特斯拉具有爭議性的全自駕（FSD）技術可能終於接近完成，特斯拉CEO埃隆·馬斯克表示。在最近的一則推文中，馬斯克表示，特斯拉即將將實現自主駕駛動作的車輛控制代碼簡化近100倍。這一突破可能解決實現完全自主駕駛車輛的一個重大障礙。
特斯拉的FSD技術旨在使車輛在無需人為干預的情況下自主行駛。然而，開發這種程度的自主性一直非常具有挑戰性。一個關鍵的方面是車輛控制代碼，該代碼根據汽車對其周圍環境的評估來執行駕駛動作，例如轉向、加速和剎車。
此前，特斯拉的車輛控制代碼包含超過30萬行複雜的C++代碼。但馬斯克表示，這將被減少 “大約兩個數量級”，意味著代碼行數將減少近100倍。大幅簡化代碼基礎表明，特斯拉正在從傳統的編程轉向更先進的人工智能和神經網絡。
“我們的進展目前受到計算能力的限制，而不是受到工程師的限制，” 馬斯克指出，強調訓練複雜AI模型的計算需求巨大。但特斯拉已經表現出致力於解決這些障礙，通過開發像 Dojo 這樣的定制芯片來加速AI訓練。
特斯拉的車輛配備了攝像頭、雷達和超聲波感測器，以感知其周圍環境。結合高清地圖，強大的車載電腦使用神經網絡分析這些數據，以理解駕駛環境。新的簡化車輛控制代碼將更無縫地將汽車的理解轉化為適當的駕駛動作。
FSD技術目前作為測試版本提供給大約16萬名美國和加拿大的特斯拉車主。參與者在公共道路上測試其功能並提供反饋以改進系統。然而，測試版本的標籤承認全自主駕駛仍然是一個正在進行的工作。
這種有限的可用性讓許多顧客感到沮喪，這些顧客多年前為此功能支付了1萬到1.5萬美元。馬斯克曾在2014年表示全自主駕駛即將來臨，但後來承認一般自動駕駛比預期更困難。
儘管如此，馬斯克認為簡化核心車輛控制邏輯代表著最後的重大步驟。這將使城市街道自主駕駛退出測試版本，並將完全自駕功能交付給消費者。
但由於城市環境的混亂特性，仍然存在著重大挑戰。目前，FSD測試版本在避免停放車輛、解讀交通燈和理解複雜交叉路口方面存在困難。實現超越人類駕駛的可靠性將需要大量的訓練數據。
法規批准也是一個重大障礙，因為各國政府在允許無人駕駛車輛上路方面面臨著困難。目前，特斯拉強調，FSD需要一名隨時準備接管控制的專注駕駛員。然而，馬斯克的目標是最終移除方向盤。
自主駕駛汽車的開發在公司低估了技術的複雜性時經歷了重大波折。但馬斯克認為，由於從客戶車隊中收集的數十億英里的實際數據，特斯拉最有可能率先克服這一挑戰。
特斯拉的進展將受到競爭對手的密切關注，這些競爭對手也在致力於自主駕駛，包括 Waymo、Cruise 和 Argo AI。但他們目前依賴有限的測試車隊，而特斯拉則從數十萬輛客戶車輛中收集數據。
正如馬斯克聲稱特斯拉即將完成核心FSD技術，問題仍然是它是否能夠實現與人類駕駛相同的安全標準的全自主駕駛。成功將實現使車輛自主行駛的長期願景。但特斯拉仍然有很多工作要做，以確定移除人為控制的安全性。