馬斯克晚高峰實測 FSD V12：純 AI 端到端駕駛，砍掉幾十萬行程式碼

一邊聽著韋瓦第的《四季》，一邊在加州帕洛阿爾托的晚高峰裡穿行，而且方向盤基本不用自己碰。馬斯克這次把還沒正式推送的特斯拉 FSD Beta V12 開上了路，還搞了一場 45 分鐘的實況直播。

整個行程下來，車輛處理無保護左轉等複雜路況表現得相當平穩，中途幾乎只出現了一兩次人工接管。甚至到達第一個目的地時，這輛 Model S 還在路邊自己找了個合適的位置靠邊停好。隨後馬斯克開玩笑把導航設成了扎克伯格家的地址，車也順暢地開了過去。

刪掉幾十萬行程式碼的「端到端」

這次 V12 最大的質變，在於特斯拉把過去的控制邏輯推倒重來。系統不再靠工程師針對環島、減速帶或者腳踏車道上的滑板車寫一行行的規則程式碼，而是全靠海量影片資料訓練出來的端到端神經網路。

馬斯克透露，這套新架構直接替特斯拉省掉了幾十萬行規則程式碼，軟體變得更輕巧敏捷。哪怕開到沒有網路訊號的陌生路段，系統也可以完全脫網本地執行。

老車主關心的硬體效能也有了交代。演示車輛搭載的依然是 HW3 硬體，八顆攝像頭以每秒 36 幀的滿額速率輸入影像。

馬斯克表示，純 AI 計算處理這些畫面的速度其實更快。雖然軟體理論上每秒最多能吞吐大約 50 幀，但實際路況只要輸入 24 幀，就足夠 FSD V12 做出連貫的駕駛決策了。

此外，特斯拉已經在全球多個國家部署了 V12 的測試人員，包括挪威、紐西蘭、泰國和日本。

0.5% 的人類習慣與監管碰撞

車裡除了馬斯克，還有一位負責駕駛輔助系統的特斯拉核心工程人員，兩人中途聊到了一個尷尬的現實問題：停牌規則。

馬斯克隨口提到，現實中只有不到 5% 的人類司機會在停牌前把車速徹底降到零，絕大多數人都是低速滑行觀察。旁邊的工程師隨即糾正了他：真實統計資料更誇張，在所有停牌前完全踩停到零的人類司機，實際上只有 0.5%。

問題就出在這裡。如果端到端大模型是向人類駕駛影片學習，它自然會學到這種低速滑行的習慣，但法規要求必須完全剎停。

美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）負責人近期剛表示，他們針對特斯拉駕駛輔助系統的調查即將收尾，很快會公佈決定和建議。之前 NHTSA 勒令特斯拉召回的原因之一，恰好就包括車輛在停牌處未能徹底停死。

為什麼重要

對於數百萬特斯拉車主來說，這次演示最大的價值是吃下了一顆定心丸。V12 證明了即使不升級到最新的 HW4 硬體，老款 HW3 依然跑得動端到端大模型，而且不需要聯網消耗流量，自主路邊停靠也讓點到點全自動駕駛閉環更近了一步。

對整個自動駕駛行業而言，特斯拉是在用實際表現倒逼同行轉向。過去行業主流是用規則堆砌模組，感知、預測、規劃各管一攤。特斯拉直接砍掉幾十萬行規則程式碼、改走純視覺端到端路線，只要跑通，研發迭代速度會把傳統方案遠遠甩在後面。

不過，我們認為這種做法也埋下了明顯的隱患。端到端本質上是個黑盒模型，它在無保護左轉時的絲滑來自模仿人類，但它同樣會模仿人類不守規矩的毛病，比如那只有 0.5% 的停牌完全剎停率。當監管機構要求給出明確的安全解釋和合規邊界時，這種純依靠資料投餵的模型往往很難用傳統的程式碼邏輯去打補丁，這可能會成為它未來大規模落地時最大的阻礙。