自动驾驶大杀器来了！特斯拉正式推送FSD v12
千呼万唤始出来，特斯拉FSD v12（FSD v12.1.2）已开始正式向用户推送。 “FSD Beta v12将城市街道驾驶堆栈升级为端到端神经网络，经过数百万个视频训练，取代了30多万行C++代码。”在更新说明中，特斯拉如此说道。 换言之，升级到FSD v12后，人工智能将取代工程师编码，在自动驾驶模式中掌管车辆行为。 特斯拉测评博主Whole Mars的测评视频显示，在FSD v12接管车辆的过程中，其会在斑马线前等待行人过完马路，会顺滑地避开车道中停止的车辆，会在左/右转后快速变道;若车主的目的地在一条单行道的左侧，车辆也会直接靠左停车;在路边停着的其他车辆突然开出或在行驶途中突然停下时，FSD v12也会非常自然地及时避开…… 该测评账号称，自己从2020年起便开始测试特斯拉FSD测试版，从FSD v11.4.9到如今的FSD v12.1.2，“这是我见过FSD Beta最大的一次进步”，FSD v12.1.2已在“所有关键方面实现重大改进”。 但同时他也承认，相较于FSD v11.4.9，FSD v12.1.2有更多需要接管的时候——“FSD v12.1.2还没有为全无人驾驶做好准备”。 马斯克曾表示，特斯拉将向用户提供非测试版的FSD v12，不过这次在更新说明中，FSD v12仍未摆脱“Beta”字样。 在一个月前，马斯克透露，由于FSD v12是一个全新架构，特斯拉正在进行额外的测试。它在加州的表现很好，但还需要针对多降雨地区多加训练。 ▌端到端是最大亮点 特斯拉FSD v12是其最重要的一次升级，端到端方案便是它最大的一个卖点。 至于为何选择端到端方案?马斯克之前与上文提到的测评博主Whole Mars连线时，给出了更多细节： “人类就是这么做的，”他表示，“光子输入，手脚动作（控制）输出。”——人类依靠眼睛和生物神经网络开车，对于自动驾驶而言，摄像头与神经网络AI便是正确的通用决策方案。虽说AI神经网络难以解释具体细节，但相应地，人类乘客在打车时，也无法准确地知道司机在想什么，只能看到司机的评价。 端到端的整个算法几乎全部采用神经网络构建，开源证券指出，优势在于其灵活度非常高，应变能力好，上限高，并且可以以高度拟人化的状态驾驶，大幅提升驾乘体验。马斯克2023年8月的FSD v12试驾直播中，整体流程便非常丝滑，FSD v12与人类驾驶员驾驶习惯接近，表现出良好驾驶体验和效果。 分析师进一步飙升，精巧算法、海量数据、大规模算力是FSDV12的必要条件。其中，数据是训练好算法的重中之重，如何收集海量的有效数据，并且通过训练让模型在相应的场景表现出对应的驾驶行为考验着开发者的技术能力。算力是训练自动驾驶模型的基础，特斯拉的算力要在2024年底达到100EFlops。精巧设计的算法也是构建端到端算法的核心环节。
千呼万唤始出来，特斯拉FSD v12（FSD v12.1.2）已开始正式向用户推送。
“FSD Beta v12将城市街道驾驶堆栈升级为端到端神经网络，经过数百万个视频训练，取代了30多万行C++代码。”在更新说明中，特斯拉如此说道。
换言之，升级到FSD v12后，人工智能将取代工程师编码，在自动驾驶模式中掌管车辆行为。
特斯拉测评博主Whole Mars的测评视频显示，在FSD v12接管车辆的过程中，其会在斑马线前等待行人过完马路，会顺滑地避开车道中停止的车辆，会在左/右转后快速变道;若车主的目的地在一条单行道的左侧，车辆也会直接靠左停车;在路边停着的其他车辆突然开出或在行驶途中突然停下时，FSD v12也会非常自然地及时避开……
该测评账号称，自己从2020年起便开始测试特斯拉FSD测试版，从FSD v11.4.9到如今的FSD v12.1.2，“这是我见过FSD Beta最大的一次进步”，FSD v12.1.2已在“所有关键方面实现重大改进”。
但同时他也承认，相较于FSD v11.4.9，FSD v12.1.2有更多需要接管的时候——“FSD v12.1.2还没有为全无人驾驶做好准备”。
马斯克曾表示，特斯拉将向用户提供非测试版的FSD v12，不过这次在更新说明中，FSD v12仍未摆脱“Beta”字样。
在一个月前，马斯克透露，由于FSD v12是一个全新架构，特斯拉正在进行额外的测试。它在加州的表现很好，但还需要针对多降雨地区多加训练。
▌端到端是最大亮点
特斯拉FSD v12是其最重要的一次升级，端到端方案便是它最大的一个卖点。
至于为何选择端到端方案?马斯克之前与上文提到的测评博主Whole Mars连线时，给出了更多细节：
“人类就是这么做的，”他表示，“光子输入，手脚动作（控制）输出。”——人类依靠眼睛和生物神经网络开车，对于自动驾驶而言，摄像头与神经网络AI便是正确的通用决策方案。虽说AI神经网络难以解释具体细节，但相应地，人类乘客在打车时，也无法准确地知道司机在想什么，只能看到司机的评价。
端到端的整个算法几乎全部采用神经网络构建，开源证券指出，优势在于其灵活度非常高，应变能力好，上限高，并且可以以高度拟人化的状态驾驶，大幅提升驾乘体验。马斯克2023年8月的FSD v12试驾直播中，整体流程便非常丝滑，FSD v12与人类驾驶员驾驶习惯接近，表现出良好驾驶体验和效果。
分析师进一步飙升，精巧算法、海量数据、大规模算力是FSDV12的必要条件。其中，数据是训练好算法的重中之重，如何收集海量的有效数据，并且通过训练让模型在相应的场景表现出对应的驾驶行为考验着开发者的技术能力。算力是训练自动驾驶模型的基础，特斯拉的算力要在2024年底达到100EFlops。精巧设计的算法也是构建端到端算法的核心环节。
