特斯拉FSD V12.3给自动驾驶行业上了一课-有驾

最近两天，小米SU7正式上市，刷了一大波朋友圈。

随着越来越多的公司入局智能电动车，未来电动车差异化的地方会在哪里呢？

最大地方可能就是自动驾驶技术。

全自动无人驾驶被视为未来出行的终极方向，意味着彻底颠覆传统的驾驶模式。

然而，要实现真正的全自动驾驶远非易事，目前多数所谓的自动驾驶技术都还是在 L2 的水平。

V12.3 获得好评

但是，最近特斯拉发布的FSD (Full Self-Driving) V12.3版本，确实让人眼前一亮。

用户反馈显示，新版本不仅在加速、刹车和转弯等基本驾驶动作上更加自然流畅。

而且，在处理困难路况、识别交通信号灯和标志、保持和变更车道等更高级的驾驶任务上，也展现出了超乎想象的出众表现。

FSD V12.3在算法层面做出了大胆创新，完全抛弃了以往依赖于手动编码规则和机器学习模型的方法，转而全面采用端到端的神经网络AI系统。

在FSD V11 版本控制堆栈中有超过 30 万行工程师们编写的 C++ 代码，但是在V12.3 版本中，没有规则代码，只有神经网络。

这种全新的架构使软件系统能够像人类司机一样学习驾驶，通过观察并模仿优秀驾驶员在各种复杂情况下的反应，不断优化和提高自身的驾驶决策能力。

这种创新算法的引入，使得FSD V12.3表现出了前所未有的出色驾驶水准。

最近一周时间，北美用户陆陆续续在 X 平台上放出了FSD V12.3 的体验视频，整体上评价是非常不错的。

V12.3获得广泛好评，甚至让特斯拉 CEO 马斯克最近放言：

特斯拉也会迎来一个所谓的“‘ChatGPT 时刻 ”，就算不是今年，我认为也不会迟于明年。

软硬一体可能才会走得更远

需要指出的是，FSD V12.3的出色表现，特斯拉并没有依赖于硬件的"暴力"升级来实现这一飞跃，这一切源于软件算法的革新。

尽管特斯拉HW4.0已经问世，但老款HW3.0仍足以胜任FSD V12.3的运算需求。

这向业内传达了一个非常重要的信号，那就是傲人的硬件规格并不等于强大的自动驾驶能力，相反，软硬件协作和算法创新才是决定性的关键所在。

这再次印证了软硬件协同创新的重要性。

特斯拉之所以能做到这一点，源于其长期以来“全栈垂直整合”的发展战略。

如果FSD V12.3及后续升级版本取得巨大成功（目前看上去成功的概率非常大），那么可能引导整个行业往软硬结合的方向去发展，实现软硬件的深度融合，并在算法层面不断创新。

今天很多的车企在采购第三方算力强劲的自动驾驶芯片，自己进行软件层面的创新，然后进行集成。

对于未来的自动驾驶，这种模式看上去的融合层度还是比较浅，可能走不远。

简单来说，自动驾驶不是硬件大战，只有构建出一个软硬兼备、算法先进的整体生态系统，才能在这场马拉松般的竞赛中赢得最终的胜利。

而这正是特斯拉通过FSD V12.3向行业传递的宝贵经验。

特斯拉FSD V12.3给自动驾驶行业上了一课