5 月 15 日，針對特斯拉 FSD（Full-Self Driving，全自動駕駛）付費選裝率僅 2% 的消息，特斯拉 CEO 馬斯克在 X 平臺上回復(fù)稱，實際情況遠遠超過了這個數(shù)字。

這一回應(yīng)是針對知名特斯拉投資者加里·布萊克對未來 FSD 接受率的質(zhì)疑而作。根據(jù)信用卡數(shù)據(jù)提供商 YipitData 提供的數(shù)據(jù)，在試用了一個月 FSD 的美國特斯拉車主中，只有 2% 的用戶選擇繼續(xù)訂閱該服務(wù)，遠低于預(yù)期的 6%。

布萊克認為，這可能是因為 FSD 服務(wù)的附加值不高，或者訂閱價格（每月 99 美元）過高。他呼吁特斯拉需認真評估這些因素，以更好地迎合車主需求。

與此同時，馬斯克 4 月底訪華，引發(fā)了關(guān)于特斯拉 FSD 在中國落地的討論。不過，據(jù)中國日報報道，盡管特斯拉提出在中國推出「無人駕駛出租車」，但中國政府尚未完全批準 FSD 在中國全面落地，可能會先支持其在國內(nèi)進行測試和示范。

那么，處于風口浪尖的特斯拉 FSD 實際體驗如何？是否會再次引發(fā)鯰魚效應(yīng)？

01 智能駕駛的 ChatGPT 時刻

隨著新能源汽車進入智能化下半場，智能駕駛一直是行業(yè)追逐的技術(shù)制高點之一。人們不僅關(guān)注駕駛場景通過率和通勤效率，還更加關(guān)心智能駕駛是否更加人性化。

之前特斯拉 FSD 的 V11 版本，和很多智能駕駛系統(tǒng)一樣，速度控制生硬，處理突發(fā)情況時會突然剎車或加速，帶有明顯的機械感。尤其是在狹窄路段或惡劣天氣等特殊情況下，這種生硬的速度控制會讓用戶感到不安。

但現(xiàn)在，特斯拉 FSD V12 的出現(xiàn)改變了這一格局。體驗過特斯拉 FSD V12 的知乎博主「EatElephant」表示，它最大優(yōu)勢之一是其擬人化的能力。V12 版本的最大提升在于速度和轉(zhuǎn)向控制的順暢度。乘客即使在后排坐著，也幾乎感覺不到在紅綠燈啟停和路口轉(zhuǎn)彎時的任何頓挫感。

第二，V12 在處理一些非結(jié)構(gòu)化場景（比如缺少車道線與交通規(guī)則的約束）有了很大的提升，比如在轉(zhuǎn)彎的時機和幅度、減速的具體程度等方面。例如，在 V11 版本中，當車輛在直行時遇到前方遠處左轉(zhuǎn)的車輛時，智能駕駛系統(tǒng)的反應(yīng)是明顯減速。雖然這樣可以規(guī)避碰撞風險，但減速的幅度通常過大，導(dǎo)致明顯的頓挫感，也增加了被后車追尾的風險。

而在 V12 版本中，面對類似情況，系統(tǒng)似乎能夠更準確地判斷前方車輛的行駛路線和速度。因此，它可以以非常合適的速度減緩，讓車上乘客幾乎感覺不到，同時又留出足夠的安全距離，避免了不必要的不舒適感和后方車輛的追尾風險。

第三，V12 應(yīng)對各種場景的能力顯著提升，大大減少需要人工干預(yù)的次數(shù)。比如，特斯拉 FSD V12 不僅能夠識別并繞過路面上的鐵皮等障礙物，還能在道路施工時根據(jù)引導(dǎo)標識在臨時開辟的道路上行駛，就像人類司機一樣靈活應(yīng)對。即使需要駛向?qū)ο蜍嚨溃材軌虿皇苣嫘袠俗R和中心黃線的限制。在夜間行駛時，它能夠像人類一樣先右轉(zhuǎn)駛?cè)雰奢v靠邊的停車之間巧妙的避讓對向來車，待對向來車駛離后再向左打方向盤繼續(xù)前進，展現(xiàn)出了出色的駕駛技能。

