2022 年特斯拉 AI Day 上的占據(jù)柵格技術(shù)框架 | 圖片來源：特斯拉
在隨后的兩年中，特斯拉通過一系列活動，如 AI Day 等，公布了大量關(guān)于 FSD 技術(shù)的方案。這些方案涉及到數(shù)據(jù)閉環(huán)、共享主干網(wǎng)絡(luò)、BEV 感知以及占據(jù)網(wǎng)絡(luò)等概念。盡管這些技術(shù)處于行業(yè)領(lǐng)先地位，但之前的版本一直受到用戶詬病，認(rèn)為其用戶體驗改進不夠明顯。
然而，隨著 FSD 的發(fā)展到 V12 階段，情況發(fā)生了變化。與 FSD 11 相比，F(xiàn)SD V12 最大的變化在于采用了端對端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（End-to-End Neural Network, E2E NN）。這種技術(shù)使系統(tǒng)能夠更好地理解和處理復(fù)雜的駕駛環(huán)境，減少駕駛員的干預(yù)，提高了自動駕駛的精準(zhǔn)度和自動化程度。
以往，F(xiàn)SD 的基本流程通常包括感知、決策和執(zhí)行三個階段。在早期版本中，感知階段需要通過視覺或雷達獲取周圍物體信息，并對其進行識別和分類，而決策階段則依賴于預(yù)先編寫的控制規(guī)則。
特斯拉 FSD 車輛變道 | 圖片來源：特斯拉
然而，在 FSD V12 中，采用了端對端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，這些步驟發(fā)生了革命性的變化：感知階段不再需要手動識別和分類物體，決策階段也不再需要預(yù)先編寫的控制規(guī)則。系統(tǒng)只需要通過大量視頻輸入來讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，就能夠在不同情況下做出正確的決策。這使得特斯拉在 FSD V12 中能夠減少大量代碼，使系統(tǒng)更加輕便、靈活，同時即使在沒有網(wǎng)絡(luò)連接的情況下，也能夠在陌生的環(huán)境中正常運行。
馬斯克去年底曾表示，特斯拉的 FSD Beta V12 從頭到尾沒有編程，沒有程序員寫一行代碼來識別道路、行人等概念，全部交給了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自己思考，C++代碼只有 2000 行，而 V11 有 30 萬行。
其實，端到端模型并不是一個新概念，早在之前就有人提出過。然而，許多人對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性和可靠性一直存在疑慮。盡管端到端系統(tǒng)提高了模型的能力上限，但也放大了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為「黑盒」的不可解釋性問題，這會給研發(fā)迭代和問題解決帶來巨大挑戰(zhàn)。所以，很多公司不敢輕易嘗試。
特斯拉 FSD 讓大家看到端到端模型的潛力。當(dāng)然，這個過程并不是一蹴而就的。特斯拉一直在自動駕駛技術(shù)中，強調(diào)端到端的「純度」。從 V10.9 版本開始，他們?nèi)サ袅塑嚨谰€感知的后處理代碼，改為由模型直接輸出車道線。在 AI Day 上，特斯拉也展示了如何將學(xué)習(xí)型軌跡生成和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策模型引入規(guī)劃控制模塊。
然而，特斯拉的技術(shù)更新主要集中在技術(shù)棧的中上游，如感知和預(yù)測，而控制行車功能的決策規(guī)劃模塊卻很少改變。這導(dǎo)致用戶體驗的改善不夠顯著。
V12 的重大突破在于打通了整個技術(shù)棧的最后一環(huán)（決策規(guī)劃），使系統(tǒng)能夠進行端到端數(shù)據(jù)驅(qū)動，最終實現(xiàn)了更自然、更智能的駕駛行為。
隨著 V12 采用了端到端技術(shù)架構(gòu)，直接優(yōu)化了規(guī)劃控制輸出，因此用戶體驗的改善將會更加迅速。5 月初，馬斯克宣布，特斯拉的 FSD 系統(tǒng)即將迎來三大更新版本，分別為 V12.4、V12.5 和 V12.6。
其中，V12.4 版本預(yù)計將在 5 月中旬推出，該版本將全面更新模型訓(xùn)練，以提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。其次，針對用戶反饋的加速過猛和剎車過急問題，V12.4 以及后續(xù)版本將重點優(yōu)化駕駛舒適度，從而提升乘客的駕乘體驗。
回到本文開頭，馬斯克造訪中國，似乎正在讓 FSD「落地中國」這件事變得更具可信性。甚至，外網(wǎng)盛傳比亞迪和特斯拉在 FSD 將展開合作的消息，更將 FSD 入華的潛力獲得更大的釋放——世界上最大的兩家新能源車公司的合作，會產(chǎn)生怎樣的結(jié)果？
如果傳言成真，特斯拉 FSD 是否會改變當(dāng)前智能駕駛領(lǐng)域的局面？中國車企的智能駕駛「故事」又將如何繼續(xù)發(fā)展呢？
這大概是所有人都會幻想，卻不太敢問的問題。
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