當其他車企還在依賴激光雷達等類型的傳感器為用戶推出輔助/自動駕駛功能時，特斯拉已經開始依賴神經網絡和人工智能進行所謂的完全自動駕駛。
近日，特斯拉宣布已開始向員工推出完全自動駕駛（FSD）V12版本，更新版本號為 2023.38.10。馬斯克本人也在X上確認了這一消息。在特斯拉員工之中推出FSD V12版本代表著特斯拉FSD距離走進現實更近了一步。
前幾日，特斯拉為中國車主的手冊更新了FSD測試版（FSD Beta）功能說明，而特斯拉中國在回應FSD是否落地國內時確認：目前確實正在推進中，但官方并沒有公布落地時間表。
之所以FSD V12版本受到如此廣泛的關注，是因為這是特斯拉首次放棄代碼，使用神經網絡進行車輛控制，是實現全新“端到端自動駕駛”的里程碑式跨越。
中信證券認為，特斯拉依賴神經網絡的FSD V12為自動駕駛提供了一套未經證明的新路徑，若得以走通，將對行業產生較大顛覆；FSD V12有望打造自動駕駛領域的基礎底座，引領視覺（算法）的GPT時刻。
FSD V12：完全采用神經網絡進行車輛控制
據外媒，雖然特斯拉是在內部小規模使用FSD V12，但隨著Cybertruck的全球交付和車機系統假日OTA更新，特斯拉可以更充分地展示其FSD技術的最新突破和功能。FSD V12可能成為全球自動駕駛行業的“游戲改變者”。
據悉，FSD V12本次最主要的更新是完全采用神經網絡進行車輛控制，從機器視覺到驅動決策都將由神經網絡進行控制。此次更新刪除了超過30萬行代碼，而這些代碼之前都是控制車輛的FSD功能，取而代之的是控制轉向、加速和制動的神經網絡。目前，FSD V12的C++代碼只有2000行，相比之下，FSD V11有30多萬行。這一更新減少了車機系統對代碼的依賴，使其更加接近人類司機的決策過程。
馬斯克將特斯拉的FSD V12描述為“端到端人工智能”，采用“光子進入，控制輸出（photon in, controls out）”，強調其在真實世界場景中做出復雜決策的能力。據悉，該系統被稱為“Baby AGI（嬰兒版通用人工智能）”，旨在感知和理解現實世界的復雜性。據報道，特斯拉FSD V12使用了來自全球各地的數百萬特斯拉的車身視頻作為訓練材料來模仿人類司機的駕駛決策。
Reddit上有網友在評論FSD系統的發展過程時稱，“過程中的每一步都對下一步計劃的實現至關重要。如果沒有攝像頭收集數據，特斯拉就不會有數百萬甚至數十億英里的FSD訓練數據。AutoPilot堆棧使特斯拉能夠對駕駛場景進行硬編碼，并根據剪輯測試其邏輯。這些片段為FSD V11及更早的版本提供了支持。而當我們在使用這些版本時，特斯拉又在訓練其神經網絡并收集更多的數據片段。這些數據片段使特斯拉能夠使用數百種場景訓練神經網絡。”
券商：FSD V12為自動駕駛提供了未經證明的新路徑
馬斯克此前曾表示，他相信特斯拉將在今年年底前實現“真正的”自動駕駛能力。
今年5月，馬斯克表示，V12“是為FSD成為‘端到端人工智能’而保留的，覆蓋從圖像到轉向、制動和加速等的方方面面。”正如美國科技媒體The Verge當時報道的那樣，特斯拉FSD V12如今依賴的是車身攝像頭和人工智能，而不像其他競爭對手那樣依賴激光雷達等其他類型的車身傳感器。有網友甚至稱，簡直就是DriveGPT。
今年6月份，馬斯克就稱FSD V12將不再是“測試版”，但在當時這究竟意味著什么對用戶和外界來說都還非常模糊。自2020年底推出以來，特斯拉一直將FSD功能描述為“測試版”，需要司機的全面干預，因為系統仍在測試和開發過程中。
今年8月，馬斯克在加州帕洛阿爾托的一次路測直播中，展示了搭載FSD V12的特斯拉Model S在施工區、變道和復雜路況中的駕駛水平，證明了該系統適應復雜路況的能力。不過，必須說明的是，在整個FSD V12路測的直播中，馬斯克還是被迫介入了幾次。
中信證券產業策略首席連一席團隊認為，特斯拉的“端到端自動駕駛”的潛在影響是更好地實現L3自動駕駛能力。端到端/神經網絡的核心好處在于模型迭代的關鍵由“工程師”變為了更易于規模化的“數據和算力”，因而訓練效率和性能上限有望得到顯著提升。
落到實處，中信證券認為端到端方案所展示出的性能潛力有望大幅提升自動駕駛系統的接管水平，從而實現真正無可爭議的L3能力（例如達到每周接管1次）。但端到端模型的“黑盒”問題目前產業界尚未有十分成熟的解決方案，因此其團隊認為，其最終能否邁向追求極致安全性的L4全無人駕駛仍待觀望。
此外，中信證券認為特斯拉依賴神經網絡的FSD V12為自動駕駛提供了一套未經證明的新路徑，若得以走通，將對行業產生較大顛覆。FSD V12有望打造自動駕駛領域的基礎底座，引領視覺（算法）的GPT時刻。
對于FSD V12的正式落地時間，中信證券預計明年初正式落地的可能性較大。該券商指出，“盡管（馬斯克在8月份的）直播中展現出的能力距離正式推送給消費者仍有距離，但可基本推斷當前的V12模型已十分接近端到端，再配合特斯拉在數據和算力上的巨大投入，V12接下來至年底的迭代速度有望大幅加快。”
（稿件來源：每經網）
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