車東西（公眾號：chedongxi）作者 ｜ Janson編輯 ｜ 志豪
一年磨一劍，史上最強FSD V13.2開始測試。
車東西12月5日訊息，據外媒報道，日前有部分測試者收到了特斯拉FSD V13.2的更新版本，相比於V12帶來了不少的重磅更新，按照特斯拉開發者的說法，如果能剖析其中的結構，這個版本用上了自家的火箭發動機同源的工程迭代技術。
在這次的版本更新中，最直觀的變化就是特斯拉也用上了車位到車位的一鍵式出發模式。
按照FSD V13.2更新簡介的內容具體來看，這次的FSD V13.2實現了從停車狀態啟動功能、倒車和自動停車的智慧化、影象處理能力的增強、速度配置的靈活性、以及更快的決策制定速度的全面提升。
相比於之前必須得設好導航，開上道路才可以使用的FSD來說，這樣的更新是非常震撼的。
這相當於，選擇好目的地，只需要下邊的圖片中用手點一下“開始FSD”就可以實現到目的地的自動駕駛了。
▲FSD V13.2點選開始駕駛即可自動行駛
目前，FSD V13.2主要針對早期訪問測試者，這些測試者通常會在其他使用者之前體驗最新版本。
如果一切順利，特斯拉將在接下來的幾周內逐步向更多車輛推出該版本，預計在聖誕節前將會大規模推送給配備了特斯拉HW4.0硬體的車型。
針對這次超強的FSD更新，馬斯克直接發文指出，FSD V13的能力是上一代的5-10倍。
▲馬斯克評價FSD V13能力
特斯拉AI團隊成員Yun-Ta Tsai還發文指出，他們對FSD整個系統進行了重構，顯著簡化了流程，實現了直接從光子（輸入）到控制（輸出）的轉換，同時在統一框架下提供了更多功能。
隨後他還表示，這可能是四年前開始“光子計數”之旅以來最大的重寫之一。
▲特斯拉AI團隊成員Yun-Ta Tsai簡述FSD V13
無論是從功能性的提升還是從馬斯克以及特斯拉AI成員的描述，可見此次FSD V13提升之大。
但是，FSD V13.2也不是一個十全十美的系統，作為純視覺端到端系統的代表，它不僅代表了優秀的一面，同時也有端到端的負面影響從這一個版本顯現了出來。
此前，馬斯克曾透露過FSD可能會在V12.6版本的節點進入中國等美國以外的市場，但從目前的狀態來看，FSD V13.2已經開始測試，入華訊息似乎偃旗息鼓。
即使今後FSD V12.6入化順利落地，在當下的高階智駕競爭環境中，消費者是否還會為落後一年的智駕買單則成為了一個變數。
一、FSD V13.2帶來13大重磅更新 訓練量5倍提升
特斯拉AI成員Yun-Ta Tsai對於FSD V13的評價是“非常簡潔”，這個系統的構建與SpaceX為星艦設計的猛禽Raptor引擎V3非常相似。
▲特斯拉AI團隊成員Yun-Ta Tsai評價FSD V13
從目前來看，特斯拉的FSD V13在訓練量、算力開銷等方面有明顯的提升，因此當下的V13.2版本還是一個面向HW4.0硬體車型的更新。
▲FSD V13.2功能簡介
目前，車東西透過對大量測試案例進行研究，總結了FSD V13.2主要帶來了13個主要的更新點。
1、支援從停車狀態啟動FSD（車位到車位）：
車輛現在可以在停放狀態下啟動FSD，只需設定目的地並按住新的“啟動FSD”按鈕，車輛將自動切換到行駛或倒車狀態。
從實際的效果來看，特斯拉FSD從V13版本也算是正式加入了當下主流的“車位到車位”大軍。
▲FSD V13.2啟動
2、增強的純視覺倒車功能（三檔無縫切換）：
FSD現在可以自主倒車，並能在停車、行駛和倒車之間無縫切換，甚至可以執行三點掉頭。
▲配備FSD V13.2的車輛絲滑穿梭在小路
3、增強的純視覺自動停車：
到達目的地後，FSD會自動尋找並停入附近的停車位。從影片中來看，車輛從FSD切換到自主入庫十分流暢
▲FSD V13.2的自動泊入車位
4、質量更高的全解析度HW4.0平臺ISP（影象處理器）影片輸入：
FSD V13.2首次使用了基於HW4.0平臺的ISP（影象處理器），以更高的解析度和每秒36幀的速度提供更好的影象質量，從而提高識別準確性。
5、適用於所有道路的速度配置：
新版本為城市街道和高速公路引入了新的速度配置，包括新的“急速模式”，不再限制於 50mph（80km/h）以上的道路。
6、原生基於HW4.0硬體的輸入和神經網路架構：
HW4.0的硬體特性優化了FSD的AI模型執行速度，減少了約束並提高了最佳化。
7、雲端5倍訓練計算能力提升：
特斯拉在德克薩斯州的超級計算機叢集“Cortex” 現已上線，專門用於FSD訓練，雲端訓練計算能力提升了5倍。
8、實現更快的本地端側決策制定：
FSD V13在影象處理方面進行了重構，決策速度提高了2倍。
