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特斯拉的完全自动驾驶软件（FSD）即将迎来重大更新。最新版本的FSD,也就是第12版,实现了从规则驱动逻辑到端到端神经网络架构的重大转变。此前特斯拉依赖30多万行C语言代码来为FSD划定"围栏",给出驾驶指示，而第12版则采用让神经网络AI根据实时环境自主决定驾驶方式的方法。昨天晚上,特斯拉面向极少数非员工用户开放了FSD 12软件测试,受邀用户之一Omar分享了他的首次测试报告。本文将分析Omar的报告,谈谈对FSD 12的思考，下面是FSD V12全球第一个测试视频，各位可以感受一下
本文想谈几个可能大家关心的问题：
- 为什么特斯拉 FSD 首先要制定驾驶规则
- 消除规则（又称启发式代码）所面临的挑战
- 改进 FSD v12 所面临的挑战和潜力
- 这对自动驾驶的未来意味着什么
首先,特斯拉愿意面向外部用户测试FSD 12已显示他们对当前版本的信心。这对一个大规模软件的重写而言是个大突破,尤其是在自动驾驶这一难题上。据我所知，到目前为止通过端到端神经网络完成决策、规划的自动驾驶方法还没有被大规模尝试过。
那么,为何一开始自动驾驶需要那么多基于规则的代码呢?原因在于,没有这些代码作为保护措施,自动驾驶系统可能进入危险状况。多年来,特斯拉已逐步使用神经网络完成感知任务,分析视频图像和车辆运动情况。决策、规划也同样重要,它需要根据环境拟定导航方案。简而言之,即便能准确感知环境,如何在环境中安全航行也是自动驾驶的难点。特斯拉一直在谨慎地使用更多神经网络代码替代规则代码,但很难完全去除所有的规则代码,因为这些代码都有其应对危险情况的作用。据估计,今年年初左右,特斯拉决定舍弃所有规则代码,完全通过庞大的神经网络系统实现自主驾驶。这需要大量的数据和算力支持，目前FSD V12的神经网络训练是在特斯拉的超级计算机上完成的
当前的难题,是让端到端的神经网络驾驶方式达到足以上路的安全水准。相比基于规则的规划方式,这是一个巨大飞跃,需要神经网络独立处理各类复杂情况。它必须比以前更安全可靠,方能面向用户。从Omar的推文可知,FSD 12目前表现出色,但也有局限——遇到困难时便会"举手投降",将控制权交还给人类。这反映了AI系统的"信心门槛"，如果对某一情况的把握程度低于一定阈值,它会选择不处理而交还控制权，这可以避免系统在判断不明确时擅自决策、导致事故。
结语
不断提升FSD V12的驾驶能力,使其在几乎所有情景下都有足够的把握自主驾驶,不"举手投降"，这需要大量数据的持续输入,以及神经网络本身的改进。相信今年特斯拉会继续提升FSD 12的表现,让它处理更加复杂的情况。按照马斯克的说法这是一条充满挑战但目标清晰的道路。
2月份特斯拉很可能正式推出FSD V12 ，期待新的一年见证FSD 12大规模升级表现
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