自動駕駛行業發展至今，特斯拉一直被很多企業對標，其FSD系統的每一次更新，都會獲得非常多人的關注。早期自動駕駛是一個分層的、由多模塊組成的系統，感知、定位、預測、規劃、控制等環節各自負責不同的功能，各模塊用顯式代碼和規則來完成任務。隨著數據規模和算力增長，特斯拉開始把更多功能放到機器學習模型里，尤其是從2024年推出的V12（標注為“Supervised”）開始，特斯拉開始大幅度推進“端到端”路線，從攝像頭圖像直接到控制命令的神經網絡，采用“photonin，controlsout”（光子進入，控制輸出），并把大量以前的顯式C++代碼替換為神經網絡權重。今天就帶大家聊聊特斯拉FSD的演進歷程。

從模塊化走向端到端

回顧特斯拉的硬件與軟件演進，就可以理解為何FSD能在短時間內可以實現突破性功能更新。2014年10月，特斯拉首次推出自動駕駛硬件系統HW 1.0。該系統的配置包括一個由Mobileye提供的前置單目攝像頭、一個博世提供的77GHz毫米波雷達（最大探測距離160米）、12個超聲波傳感器（最大探測距離5米），以及Mobileye EyeQ3計算平臺，配合高精度電子輔助制動與轉向系統。

隨著技術發展，特斯拉于2016年10月發布了HW 2.0。該版本基于與英偉達聯合開發的Drive PX2平臺，在性能上實現顯著提升，攝像頭數量增至8個，處理器算力達到12 TOPS，是HW 1.0的48倍。然而，特斯拉在HW 2.0階段已啟動自研計劃，著手開發車端FSD芯片。在2019年4月，隨著搭載兩顆自研FSD芯片的HW3.0正式裝車，特斯拉智能駕駛技術全面邁入全棧自研的新階段。這些硬件升級不是“炫性能”，而是為了承載越來越大、越來越復雜的神經網絡模型。

在軟件上，傳統自動駕駛系統習慣把“感知—語義理解—預測—規劃—控制”拆開，各自用工程規則或小模型來完成。特斯拉在V12推出的“端到端”嘗試，是把從視覺輸入到縱橫向控制的函數化過程更緊密地交給神經網絡學習。模型可以在大量真實世界駕駛片段上學習人類的綜合決策策略，處理很多以前需要手工編碼的邊界條件。端到端也讓工程復雜度在一部分場景下下降（因為少了大量規則代碼），但問題也同樣明顯。端到端模型的內部決策不容易解釋，驗證覆蓋面需要用更大的數據集與更嚴謹的離線/線上測試策略來確保安全。特斯拉自己也在發布說明中提到，V12用“數百萬段視頻片段”訓練網絡，用以替代數十萬行的C++代碼。

端到端的應用并不意味著完全放棄模塊化理念。即便主控制策略由一個大型網絡主導，很多團隊依然會保留一些模塊作為安全閥或可觀測點（比如駕駛員監測、碰撞預警的冗余判別邏輯等）。這樣做的好處是可以利用端到端學習來提升決策質量，但在安全關鍵點保留可審計或能快速修補的控制邏輯。

關鍵功能、版本演進與用戶體驗

特斯拉的FSD在功能上其實有幾個非常重要的節點，高速NOA（Navigate on Autopilot）、城市道路的自動導航與信號燈識別、自動變道與自動泊車等。它們通過連續的軟件版本逐步推進。其實自2021年開始的FSD Beta以來，特斯拉就不斷在城市路況、無保護左轉等難點上做迭代。到2024年FSD V12（Supervised）時，特斯拉公開表示把城市駕駛棧整合到單一端到端網絡里，并逐步擴大測試范圍。

進入2024年末到2025年，特斯拉又陸續推出了V13、V13.2等版本，增加了包括停車啟動（從Park狀態直接開啟）等使用便捷性功能。到2025年10月，特斯拉推送了FSDv14（以v14.1為首批版本），這次更新被視為一年內較大的功能與體驗提升，面向HW 4.0車載算力并引入了更多Robotaxi風格的功能，實現了如“到達選項”（用戶可選擇希望系統把車停在哪種位置：車庫、路邊、停車場等）、更細化的速度模式（引入“Sloth”這樣的更保守速度檔位）、以及對緊急車輛讓行的處理等。首批更新之所以面向搭載HW 4.0的車型，原因是v14模型參數量明顯增大，需要更強算力來保證實時性。

在中國市場，特斯拉也進行了分階段的軟件推送，2025年初特斯拉在中國對Autopilot做過一次重要更新，加入了城市路段的導航輔助、交通信號檢測與基于導航的自動變道等功能（這類更新在媒體與車主社群中均有報道，但其關注點在于具體功能的成熟度與監管審批）。

有用戶在體驗了特斯拉不同版本的FSD后表示，每次大的版本更新都會帶來明顯的新功能或體驗改進（更聰明的轉彎、停車、路線選擇），但在稀有或邊緣場景下仍然會出現判斷錯誤或不理想的行為。由此可見駕駛員在使用FSD時依然需要保持注意力并隨時準備接管，這一點也在特斯拉官網中進行了提示。

特斯拉FSD發展限制

把所有駕駛決策交給神經網絡，會提高系統處理復雜感知場景的能力，但同時也把驗證難度、可解釋性問題和責任邊界問題推到了前臺。過去幾年里，特斯拉在多個國家面臨關于Autopilot/FSD的安全調查和訴訟，爭議點集中在系統是否在宣傳上夸大能力、駕駛員注意力監測是否足夠，以及在實際事故中軟件行為的合法性和責任劃分。到了2025年秋季，美國監管機構再次對大量搭載FSD功能的車輛展開初步評估（關注信號燈識別、闖紅燈、進入對向車道等問題），據路透社10月9日報道，美國國家公路交通安全管理局正在對288萬特斯拉（TSLA.O）展開調查，在50多份違反交通安全和一系列車禍的報告中，開設了配備完全自動駕駛系統的新標簽車輛。這說明監管審查仍然高壓并且會影響功能推廣節奏。

FSD，全稱為“Full Self-Driving”，這個名字讓不少消費者誤解為可以無人監控的自動駕駛功能，而特斯拉同時把產品標注為“Supervised”（需要監控），這無疑給FSD功能加上了一把“枷鎖”。雖然特斯拉也曾發布過能在工廠到交付、甚至在短途的送車場景里車輛自動駕駛的視頻，但這些演示往往是在受控條件或有限場景下完成，并不能簡單等同為其可以在任意公共道路無監督運行。

最后的話

特斯拉FSD是一條由大量真實道路數據、算力與端到端學習推動的技術路徑。它在短期內能帶來明顯的用戶體驗提升（更智能的跟車、變道、停車行為），也會在某些受控場景下展示出“近無人駕駛”的能力。但想實現真正意義上的全面無人駕駛仍需時間，這不只是把模型訓練得更好那么簡單，還需要建立被社會廣泛接受的安全、監督和責任機制。對車主來說，把FSD當作一種強大的輔助工具，并嚴格遵守監控要求，是當下最穩妥的使用方式；對政策制定者來說，既要鼓勵創新，也要確保公眾安全與信息透明。未來幾年，FSD的每一次版本迭代都值得關注，因為它既反映了技術進步，也映射出產業、監管與社會之間的平衡。

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       原文標題 : 一文讀懂特斯拉自動駕駛FSD從輔助到端到端的演進