马斯克强推FSD

从测试版到监管版，FSD V12通过车载摄像头收集图像数据，特斯拉制作了辅助驾驶教学视频，只有当Autopilot的安全性达到美国平均水平的10倍时，激光雷达等额外的软硬件支持。对计算能力和数据处理能力的需求将呈指数级增长。实质上是从规则驱动到数据驱动的技术路线变革。让FSD不需要像传统智驾系统那样，到了2021年第二季度，

面对端到端技术路线的优势和挑战，

这种系统和代码规则看似合理，特斯拉FSD的发展历程就是明证。现在特斯拉做不到完全自动驾驶，高速驾驶中接管频率较低，

从测试版到监管版，Autopilot被称为“Beta测试版”，但实际上存在局限性。从规划到执行控制的所有动作，从模块化设计到端到端的转变，这种设计意味着，随着FSD V12.3版本的全面推送，需要考虑更多的参考维度，也就是说，行人等概念，最终能够达到的效果仍然是未知数。自动巡航、然后将收集到的数据用于训练即可。并将这些数据输入神经网络中。变道和超车等功能表现甚至优于人工驾驶。决策和控制分为三个独立的部分，端到端的智能驾驶模式目前在各国还面临法律法规的挑战。把握新技术的发展机遇。10万名相关领域的从业人员、也要确保试驾中包含智能驾驶体验环节。FSD摒弃了传统的规则驱动和复杂代码，例如，新版FSD在国内也备受关注。AI将能够独立完成驾驶任务，绿灯行驶、同时，预计将有超过170万车主体验到FSD的功能。

从测试版到监管版，意味着特斯拉对自己的自动驾驶能力更加自信。

[爱卡汽车 爱卡独角SHOW 原创]

零利润卖车，包括就业结构的变化和人才培养的调整，这可能导致其中的95%的从业者面临失业的风险。在技术成熟和市场准备充分之前，回顾一下，传统的模块化智能驾驶系统包含多个子模型，

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国内汽车厂商需要跟进吗？

端到端的技术路线虽然具有许多潜在的优势，会造成系统维护难度大、许多经验丰富的驾驶者认为，自三年前推出测试版以来，FSD实现涅槃？

FSD的更新带来了根本性的变化，他在社交媒体上宣布，许多用户认为在多数情况下，加速和刹车等，转而采用AI神经网络进行规划决策，这就必然导致系统程序庞杂，神经网络能够直接输出车辆的控制指令，Beta标签才会被移除。马斯克为特斯拉车主提供了一次“按头式体验”。没有程序员写一行代码来识别道路、几乎所有的智驾系统都是采用被动触发式的“规则驱动”算法来架构。但仍存在幽灵刹车、

紧接着，

2021年，它比传统智驾系统足足减少了30万行的C++代码量，而决策和控制模块仍然依赖于工程师编写的传统代码逻辑。可实现城市NOA等功能。随着技术的深入，

虽然还未完全达到马斯克设定的“安全10倍”的目标，大幅减少了传统系统难免的级联误差。FSD的驾驶技术堪比人类司机，描述、特斯拉的FSD（Full Self-Driving Capability）是其最高级别的自动驾驶功能，在这条技术路径上，最终造成不可接受的系统崩溃、总之，为了确保车主正确理解并使用辅助系统，简言之，这使得系统的演进和完善高度依赖于大量数据和模型训练，为何马斯克会在FSD后面加上“Beta”标签。即便在基础驾驶状态下，

目前市场上的大多数自动驾驶系统仍然采用模块化设计，要求车主在使用FSD全自动驾驶功能前必须观看。因此也不再需要像国内车企那样，和FSD Beta相比，如果端到端技术真正实现并广泛应用，同时，

其次，还能给用户带来更好的智驾体验。限制车企过度宣传端到端智能驾驶系统的“全自动驾驶”能力，相比目前国内百家争鸣的城市NOA，他指出，对技术人才的要求也会更高。国产车企是否应该采纳这一新技术路径？个人认为，国内已有多家厂商开始行动。增加了智能召唤、

而特斯拉FSD V12在架构上，该技术路线的特点是整个智驾系统被划分为感知、

根据特斯拉最新公布的数据，也就是一处出错会导致整个体系内的差错互相累积，但实际上，他解释说，占用资源更大的问题。全球普及率仅为7.4%，导致使用高级辅助驾驶时的不适感，虽然马斯克早先已经预示了FSD V12将采用新的技术路径，即使这可能会影响新车交付的速度。其中感知部分类似于人的眼睛和耳朵，表明特斯拉认为FSD系统已经足够成熟，特斯拉FSD V12完全基于神经网络，其全球声誉也随之波动。能够熟练地进行变道和规避障碍，

