IT之家 3 月 29 日消息，特斯拉官方賬號今日在 X 上回復網(wǎng)友時，就其 FSD 輔助駕駛系統(tǒng)一項核心能力作出了說明，引發(fā)外界關注。

在一段對比人類駕駛員與 FSD 應對夜間橫穿馬路行人的視頻下方，特斯拉官方賬號回復稱：FSD 并非在事后才進行制動，而是能夠在行人踏入道路之前就預判其意圖。

這也是特斯拉在自動駕駛技術路徑上的一個關鍵演進方向 —— 從對外部環(huán)境的“被動反應”向?qū)煌▍⑴c者行為的“主動預判”轉(zhuǎn)變。這一能力的實現(xiàn)，得益于特斯拉 FSD 系統(tǒng)近期的底層架構升級。

技術資料顯示，特斯拉 FSD 從 V12 版本開始就引入了“端到端”神經(jīng)網(wǎng)絡架構，改變了以往依賴預設規(guī)則的傳統(tǒng)模塊化設計。在此基礎上，后續(xù)的 V13 及 V14 版本進一步加入了基于 Transformer 架構的時序處理能力。

具體而言，車輛不再單純依賴攝像頭看到的畫面進行處理，而是構建了一個長達 15 秒左右的“時間緩沖區(qū)”。FSD 能夠“記住”過去十幾秒內(nèi)每一個動態(tài)物體的運動軌跡，即使行人或騎行者短暫地被路邊?？康能囕v或障礙物遮擋，AI 也能依據(jù)其消失前的速度和方向，推算其當前位置及可能的意圖，有著類似人類駕駛員的“預判”能力，盡可能規(guī)避事故的發(fā)生。

2026 年 2 月，特斯拉歐洲官號發(fā)布了一段在荷蘭進行的實測視頻，展示了搭載 FSD V14.2.1 版本的車輛在真實路況下對交警手勢的精準識別。

在視頻中，盡管路口交通信號燈顯示為紅色，但當現(xiàn)場交警以標準手勢指揮車輛通行時，測試車輛并未受到紅燈約束，而是自主完成了通行動作，過程平穩(wěn)連貫，無遲滯或誤判。這一功能的核心在于，F(xiàn)SD 的神經(jīng)網(wǎng)絡不僅通過占用網(wǎng)絡（Occupancy Network）將三維世界細化為高精度的立體像素來感知環(huán)境，還升級了“骨骼追蹤”模型，能夠?qū)崟r捕捉人體上多達 18 個關節(jié)點動作，從而區(qū)分一個行人是站在路邊看手機，還是主動發(fā)出“停止”或“通行”的手勢指令。這意味著系統(tǒng)開始理解交通中非結構化的“社交信號”，而非僅僅執(zhí)行硬性的交通法規(guī)。

從技術實現(xiàn)層面看，這同樣意味著特斯拉 FSD 的決策邏輯正在發(fā)生質(zhì)變。在傳統(tǒng)的規(guī)則驅(qū)動模式下，車輛需要將“感知”到的物體進行分類，再通過預設的“規(guī)劃”邏輯去執(zhí)行“控制”指令，模塊間的信息傳遞存在損耗。而在新的端到端架構下，AI 可通過觀看海量的人類駕駛視頻進行“自學”，直接由圖像輸入生成駕駛控制指令。特斯拉工程師此前曾總結，采用端到端算法的原因在于人類駕駛中的價值觀極為復雜、現(xiàn)實世界細節(jié)過于豐富且反應要求極快，傳統(tǒng)規(guī)則化編碼難以覆蓋所有“長尾場景”。

值得注意的是，盡管特斯拉 FSD 在技術層面展示了從“事后制動”向“事先預判”的跨越，但它在實際應用中仍面臨現(xiàn)實挑戰(zhàn)。

監(jiān)管層面，美國國家公路交通安全管理局近期已升級對約 320 萬輛特斯拉車輛的調(diào)查，重點關注系統(tǒng)在能見度不佳等惡劣環(huán)境下的可靠性。而在中國市場，由于數(shù)據(jù)采集與訓練的本地化限制，部分用戶反饋 FSD 在面對諸如外賣騎手穿行、復雜混合車道等本土化場景時，仍會出現(xiàn)水土不服的現(xiàn)象。這顯示出，從“能夠預判”到“在所有復雜場景下均能準確預判”，自動駕駛技術仍有較長的驗證與迭代之路。

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