三大要点看Tesla FSD V14

目录：

一、Tesla FSD V14的发布

二、三大要点：自回归transformer，音频感知，内存优化

三、FSD和Robotaxi 网络的关系

四、总结

一、Tesla FSD V14 的发布

2025 年 10 月 7 日深夜（美国时间），特斯拉正式向北美地区搭载 HW4.0 硬件的车主推送 FSD（完全自动驾驶）V14 版本（具体是14.1版本），这场被业内视为 “近一年来最重大的系统升级”，比原计划推迟近一个月 —— 据官方披露，延期原因是发布前发现关键安全漏洞，需通过多轮测试修复。作为特斯拉自动驾驶技术的年度旗舰更新，V14 的发布承载着双重意义：既是对消费者端 FSD 功能的全面强化，更是 Robotaxi 项目技术成果向量产车下放的关键一步。

从推送策略看，特斯拉延续了 “硬件适配优先” 的原则：首批更新仅限搭载 HW4.0 芯片的 Model 3、Model Y 及 Cybertruck 车型，HW3.0 用户需等待后续优化版本 —— 这一安排源于 V14 对计算能力的更高需求，其模型参数量较 V13 提升 4.5 至 10 倍，需更强硬件支撑实时运算。截至发布后 48 小时，北美已有超 2 万名用户收到推送，实测反馈集中在自动泊车流畅度、复杂路口决策等场景的显著提升，有车主评价 “泊车精度优于人工操作”，但也存在挡风玻璃污渍提示机制被调侃 “推卸责任” 等争议。

图 FSD V14自动离开地下车库，图片来自网络

从网络资料看，没有大张旗鼓的发布会，就是直接推送，“润物细无声”。

值得注意的是，特斯拉在更新说明中反复强调 “FSD 仍属 Supervised 模式”：驾驶员需全程保持注意力，系统默认关闭 “刹车确认” 功能，仅提供手动启用选项。这一表述与马斯克此前 “无人监督驾驶即将实现” 的宣传还是有一点落差的，表现出技术理想与安全现实的平衡。所以说即便 V14 实现很多突破，至少目前并不等于真正意义上的 L4 级自动驾驶。

二、三大要点：自回归transformer，音频感知，内存优化

作为业界大事，FSD V14发布自然已经有很多长篇报道，但本文本着“少就是多，less is more”的原则，聚焦其三大要点如下：

（一）自回归 Transformer

自回归 Transformer 是 FSD V14 最核心的技术革新，它彻底改变了系统处理环境信息的底层逻辑。传统自动驾驶系统仅能基于当前帧数据 “被动响应” 路况，而 V14 通过这一技术实现了 “主动预测”—— 如同人类写句子时根据前文推断下文，系统可分析连续摄像头图像序列，结合历史数据预判道路参与者的未来行为。这种预测背后的第一性原理当然是人类的一个基本认知---物质世界是连续的，是渐变的，所以可以根据前面数据预测后面数据。

所谓自回归self-regression，做大数据和AI算法的同仁们一眼就知道一定和某种时间序列相关，自回归是参考自己来时路的意思，一般是越近权重越大，越远权重越小。

所以自回归transformer的技术原理可拆解为两层：“自回归” 特性确保系统按时间顺序处理数据，每一步决策都依赖前序信息积累。例如在十字路口，系统会跟踪行人的步态变化、身体转向等连续信号，而非孤立分析单帧图像；“Transformer” 的注意力机制则负责筛选关键信息，比如判断车辆转向灯状态比车身颜色更重要，优先聚焦影响决策的核心要素。这种组合让 FSD V14 具备了 “类人直觉”：据报道在实测中，面对横穿马路的行人，系统能提前 1.2 秒预判其折返意图并减速，较 V13 的响应速度提升 40%；在无保护左转场景，对向车辆 “抢行概率” 的预测准确率突破 92%。

图 自回归总是和连续序列联系在一起，来自网络

特斯拉自动驾驶总监 Ashok Elluswamy 在内部邮件中透露，该模型整合了奥斯汀 Robotaxi 测试积累的 1200 万小时路测数据，通过仿真场景强化训练，已能覆盖施工区域、临时封路等 80% 的非常规路况。这意味着 FSD 不再局限于 “识别已知场景”，而是开始具备 “理解未知场景” 的某种程度的泛化能力。

（二）音频感知：多模态融合的 “听觉补盲”

FSD V14 首次将音频感知纳入核心感知体系，与视觉、雷达形成 “三位一体” 的多模态融合架构，解决了纯视觉方案在复杂环境下的局限性。系统通过车顶嵌入式麦克风阵列采集环境声音，经 VocalCore 3.0 算法处理，在 90dB 噪音（约等于高速行驶时的车内噪音）环境下仍能保持 98.2% 的识别准确率。

其核心应用集中在两大场景：一是紧急车辆识别，当检测到救护车、消防车的警笛声时，系统可结合声音方位、强度变化判断车辆行驶方向，即便视觉被货车遮挡，仍能提前 200 米启动减速靠边程序，较纯视觉方案的响应距离提升 60%；二是驾驶交互优化，驾驶员可通过语音指令切换 “速度模式”“停车偏好” 等设置，无需手动操作中控屏，指令识别延迟控制在 150ms 以内。

