想简单闲聊一下关于特斯拉的科技部分....
本身工作是写code相关，加上有涉及到AI的相关领域....老实说我觉得特斯拉的辅助驾驶和FSD是真的蛮厉害的。
当大部分传统车厂都还在依赖雷达等sensor来实现辅助驾驶，特斯拉早早就投入纯视觉的发展，是真的很大胆也很令人惊艳。
先简单说说我认为纯视觉的优势:
1. 极低的成本，
- 不需要额外雷达和感应器，只要有足够数量的镜头即可。
- 没有其他感应装置，也意味着不需要考虑后续感应装置的维护或更换成本。
- 站在工程师的角度，没有感应器等于少了一个要考虑的变量，其实程式判断写起来应该会比较容易。
EX. 其他车厂即便是用感应器，也是需要搭配镜头的，如果这时候镜头和感应器的判断互相冲突，此时要怎么让系统去判断要相信哪个? 这其实是大大增加了整个程式模型的复杂性。
2. 具有很高的可应用性和规模性 (这部分比较偏向FSD，跟单纯辅助驾驶关联较低)
- 特斯拉的纯视觉+AI模型，我认为当此技术未来成熟之后，是可以随时随地应用在任何地方的，包括未知的地区和星球XD。
讲到FSD，身为科技宅的我也一直有在追踪，先来看看特斯拉近期财报中提到其算力中心使用NVDA的GPU (H100)的数量图变化:
https://imgur.com/8u6fqdB
可以看到在2024年，特斯拉的AI算力是爆发式的增长，这跟算力中心算力的提升曲线几乎相符，也能看到从FSD V12.3~V12.5.X之间，其表现能力也是跟随算力的提升有飞跃性的增长表现。
虽然官方没有公布FSD的数据，但根据国外某个知名的民间FSD统计数据网站，整个FSD V12.X的平均表现是大约320公里才需要干预一次，这跟以前的V11版本比起来是整整进步了一倍。
如果细看到V12.5的话，几乎是将近600公里才需要驾驶介入一次。更别说，特斯拉的AI模型还在日以继夜的训练当中，我觉得未来FSD的成长只会越来越快，可能会超乎我们的想像。
(应该说所有AI模型的训练速度在未来会是我们难以想像的....)
网址 >> https://teslafsdtracker.com/
https://imgur.com/cnCxE1R
但FSD近期成长这么快，是否已经离全自动驾驶不远了? 我自己是觉得还没那么快就是，但照其AI的成长速度，应该也不会等太久。
必须说目前的表现跟Waymo比起来还是有些差距....
但从营运角度来看，一台Waymo的成本好像是30万美元上下，假如每公里营利1美元，那就是说一台waymo的车必须跑30万公里以上才能回本。
而特斯拉的FSD成本并没有像Waymo那么高(毕竟只有镜头...)，只要FSD继续进步，那么未来无人出租车这个商机势必会转而跑到FSD这边。
另外，还有一点就是Waymo还必须依赖高精细的地图，这就使的Waymo难以快速规模化进而拓展到整个美国...
但是FSD并没有这个顾虑，这也是我为什么觉得FSD在规模化上有很大的优势XD
虽然车版好像没啥人在讨论车用AI这块，但我觉得车子几乎确定是未来AI浪潮下...首当其中的载体之一。
AI和自动驾驶对于未来的汽车绝对会影响非常大，许多传统车厂如果没有跟上这波趋势，我觉得可能会受到很大的影响...
不知道有没有离题太多XD...回到原文的辅助驾驶本身，家里有一台歪L和一台M3，我个人是觉得两台车其基本的跟车和定速功能在高速公路的表现上其实不会相差太多....
但是必须说特斯拉辅助驾驶的加速和减速是感觉比较接近像是人在操控一样的感觉。