在智能驾驶领域，特斯拉FSD基本代表着全球的最先进水平。本月初，特斯拉长达三年的 FSD Beta 测试计划已经结束，在最新版本更新说明中，其将原先的“FSD Beta”更名为了“FSD (Supervised)”。Supervised 是“监督”的意思，而这正是FSD的核心。那么新版本的FSD究竟强在哪里？

　　端对端NN重塑FSD

　　2024年3月，特斯拉先后推出FSD（Beta）12.3.2、12.3.2.1以及最新的FSD（Supervised）12.3.3版本。相比较于FSD 11，FSD v12创新性地采用了端对端的神经网络技术（端对端NN），可以更好地理解和处理复杂驾驶环境，减少驾驶人员的干预，提高自动驾驶的精确度和自动化度。

　　感知-决策-执行是FSD的基本流程，在v11中，感知阶段需要通过视觉方式/雷达方式获取周围物体信息并识别和标识分类，决策阶段则依赖于事先认为编写好的控制规则。但是v12采用了端对端NN技术，感知阶段不再需要识别和标识，决策阶段也不需要事先人为编写控制规则，只需要输入大量视频交给NN学习，就能分辨出在不同情况下需要做什么，这使得特斯拉在FSD V12中减少了100倍代码，使其更轻便、更灵活，同时在没有网络连接的情况下仍能在不熟悉的地形上工作。

　　目前，v12在北美的已经适配装备HW4.0的modelS、3、X和Y，在中国地区目前只有Model Y可以升级到HW4.0。相比HW3.0，HW4.0在算力、摄像头数量和清晰度等方面具有大幅度的提升。摄像头为8个，算力提升5倍，素有摄像头像素由120万提升至500万。目前，特斯拉FSD累计里程指数级增长超10亿英里，剑指百亿公里。

　　新版Autopark不依赖USS

　　新版的Autopark（泊车功能）基于与FSD v12相同的NN技术，不再依赖USS（超音波雷达）：自2022年特斯拉放弃USS而改用摄像头以来，未装备USS的新特斯拉的Autopark和Summon功能给用户带来的体验感远不如装备USS的车辆。

　　之前版本的Autopark具有两大主要缺陷：很难检测停车位并将其显示在屏幕上，而且一次只能显示一个停车位；停车速度通常非常慢，如果周围有其他车辆，几乎很难完成自动泊车。而新的Autopark基于NN技术，显著改善了这两个问题，停车速度更快，不仅可以在显示屏上勾勒出停车位，还可以同时显示各种停车位-包括平行空间。此外，这次升级，特斯拉真正实现了一键泊车（TaptoPark），当驾驶员选择好停车位后，点击“开始按钮”，特斯拉的车辆能够安全地倒车进入停车位，驾驶人员只需要保持关注并随时准备在必要时取消自动停车操作即可，大幅度降低了人为干预需要、提升用户体验。

　　HW4.0芯片算力大幅提升

　　芯片改用更先进制程：HW4.0 FSD芯片采用三星7nm工艺，HW3.0为三星14nm工艺，新的自动驾驶芯片性能将是现款自动驾驶芯片的5倍左右。

　　摄像头或升级：摄像头数量或从9个减少到8个，但是摄像头的清晰度从120万像素提升到500像素，这使得HW4.0具有比3.0更强的感知能力，最远探测距离可达424米，扫除盲区和死角。

　　预留雷达接口：HW4.0预留了装备雷达的空间，但是modelY在出厂时并不具备雷达功能，这可能与特斯拉更加偏好视觉方案、降低车辆出厂成本等因素有关，同时也为用户提供了一定的选择空间。

　　CPU内核数量提升66.67%，FSD Computer2数量增加到3个：CPU方面，HW4.0由3.0的12核，提升到了20核，内核数量提升66.67%。计算平台方面，虽然HW4.0仍然采用的是FSDComputer2，但是数量却增加到了3个。

　　特斯拉FSD引领无图城市NOA重新定义智能汽车

　　特斯拉率先定义，引领国内新势力布局不依赖高精地图的城市NOA，当前量产方案处于有图向无图的过渡期。特斯拉率先推送高速NOA：特斯拉于2016年10月率先推出高速NOA（Navigate on Autopilot）功能，定义了高级自动驾驶的进阶方向。2020年末起，蔚来、小鹏、理想相继向客户推送高速NOA。特斯拉于2020年10月，首次向早期访问程序测试人员发布了其FSDBETA测试版，支持在城市道路使用NOA，标志着汽车智能水平的重新定义。（文：解金强 图：特斯拉）