马斯克承认特斯拉FSD功能开发存在“跷跷板问题”！目前最大的限制是测试AI模型效率【附自动驾驶行业前景】

（图片来源：摄图网）

近日，特斯拉CEO埃隆·马斯克在特斯拉2024年年度股东大会上谈到了困扰特斯拉完全自动驾驶 FSD 系统的重大难题。他说，FSD存在“跷跷板问题”，即改进一个模型可能解决一个问题，但同时可能引入新问题。

两年前，就已有分析师和观察家指出特斯拉FSD系统可能存在的这种风险，即随着系统不断修正和优化，新的漏洞或问题可能悄然出现，从而阻碍了整体性能的提升。

马斯克透露特斯拉正在采取一系列创新措施来应对。包括仿真测试和影子模式，同时特斯拉还利用其数百万辆汽车进行测试，比较AI模型的预测行为和实际驾驶行为之间的差异，从而判断哪个模型表现更好。

马斯克坦言“目前最大的限制并不是训练数据，而是测试 AI 模型的效率，” 他解释说，当AI模型在数千英里的行驶过程中仅出现一次需要人工干预的情况时，如何迅速而准确地评估新模型的优劣就变得尤为困难。“例如，我们知道一些特定的路口非常复杂…… 所有模型在没有复杂路口的良好道路上行驶时都表现良好。因此，我们在美国选取了几千个复杂路口，专门用来测试新模型的性能。”

特斯拉FSD持续研发升级

作为自动驾驶纯视觉方案的引领者，特斯拉一直专注于FSD的算法研发。到2023年上半年，FSD已经更新至V11.4。目前，CEO马斯克表示FSDV12已推出，以更好地实现L3能力，持续引领智能驾驶技术的发展。在硬件方面，特斯拉的自动驾驶方案从2014年的HW1.0硬件系列发展到了HW4.0硬件系列，共经历了五次迭代。这些更新不仅实现了算法不断升级对感知层和决策层要求的提升，还保障了硬件成本保持在可接受的水平。

特斯拉自动驾驶技术表现优于对手

为了考察市面上自动驾驶汽车的可靠性和完善度，IIHS(美国高速公路安全保险协会)于2018年8月选择了特斯拉、梅赛德斯、宝马和沃尔沃的五种车型进行测试。

在车道保持测试中，特斯拉Model 3在所有测试期间都保持在车道上，而特斯拉Model S在一次行驶中过度校正，导致其越过转弯的内线。梅赛德斯-奔驰E级轿车在17次测试中有9次停留在自己的车道上，一次行驶中系统失灵，两次越过内线。沃尔沃S90八次越过内车道。宝马5系在16趟中只有3趟停留在车道上，被认为是最有可能系统失灵的。

百度、华为已经布局自动驾驶L4/L5技术

目前相关企业切入自动驾驶业务的方式各不相同：传统车企采用“渐进式”路线，从相对基础、难度较低的辅助驾驶入手，逐步实现L1/L2/L2 的辅助驾驶功能。而谷歌、百度、华为等互联网企业则选择“跨越式”路线，“蔚小理”等造车新势力瞄准L3阶跃式发展，百度、华为等科技公司剑指变革式引领。

“车路云一体化”加速自动驾驶商业化进程

从项目落地能力角度来看，百度、蘑菇车联和华为各有其特点。华为更注重构建智慧交通体系并在多个城市进行项目落地；蘑菇车联强调“车路云一体化”，提供自动驾驶、车路协同和智慧交通AI云平台的整套解决方案，以协助城市打造智慧交通体系，同时加速与地方政府合作，共同打造智慧城市和智慧交通；而百度则专注于“单车智能 网联赋能”，以广州黄埔区开发区的智慧交通项目为代表。

自动驾驶技术发展趋势

随着5G、云计算、物联网等技术的发展，自动驾驶系统的性能和稳定性得到了极大的提升。感知、决策、执行等关键技术方面，未来，自动驾驶技术将实现更多的突破和市场应用，不断向着更高效、更安全、更智能的方向发展。

《中国智能网联汽车发展路线2.0》预测，搭载L2 和L3自动驾驶功能的新车销量在2030年将达到70%以上;搭载L4级自动驾驶功能新车销量占比2030年将达到20%。

海通证券研报指出，随着辅助驾驶技术的不断普及和汽车软硬件技术的发展，L3级别的智能驾驶汽车即将实现量产。同时，发布的《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》为高级别自动驾驶的上路提供了政策支持，有望加速高级别自动驾驶的上路进程，推动自动驾驶软硬件供应商的业绩持续增长。此外，高级别自动驾驶对道路基础设施的要求也提升，相关基础设施提供商有望从中受益。

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