特斯拉全自动驾驶 (FSD)：它是什么、如何运作以及它具有什么级别的自主性

讨论 自动驾驶 是在谈论 特斯拉 特别是他的 全自动驾驶 (FSD) 系统。 该系统一直是驾驶辅助领域最具争议、媒体关注度最高、同时也是最先进的系统之一。特斯拉的FSD承诺完全自动驾驶、持续更新，尽管也引发了法律争议，但它彻底改变了公众对智能汽车以及汽车行业的认知。

在本文中，我们将了解特斯拉全自动驾驶的组成： 它是如何演变的，面临哪些问题和挑战，以及它在多大程度上真正安全和具有革命性。 如果您正在寻找透明、详细和最新的信息（没有不必要的技术术语并且采用切合实际的方法），那么您来对地方了。

什么是特斯拉全自动驾驶？

特斯拉全自动驾驶，俗称 FSD，是 特斯拉提供的最先进的驾驶辅助技术， 这也体现了该公司对自动驾驶汽车承诺的终极体现。虽然名字暗示这辆车可以自动驾驶，但实际情况并非如此： 从法律上讲，FSD 根据 SAE 分类属于 2 级辅助，而非完全自动驾驶。 这意味着驾驶员需要时刻保持注意力并随时准备控制车辆。

尽管特斯拉的名字表明其自主性，但它强调 即使 FSD 已启动，驾驶员也必须始终注意并监督车辆。 直到最近几年，在经历了几次争议之后，该品牌才开始将该套件称为“全自动驾驶（监督）”。

起源：从 Autopilot 到 FSD

特斯拉的自动驾驶之旅始于 2013 年， 当埃隆·马斯克开始公开谈论可以辅助驾驶员的系统时，该系统受到飞机自动驾驶仪的启发。

在2014和2016之间， 自动驾驶系统是特斯拉 Model S 和 Model X 的一大亮点， 融合了自动泊车和召唤（将车辆从停车位移出）等功能。最初的合作对象是Mobileye，但由于在安全限制方面存在分歧而终止。

向全自动驾驶的过渡 它经历了几个阶段，硬件不断发展（HW2、HW2.5、HW3、HW4，以及即将推出的HW5），处理器和传感器也不断改进。与此同时，软件也得到了开发，使其能够在城市道路上行驶，并识别交通信号灯和停车标志。

FSD 功能和硬件的演变

FSD 与 Autopilot 和增强型 Autopilot 之间的主要区别 其目标是实现完全自主：车辆可以在高速公路、城市环境和停车过程中行驶，无需人工干预。

特斯拉不断更新硬件和软件，包括：

• HW1（2014年）： 基本的传感器和处理器，功能有限。
• HW2（2016年）： 更多的摄像头和传感器，这是迈向城市自治的重要一步。
• HW2.5（2017年）： 处理器和冗余系统的改进。
• HW3（2019年）： 特斯拉自己的计算机，决策能力更强。
• HW4（2023年）： 更高分辨率的摄像头和更强大的硬件，最初仅在使用 HW3 软件的模拟模式下。
• HW5（AI5，2026）： 计划于 2026 年推出，其性能将比 HW4 强大十倍。

FSD 结合 摄像头（Tesla Vision）、之前版本的雷达以及特斯拉设计的处理器， 由神经网络管理，该网络不断从世界各地数百万公里的行驶历程中学习。

FSD 软件和测试版

特斯拉的亮点之一是 以“beta”形式逐步部署， 这在汽车行业中是不寻常的事情。 自 2020 年 XNUMX 月起，早期采用者（包括部分员工和测试人员）开始在城市环境中接收 FSD 的实验版本。

该策略一直备受争议， 由于每次更新都涉及风险并引起媒体关注，因此引入和完善的功能包括：

• 使用自动驾驶导航进行高速公路驾驶
• 识别并响应交通信号灯和停车标志
• 城市街道上的自动驾驶
• 自动变道
• 高级召唤（“智能召唤”）
• 改进的自动停车

最新版本，例如 12 和 13， 它们几乎完全基于机器学习模型，很大程度上消除了传统代码并依赖于用真实数据训练的神经网络。

FSD 如何工作？技术原理

特斯拉的技术基础集中在 基于摄像头和先进人工视觉（Tesla Vision）的架构， 撇开激光雷达或详细的 3D 地图等传感器不谈，这与 Waymo 或 Cruise 等竞争对手不同。

该系统使用 八个外部摄像头、超声波传感器（2023 年之前的车型配备）和特斯拉设计的处理器， 由神经网络管理，该网络从数百万个实际驾驶数据点的模式中学习。该公司拥有全球最大的自动驾驶数据收集车队。

