摘要
先说算力。
参数涨10倍，计算量也涨10倍。但fsd不是云端慢慢算的语言模型——8个摄像头、每秒36帧、360度视野，必须在几十毫秒内给出判断。算力不够，要么丢帧，要么延迟，要么降精度。
hw4的算力约300tops。v14通过激进优化勉强跑起来了，但已经是极限...
FSD v14的推理架构由两个高度集成的AI子系统构成。行动AI负责所有驾驶操作，运行频率高达36Hz，每秒评估并更新驾驶决策36次。它接收传感器输入、路线信息及历史推理数据，输出转向、加速和制动指令。交互AI则作为人车交互的桥梁，基于大语言模型技术处理自然语言输入。这一系统可能是特斯拉旗下xAI的Grok模型的变体，专为车载交互场景优化。两个子系统协同工作形成推理闭环，使车辆能够将人类意图转化为自动驾驶动作，实现持续的环境适应与行为优化。
特斯拉的长期目标是统一FSD与Optimus人形机器人的AI架构，共享感知、推理与控制的通用智能底座。两者均基于视觉的AI系统，使用摄像头作为主要传感器，并生成动作控制指令。随着推理能力的增强，特斯拉正在构建一个统一的具身智能框架，使机器能够在物理世界中实现感知、决策与行动的高度一致。FSD v14是这一演进过程中的关键里程碑。
马斯克表示，更多的推理功能将在2026年第一季度陆续推送，使系统进一步向“有感知的智能体”目标靠近随着FSD v14.2版本开始推送，特斯拉车主将体验到更接近人类决策风格的自动驾驶行为。系统在施工路段绕行、自动泊车等场景中已能做出上下文相关决策。特斯拉从基于规则驱动向推理驱动的转变，标志着自动驾驶技术正从单纯感知响应迈向具备情境意识的认知阶段。这一转变不仅影响驾驶体验，更将重新定义人车关系与交通出行未来。
