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日期: 2026-02-11 | 来源: 电动车公社 | 有0人参与评论 | 专栏: 马斯克 | 字体: 小 中 大
体现在数据上，就是特斯拉每秒能输出36个执行动作，而很多车每秒只能输出10个左右。
2025年，FSD的V14版本又迎来了突飞猛进的变化。
一位车主从洛杉矶(专题)出发，开启FSD横跨整个美国，前往南卡罗来纳。全程4400公里、用时68小时，包括高速、市区、充电停车等各种使用场景，甚至还去赛道溜了一圈。
最终的接管次数，是0。
虽然这位老哥为了实现0接管，特意绕开了需要停车的边境检查站，美国的路况也并不复杂，只是证明了FSD能力的下限。
但到了今年，FSD又搭上了xAI的快车。
告诉它“我一会要打场球赛，现在又困又饿，给点建议，直接导航”，它会说“建议吃点容易消化的碳水和蛋白质、避免油腻，赛前一两个小时吃最好，附近有个赛百味，要导航吗？”
借用英伟达机器人业务负责人Jim Fan的评价，特斯拉很可能已经通过了物理图灵测试。
在这背后，不只有特斯拉领先的算法、训练AI大模型的上百EFLOPS算力中心，同样离不开海量数据的支持。
截止到今年1月份，FSD累计行驶里程已达百万亿公里，其中城市复杂路况超40万亿公里；Robotaxi的路测时间，也超过了1000万小时。
每天产生的数据，相当于人类500年的驾驶时长。
而特斯拉的独门绝技，就是能高效利用数据的“视频训练”。
它能通过车端的微小模型，在海量的数据中寻找异形障碍物、行人、车辆失控等极端场景，并记录FSD的操作和人工干预的时间节点。
这些场景会在特斯拉创造的虚拟世界模型里复现，让FSD上百万次地“练车”。通过在错误中成长和学习，来迅速提升FSD应对突发状况的能力。
正因如此，美国版FSD的实际体验，才能看齐自家的Robotaxi。
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