特斯拉FSD重大更新 V12到底有何不同？

　　HW4.0算力更强 大模型进步速度惊人

　　本次公测版FSD的技术进步可能的增长点主要来源于以下几个方面：

　　首先，FSD Beta V12针对HW4.0平台进行了更新，这为系统提供了更强大的硬件支持。HW4.0硬件升级带来了摄像头每秒多4帧的帧率，使得系统能够更快速地处理图像数据，提高了对路面细节的识别能力。此外，HW4.0的算力相比HW3.0翻倍，这使得FSD能够进行更高效的处理和计算，加快了决策速度。

　　其次，FSD Beta V12采用了更为海量的数据进行训练。通过在数百万个视频剪辑上训练单个端到端神经网络，FSD能够更好地适应各种驾驶场景和应对各种复杂情况。这种基于深度神经网络的方法使得FSD能够从大量数据中学习到驾驶行为的规律和知识，进一步提高其识别和预测能力。

　　此外，FSD V12采用了端到端大模型技术，将感知和规范集成到了一个大模型之中。这种方案能够提高数据处理的速度和效率，使得系统能够迅速作出判断并控制车辆的行为。通过深度学习和强化学习的方法，FSD能够不断优化自身的驾驶策略，从而逐渐提高其驾驶能力和智能化水平。

　　最后，特斯拉的“影子模式”也为FSD的进步提供了重要支持。通过在用户驾驶过程中采集各类驾驶数据，特斯拉能够获取高价值的corner case数据，从而不断优化FSD的性能。这些数据被存储在特斯拉的数据中心中，经过数据引擎的分析和处理后，可作为系统的训练资料，进一步提升FSD的准确率和可靠性。

　　总之，本次公测版FSD的技术进步可能主要来源于针对HW4.0平台的更新、更海量的训练数据、端到端大模型技术的应用以及特斯拉“影子模式”的支持。这些因素共同推动了FSD的性能提升和进步，使其在自动驾驶领域取得了更大的突破。

　　FSD入华 V12是关键

　　在2021年8月，特斯拉在首次AI DAY上推出了基于Transformer技术的BEV。此后，华为、小鹏、蔚来、理想和百度等众多厂商纷纷跟进，并推出各自的基于BEV+Transformer的智能驾驶方案。尽管特斯拉在这方面具有一定的先发优势，但与中国本土车企的智能驾驶方案相比，并没有形成明显的代际差距。双方都在感知层面上通过BEV+Transformer架构实现了神经网络的基本运算，但在下游的规划和控制方面，仍主要依赖于传统的规则算法。即使是特斯拉的FSD V11，也包含了大约30万行C++控制代码。

　　然而，随着FSD V12的推出，这一局面得到了扭转。通过实现端到端的自动驾驶技术，特斯拉成功地拉开了与中国车企的代际差距。FSD的每次大版本迭代，本质上都是将更多的子任务交给神经网络来完成，从而减少了人工规则的参与程度。FSD V12更是将几乎所有的子任务都交由神经网络处理，将人工编程的C++控制代码从V11的30万行大幅减少到仅3000行，实现了真正意义上的“完全端到端”自动驾驶。这意味着在神经网络模型中输入图像后，可以直接输出转向、加速、制动等控制指令，无需任何额外的规则代码。这种端到端自动驾驶的核心优势在于能够大幅提升模型的性能上限和训练效率。

　　在传统的自动驾驶中，模型的性能上限主要取决于规则代码的质量。各车企智能驾驶能力的差异，本质上源于规则代码的差异。然而，有限的代码无法覆盖无限的场景，工程师们只能在遇到边缘场景时对模型进行修补。所谓的智能驾驶，实际上并没有真正的智能可言，因为它们无法理解规则，只是按照人类设定的规则进行驾驶。

　　相比之下，FSD V12的端到端自动驾驶技术打破了这一限制。模型性能的上限不再由规则代码决定，而是由数据和算力所决定。端到端的智能驾驶模型可以模拟人类的思考方式，通过大量训练“学会”如何驾驶。训练数据越多、算力越强，模型的性能就越好。这甚至可能引发类似于大语言模型中的“涌现”现象，即模型在某些情况下能够展现出类似于人类的“开窍”或“厚积薄发”的能力。

　　借助FSD V12实现的端到端自动驾驶技术，特斯拉只需要使用丰富的本土行驶数据来训练智能驾驶模型，便能提供更出色的智能驾驶体验。同时，由于大幅减少了规则代码的使用，特斯拉无需在中国建立数千人的智能驾驶算法团队。仅需一个由20人左右的本地运营团队和数百人的数据标注团队组成的运营团队，便能确保FSD在中国市场的顺利落地和运营。

　　写在最后：

　　特斯拉本次FSD Beta v12更新将最可能无限接近人类真实驾驶的端到端大模型智驾技术推向了公众，可以说是自动驾驶行业的一个里程碑式事件。从模仿人类的驾驶行为出发，发展到今天，或许此刻的FSD可以说自己已经完成了部分超越人类驾驶行为。未来，随着FSD Beta v12被更广泛地使用，实践将证明这一系统的优劣。而大模型带来的无限学习进步的优势又将使得FSD有更长远的进步，FSD涌现正在到来，自动驾驶行业划时代一刻正在来临。

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