特斯拉端到端FSD技术解析

车控快讯（文/每日一CHEK）特斯拉最新推出的V12.1.2 Beta版端到端全自动驾驶（FSD）系统引发了广泛关注和讨论。与传统的分模块自动驾驶系统不同，特斯拉的端到端FSD采用了一个整合的大型神经网络，直接从传感器数据到驾驶控制信号的转换，没有中间的模块划分，也不依赖于人工编码。这种端到端的方法提出了一种全新的自动驾驶开发范式，即软件2.0时代的产物，完全基于数据驱动。特斯拉端到端FSD的开发，集中在使用海量的驾驶视频片段训练大型神经网络，以达到理解复杂驾驶环境和处理长尾问题的能力。

特斯拉FSD的端到端模型与传统分模块方案相比，具有几个显著优点：首先，它能够进行整体优化，寻求全局最优解，从而具有更高的技术上界。其次，端到端模型通过数据驱动解决复杂的长尾问题，减少了模块间的累计误差。然而，这种模型也存在一些挑战和限制，如缺乏可解释性和对海量高质量数据的依赖。

在端到端FSD的实际表现方面，虽然特斯拉的技术在视频测试中并未显著超越国内头部车企，但其背后的技术理念和开发范式引起了行业的广泛讨论。特斯拉在端到端FSD的训练投入方面展示了其在算力和数据处理方面的巨大投入，计划到2025年底将训练算力提高到100E，显示出对这一技术路线的坚定信念。

尽管端到端FSD技术存在争议和挑战，特斯拉的探索无疑为自动驾驶技术的发展提供了新的思路和方向。对于行业而言，持续观察并分析特斯拉及其他企业在端到端自动驾驶技术上的进展和表现，将是理解和把握未来自动驾驶技术发展趋势的关键。

如果你是汽车发烧友，关注智能汽车、竞品对标、数据报告、智能驾驶、接管率、危险接管里程、续航达成率、泊车成功率、揉库次数、智能座舱、评价指标、车主群...微信搜车控CHEK一下！