接下來2021、2022兩年，Tesla通過AI Day公布了大量FSD的技術(shù)方案，幾乎是傳道般帶火了如今在量產(chǎn)自動(dòng)駕駛行業(yè)里被大家奉為圭臬的數(shù)據(jù)閉環(huán)、共享主干的多頭網(wǎng)絡(luò)、BEV感知，乃至后續(xù)的占據(jù)網(wǎng)絡(luò)Occupancy Network。

然而，雖然技術(shù)方案領(lǐng)先行業(yè)三年以上，但是V12前一直為大家詬病的是:雖然有持續(xù)不斷的版本更新，每個(gè)版本都有詳細(xì)的Release Note列舉該版本更新的重要技術(shù)提升，然而用戶對(duì)FSD的進(jìn)步體感上卻遠(yuǎn)不如大家預(yù)期的明顯。

但到了V12階段，這個(gè)狀況改變。

V12號(hào)稱從相機(jī)Photon In，最終決策控制Control Out，但是Release Note卻只有短短的幾行而已，其中最關(guān)鍵的一句還是V12去掉了FSD傳家的30w行C++代碼，轉(zhuǎn)而用一個(gè)端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為替代。

為什么轉(zhuǎn)變?yōu)槎说蕉四Ｐ偷捏w系，去掉了大量的高質(zhì)量代碼，反而V12性能相比V11產(chǎn)生了巨大的飛躍呢，難道真如老馬一貫的理念所說Best part is no part，實(shí)際上Best code is no code？

FSD V12版本將城市駕駛技術(shù)棧改為端到端訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而替換掉30w行C++代碼

相信很多人對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性、可靠性一直存在懷疑。這無可厚非，畢竟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具體如何工作是設(shè)計(jì)者也無法透徹了解的。

但事實(shí)是，自2012年Alexnet將基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法帶入公眾的焦點(diǎn)之后，漸漸地?zé)o論計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理，甚至AI作為一個(gè)整體，幾乎全部令人興奮的成果都來自于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

現(xiàn)如今基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大語言模型和以Diffusion Model、Sora為代表的生成式AI效果和能力有多么驚人相信我也無需加以贅述了。而針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可控性，安全性為中心人們也在不停地摸索一系列數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的最佳實(shí)踐方法。

因此稍微從宏觀一點(diǎn)的視角就能發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的純粹的端到端技術(shù)范式正在不斷占領(lǐng)傳統(tǒng)代碼的生存空間。而這種新的技術(shù)范式的出現(xiàn)也成為了AI得以高速發(fā)展的關(guān)鍵，可能早晚你都要相信，根據(jù)Karpathy軟件2.0的理論，是的，“Best code actually is no code”。

對(duì)不起各位程序員同行，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)構(gòu)成的代碼確實(shí)比我們能夠?qū)懗龈玫拇a。從這個(gè)角度看，Tesla V12選擇全面擁抱數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和端多端的訓(xùn)練，并取得非常顯著的性能提升，這一切事實(shí)也就不那么讓人驚訝了。

實(shí)際上Tesla一直在提升其自動(dòng)駕駛技術(shù)棧中端到端的“純度”。

V10.9后Tesla就將車道線感知的后處理部分代碼去掉，改為由模型直接輸出車道線實(shí)例；而根據(jù)AI Day分享的技術(shù)方案細(xì)節(jié)，在傳統(tǒng)中由C++編寫的規(guī)則為主導(dǎo)的規(guī)劃控制模塊中，Tesla也早已經(jīng)混入了大量Learning Based候選軌跡生成和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策規(guī)劃reward model。

然而雖然Tesla三年來一直在努力迭代自己的技術(shù)方案，雖然Elon一次又一次地宣傳某某版本的FSD又引入了多么重大的革新，因此是一個(gè)多么革命性的版本，用戶對(duì)性能提升的體感卻一直不明顯。

究其原因正是因?yàn)門esla很多技術(shù)的迭代更新都針對(duì)的是整個(gè)技術(shù)棧的中上游，即感知、預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。最后最影響用戶體感的還是與控制行車功能的決策規(guī)劃模塊，而無論混合了多少數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的端到端元素，這個(gè)模塊在V12以前還一直是以規(guī)則為主的C++代碼所主宰。

而當(dāng)智駕場景越來越復(fù)雜，真實(shí)世界的情況越來越多變，無論有多少坐在辦公室里的頂尖程序員，傳統(tǒng)軟件規(guī)則的復(fù)雜度上來后，維護(hù)和提升這塊代碼的綜合性能將變得越來越緩慢而昂貴。

然而當(dāng)V12打通了自動(dòng)駕駛技術(shù)棧的最后一個(gè)環(huán)節(jié)，使得整個(gè)系統(tǒng)端到端可導(dǎo)，與人類駕駛行為的哪怕一丁點(diǎn)微小誤差也會(huì)通過梯度反向傳播一直傳遞到整個(gè)系統(tǒng)的每一個(gè)上游環(huán)節(jié)，讓他們進(jìn)行自我迭代優(yōu)化，從而最終使得系統(tǒng)輸出的駕駛行為更加擬人，更加自然。

