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特斯拉FSD V14版本更新:智能升级与市场反应
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特斯拉FSD(全自动驾驶)在海外推出V14版本后,正以极快的速度进行迭代更新。最新发布的V14.1.3版本,展现了“车位到车位”功能的显著提升,包括在复杂停车场内的丝滑导航和泊入能力,以及对光线条件等限制因素的逐步克服。此外,传感器自动清洁功能和激进驾驶风格的“Mad Max模式”也成为亮点。尽管近期财报显示FSD一次性买断收入下降,影响了公司利润,但特斯拉仍在持续投入优化FSD体验。同时,特斯拉公布的Autopilot & FSD Supervised安全数据显示,事故发生率远低于全美平均水平,尽管数据波动引发部分用户质疑,但整体安全表现仍处于领先地位。马斯克对无监督FSD超越人类安全水平充满信心,预示着公司将继续大力投入自动驾驶技术的研发。

🚗 **FSD V14版本显著提升智能体验:** 特斯拉FSD的V14版本,特别是V14.1.3,通过快速OTA更新,在“车位到车位”功能上实现了重大飞跃。车辆在复杂停车场内的导航和泊入能力大幅提升,过程丝滑流畅,堪比人类驾驶。尽管在光线条件等方面的限制依然存在,但系统正逐步克服这些挑战,并引入了传感器自动清洁等实用功能,整体智能化水平显著提高,马斯克甚至称其带来了“10倍的智能体验”。

⚡ **“Mad Max模式”与激进驾驶风格:** 新版本中备受关注的“Mad Max模式”允许车辆采用更激进的驾驶风格,即使在赛道上也能展现出不俗的实时规控能力。在拥堵路况下,该模式下的车辆能够敏捷地见缝插针式变道,有效提升通行效率。尽管这种激进风格伴随着较高的擦碰风险,但特斯拉在经历智驾事故风波后,依然坚持在驾驶风格上的探索,显示出其对技术自信和对用户多样化需求的满足。

📊 **FSD市场表现与安全数据:** 尽管FSD V14版本广受好评,但特斯拉第三季度财报显示,FSD一次性买断收入下降,对公司利润造成影响。然而,特斯拉公布的Autopilot & FSD Supervised安全数据显示,其事故发生率远低于全美平均水平,每636万英里仅发生一起事故。尽管数据较一季度略有波动,且引发部分用户质疑,但整体安全表现依旧突出,为特斯拉持续推广FSD提供了有力支撑。马斯克对无监督FSD超越人类安全水平的坚定信心,预示着特斯拉将继续加大在自动驾驶领域的投入。

💡 **技术路线探索与VLA架构猜想:** 特斯拉在ICCV会议上披露的自动驾驶技术细节,揭示了FSD系统接受多模态输入(包括声音)并进行统一处理的特点。神经网络在处理信息后输出全景分割、三维检测、三维跟踪以及语言信息,最后进行车控。这些信息处理方式与国内热门的VLA(Vision-Language-Action)架构有相似之处,引发了特斯拉可能采用类似技术的猜测。尽管特斯拉并未披露完整技术细节,但其与三星合作研发大算力芯片的举动,也似乎印证了其在技术路线上的前瞻性布局。

原创 汪洁&张亭豪 2025-10-23 22:45 上海

软件更新带来十倍智能

海外特斯拉FSD推出V14版本以来,进入了高速迭代的状态。

最近,他们更新了V14.1.3版本,这样两周更三版的OTA速度,换在国内甚至都超过了法规限制的频率。

并且,虽然是个小版本,但FSD这次完成了一个大跨步。

马斯克表示软件的更新带来了10倍的智能体验,而且这个版本首次被加推给了Model S和X车型,非博主的普通车主也能使用,可见马斯克对于这代版本的自信。

大量海外车主也给出了好评并放出了实测视频,一起来看看新版的表现。

实力如何?

首先是车位到车位。

这台特斯拉的目的地被设为付费停车场,开启功能后它驶入一条单行车道,随后找到了停车场的入口。

接下来,车辆开到闸机处,等待抬杆,栏杆升起后几乎没有任何拖延就进入了停车场。

进入停车场内部以后,车辆就开始找路,整个过程没有呆滞或多余的动作,它就顺着通道上了楼层,转了一圈以后继续上了三楼。

之前的特斯拉FSDV13版在停车场漫游找车位的能力其实已经可用性比较高,而从这条视频来看,它的丝滑度完全可以和人驾媲美。

国内也有几家厂商可以使用漫游功能完成在多层停车场的泊入任务,可能有受国内停车场更拥挤的影响,总之车辆表现出了较多的试探性。

目前FSD的车位到车位也有一些限制,比如新版本是支持车辆在私人车库的泊入泊出的,但一位网友在新家的私人车库里开启功能时,系统却告诉他此处功能不可用,到他手动开出车库时,功能才展示出可激活状态。

