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文 | 極客公園GeekPark

5 月 15 日，針對(duì)特斯拉 FSD（Full-Self Driving，全自動(dòng)駕駛）付費(fèi)選裝率僅 2% 的消息，特斯拉 CEO 馬斯克在 X 平臺(tái)上回復(fù)稱，實(shí)際情況遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了這個(gè)數(shù)字。

這一回應(yīng)是針對(duì)知名特斯拉投資者加里·布萊克對(duì)未來 FSD 接受率的質(zhì)疑而作。根據(jù)信用卡數(shù)據(jù)提供商 YipitData 提供的數(shù)據(jù)，在試用了一個(gè)月 FSD 的美國(guó)特斯拉車主中，只有 2% 的用戶選擇繼續(xù)訂閱該服務(wù)，遠(yuǎn)低于預(yù)期的 6%。

布萊克認(rèn)為，這可能是因?yàn)?FSD 服務(wù)的附加值不高，或者訂閱價(jià)格（每月 99 美元）過高。他呼吁特斯拉需認(rèn)真評(píng)估這些因素，以更好地迎合車主需求。

與此同時(shí)，馬斯克 4 月底訪華，引發(fā)了關(guān)于特斯拉 FSD 在中國(guó)落地的討論。不過，據(jù)中國(guó)日?qǐng)?bào)報(bào)道，盡管特斯拉提出在中國(guó)推出「無人駕駛出租車」，但中國(guó)政府尚未完全批準(zhǔn) FSD 在中國(guó)全面落地，可能會(huì)先支持其在國(guó)內(nèi)進(jìn)行測(cè)試和示范。

那么，處于風(fēng)口浪尖的特斯拉 FSD 實(shí)際體驗(yàn)如何？是否會(huì)再次引發(fā)鯰魚效應(yīng)？

01 智能駕駛的 ChatGPT 時(shí)刻

隨著新能源汽車進(jìn)入智能化下半場(chǎng)，智能駕駛一直是行業(yè)追逐的技術(shù)制高點(diǎn)之一。人們不僅關(guān)注駕駛場(chǎng)景通過率和通勤效率，還更加關(guān)心智能駕駛是否更加人性化。

之前特斯拉 FSD 的 V11 版本，和很多智能駕駛系統(tǒng)一樣，速度控制生硬，處理突發(fā)情況時(shí)會(huì)突然剎車或加速，帶有明顯的機(jī)械感。尤其是在狹窄路段或惡劣天氣等特殊情況下，這種生硬的速度控制會(huì)讓用戶感到不安。

但現(xiàn)在，特斯拉 FSD V12 的出現(xiàn)改變了這一格局。體驗(yàn)過特斯拉 FSD V12 的知乎博主「EatElephant」表示，它最大優(yōu)勢(shì)之一是其擬人化的能力。V12 版本的最大提升在于速度和轉(zhuǎn)向控制的順暢度。乘客即使在后排坐著，也幾乎感覺不到在紅綠燈啟停和路口轉(zhuǎn)彎時(shí)的任何頓挫感。

第二，V12 在處理一些非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景（比如缺少車道線與交通規(guī)則的約束）有了很大的提升，比如在轉(zhuǎn)彎的時(shí)機(jī)和幅度、減速的具體程度等方面。例如，在 V11 版本中，當(dāng)車輛在直行時(shí)遇到前方遠(yuǎn)處左轉(zhuǎn)的車輛時(shí)，智能駕駛系統(tǒng)的反應(yīng)是明顯減速。雖然這樣可以規(guī)避碰撞風(fēng)險(xiǎn)，但減速的幅度通常過大，導(dǎo)致明顯的頓挫感，也增加了被后車追尾的風(fēng)險(xiǎn)。

而在 V12 版本中，面對(duì)類似情況，系統(tǒng)似乎能夠更準(zhǔn)確地判斷前方車輛的行駛路線和速度。因此，它可以以非常合適的速度減緩，讓車上乘客幾乎感覺不到，同時(shí)又留出足夠的安全距離，避免了不必要的不舒適感和后方車輛的追尾風(fēng)險(xiǎn)。

第三，V12 應(yīng)對(duì)各種場(chǎng)景的能力顯著提升，大大減少需要人工干預(yù)的次數(shù)。比如，特斯拉 FSD V12 不僅能夠識(shí)別并繞過路面上的鐵皮等障礙物，還能在道路施工時(shí)根據(jù)引導(dǎo)標(biāo)識(shí)在臨時(shí)開辟的道路上行駛，就像人類司機(jī)一樣靈活應(yīng)對(duì)。即使需要駛向?qū)ο蜍嚨?，也能夠不受逆行?biāo)識(shí)和中心黃線的限制。在夜間行駛時(shí)，它能夠像人類一樣先右轉(zhuǎn)駛?cè)雰奢v靠邊的停車之間巧妙的避讓對(duì)向來車，待對(duì)向來車駛離后再向左打方向盤繼續(xù)前進(jìn)，展現(xiàn)出了出色的駕駛技能。

