特斯拉FSD V12.4.1端到端架构：2024年最新智驾系统详解

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FSD系统工作原理

特斯拉的FSD系统主要依赖摄像头来获取四周环境的数据。车身上装有多颗摄像头，它们如同众多眼睛，持续监视着道路状况。收集到的信息被传输至中央处理器，在那里进行综合处理。随后，通过神经网络进行驾驶决策。在真实驾驶过程中，系统可自主执行加速、减速和转向等动作，仿佛有一位隐形的驾驶员在操控车辆。

这个系统之所以能持续增强性能，关键在于其神经网络具备持续学习的特性。系统会搜集各类驾驶场景作为数据，这些数据构成了系统的“经验”。例如，包括不同城市道路状况和天气条件下的驾驶信息，通过持续积累和学习，FSD系统的驾驶技能将不断提升。

“端到端”架构优势

传统的人工智能系统多采用模块化的处理方式，但“端到端”架构则有所不同。FSD系统运用此架构，将原始图像数据输入后，便能够直接生成驾驶指令，无需经过感知、决策和控制等独立模块。在运行过程中，这一设计减少了信息的多余处理和传递时间，从而显著提升了效率。

通过减少信息在模块间的流动，"端到端"架构减少了信息传递错误的可能性。过去，模块间信息传递容易出现错误，但现在信息被整合到一个模型中，使得驾驶决策更为精准，从而提升了驾驶的安全性和可靠性。

新旧架构对比

FSD系统之前是模块化结构，各个模块，比如感知、预测分析、规划执行，都是分开研发和训练的。这些模块共同协作，完成了辅助驾驶的任务。数据需要依次经过每个模块的处理。这样做虽然确保了每个环节的专业度，但同时也使得流程变得复杂，效率受到了影响。

传统的方法是从基础做起，对人的驾驶动作进行拆解并编写程序，随着功能的增多，程序代码也越积越多。然而，2024年发布的FSD V12版本带来了巨大变革，它通过数百万个视频片段的训练，将原先超过三十万行的C++代码缩减至两千行，简化效果十分明显。

系统完善依赖因素

过去，FSD系统的完善程度很大程度上取决于工程师的数量，他们得持续编写和改进代码以提高系统性能。举例来说，面对新的驾驶情况，工程师需要编写相应的规则以便系统应对。然而，如今系统更依赖于训练数据的数量和计算能力。丰富的训练数据能让系统接触到更多驾驶场景，积累更广泛的“经验”。

算力充足可以提升模型训练效率，从而增加系统的迭代次数。这有助于提升模型的准确度和稳定性，使驾驶体验更加平稳，减少人工干预的频率，使自动驾驶更趋近于理想状态。例如，在复杂的城市道路驾驶中，高算力使得系统能够迅速作出精确判断。

入华面临问题

特斯拉的FSD系统在中国未能推广，这主要是因为在测绘监管、路测资质和数据合规等多个层面存在难题。我国对测绘数据实施严格监管，而自动驾驶技术需要收集大量地图和环境数据，这些数据必须遵守相关法规。此外，进行路测时，还需通过严格的审批和测试程序。

数据合规至关重要，特斯拉收集的车辆行驶数据中含有很多私密资料。确保这些数据在中国境内既安全又合规地存储和使用，是特斯拉进军中国市场前必须克服的难题。只有妥善处理这些合规难题，FSD系统才能在中国合法开展业务。

入华影响与猜想

2024年4月，马斯克访问我国，与我国高层进行了交流。这一举动被认为对于FSD技术在我国的应用推广具有重要意义。紧接着，4月29日，又有新消息传出，特斯拉将启用百度地图提供的高级别辅助驾驶地图服务。这或许预示着FSD技术在我国的应用又迈出了新的步伐。

特斯拉FSD技术进入我国市场，给国内汽车制造商带来了挑战，这也促使他们加速智能驾驶技术的研发步伐。从未来的角度来看，这一技术将带来更多积极效应，有助于推动整个行业的发展，促进智能驾驶技术的广泛应用和进步。数据是智能驾驶系统的灵魂，未来掌握更多数据的公司将在竞争中占据优势。大家认为特斯拉FSD技术在中国落地后，将如何影响我国智能驾驶市场的格局？

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