图 FSD V14听声辨车，来自网络

不过当前音频感知仍有局限：暂不支持识别行人呼喊（所以不是说V14能听懂人话）、车辆异响等非标准声音信号，且依赖预设的警笛音频模板库，对改装车辆的特殊警笛识别率不足 70%。特斯拉在更新日志中明确，后续版本将通过用户众包数据扩充音频样本库，提升系统的环境适应性。

（三）内存优化

随着模型规模扩大，FSD V14 面临 “计算延迟” 与 “硬件兼容” 的双重挑战。

V14版本将神经网络模型参数量提升至4.5-10倍（从55万增至5500万），增强数据处理能力和决策精度，使系统在复杂路口、恶劣天气等场景下具备更接近人类的判断力。又将相机帧率从36Hz提升至48Hz，配合视频压缩算法优化，显著提升交通信号、行人动作及车道细节的捕捉能力。就这还想运行在HW4.0甚至HW3.0上。自然会遇到塞不下的问题。

可以说，内存优化是一个被逼的改进。

特斯拉通过三层优化实现突破：首先改进数据缓存机制，对摄像头帧率从 36Hz 提升至 48Hz 产生的高频数据，采用 “增量式键值对缓存”—— 仅更新新帧的特征信息，复用历史计算结果，内存占用降低 35%；其次重构任务调度逻辑，将感知、决策、规划模块的计算资源动态分配，避免单一模块占用过多带宽；最后为 HW5 芯片预留接口，其算力较 HW4.0 提升 40 倍，可支撑未来无监督驾驶模型的部署。

这些优化带来了显著的实际效果：在 HW4.0 硬件上，V14 的平均决策延迟从 V13 的 180ms 降至 95ms，满足高速场景下的实时响应需求；更关键的是实现了 HW3.0 兼容 —— 通过模型压缩技术，老硬件用户虽无法启用全部功能，但核心的紧急避让、自动泊车模块仍能正常运行。特斯拉同步宣布，为已购 FSD 套件的 HW3.0 车主免费升级 HW4.0，预计 2026 年初完成全部更换。

三、FSD和Robotaxi 网络的关系

细心的读者可能注意到，每次FSD新版本，都会或多或少提到Robotaxi网络，二者什么关系呢？首先需要说明Robotaxi网络的网络不是指某种神经网络，就是指Robotaxi车群（每一辆叫做Cybercab）互联组成的网络。

图 金黄色的Cybercab，难道马斯克也受了中国文化影响，金色为贵

FSD V14以及以前版本的本质是特斯拉 Robotaxi 技术的 “消费级转译”，有点我们国内说军转民的味道—— 诸多核心功能直接源自奥斯汀 Robotaxi 内测项目的实践积累，这种 “技术反哺” 既加速了量产车体验升级，也为 Robotaxi 网络的商业化铺路。

从技术关联看，V14 的三大功能模块均服务于 Robotaxi 的落地需求：“到达选项” 功能允许用户指定停车场、路边等停车类型，实则是 Robotaxi “乘客上下车点精准定位” 技术的简化版，在奥斯汀测试中，该功能已实现对商场入口、写字楼大堂等场景的厘米级定位；紧急车辆避让机制则来自 Robotaxi 对运营安全性的核心要求 —— 在 10 辆内测车的路测中，该功能成功处理 127 次紧急车辆交汇场景，无一次碰撞风险；而自回归 Transformer 的预测能力，更是 Robotaxi 实现 “无安全员运营” 的基础，目前内测车已能通过该技术预判 85% 的突发路况，远程接管率较去年下降 62%。

特斯拉 Robotaxi 网络的商业化路径已逐渐清晰：2025 年 6 月启动的奥斯汀内测，投入 10 辆 Cybercab 车型，面向内部员工提供短途出行服务，采用 “远程接管 + 安全员随车” 的双重保障模式。V14 的发布则是在消费端验证关键技术 —— 当数百万辆量产车积累的路况数据反哺模型，Robotaxi 的泛化能力将进一步提升。马斯克在内部会议中透露，计划 2026 年将 FSD V14.5 版本部署至 Robotaxi fleet，取消随车安全员，仅保留远程接管团队。

四、小结

V14 虽整合了 Robotaxi 的技术成果，但还没有实现 “无人监督” 的核心目标；虽能处理多数常规场景，却仍需驾驶员应对极端情况；虽在北美市场落地，却因法规、路况差异，难以快速复制到欧洲、中国（国内的朋友要等一等了）等市场。

对于普通用户而言，V14 带来的是更安全和更省力的驾驶辅助体验；对于特斯拉而言，它是 Robotaxi 商业化的 “技术前哨”；对于整个行业而言，它可以算作一个mile stone节点。未来随着 HW5 芯片的量产、无监督学习的突破及监管政策的完善，FSD 与 Robotaxi 将形成更深度的协同，而 V14是其中的一个跳板。

文章转载自公众号：焉知汽车

作者：咖啡鱼

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/r1MCr6kfWn-98DRaSOm2UQ