而如果把之前通過對(duì)上游模塊的優(yōu)化提升用戶體驗(yàn)比作隔靴搔癢，那這種對(duì)輸出端信號(hào)的直接優(yōu)化就毫無疑問達(dá)到了直擊用戶體驗(yàn)靈魂的效果，這樣看來V12體驗(yàn)相比之前版本的跨越式提升就變得那么的合理了。

除此之外正如通過純粹的端到端數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)誕生了ChatGPT這樣讓我們第一次感受到了“智能”以及AGI似乎并不那么的遙不可及的產(chǎn)品，那么V12之于自動(dòng)駕駛我認(rèn)為可以相當(dāng)于GPT3甚至GPT3.5之于自然語言處理，它讓我第一次感覺了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)也可以正如偏離導(dǎo)航的case中體現(xiàn)的那樣聰明，靈活。

ChatGPT可以很輕松的通過過去一直被認(rèn)為不可逾越的圖靈測(cè)試，然而我們?nèi)绻幸粋€(gè)駕駛方面的圖靈測(cè)試，即僅僅通過駕乘感受，乘客幾乎無法分辨出到底是AI在開車還是人類司機(jī)，那么我認(rèn)為V12已經(jīng)很有可能通過這樣的駕駛圖靈測(cè)試了。

03

對(duì)FSD后續(xù)迭代的一點(diǎn)期待

一個(gè)人對(duì)V12的體驗(yàn)評(píng)價(jià)好壞在于其是否享受了技術(shù)帶來的便利，然而從更宏觀的維度上來看，用戶整體的體驗(yàn)評(píng)價(jià)才能更好反映技術(shù)本身。那么V12到底是不是真的相對(duì)之前的版本產(chǎn)生了巨大的進(jìn)步呢？我們一起來看看數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)怎么說。

根據(jù)Tesla FSD Tracker的統(tǒng)計(jì)數(shù)字:

城市中多少里程發(fā)生一次關(guān)鍵接管的數(shù)據(jù)

各個(gè)版本與地點(diǎn)相關(guān)的持續(xù)性問題的統(tǒng)計(jì)數(shù)字

相比之前版本，V12.3版本在城市每次關(guān)鍵接管前行駛里程這項(xiàng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)上提升巨大。無關(guān)鍵接管行駛里程從大約100多英里提升到了386.7英里。

而每個(gè)版本與地點(diǎn)相關(guān)的持續(xù)性問題統(tǒng)計(jì)上，12.3.1目前只有4個(gè)問題。

從統(tǒng)計(jì)數(shù)字的角度，V12確實(shí)是一次巨大的跨越式進(jìn)步。

對(duì)于未來展望，由于上面說的V12端到端的技術(shù)架構(gòu)是直接對(duì)用戶體驗(yàn)最直接的規(guī)劃控制輸出進(jìn)行優(yōu)化，我預(yù)計(jì)FSD V12后，用戶能體感到的系統(tǒng)性能將會(huì)提升非?？?。

從我在硅谷測(cè)試后的一周里，V12已經(jīng)連續(xù)推出了V12.3.1和V12.3.2.1兩個(gè)版本。前者將推送用戶范圍擴(kuò)大到了包括加拿大在內(nèi)的整個(gè)北美地區(qū)的絕大多數(shù)FSD激活用戶；后一個(gè)版本則更新了用戶期待已久的端到端Autopark功能和Smart Summon/Banish功能。似乎確實(shí)如預(yù)期一樣，F(xiàn)SD的迭代進(jìn)步正在加速。

同時(shí)，老馬最近接連公布了要給北美每一輛車一個(gè)月的FSD免費(fèi)試用機(jī)會(huì)，還要求為每一位收到Tesla交付車輛的用戶提供FSD的試駕體驗(yàn)?？梢钥闯?，Elon和Tesla對(duì)FSD的信心空前高漲，已經(jīng)開始大范圍推廣FSD功能。

再結(jié)合傳聞中最早2024年夏季FSD將進(jìn)入中國市場，2025年上半年登陸歐洲的消息，F(xiàn)SD似乎有望成為Tesla利潤的新的增長極。

大力推廣FSD不僅有助于提高FSD的購買率，從而提高Tesla的盈利能力，推廣FSD甚至還有可能促進(jìn)新車的銷量，畢竟目前為止Tesla仍舊是唯一能夠讓用戶體驗(yàn)到FSD功能的車型。

馬斯克要求每輛交付的Tesla都必須讓用戶去體驗(yàn)下最新的FSD版本

根據(jù)FSD的迭代速度，我個(gè)人預(yù)計(jì)FSD很快就會(huì)Feature Complete。

而下一步，Tesla就必須開始對(duì)FSD功能的穩(wěn)定性、安全性繼續(xù)努力了，畢竟雖然今天FSD已經(jīng)能夠解決99%的駕駛場景，然而要真正做到無人，做到Robotaxi還必須繼續(xù)去不斷推動(dòng)FSD朝著小數(shù)點(diǎn)后更多的9邁進(jìn)。

到時(shí)候單純的端到端Imitation Learning是否足夠，是否需要引入Reinforcement Learning，甚至是大語言模型和生成式AI，亦或是需要重新找回部分規(guī)則代碼，目前都未可知，只能等待時(shí)間給我們答案。