特斯拉的自动驾驶FSDV12刚出世既颠覆我们怎么抄作业

摘要：国内好不容易遥遥领先的自动驾驶一夜回到解放前，特斯拉最新发布的V12版本FSD掀桌子了。最近好多人发马斯克直播，他用还没发布的特斯拉V12版本的FSD自动驾驶回家的视频。V12版本的FSD到底牛在哪？很多人也没说清楚，它跟其他的自动驾驶，尤其是国内厂商这些自动

特斯拉的FSDV12强在哪？

国内好不容易遥遥领先的自动驾驶一夜回到解放前，特斯拉最新发布的V12版本FSD掀桌子了。最近好多人发马斯克直播，他用还没发布的特斯拉V12版本的FSD自动驾驶回家的视频。V12版本的FSD到底牛在哪？很多人也没说清楚，它跟其他的自动驾驶，尤其是国内厂商这些自动驾驶相比有什么区别？

为什么说V12版本的端到端的自动驾驶具有划时代的意义？什么是端到端的自动驾驶？这一条视频给你们全唠明白。马斯克说这个版本的FSD运行功耗只有100多瓦，我觉得一点都不夸张。

FSD V12之前的其他版本和其他的自动驾驶为什么对硬件的要求、对算力的要求那么高，功耗还那么高？传统的自动驾驶我可以称之为条件反射式自动驾驶。只要学过初中生物的都知道什么是条件反射。神经系统最基础的、最低级的工作方式，用小锤在膝盖敲一下这是条件，小腿不受控制的踢一下这就是反射。

传统的自动驾驶原理一模一样，红灯亮了是条件，减速到停车就是反射，前车的车尾近了是条件，自动踩下刹车就是反射。根据不同的条件需要做出什么样的应对，是打方向还是踩刹车，这就是事先设定好的规则。

这种条件反射式的自动驾驶程序里面预置了非常多的条件，每一个条件都对应一个规则来告诉车辆该怎么做。代码量非常庞大，几十万行都是少的。为了适应更多的情况让自动驾驶更完善，就需要预设更多的条件和规则，代码量大爆炸。所以非常吃硬件，对芯片和算力的要求越来越高。

但特斯拉最新版的FSDV12自动驾驶跟这种条件反射式的自动驾驶从底层实现逻辑上就完全不一样。它的内核只有一个AI程序，AI又叫人工智能。既然是智能就要高于底层的条件反射。AI程序的工作也非常简单，就是把车辆当前摄像头拍下来的画面跟特斯拉积累的近万亿公里级别的历史行车数据进行比对，筛选出一些与当前的情况很接近的场景。

当时的特斯拉司机是怎么操作的，特斯拉的FSD就怎么操作，没有任何的预测条件，也没有任何的规则，就是特斯拉在海量的数据中寻找与当前类似的情况。这个情况下人类的司机是怎么开的，FSD现在就怎么开。

所以AI的工作非常简单，就是一个数据的匹配功能，根本不需要数十万行的代码，所以对芯片的算力等等这些硬件的要求一点都不高，但开车的效果却是最好的，跟人类的司机没任何区别。这就是从历史行驶数据端直接到当前驾驶的路况端端到端，自动驾驶。

很多人就会问了，有一些鲁莽驾驶的行驶数据会不会对FSD造成影响？这个根本不用担心，特斯拉在海外运营特斯拉车险业务时候就已经引入了驾驶员打分系统，开车越稳的司机打分就越高，保费就越低。开车越鲁莽的司机打分就越低，保费就越高。用于FSD训练的行驶数据都是那些高分司机的数据，鲁莽驾驶的数据早就被过滤掉了。