特斯拉全自動駕駛 (FSD)：它是什麼、如何運作以及它具有什麼程度的自主性

Hablar de conducción autónoma es hablar de Tesla y, en concreto, de su 全自動駕駛 (FSD) 系統。 該系統一直是駕駛輔助領域最具爭議、媒體關注度最高、同時也是最先進的系統之一。特斯拉的FSD承諾完全自動駕駛、持續更新，儘管也引發了法律爭議，但它徹底改變了大眾對智慧汽車以及汽車產業的認知。

在本文中，我們將了解特斯拉全自動駕駛的組成： 它是如何演變的，面臨哪些問題和挑戰，以及它在多大程度上真正安全和革命性。 如果您正在尋找透明、詳細、最新的資訊（沒有不必要的技術術語並且採用切合實際的方法），那麼您來對地方了。

什麼是特斯拉全自動駕駛？

特斯拉全自動駕駛，俗稱 FSD，是 特斯拉提供的最先進的駕駛輔助技術， 這也體現了該公司對自動駕駛汽車承諾的終極體現。雖然名字暗示這輛車可以自動駕駛，但實際情況並非如此： 從法律上講，FSD 根據 SAE 分類屬於 2 級輔助，而非完全自動駕駛。 這意味著駕駛員需要時刻保持注意力並隨時準備控制車輛。

儘管特斯拉的名字表明其自主性，但它強調 即使 FSD 已啟動，駕駛員也必須始終注意並監督車輛。 直到最近幾年，在經歷了幾次爭議之後，該品牌才開始將該套件稱為「全自動駕駛（監督）」。

起源：從 Autopilot 到 FSD

特斯拉的自動駕駛之旅始於 2013 年， 當馬斯克開始公開談論可以輔助駕駛員的系統時，該系統受到飛機自動駕駛儀的啟發。

Entre 2014 y 2016, 自動駕駛系統是特斯拉 Model S 和 Model X 的一大亮點， 融合了自動停車和召喚（將車輛從停車位移出）等功能。最初的合作對像是Mobileye，但由於在安全限制方面存在分歧而終止。

全自動駕駛的過渡 它經歷了幾個階段，硬體不斷發展（HW2、HW2.5、HW3、HW4，以及即將推出的HW5），處理器和感測器也不斷改進。同時，軟體也得到了開發，使其能夠在城市道路上行駛，並識別交通號誌和停車標誌。

FSD 功能和硬體的演變

FSD 與 Autopilot 和增強型 Autopilot 之間的主要區別 其目標是實現完全自主：車輛可以在高速公路、城市環境和停車過程中行駛，無需人工幹預。

特斯拉不斷更新硬體和軟體，包括：

• HW1（2014年）： 基本的感測器和處理器，功能有限。
• HW2（2016年）： 更多的攝影機和感測器，這是邁向城市自治的重要一步。
• HW2.5（2017年）： 處理器和冗餘系統的改進。
• HW3（2019年）： 特斯拉自己的計算機，決策能力更強。
• HW4（2023年）： 更高解析度的攝影機和更強大的硬件，最初僅在使用 HW3 軟體的模擬模式下。
• HW5（AI5，2026）： 計劃於 2026 年推出，其性能將比 HW4 強大十倍。

FSD 結合 攝影機（Tesla Vision）、先前版本的雷達以及特斯拉設計的處理器， 由神經網路管理，該網路不斷從世界各地數百萬公里的行駛歷程中學習。

FSD 軟體和測試版

特斯拉的亮點之一是 以「beta」形式逐步部署， 這在汽車產業中是不尋常的事情。 自 2020 年 XNUMX 月起，早期採用者（包括部分員工和測試人員）開始在城市環境中接收 FSD 的實驗版本。

該策略一直備受爭議， 由於每次更新都涉及風險並引起媒體關注，因此引入和完善的功能包括：

• 使用自動駕駛導航進行高速公路駕駛
• 識別並回應交通號誌和停車標誌
• 城市街道上的自動駕駛
• Cambio de carril automático
• 進階召喚（「智慧召喚」）
• 改進的自動停車

最新版本，例如 12 和 13， 它們幾乎完全基於機器學習模型，很大程度上消除了傳統程式碼並依賴用真實資料訓練的神經網路。

FSD 如何運作？技術原理

特斯拉的技術基礎集中在 基於攝影機和先進人工視覺（Tesla Vision）的架構， 撇開光達或詳細的 3D 地圖等感測器不談，這與 Waymo 或 Cruise 等競爭對手不同。

El sistema emplea 八個外部攝影機、超音波感測器（2023 年之前的車型配備）和特斯拉設計的處理器， 由神經網路管理，該網路從數百萬個實際駕駛數據點的模式中學習。該公司擁有全球最大的自動駕駛數據收集車隊。