这位网友自己解释说,是因为新家还没来得及装灯,光线条件不好。

从视频画面来看,当时这台特斯拉应该处于一个前方光差比大、后方偏黑的环境,所以光线对于特斯拉来说仍然是个问题。

再来看看特斯拉新版本的传感器自动清洁功能。

系统识别到摄像头受污渍遮挡后,先是喷水并开启雨刷快速清洁,随后还因为前风挡残留了一点水,又补了一次雨刮,眼里还挺“有活儿”。

最热门的更新点之一,是特斯FSD推出的Mad Max模式,车辆开启功能后就会切入激进派驾驶风格,甚至有网友开启这个模式上了赛道。

当然,Mad Max模式并不能成为外挂,让你化身赛车手。

它在赛道上过弯的速度也仅仅在30-40km/h,甚至比我们日常过匝道的速度还要慢。

不过能连续过这么多弯道,车辆的实时规控能力可见一斑。

在拥堵路况中开启Mad Max模式后,车辆就像是个车技不错的路怒症患者,忍受不了停滞原地,开始见缝插针式变道。

对于辅助驾驶系统来说,它判断能否变道的条件是足够的安全空间,一旦错过,就得取消变道动作。

但FSD的变道动作很敏捷,判断出空间足够时立刻变过去,而且基本每次变道都会带来一段明显的效率提升。

虽然整体速度不是很快,但是车流量很大,在这种环境下变道引发的擦碰风险比较高。

即使特斯拉FSD前段时候经历了一阵智驾事故风波,仍然没有影响特斯拉FSD对于激进驾驶风格上的追求。

V14版本自然也备受国内厂商的关注,理想汽车创始人李想在看完特斯拉FSDV14版本的表现以后认为,特斯拉FSDV14版本在完成空间理解和多任务能力的水平上证明了“特斯拉也在使用VLA相同的技术”。

巧的是,好几年没有分享过技术路线的特斯拉,在前几天的ICCV国际计算机视觉学术会议上露面了。

负责AI与自动驾驶软件的副总裁Ashok Elluswamy分享了特斯拉的自动驾驶技术,他揭秘了特斯拉自动驾驶并不是黑盒结构。

这张图的重点有两个。

第一个是FSD系统接受多模态输入,包括声音。

第二个是神经网络在统一处理各种信息后还是会输出一些全景分割、三维检测、三维跟踪以及语言信息,最后才进行车控。

声音的输入以及语言信息的输出,这些痕迹像是特斯拉FSD采用了国内目前热门的VLA架构。

VLA架构由于大量可读信息转换的工作机制需要大算力芯片,国内的VLA代表之一理想就用上了700T算力的Thor-U芯片。

而特斯拉前段时间和三星合作研发AI5、AI6这样大算力芯片的动作,似乎也符合VLA技术的指向。

不过以上信息并不能完全证明特斯拉FSD采用了VLA,语言输出可能只是用来识别各种道路信息指示牌。

特斯拉在这次分享会上也未披露完整的技术细节,进步巨大的FSD V14版究竟使用了什么架构仍然是谜团。

FSD没人买单?

特斯拉自动驾驶技术继续蒸蒸日上,却没能拉上财报同步欣欣向荣。

今天凌晨,特斯拉三季度财报新鲜出炉,显示营业利润同比暴跌40%。

至于相关原因,特斯拉也在财报中直接挑明,其中一个就是三季度FSD一次性买断收入下降。

具体下降了多少,特斯拉并未具体说明,但值得当做一条解释营业利润下降的原因,可以想见下降幅度大概率不会低。

特斯拉成亿美金地砸下去,马斯克一天天的在X上为FSD摇旗呐喊,结果FSD到现在反倒硬生生地拖了利润后腿。

这让马斯克到哪儿说理去。

可FSD的事业毕竟还是个长期主义的活儿,高潮低谷循环往复的波浪式发展,是再正常不过的事情。

特斯拉的钱还得继续砸,马斯克也还得继续为FSD摇旗呐喊。

FSD V14近期频繁更新,可以看出特斯拉继续在不遗余力地优化FSD的体验,进而以实际疗效来扩大FSD影响力,激起用户对FSD的需求。

而就上文提及的美国网友实测的FSD V14.1.3来看,FSD的实力的确是在增长,并且很多网友也给出了好评。

与此同时,伴随着FSD V14.1.3的公推,特斯拉也公布了今年三季度Autopilot & FSD Supervised的安全数据。

数据显示,使用特斯拉Autopilot技术,每636万英里才发生一起事故,基本是全美平均水平的九分之一。

通过拿出这一数据,再配合FSD V14.1.3的发布,特斯拉原意肯定是凸显出使用FSD会更加安全。

但比较尴尬的是,就在特斯拉发布数据的博文下面,又有一部分美国网友因为这一数据对FSD发出了质疑。

有的人说FSD有监督版应该比平均水平高10倍才合理。

有的人觉得FSD已经成为了体验中不可或缺的一部分,但价格应该更实惠一些。

还有的人十分敏感,发现Autopilot & FSD Supervised的安全水平相比第一季度其实下降了。

根据一季度的报告,使用Autopilot技术的车辆每行驶744万英里才会发生一次事故,基本是全美平均水平的十分之一。

不过,不管是774万一次,还是636万一次,都是远优于全美平均水平的,并且在技术前进的过程中,安全水平本身在高位小幅波动也说明不了太大问题。

事实上,无论是数据引发的质疑,还是FSD V14.1.3带来的好评,马斯克应该都不会太过关注。

因为他有着更大的终极目标。

在三季度财报电话会上,马斯克表示他对无监督FSD的安全水平会超越人类有清晰的认知以及100%的信心。

那么问题来了,你对自动驾驶的安全水平会超越人类有多少信心?

END

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