· 6 min read
特斯拉 FSD 推理詳解：馬斯克口中的「有知覺汽車」究竟有多聰明？
特斯拉 FSD 14 的智能進化
特斯拉 FSD 14 上線後，馬斯克曾提到，FSD 的表現“像有知覺的一樣、像活的一樣”。這句話引發了許多人的思考：究竟什麼是“有知覺”的汽車？在這篇文章中，我們將深入探討 FSD 的智能推理系統，以及它如何改變我們的出行體驗。
FSD 的基礎能力
在瞭解 FSD 的推理能力之前，我們先來看看它的基礎能力。當前版本的 FSD 已具備基本的感知與控制能力，能夠根據攝像頭捕捉到的紅綠燈、行人和路況，做出轉向、加速或減速的決策。這種能力本質上是一種“輸入到輸出”的模式映射。
然而，要稱得上推理，FSD 需要做得更多。它不僅要“看到”環境，還要“理解”當前的情況，知道自己處於哪個步驟，並預測可能出現的結果。比如，當遇到突發情況時，它需要靈活應對，這就進入了真正的“推理系統”範疇。
多步驟場景的處理
FSD 14 已經能夠處理多步驟的真實場景，例如停車場的閘門、得來速和複雜的落客點。這些場景並不是簡單的“看見就動”，而是需要像人一樣進行判斷、等待和協調。
更重要的是，FSD 14 引入了“推理令牌”的概念。過去，我們只能看到車的動作，而無法理解其背後的原因。現在，FSD 能夠記錄下其“思考過程”，並用自然語言解釋其決策。例如，當工程師詢問：“你為什麼不繼續前進？”時，系統能夠回答：“前方道路被阻擋，需要尋找替代路線。”
可解釋的智能
FSD 的“可解釋的智能”是其一大亮點。當乘客詢問：“你為什麼今天沒走我常走的路線？”時，系統能夠像人類一樣回答：“因為那條路被封閉了。”這種能力不僅限於當日的決策，還能記住乘客的偏好，確保在未來的出行中做出更符合乘客需求的選擇。
系統通過整合多個輸入來源（如攝像頭、導航、乘客的語音指令和歷史偏好），形成一套連貫的推理鏈條，決定接下來的行動。這種能力使得 FSD 不再是一個死板的機器，而是一個能夠理解和適應的智能助手。
具體應用場景
讓我們來看幾個具體的應用場景：
回家停車：系統會即時判斷車庫的情況，並根據乘客的偏好選擇最合適的停車方案。
商場停車：根據天氣和時間，系統會選擇最合適的停車位置，確保乘客的便利。
機場接人：系統會根據乘客的偏好和即時交通情況，選擇最佳的接人路線，並用自然語言解釋選擇的原因。
駕駛風格：系統能夠識別車內乘客，並根據不同乘客的偏好自動調整駕駛風格。
這些能力的實現，依賴於時間記憶、狀態管理和專家系統的設計，使得 FSD 能夠在複雜的場景中表現得更加智能。
機器人與 FSD 的延續
特斯拉正在開發的人形機器人 Optimus，實際上是 FSD 的延續版。兩者都依賴於攝像頭進行感知，並通過推理模塊進行決策。不同之處在於，Optimus 需要處理更復雜的任務，如識別食材、操作廚房用具等。
無論是 FSD 還是 Optimus，背後都使用同一套智能框架。這意味著，今天在車上說的一句“以後儘量少停紅燈”，未來 Optimus 也能理解為“我主人不喜歡等待”，從而在日常生活中為你提供更好的服務。
結論
FSD 14 不是終點，而是一個重要的拐點。它的核心在於一個能夠思考、交流和記住偏好的智能系統。這種“推理型智能”正在從汽車領域擴展到機器人，未來可能會在我們生活的各個角落中發揮作用。特斯拉正在打造一個“懂你”的智能助手，讓我們的出行和生活變得更加便捷和智能。
