芯耀
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自动驾驶行业发展至今，特斯拉一直被很多企业对标，其FSD系统的每一次更新，都会获得非常多人的关注。早期自动驾驶是一个分层的、由多模块组成的系统，感知、定位、预测、规划、控制等环节各自负责不同的功能，各模块用显式代码和规则来完成任务。随着数据规模和算力增长，特斯拉开始把更多功能放到机器学习模型里，尤其是从2024年推出的V12（标注为“Supervised”）开始，特斯拉开始大幅度推进“端到端”路线，从摄像头图像直接到控制命令的神经网络，采用“photonin，controlsout”（光子进入，控制输出），并把大量以前的显式C++代码替换为神经网络权重。今天就带大家聊聊特斯拉FSD的演进历程。
从模块化走向端到端
回顾特斯拉的硬件与软件演进，就可以理解为何FSD能在短时间内可以实现突破性功能更新。2014年10月，特斯拉首次推出自动驾驶硬件系统HW 1.0。该系统的配置包括一个由Mobileye提供的前置单目摄像头、一个博世提供的77GHz毫米波雷达（最大探测距离160米）、12个超声波传感器（最大探测距离5米），以及Mobileye EyeQ3计算平台，配合高精度电子辅助制动与转向系统。
随着技术发展，特斯拉于2016年10月发布了HW 2.0。该版本基于与英伟达联合开发的Drive PX2平台，在性能上实现显著提升，摄像头数量增至8个，处理器算力达到12 TOPS，是HW 1.0的48倍。然而，特斯拉在HW 2.0阶段已启动自研计划，着手开发车端FSD芯片。在2019年4月，随着搭载两颗自研FSD芯片的HW3.0正式装车，特斯拉智能驾驶技术全面迈入全栈自研的新阶段。这些硬件升级不是“炫性能”，而是为了承载越来越大、越来越复杂的神经网络模型。
在软件上，传统自动驾驶系统习惯把“感知—语义理解—预测—规划—控制”拆开，各自用工程规则或小模型来完成。特斯拉在V12推出的“端到端”尝试，是把从视觉输入到纵横向控制的函数化过程更紧密地交给神经网络学习。模型可以在大量真实世界驾驶片段上学习人类的综合决策策略，处理很多以前需要手工编码的边界条件。端到端也让工程复杂度在一部分场景下下降（因为少了大量规则代码），但问题也同样明显。端到端模型的内部决策不容易解释，验证覆盖面需要用更大的数据集与更严谨的离线/线上测试策略来确保安全。特斯拉自己也在发布说明中提到，V12用“数百万段视频片段”训练网络，用以替代数十万行的C++代码。
端到端的应用并不意味着完全放弃模块化理念。即便主控制策略由一个大型网络主导，很多团队依然会保留一些模块作为安全阀或可观测点（比如驾驶员监测、碰撞预警的冗余判别逻辑等）。这样做的好处是可以利用端到端学习来提升决策质量，但在安全关键点保留可审计或能快速修补的控制逻辑。
关键功能、版本演进与用户体验
特斯拉的FSD在功能上其实有几个非常重要的节点，高速NOA（Navigate on Autopilot）、城市道路的自动导航与信号灯识别、自动变道与自动泊车等。它们通过连续的软件版本逐步推进。其实自2021年开始的FSD Beta以来，特斯拉就不断在城市路况、无保护左转等难点上做迭代。到2024年FSD V12（Supervised）时，特斯拉公开表示把城市驾驶栈整合到单一端到端网络里，并逐步扩大测试范围。
进入2024年末到2025年，特斯拉又陆续推出了V13、V13.2等版本，增加了包括停车启动（从Park状态直接开启）等使用便捷性功能。到2025年10月，特斯拉推送了FSDv14（以v14.1为首批版本），这次更新被视为一年内较大的功能与体验提升，面向HW 4.0车载算力并引入了更多Robotaxi风格的功能，实现了如“到达选项”（用户可选择希望系统把车停在哪种位置：车库、路边、停车场等）、更细化的速度模式（引入“Sloth”这样的更保守速度档位）、以及对紧急车辆让行的处理等。首批更新之所以面向搭载HW 4.0的车型，原因是v14模型参数量明显增大，需要更强算力来保证实时性。
在中国市场，特斯拉也进行了分阶段的软件推送，2025年初特斯拉在中国对Autopilot做过一次重要更新，加入了城市路段的导航辅助、交通信号检测与基于导航的自动变道等功能（这类更新在媒体与车主社群中均有报道，但其关注点在于具体功能的成熟度与监管审批）。
有用户在体验了特斯拉不同版本的FSD后表示，每次大的版本更新都会带来明显的新功能或体验改进（更聪明的转弯、停车、路线选择），但在稀有或边缘场景下仍然会出现判断错误或不理想的行为。由此可见驾驶员在使用FSD时依然需要保持注意力并随时准备接管，这一点也在特斯拉官网中进行了提示。
特斯拉FSD发展限制
把所有驾驶决策交给神经网络，会提高系统处理复杂感知场景的能力，但同时也把验证难度、可解释性问题和责任边界问题推到了前台。过去几年里，特斯拉在多个国家面临关于Autopilot/FSD的安全调查和诉讼，争议点集中在系统是否在宣传上夸大能力、驾驶员注意力监测是否足够，以及在实际事故中软件行为的合法性和责任划分。到了2025年秋季，美国监管机构再次对大量搭载FSD功能的车辆展开初步评估（关注信号灯识别、闯红灯、进入对向车道等问题），据路透社10月9日报道，美国国家公路交通安全管理局正在对288万特斯拉（TSLA.O）展开调查，在50多份违反交通安全和一系列车祸的报告中，开设了配备完全自动驾驶系统的新标签车辆。这说明监管审查仍然高压并且会影响功能推广节奏。
FSD，全称为“Full Self-Driving”，这个名字让不少消费者误解为可以无人监控的自动驾驶功能，而特斯拉同时把产品标注为“Supervised”（需要监控），这无疑给FSD功能加上了一把“枷锁”。虽然特斯拉也曾发布过能在工厂到交付、甚至在短途的送车场景里车辆自动驾驶的视频，但这些演示往往是在受控条件或有限场景下完成，并不能简单等同为其可以在任意公共道路无监督运行。
最后的话
特斯拉FSD是一条由大量真实道路数据、算力与端到端学习推动的技术路径。它在短期内能带来明显的用户体验提升（更智能的跟车、变道、停车行为），也会在某些受控场景下展示出“近无人驾驶”的能力。但想实现真正意义上的全面无人驾驶仍需时间，这不只是把模型训练得更好那么简单，还需要建立被社会广泛接受的安全、监督和责任机制。对车主来说，把FSD当作一种强大的辅助工具，并严格遵守监控要求，是当下最稳妥的使用方式；对政策制定者来说，既要鼓励创新，也要确保公众安全与信息透明。未来几年，FSD的每一次版本迭代都值得关注，因为它既反映了技术进步，也映射出产业、监管与社会之间的平衡。