▲FSD V13.2快速決策自主匯入路口
9、允許更多音訊輸入資料收集提升感知：
車輛可以收集並分享10秒的音訊片段，以幫助未來識別緊急車輛的聲音。
10、為日後分析從而對攝像頭可見性檢測的提升：
車輛將在行駛結束時提示可見性問題，並在出現問題時儲存攝像頭影象供後續分析。
11、基於端到端的更好的碰撞避免：
AI模型的改進使得FSD在碰撞避免方面表現更佳，尤其是在紅燈事件中的T型碰撞。
▲FSD V13.2自主決策透過路口
12、支援Robotaxi車隊通訊：
FSD V13支援使用HW4.0硬體的車輛進行車隊動態導航，確保一旦部署Robotaxi網路可以高效執行。
13、更安全的交通控制器改進：
重新設計的交通控制器提高了對周圍車輛和物體的跟蹤精度。
在更新頁面的下邊，特斯拉還對FSD V13的未來更新進行了預告，包括即將推出的改進包括對模型規模和上下文長度的三倍擴充套件，增加音訊輸入以更好地應對緊急車輛，並改進導航的獎勵預測。
▲FSD V13.2未來功能介紹
此外，還將最佳化對虛假剎車和停車場慢速駕駛的處理，支援多種目的地選項，如靠邊停靠、停車位、車道或車庫。
同時，將實現地圖和導航輸入的高效表示，並改善對攝像頭遮擋的處理能力。
二、純視覺FSD V13屢闖紅燈 高階智駕決戰一段式端到端
目前，從特斯拉AI團隊成員提到了“實現了直接從光子（輸入）到控制（輸出）的轉換，同時在統一框架下提供了更多功能。”
這句話中，我們不難發現，在當下，特斯拉FSD V13已經很大機率的用上了一段式端到端系統。
但是，作為純視覺技術一段式端到端的代表，FSD V13也並非十全十美。
從網傳的影片來看，僅在一位博主20分鐘左右的影片中，FSD V13就闖了3次紅燈。
首先在一個有紅燈不準右轉標識（NO TURN ON RED）的地方，FSD V13.2明顯打算無視訊號，準備直接右轉，影片中的駕駛員一腳剎車把車踩停，並在螢幕上進行了上報。
▲FSD V13.2無視不準紅燈右轉文字標識
隨後，在一處左轉訊號燈為紅燈的時候，FSD V13.2也是直接無視訊號，進行了左轉。
▲FSD V13.2無視左轉訊號燈
更有甚者，在一個十字交叉路口，FSD V13.2更是直接在直行過程中無視紅燈訊號，徑直開了過去，給人看出一身冷汗。
▲FSD V13.2無視直行紅燈訊號
總的來說，從目前FSD V13.2闖紅燈的表現來看，至少有兩點是目前純視覺端到端的一些弊端，還有待修正。
一個問題是純視覺的自然語言學習能力，能否看懂紅燈禁止右轉（NO TURN ON RED）和寫著左轉的訊號機等內容。
另一個問題是，擬人化的端到端系統如何避免在四下無人的情況下闖紅燈的‘偷偷違規’行為。
目前，隨著技術競爭逐漸轉向端到端的解決方案，行業中對“一體化端到端”的肯定成為了主流。
根據端到端的理念，感知與決策規劃實現無縫銜接，確保資訊的完整傳遞，避免了多段式方案中可能出現的資訊丟失問題。
此外，由於所有處理步驟整合在一個模型中，整體響應速度可能更快，這對於實時性要求極高的自動駕駛場景至關重要。
然而，由於端到端本身的特性，一旦系統中出現過擬合等問題，會使得精確除錯變得困難，問題定位和解決的複雜性也隨之增加。
因此，目前絕大多數企業都在逐步拋棄分段式是端到端技術，主攻做一段式端到端的努力。
商湯科技的CEO王曉剛曾表示：“‘兩段式’方案即使再做十年，也無法成為自動駕駛的‘ChatGPT’。”
博世智慧駕控中國區總裁吳永橋在採訪中提到，行業逐步從分段式端到端過渡到一體式端到端，最終實現世界模型的應用，這一發展路線圖已逐漸成為業內共識。他預測，到明年，國內僅有1-2家企業能夠實現一體式端到端。
在11月底，理想汽車向所有AD MAX車型推送了最新的車位到車位的端到端高階智駕系統，這一系統結合了一段式端到端的快系統與兜底的慢系統，這也標誌著量產領域的前沿進展。
此次特斯拉FSD V13採用了完全重構的一段式端到端，可以說又一次走在了高階智駕的前端，要知道，FSD V12釋出也還是今年年初的時候，時間還不到一年。
相信隨著時間的推移，還會有更多FSD V13的相關具體資訊流出，車東西也會第一時間進行技術解讀。
結語：一段式端到端成為2025年競爭重點
當下，各個量產高階智駕的車企和Tier1都在提“一段式端到端”技術，並將其列為主要的發展方向。
與此同時，特斯拉重構後的FSD V13也可能是用了一個較為成熟的一段式端到端方案。
因此，目前有計劃但還沒量產一段式端到端很可能成為明年主流車企及Tier1的量產目標。
此外，一段式端到端也將對企業的雲端算力儲備和人員儲備提出更高的要求，屆時，能夠成功交付的企業可能不會很多。
