近期，拉F离特斯拉在線上進行了一次FSD Beta V12試駕直播，正自吸引了全球數百萬人的动驾關注。

這次直播之所以能夠吸引到如此多的用戶關注，主要還是有多远FSD Beta V12是有史以來第一個端到端AI自動駕駛係統（Full AI End-to-End），而這個可謂是拉F离FSD誕生以來最為重要的一次升級。

FSD Beta V12表現優異

在整個45分鍾的正自直播中，FSD Beta V12係統在行駛全程進展非常順利，动驾能夠輕鬆繞過障礙物，驶还識別道路各種標誌。有多远其中馬斯克僅人為幹預了一次。拉F离那一次是正自特斯拉試圖闖過紅燈，馬斯克現場來了個緊急刹車。动驾

對於特斯拉來說，驶还FSD是有多远其軟件定義汽車最重要的載體。

在三電技術方麵，當下幾乎所有的傳統跨國車企都在進行轉型。利用過往積累的造車經驗，打造產品力更強的電動車並非沒有可能。通過兩三代車型的持續演進，至少在三電係統方麵，傳統車企和行業內領先的供應商聯手，完全可以追平特斯拉的領先優勢。

在這種情況下，自動駕駛就會成為特斯拉的殺手鐧。而特斯拉由於很早就明確了發展自動駕駛的方向，因此並沒有傳統車企轉型的負擔。

另外一方麵，特斯拉已經銷售了數以百萬計的車型，這些車型都在幫助特斯拉持續采集各種自動駕駛後期優化所需要的數據。而這些寶貴的數據帶來的算法的優化潛力，是光憑幾台測試車所遠遠無法達到的能力。

FSD Beta V12解決了什麽問題？

單純從最終的自動駕駛係統表現來看，FSD Beta V12並不出眾。45分鍾的時間裏人工接管一次的成績，可能對於很多品牌的智能駕駛係統來說都有望實現。而真正讓人意外的是FSD Beta V12的很多亮點：

代碼數量降低。FSD Beta V12的C++代碼從之前的2萬多行銳減到2千多行。降低代碼就可以直接利於硬件的計算功率，降至100瓦，同時整個自動駕駛係統也無需網絡連接，可以在本地運行。

自我學習能力。代碼縮減之外，特斯拉FSD Beta V12最大一個亮點在於神經網絡的自動決策。在這次直播過程中所經曆的道路，包括建築和道路標誌，是之前沒有特別去學習過的。而且在遇到減速帶和環形交叉路口時，FSD Beta V12的代碼中沒有任何一條是針對這兩個場景，但是直播的這輛特斯拉在減速帶會主動減速行駛，在環形路口也會避讓其他車輛。

如今困擾自動駕駛最大的問題並不是硬件性能，或是軟件算法，而是難以預料的長尾工況。即便擁有數以百億計的裏程，人們也很難確保已經識別了所有的長尾工況。

在這種情況下，如果不具備較強的AI功能，就意味著車輛可能無法來應對這些之前根本沒有遇到過的工況。就像人類駕駛員，其擁有的最大能力就是在麵臨一個未知的工況或者場景時，能夠根據交通法規以及現場的實地情況，做出一個最利於自己的選擇。而特斯拉FSD Beta V12就是希望達成這種效果。

後台支持。特斯拉的FSD Beta V12的神經網絡具有這種能力，當然也離不開大量真實道路路況數據的采集以及特斯拉所打造的超算中心的支持。

馬斯克親自披露，通過特斯拉大量的客戶車輛收集的海量的視頻數據，經過其1萬個英偉達H100所構建的超算中心計算獲得。

此外，不依賴激光雷達依然是FSD一大亮點。FSD高達99%的決策都交給了神經網絡給出，通過純視覺的輸入，然後由神經網絡控製輸出。從馬斯克的角度來說，正是希望能夠完全來模仿人類駕駛員的情況，來實現最終的自動駕駛。

這種做法將使得特斯拉無需激光雷達和毫米波雷達，進而可以大幅降低自動駕駛的成本，同時也可以減少後台數據融合的難度。畢竟人類駕駛員並不具備激光雷達這樣的超遠距離的識別能力。

FSD Beta V12離L4依然不近

雖然FSD Beta V12非常成功，但它離我們真正理解上的L4級自動駕駛依然還有很長一段距離。當打開FSD後，駕駛員依然需要對路況進行實時監控，並在關鍵時刻進行介入。

從實質上來說，FSD Beta V12或者今後的版本，還是需要大量的道路場景數據對算法進行持續優化。正如馬斯克自己說的，未來特斯拉還需要在利用人工智能超越人類駕駛員上每年投入數以十億美元的資金，將龐大的車隊收集到的數據進行分析和學習。

當前，特斯拉已經擁有超過400萬台輛汽車在道路上行駛，其所采集的數據成為特斯拉FSD算法優化最大的資本。

放眼全球，無論是大眾豐田這樣的車企巨頭，還是穀歌Waymo這樣的自動駕駛技術公司，都沒有辦法達成這樣的效果。考慮到特斯拉如今的銷量，短期內能夠幫助特斯拉收集數據的車型將超過1000萬台。

這個體量的車隊規模帶來的數據量將成為其他車企今後對特斯拉難以逾越的障礙。

也許憑借神經網絡技術的不斷優化，以及大量數據的加持，特斯拉在某一個時間點能夠真正達到L4級自動駕駛技術，但是這一天可能依然會比較遙遠。L4級自動駕駛麵臨的長尾工況同樣是特斯拉也很難繞過去的一道坎。

無論是從代碼數量，還是神經網絡的學習能力，單純從L3級自動駕駛來看，特斯拉的FSD Beta V12還是很有競爭力的。隨著算法的不斷成熟，FSD Beta V12或者更新的版本全麵落地將不會非常遙遠。而基於FSD Beta，特斯拉將在智能駕駛方麵構建起自己新的競爭力。