同時(shí)，知乎博主「EatElephant」還提到，F(xiàn)SD V12 展示了一些類似智慧涌現(xiàn)的能力。在測(cè)試中，車輛遇到這樣一個(gè)難題：路口前有一個(gè)車道，V12 無法使用倒車檔完成掉頭。在乘客等待時(shí)，V12 發(fā)現(xiàn)了一個(gè)小停車場(chǎng)，果斷改變路線繞過，嘗試代替標(biāo)準(zhǔn)掉頭。盡管最后出口處系統(tǒng)提示接管，但這一行為是自動(dòng)駕駛技術(shù)中的一次重大突破，因?yàn)橥ǔＯ到y(tǒng)會(huì)嚴(yán)格遵循導(dǎo)航路線，自行偏離導(dǎo)航的行為幾乎不可接受。

這些進(jìn)步也體現(xiàn)在人工干預(yù)的次數(shù)。相比之前版本，V12.3 版本在城市環(huán)境下的無關(guān)鍵接管行駛里程大幅增加，從約 100 多英里（約合 160 公里）提升到了 386.7 英里（約合 622 公里）。

相比之下，同濟(jì)大學(xué)教授、汽車學(xué)院副院長(zhǎng)熊璐曾表示，北京、上海、廣州等地的自動(dòng)駕駛企業(yè)，平均每百公里需要接管 3.5 次到 10 次不等，基本上每行駛十幾或幾十公里就需要人工接管一次。

目前，特斯拉 FSD 或許正迎來自己的「ChatGPT 時(shí)刻」，盡管仍存在一些不足之處。例如系統(tǒng)在駕駛時(shí)有時(shí)會(huì)讓人感覺距離路邊太近，讓人有些擔(dān)心；對(duì)來車的識(shí)別和避讓不夠及時(shí)，比如遇到消防車時(shí)的反應(yīng)不夠靈敏；對(duì)一些特殊路標(biāo)或車道的識(shí)別可能出現(xiàn)錯(cuò)誤，對(duì)于坑洼的識(shí)別和避讓也有些問題。

不過，這并不妨礙特斯拉大幅增加對(duì)智能駕駛的投入。據(jù)了解，到今年年底，特斯拉計(jì)劃在自動(dòng)駕駛技術(shù)上累計(jì)投入達(dá)到 100 億美元?？紤]到 2016 年至 2023 年的總支出在 20 億美元左右，這意味著今年特斯拉在智能駕駛上的支出將達(dá)到 80 億美元左右。這是一筆巨額投資，表明特斯拉對(duì)進(jìn)一步提升 FSD 技術(shù)的決心。

02 FSD V12 是如何煉成的？

特斯拉 FSD V12 的體驗(yàn)顯著提升背后，是其技術(shù)路徑逐漸收斂的結(jié)果。

自從 2020 年推出 FSD 功能以來，特斯拉一直在引領(lǐng)智能駕駛技術(shù)發(fā)展方向。與傳統(tǒng)的依賴激光雷達(dá)和高精度地圖的方法不同，特斯拉堅(jiān)持采用了純視覺技術(shù)，使得車輛能夠更好地理解周圍環(huán)境。

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(dòng)，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(yàn)改進(jìn)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(duì)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(dòng)駕駛的精準(zhǔn)度和自動(dòng)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(gè)階段。在早期版本中，感知階段需要通過視覺或雷達(dá)獲取周圍物體信息，并對(duì)其進(jìn)行識(shí)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(duì)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(dòng)識(shí)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(shí)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(yùn)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(shí)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(shí)，端到端模型并不是一個(gè)新概念，早在之前就有人提出過。然而，許多人對(duì)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(huì)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(gè)過程并不是一蹴而就的。特斯拉一直在自動(dòng)駕駛技術(shù)中，強(qiáng)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(cè)，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(yàn)的改善不夠顯著。

V12 的重大突破在于打通了整個(gè)技術(shù)棧的最后一環(huán)（決策規(guī)劃），使系統(tǒng)能夠進(jìn)行端到端數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，最終實(shí)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(yàn)的改善將會(huì)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(jì)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(duì)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(diǎn)優(yōu)化駕駛舒適度，從而提升乘客的駕乘體驗(yàn)。

回到本文開頭，馬斯克造訪中國(guó)，似乎正在讓 FSD「落地中國(guó)」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(huì)產(chǎn)生怎樣的結(jié)果？

如果傳言成真，特斯拉 FSD 是否會(huì)改變當(dāng)前智能駕駛領(lǐng)域的局面？中國(guó)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(huì)幻想，卻不太敢問的問題。