然而， 仅依赖相机和笨拙的地图的策略受到了批评， 一些人认为，缺乏激光雷达和精确地图限制了真正自动驾驶 5 级的范围。

FSD 的明星功能：这是特斯拉的辅助驾驶

让我们回顾一下 FSD 在其不同软件包中提供的最相关的功能， 由于访问可能因国家、型号和硬件而异：

合同套餐功能对比

功能	Autopilot	增强型自动驾驶仪 (EAP)	全自动驾驶 (FSD)
自适应巡航控制	是	是	是
自动驾驶（保持在车道内）	是	是	是
在自动驾驶仪上导航	没有	是	是
自动变道	没有	是	是
停车场	没有	是	是
召唤	没有	是	是
智能召唤	没有	是	是
识别交通标志	没有	没有	是
城市自动驾驶	没有	没有	是

FSD 与之前版本相比最大的创新 它能够在传统街道上自动驾驶，包括弯道、环岛管理、交通灯和停车标志。

安全结果、数据和争议

对于 FSD 的安全性的看法存在多种不同意见。 最热心的车主认为它在高速公路和长途旅行中能提供更高的安全性，但独立报告有时会显示相互矛盾的数据。

根据美国国家公路交通安全管理局的报告，特斯拉声称其系统已将事故率降低了 40%，但一些研究对这一数据提出质疑并将其与其他指标进行比较，指出分析往往没有考虑关键变量，例如道路类型和驾驶员经验。

统计数据显示，Autopilot 或 FSD 的事故发生率在 每行驶6万至8万英里就会发生一次事故， 相比之下，传统驾驶中每 1,2 万分之一的概率会出现这种情况，尽管这些数字可能会因用户的情况和使用系统的环境而有所偏差。

有人担心 使用 FSD， 需要人工监督，可能会产生虚假的安全感， 造成干扰并可能引发事故。对系统故障的响应仍然不够迅速，危急情况进一步加剧了重新获得控制的难度。

反复出现的批评和专家立场

科学界和道路安全界对特斯拉在没有足够独立验证的情况下发布测试版功能提出了严厉批评， 以及缺乏强大的系统来监控驾驶员的注意力。一些机构已经将 FSD 和 Autopilot 在安全性和预防方面的评级评定为低于其他系统。以下是一些主要的批评意见：

• 误导性的期望： 其名称和功能可能暗示着一种并不存在的完全自治。
• 驾驶员监督： 特斯拉在方向盘和内部摄像头中都使用了扭矩传感器，但不像其他制造商那样严格。在某些情况下，这些系统可能会被欺骗。
• 障碍物检测失败和紧急情况： 据报道，该系统未能因障碍物或紧急车辆而刹车，造成严重后果。
• 不可预测的反应和幻影制动： 意外刹车或不可预见的偏差等问题已成为调查和召回的主题。

近年来，特斯拉已经更新了软件并发布了召回公告以改善这些方面，但专家认为根本的安全改进仍有待实现。

合法性、诉讼和监管问题

特斯拉面临多个 与 Autopilot 和 FSD 相关的误导性广告和事故的法律问题和诉讼。 一些法院对特斯拉做出了不利的裁决，要求该品牌澄清其系统的实际能力和局限性，并在界面中包含更清晰的警告。

美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）等机构已展开正式调查，甚至要求暂时停止部分车型的某些功能，并要求改进驾驶员监控和碰撞数据透明度。

特斯拉收集了其车队的大量驾驶数据， 为人工智能模型提供数据并进行训练。然而，这些数据的使用透明度和隐私政策受到了消费者组织和数据保护专家的批评。

FSD 和竞争的未来

尽管特斯拉在先进功能汽车的销量上领先， 安全性和精准度方面的竞争正在迅速发展。 Waymo 或 Cruise 等公司实施了以下系统 LIDAR、高清地图以及在特定城市的更多控制部署。

FSD 的未来将取决于以下几个因素：

• HW5的开发和Robotaxi车队的扩张。
• 回归不干预的自治，并遵守监管​​规定。
• 通过数据和证据证明您的系统是安全可靠的。
• 适应不同国家，尤其是欧洲和中国的法规。

伦理和社会影响

自主系统的到来引发了 前所未有的道德和法律困境， 例如事故责任、数据保护和道路安全。在现实条件下推出测试版功能也引发了关于适当监管的争论。

这些问题将影响自动驾驶的未来发展、监管法规和社会接受度。特斯拉在致力于创新的过程中，面临着在进步与安全、透明度与问责之间取得平衡的挑战。

经过这样的分析，很明显 特斯拉全自动驾驶代表着技术的重大进步，但也面临着安全、监管和公众认知方面的巨大挑战。 完全自治仍在建设中，监督、监管和道德将是确保其整合安全并对所有人有益的关键。