特斯拉FSDv13.2：极致智驾的秘密

朋友问起特斯拉开始推出 FSD 最新版本V13.2的主要更新内容包括哪些？有哪些强大之处？小星总结下来有三大看点：真正意义上端到端级别的智能驾驶、基于AI on Vision的视觉感知系统实现近乎人类水平的驾驶判断、依托AI HW4大幅提升自动驾驶计算能力。随着小星一起来了解一下技术细节吧。

真正意义上端到端级别的智能驾驶

早在10月初马斯克的特斯拉无人驾驶出租车演讲中就提及激进的时间表，2025年美国市场的Model3/Y和特斯拉其他车型将更新该无人驾驶FSD功能，2026年内大规模量产无人驾驶出租车CyberCab。行业很多观点认为这个时间表可行性不高。不过咱们不看药方看疗效。此次FSDv13.2官方更新公告最引人注目的是实现了完全自主的倒车、停车和驶出停车位功能。其实这些功能是国内智能汽车品牌的强项，此次更新可以说特斯拉补足了端到端的最后一块积木。

从国外车主网友公布的8倍速视频可以看到，基于FSDv13.2新增的一键启动智驾功能，全程从停车位载着外甥去环球影城都没有接管，并且驾驶过程非常的丝滑。特斯拉甚至在某些场合提及再经过几次更新有信心使得FSD驾驶功能超越人类驾驶员的反应速度和安全顺畅程度。

我们也在更多的测试视频中看到FSDv13.2端到端驾驶在夜晚高速场景也有非常不错的效果和相比之前版本的提升。国内很多智能汽车也能在高精度地图的辅助下做到很好的端到端高速公路驾驶，但主要在上下匝道会出现让人关注的犹豫时刻。而从特斯拉视频来看，高速公路驶出出口的过程可谓一气呵成。

基于AI on Vision的视觉感知系统实现近乎人类水平的驾驶判断

那么为什么此次更新有这么显著的效果呢？我们从AI的原理做一些深入分析。深度学习技术的突破让自动驾驶开始进入实用阶段。通过卷积神经网络（CNN）和深度神经网络（DNN），自动驾驶系统能够实现对道路、行人、车辆的图像识别与处理。自动驾驶出租车商用AI已成为自动驾驶的核心驱动力。AI不仅帮助自动驾驶系统进行实时感知、路径规划，还能通过大数据驱动的学习不断优化驾驶决策。特斯拉自主技术的核心特点是AI on Vision这种基于视觉感知的人工智能系统。该系统使用先进的机器学习算法处理来自摄像头和传感器的数据，使车辆能够根据环境实时做出决策。甚至特斯拉AI视觉能在视觉传感器错误识别红色摄像头标识牌为停车标志的前提下，通过人工智能学习纠正相应的错误。

这里就要提一下特斯拉不断迭代的FSD自动驾驶算法和技术，它的大数据来源就是每一位特斯拉车主，而人工智能训练最好的老师就是人。特斯拉会不停地将自动驾驶算法的规划和判断结果实时与驾驶者的动作做比对。经过无数次迭代以后特斯拉甚至能够做出无限接近与人类的丝滑并线动作。虽然很多朋友可能会说，看它在超车过程中超速了，但是这就更像我们平时加速超车会做出的动作。

我们通过特斯拉的一些人工智能专利来一窥其自动驾驶提升的秘诀。国际专利WO2024/073737A1用于联合行为规划和预测的人工智能建模技术中提到使用相机捕获的图像数据在周围空间中检测多个代理对象，重点在于行为规划和预测。具体来说根据与层级节点图上与轨迹相关的多个节点确定多个轨迹的轨迹分数美国专利US2023/0057509A1用于自动驾驶的基于视觉的机器学习模型及可调虚拟相机则是自动驾驶基于视觉的机器学习模型可调虚拟相机，聚焦于图像处理和以此为基础的特征提取。从放置在车辆周围的多个图像传感器获取图像，与图像相关的特征通过机器学习模型进行前向传播输出。将特征投影进行聚合并根据虚拟相机确定多障碍物的位置。

依托AI HW4大幅提升自动驾驶计算能力

在自动驾驶系统中，AI算力的需求主要分为两个层次：车载算力与数据中心算力。车载算力：由于实时性与功耗的平衡，车载算法主要用于在车辆行驶过程中处理实时数据，包括环境感知、路径规划和驾驶决策等。数据中心算力：大规模训练与模型优化。实时性与计算资源的限制导致车载自动驾驶系统需要在实时环境中做出快速决策，这对计算资源提出了高要求。行业分析机构评估v13级别的算力较2024年初的v12提升了近千倍。

虽然车载算力在不断提升，但仍然难以与数据中心的算力相比。特斯拉给出的答卷是在现有FSD芯片和HW3自动驾驶控制器的基础上进一步演进全新HPC高算力控制器。马斯克并未透露AI HW4智能驾驶控制器和新一代FSD芯片的算力，但是行业传闻新一代AI HW4智能驾驶控制器采用12个摄像头加1个HD雷达的传感器算力超过了1000TOPS。

关心特斯拉无人驾驶出租车技术日的朋友可能记得小星曾经提到过在美国市场的竞争中，特斯拉和谷歌Waymo各具优势和挑战，特斯拉相较谷歌Waymo更多面临软件挑战。而今特斯拉通过FSDv13.2的更新大幅提升了自动驾驶的性能。而反观谷歌Waymo的硬件问题则需要更长的时间去解决。Waymo的财务数据显示其面临严峻的盈利挑战。每辆车每年虽有$90,479的收入，但高昂的运营成本以及昂贵的硬件投入导致利润率仅为1%。亟需在成本控制和运营效率方面实现突破。

综上所述，特斯拉FSDv13.2可以总结为三大看点：真正意义上端到端级别的智能驾驶、基于AI on Vision的视觉感知系统实现近乎人类水平的驾驶判断、依托AI HW4大幅提升自动驾驶计算能力。接下来就期待特斯拉FSD什么时候在国内落地了。