3月29日，特斯拉官方賬號(hào)在社交媒體上對(duì)FSD輔助駕駛系統(tǒng)的核心能力進(jìn)行了說(shuō)明。特斯拉強(qiáng)調(diào)，F(xiàn)SD系統(tǒng)能夠在行人踏入道路之前預(yù)判其意圖，實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)反應(yīng)向主動(dòng)預(yù)判的轉(zhuǎn)變。這一能力得益于FSD系統(tǒng)近期的底層架構(gòu)升級(jí)，從V12版本開(kāi)始引入“端到端”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，改變了依賴預(yù)設(shè)規(guī)則的傳統(tǒng)模塊化設(shè)計(jì)。V13及V14版本進(jìn)一步加入了基于Transformer架構(gòu)的時(shí)序處理能力，構(gòu)建了一個(gè)長(zhǎng)達(dá)15秒的“時(shí)間緩沖區(qū)”，使AI能夠記住動(dòng)態(tài)物體的運(yùn)動(dòng)軌跡，即使被遮擋也能推算其位置和意圖。

特斯拉FSD的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)占用網(wǎng)絡(luò)將三維世界細(xì)化為高精度立體像素來(lái)感知環(huán)境，并升級(jí)了“骨骼追蹤”模型，實(shí)時(shí)捕捉人體關(guān)節(jié)點(diǎn)動(dòng)作，區(qū)分行人的意圖。這表明系統(tǒng)開(kāi)始理解交通中的非結(jié)構(gòu)化“社交信號(hào)”，而不僅僅是執(zhí)行硬性的交通法規(guī)。新的端到端架構(gòu)下，AI可通過(guò)觀看海量人類駕駛視頻進(jìn)行“自學(xué)”，直接由圖像輸入生成駕駛控制指令，提高了決策邏輯的效率和準(zhǔn)確性。