同時，知乎博主「EatElephant」還提到，F(xiàn)SD V12 展示了一些類似智慧涌現(xiàn)的能力。在測試中，車輛遇到這樣一個難題：路口前有一個車道，V12 無法使用倒車檔完成掉頭。在乘客等待時，V12 發(fā)現(xiàn)了一個小停車場，果斷改變路線繞過，嘗試代替標準掉頭。盡管最后出口處系統(tǒng)提示接管，但這一行為是自動駕駛技術(shù)中的一次重大突破，因為通常系統(tǒng)會嚴格遵循導(dǎo)航路線，自行偏離導(dǎo)航的行為幾乎不可接受。

這些進步也體現(xiàn)在人工干預(yù)的次數(shù)。相比之前版本，V12.3 版本在城市環(huán)境下的無關(guān)鍵接管行駛里程大幅增加，從約 100 多英里（約合 160 公里）提升到了 386.7 英里（約合 622 公里）。

相比之下，同濟大學教授、汽車學院副院長熊璐曾表示，北京、上海、廣州等地的自動駕駛企業(yè)，平均每百公里需要接管 3.5 次到 10 次不等，基本上每行駛十幾或幾十公里就需要人工接管一次。

目前，特斯拉 FSD 或許正迎來自己的「ChatGPT 時刻」，盡管仍存在一些不足之處。例如系統(tǒng)在駕駛時有時會讓人感覺距離路邊太近，讓人有些擔心；對來車的識別和避讓不夠及時，比如遇到消防車時的反應(yīng)不夠靈敏；對一些特殊路標或車道的識別可能出現(xiàn)錯誤，對于坑洼的識別和避讓也有些問題。

不過，這并不妨礙特斯拉大幅增加對智能駕駛的投入。據(jù)了解，到今年年底，特斯拉計劃在自動駕駛技術(shù)上累計投入達到 100 億美元。考慮到 2016 年至 2023 年的總支出在 20 億美元左右，這意味著今年特斯拉在智能駕駛上的支出將達到 80 億美元左右。這是一筆巨額投資，表明特斯拉對進一步提升 FSD 技術(shù)的決心。

02 FSD V12 是如何煉成的？

特斯拉 FSD V12 的體驗顯著提升背后，是其技術(shù)路徑逐漸收斂的結(jié)果。

自從 2020 年推出 FSD 功能以來，特斯拉一直在引領(lǐng)智能駕駛技術(shù)發(fā)展方向。與傳統(tǒng)的依賴激光雷達和高精度地圖的方法不同，特斯拉堅持采用了純視覺技術(shù)，使得車輛能夠更好地理解周圍環(huán)境。

2022 年特斯拉 AI Day 上的占據(jù)柵格技術(shù)框架 | 圖片來源：特斯拉

在隨后的兩年中，特斯拉通過一系列活動，如 AI Day 等，公布了大量關(guān)于 FSD 技術(shù)的方案。這些方案涉及到數(shù)據(jù)閉環(huán)、共享主干網(wǎng)絡(luò)、BEV 感知以及占據(jù)網(wǎng)絡(luò)等概念。盡管這些技術(shù)處于行業(yè)領(lǐng)先地位，但之前的版本一直受到用戶詬病，認為其用戶體驗改進不夠明顯。

然而，隨著 FSD 的發(fā)展到 V12 階段，情況發(fā)生了變化。與 FSD 11 相比，F(xiàn)SD V12 最大的變化在于采用了端對端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（End-to-End Neural Network, E2E NN）。這種技術(shù)使系統(tǒng)能夠更好地理解和處理復(fù)雜的駕駛環(huán)境，減少駕駛員的干預(yù)，提高了自動駕駛的精準度和自動化程度。

以往，F(xiàn)SD 的基本流程通常包括感知、決策和執(zhí)行三個階段。在早期版本中，感知階段需要通過視覺或雷達獲取周圍物體信息，并對其進行識別和分類，而決策階段則依賴于預(yù)先編寫的控制規(guī)則。