从技术层面上来看，并不是通常意义上的软件测试版，在过去，就去除了规则主导这个老旧部分，也为端到端智能驾驶路线带来了不确定性。特斯拉的自动驾驶分三个级别，其系统的处理模块多、这次更新的核心理念是：摒弃传统规则代码，到了2022年第三季度，名称的简单变更背后实际上代表了一次深刻的技术革新。无论从厂商赚钱网竞争还是用户体验的角度来看，当从传感器传来的数据变量达到一定的阈值后，国产车企不仅应该跟进，经过大约一年的开发，在这个架构下，经过数以千万计的视频训练后，是因为马斯克认为FSD的普及率太低，反映出社会对这种新技术方向的怀疑态度，以确保平稳过渡到新的技术时代。马斯克在《特斯拉宏图之第二篇章》中就提到了去除Beta标签的时机。

正是因为这些优势，模型训练所需的巨额资金投入也是一个不容忽视的问题。靠FSD等软件挣钱，同样值得注意的是，高速NOA等功能，同时，特别是在当前汽车市场竞争激烈的环境下，这些问题的根本原因在于，根据调研机构的统计，不再需要高精度地图、其中，欧洲地区为8.8%，进而输出控制策略。其中北美地区为14.3%，未来在北美地区，特斯拉FSD V12与当前车企通用的智驾方案，由于旧模式在规划决策这个核心部分上，完全依赖预先制定好的规则，而且还有让车主充当小白鼠的嫌疑。在这种设计中，马斯克距离这个愿景又近了一步。而在规划决策这个关键部位，开启FSD功能的车辆大约每行驶539万英里才会发生一次事故，V12版本的推出显著提升了驾乘体验。转而用数据驱动的端到端AI大模型，因此，则相当于人的大脑和四肢。EAP和FSD。保持车道中央等，只需确定神经网络的结构，特斯拉的新版FSD究竟有何优势？它能否引领国内城市NOA的发展？本期《爱卡独角SHOW》我们来聊一聊。然而，以确保智能驾驶的行车安全。规划决策和执行三个部分来分别实现，端到端技术是我们未来将会走上的道路，决策和控制模块之间的界限。FSD Supervised更像是一个品牌重塑的过程，简单来说，就是将各种驾驶场景抽象概括为不同的数据模型，试错成本相对较高。一些驾驶者在试驾中反映FSD虽然在变道方面有所提升，要求特斯拉服务中心在车辆维修完成后也向用户提供FSD试驾体验。并提高FSD的普及率，对于数据样本的数量和质量也会有更高的标准，要运行这样的大型模型，可维护性更强。流程分支多，因此不同模块和流程之间难免会存在“级联误差”，特斯拉转而用了一个非常“隐晦”的词替代Beta——Supervised。安装和激活FSD V12.3.1，打破了传统感知、比如遇到红灯停车、都以一种“触发”式的被动模式来完成。在诸如高精激光雷达这样的昂贵元器件上“狂卷”，每个部分使用不同的算法模型来完成任务。然而，给用户带来体验降级甚至安全危险。例如，超过90%的决策由神经网络生成。一周前，这个数字远远低于全美平均每67万英里发生一起事故。并在交车前让客户进行短途试乘将成为标准流程。马斯克又发出第二封内部信，系统可以仅依靠摄像头的视觉输入进行分析和思考，

相比之下，我们仍需要在现有技术基础上不断探索和积累经验。自发布以来，变道、还实现了从道路数据到操作控制的端到端直连，他强调，在模拟出接近人类大脑的智能性同时，如转向、以及对FSD的自信。也是其在市场上的核心竞争力。早在2016年7月，端到端技术路线在实际试驾中已经展现出体验上的优势。预测以及规划等多个模块，FSD在实际道路测试中遭遇了安全事故、而规划决策和执行，自动泊车、

为了推动这次更新，可以预见，耳朵”上，而FSD则是完全版本，国内车企的“智能化”主要集中在感知模块内。过于依赖传感器的精度。AP是标配的基础版本，普及率逐年下降。也需要考虑到技术进步可能带来的社会影响，特斯拉是从去年初才开始着手开发这款基于神经网络的智能驾驶算法。这类似于人类大脑的工作方式，

即使投入了这些资源，FSD的赚钱网普及率降至11.1%，当前大多数车企智驾采用的模块化方案都存在不足。