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Tesla 將受監督的 Full Self-Driving 推向全球市場

💡Tesla 的全球 FSD 部署為訓練端到端自動駕駛 AI 模型提供了大規模的真實世界數據。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
FSD Supervised 現已在北美、亞太地區和歐洲的十多個市場推出。
為什麼重要
此次全球擴張加速了 Tesla 對邊緣案例場景的數據收集,可能加快其端到端神經網路的訓練速度。同時,這也加劇了全球自動駕駛市場的競爭。
下一步行動
分析 Tesla 的純視覺自動導航方法與您自身機器人或電腦視覺專案中的感測器融合架構有何差異。
誰應關注:Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •FSD Supervised 現已在北美、亞太地區和歐洲的十多個市場推出。
- •此次發布包含中國市場,這對 Tesla 的自動駕駛數據與採用至關重要。
- •儘管具備先進自動化功能,該系統仍屬於「受監督」級別,需駕駛員保持專注。
🧠 深度解析
Web-grounded analysis with 26 cited sources.
🔑 增強重點摘要
- •FSD Supervised 在歐洲的推出始於荷蘭,該國於2026年4月10日成為首個批准該系統的歐盟國家,此前經過了18個月的嚴格測試,行駛里程達160萬公里;立陶宛隨後透過相互認可機制迅速跟進。
- •在中國市場,FSD的全面部署受到數據本地化法律的限制,Tesla無法將訓練影片傳輸到中國境外,並將其系統在某些情況下重新命名為「智慧輔助駕駛」;為此,Tesla已在當地設立數據中心以確保數據留存境內。
- •自2026年2月起,Tesla已在全球範圍內取消FSD的一次性購買選項,在歐洲市場FSD Supervised僅透過每月約99歐元的訂閱模式提供。
- •FSD Supervised 的核心技術採用端到端神經網路架構(v14版本),透過學習數百萬小時的人類駕駛影片來實現駕駛功能,並堅持純視覺方案,不依賴雷達或其他感測器。
- •除了北美和歐洲,FSD Supervised 也已在亞太地區的澳洲、紐西蘭和韓國推出,其中韓國於2025年11月上線,並在短短100天內累積了500萬英里的FSD行駛數據。
📊 競品分析▸ Show
Tesla FSD Supervised 與主要競爭對手比較
| 功能/項目 | Tesla FSD Supervised (L2+) | Xpeng XNGP (L2+) |
|---|---|---|
| 自動駕駛等級 | SAE Level 2+ (需駕駛員監督) | SAE Level 2+ (需駕駛員監督) |
| 感知方案 | 純視覺 (僅使用攝影機) | 視覺優先 (早期使用雷達和光達,現已轉向純視覺) |
| 地圖依賴 | 不依賴高精地圖 | 曾依賴高精地圖,現已推出不依賴版本 |
| 城市道路表現 | 良好,但適應中國複雜交通仍具挑戰 | 據稱在城市街道表現更佳 |
| 高速公路表現 | 據稱表現更佳 | 良好 |
| 駕駛員監控 | 需駕駛員保持專注 | 良好 |
| 商業模式 | 全球範圍內僅提供訂閱服務 (歐洲約€99/月) | 部分入門級車型標配,無需額外付費 |
| 數據訓練 | 透過全球數百萬輛車隊收集海量真實駕駛數據進行神經網路訓練 | 透過1億個極端駕駛場景片段訓練VLA 2.0模型 |
| 硬體架構 | 自研FSD晶片 (HW3.0: 144 TOPS, HW4.0: 720 TOPS) | 升級處理器以支援更大AI模型 |
備註: Waymo 和 Cruise 等公司主要提供L4/L5級別的自動駕駛計程車服務,通常在地理圍欄區域內運行,與Tesla FSD Supervised (L2+) 的駕駛輔助系統性質不同,因此未納入直接比較表格中。
🛠️ 技術深入
- 端到端神經網路架構 (v14):Tesla FSD Supervised 的核心是基於端到端神經網路的v14架構,它透過分析數百萬小時的真實人類駕駛影片來學習駕駛行為和決策,而非傳統的基於規則的程式碼。
- 純視覺感知系統:該系統完全依賴車載攝影機來感知周圍環境,已取消對雷達等其他感測器的依賴,以實現「純視覺」的自動駕駛方案。
- 自研FSD晶片:Tesla 設計並生產了專用的FSD晶片,例如HW3.0晶片擁有60億個電晶體,每秒可執行144兆次運算,每秒處理2,300幀影像;而HW4.0中的FSD 2.0晶片運算能力更高達720 TOPS。
- 大規模數據收集與訓練:Tesla 龐大的車隊充當移動數據收集器,持續從全球道路上收集數百萬公里的真實駕駛數據。這些數據量巨大,據稱是YouTube上傳影片數據的20倍,用於訓練其神經網路以提升物體識別和決策能力。
- Dojo超級電腦:Tesla 開發了Dojo超級電腦,專門用於高效處理和訓練FSD機器學習模型所需的數百萬兆位元組的電腦視覺影片數據。Dojo於2023年7月投入生產,其架構與傳統超級電腦設計顯著不同,旨在優化AI訓練工作負載。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
加速全球自動駕駛數據收集與模型訓練。
隨著FSD Supervised在全球更多市場推出,Tesla將能從更多樣化的道路條件、交通法規和駕駛行為中收集數據,進一步提升其AI模型的魯棒性和準確性。
強化Tesla在AI和軟體定義汽車領域的領導地位。
FSD Supervised的全球擴張不僅是產品部署,更是Tesla作為一家AI公司而非僅僅電動車製造商的戰略體現,將推動其軟體和AI技術的持續創新。
面臨更嚴格的全球監管審查與本地化挑戰。
儘管FSD Supervised已在多國推出,但各國對自動駕駛技術的法規、數據隱私要求和消費者期望差異巨大,Tesla需持續投入本地化適應和監管溝通。
⏳ 時間線
2015-10
Autopilot 駕駛輔助系統推出。
2019-04
Tesla Autonomy Day,發布自研FSD晶片(HW3.0)。
2020-10
FSD Beta計畫在美國向部分車主推出。
2021-07
FSD Beta V9發布,採用純視覺方案。
2023-07
Tesla Dojo超級電腦投入生產。
2026-04
荷蘭成為首個批准FSD (Supervised) 的歐盟國家,開啟歐洲市場擴張。
📎 來源 (26)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
- teslahubs.com
- teslarati.com
- electrek.co
- tesery.com
- wikipedia.org
- teslahubs.com
- globalchinaev.com
- youtube.com
- thenextweb.com
- technode.com
- yeslak.com
- tocnys.org
- tparts.com
- reddit.com
- youtube.com
- electrek.co
- fool.com
- medium.com
- shop4tesla.com
- roadtoautonomy.com
- eeworld.com.cn
- tesery.com
- thelastdriverlicenseholder.com
- forbes.com
- wikipedia.org
- teslarati.com
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