然而， 僅依賴相機和笨拙的地圖的策略受到了批評， 有些人認為，缺乏雷射雷達和精確地圖限制了真正自動駕駛 5 級的範圍。

FSD 的明星功能：這是特斯拉的輔助駕駛

讓我們回顧一下 FSD 在其不同軟體包中提供的最相關的功能， 由於訪問可能因國家、型號和硬體而異：

合約套餐功能對比

功能	Autopilot	增強型自動駕駛儀 (EAP)	Full Self-Driving (FSD)
Control de crucero adaptativo	是的	是的	是的
自動駕駛（保持在車道內）	是的	是的	是的
Navigate on Autopilot	不	是的	是的
Cambio de carril automático	不	是的	是的
Autopark	不	是的	是的
Summon	不	是的	是的
Smart Summon	不	是的	是的
Reconocimiento de señales de tráfico	不	不	是的
城市自動駕駛	不	不	是的

FSD 與先前版本相比最大的創新 它能夠在傳統街道上自動駕駛，包括彎道、環島管理、交通燈和停車標誌。

安全結果、數據和爭議

對於 FSD 的安全性的看法有許多不同意見。 最熱心的車主認為它在高速公路和長途旅行中能提供更高的安全性，但獨立報告有時會顯示相互矛盾的數據。

根據美國國家公路交通安全管理局的報告，特斯拉聲稱其係統已將事故率降低了 40%，但一些研究對這一數據提出質疑並將其與其他指標進行比較，指出分析往往沒有考慮關鍵變量，例如道路類型和駕駛員經驗。

統計數據顯示，Autopilot 或 FSD 的事故發生率在 每行駛6萬至8萬英里就會發生一次事故， 相較之下，傳統駕駛中每 1,2 萬分之一的機率會出現這種情況，儘管這些數字可能會因使用者的情況和使用系統的環境而有所偏差。

有人擔心 使用 FSD， 需要人工監督，可能產生虛假的安全感， 造成乾擾並可能引發事故。對系統故障的反應仍然不夠迅速，危急情況進一步加劇了重新獲得控制的困難。

反覆出現的批評和專家立場

科學界和道路安全界對特斯拉在沒有足夠獨立驗證的情況下發布測試版功能提出了嚴厲批評， 以及缺乏強大的系統來監控駕駛者的注意力。一些機構已經將 FSD 和 Autopilot 在安全性和預防方面的評級評定為低於其他系統。以下是一些主要的批評意見：

• 誤導性的期望： 其名稱和功能可能暗示著一種並不存在的完全自治。
• 駕駛員監督： 特斯拉在方向盤和內部攝影機中都使用了扭力感測器，但不像其他製造商那麼嚴格。在某些情況下，這些系統可能會被欺騙。
• 障礙物偵測失敗和緊急情況： 據報道，該系統未能因障礙物或緊急車輛而煞車，造成嚴重後果。
• 不可預測的反應和幻影制動： 意外煞車或不可預見的偏差等問題已成為調查和召回的主題。

近年來，特斯拉已經更新了軟體並發布了召回公告以改善這些方面，但專家認為根本的安全改進仍有待實現。

合法性、訴訟和監管問題

特斯拉麵臨多個 與 Autopilot 和 FSD 相關的誤導性廣告和事故的法律問題和訴訟。 一些法院對特斯拉做出了不利的裁決，要求品牌澄清其係統的實際能力和局限性，並在介面中包含更清晰的警告。

美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）等機構已展開正式調查，甚至要求暫時停止部分車型的某些功能，並要求改善駕駛員監控和碰撞數據透明度。

特斯拉收集了其車隊的大量駕駛數據， 為人工智慧模型提供資料並進行訓練。然而，這些資料的使用透明度和隱私權政策受到了消費者組織和資料保護專家的批評。

FSD 和競爭的未來

儘管特斯拉在先進功能汽車的銷售上領先， 安全性和精準度方面的競爭正在迅速發展。 Waymo 或 Cruise 等公司實施了以下系統 LIDAR、高清地圖以及在特定城市的更多控制部署。

FSD 的未來將取決於以下幾個因素：

• HW5的開發和Robotaxi車隊的擴張。
• 回歸不干預的自治，並遵守監管規定。
• 透過數據和證據證明您的系統是安全可靠的。
• 適應不同國家，尤其是歐洲和中國的法規。

倫理和社會影響

自主系統的到來引發了 前所未有的道德和法律困境， 例如事故責任、資料保護和道路安全。在現實條件下推出測試版功能也引發了關於適當監管的爭論。

這些問題將影響自動駕駛的未來發展、法規法規和社會接受度。特斯拉在致力於創新的過程中，面臨著在進步與安全、透明度與問責之間取得平衡的挑戰。

經過這樣的分析，很明顯 特斯拉全自動駕駛代表著科技的重大進步，但也面臨著安全、監管和公眾認知的巨大挑戰。 完全自治仍在建設中，監督、監管和道德將是確保其整合安全並對所有人有益的關鍵。