FSD 14.3 實測10小時：20%提速能撐起Robotaxi嗎？

開場：14.3，這塊“最後的拼圖”到底拼上了嗎？

馬斯克曾經說過，14.3 會是 FSD 拼圖裡的“最後一塊”。而就在剛剛，特斯拉正式推送了這個版本。官方說，他們重寫了整套 AI 編譯器和運行環境，讓系統的反應速度提升了大概 20%。

20% 這個數字聽起來不大，但對應到馬路上，它意味著更快看到障礙物，更快踩下剎車。這零點幾秒的提前量，可能就是監管部門敢不敢給 Robotaxi 放行，以及未來你敢不敢把孩子單獨送上一輛無人車的生死線。

我是小梗。為了看清這“最後一塊拼圖”到底拼上了沒有，我整理了 Herbert Ong 與 David Moss、Brian White 的最新對談。David 曾用 FSD 完成過橫跨美國的長途測試，這次他又進行了將近 10 小時的 FSD 14.3 實測。從複雜的單行道、閃爍警燈的消防車，到凌晨兩點突然躥出的兔子，這些測試覆蓋了大量極端邊緣場景。

今天我們就結合這些真實的道路反饋，仔細拆解一下特斯拉這次的底層大換血，到底改了什麼。先來看看 14.3 在路口最明顯的幾個變化。

14.3 的新功能：底層大換血帶來了什麼？

14.3 的發佈比馬斯克承諾的晚了兩天，但現在已經開始大範圍推送。發佈說明裡列出的變化不少：

• AI 編譯器和運行環境從頭重寫，帶來了約 20% 的反應速度提升
• 強化學習訓練階段升級
• 視覺編碼器升級，低能見度場景下看得更清楚

具體行為上，重點改善了：

• 停車場的車位選擇決策
• 對緊急車輛和校車的響應
• 小動物的處理
• 複雜路口和紅綠燈的判斷

值得注意的是，發佈說明裡有一欄“即將推出”，包括：

• 把推理能力擴展到所有駕駛行為（目前只用在目的地處理上）
• 坑窪避讓
• 駕駛員監控系統的靈敏度改進

另外，大家期待的 banish 功能這次也沒出現。至於這個 banish 功能到底是什麼，後面我們會單獨講。

Herbert 和 David 討論發佈說明時，David 特別提到了標誌識別能力的提升，還有推理能力，用他的話說就是“有了點腦子”。小動物處理也被單獨提出來。Herbert 說他自己用舊版 14 的時候，車子確實為一隻松鼠減速了，但他覺得“挺酷，但也沒那麼酷”。他也坦承，停車場的表現目前看起來還是參差不齊，坑窪避讓和全面推理擴展這次確實沒來。

駕駛員監控這塊，David 和 Herbert 的判斷方向完全相反。David 認為是要收緊，因為很多人在 Level 2 系統上鑽空子，監控太鬆了。Herbert 則希望是變聰明，不是變嚴，比如戴帽子、戴墨鏡、放下遮陽板的時候，系統老是誤判然後一直提醒。

那 14.3 在真實路況裡到底表現怎麼樣？David 那天開了將近 10 個小時。

真實場景測試：日常駕駛與邊緣案例的表現

David 那天從下午三四點一直開到凌晨兩點，加上直播前已經跑了好幾個小時，總共開了將近 9 到 10 個小時的 14.3，相當於跑了一整個工作班次。

他的整體評價是：“有巨大進步，但並不完美”。

他們把車開遍了達拉斯，賽前半小時遇到 3 次警察場景，2 次處理得很好。第一次是黃色閃爍燈加警察揮手放行，車就是不走。地下停車場也測了，能自己下去停好，但出來的時候走的是單行道入口，直接衝著“禁止進入”的牌子開過去了。兩個 6 層停車場倒是都順利搞定，從頂層開到底層出來沒問題。

背街小巷的測試是這次最有意思的部分。David 躲在電線杆後面、垃圾桶後面，然後突然跳出來，他說車停下來的速度快到他自己都還沒反應過來。但他也說，導航並沒有變聰明，banish 功能還是沒有，他感覺這個版本算不上是“所有拼圖的最後一塊”。

總結下來，14.3 比 14.2 強，但問題還是有：

• drive-through 還是處理不好
• 路由死循環的問題很明顯：達拉斯機場轉圈、市區找停車位繞了 5 圈還在繞
• 遇到封路時，系統提示重新規劃，然後還走同一條路

閃爍紅燈路口不敢右轉，哪怕合法也不行，這個問題出現頻率很高。

但低速停車和倒車表現讓人印象深刻。他們故意遮住 B 柱攝像頭和倒車攝像頭，車還是照樣開，甚至能倒退兩三百英尺來處理單行道死路。

那實際坐在車裡，這一切感覺起來是更順滑了，還是有那種機械感？

駕駛感受與舒適性：更流暢、更接近人類，但仍非完美

實際體驗來說，David 的感受挺直接的：整體平順度又往前走了一步。在標準模式下，速度從低於限速 5 英里到超速 12 英里都有，變化挺大。

停車這塊變化最明顯。David 測了大約 10 個停車位，選位速度比 14.2 快了兩到 3 倍，而且會主動跳過殘障車位。但問題是有時候停進去是斜的，雖然沒出線，就是歪著。他的結論是：14.3 的停車速度贏了，但停的質量不如 14.2，那種讓人覺得“這車怎麼這麼磨嘰”的感覺倒是沒了。

其他用戶也反映了一些細節：

• 停車標誌前反應稍微快了一點
• 轉向燈開啟時機比之前更晚
• 凌晨兩點路上跑出來一隻兔子，系統減速處理得很乾淨
• 高速跟車距離更舒適，從停止狀態起步更快
• 之前換道時的那種猶豫感消失了
• 但繞行施工路段再找超充站的導航還是有點亂

Brian 提到，很可能大多數車主根本等不到 14.3，直接跳到 14.3.1 甚至 14.3.2。Herbert 解釋說，特斯拉的習慣是首發版本會往安全方向過度校準，“剎車頓挫”這類問題在初版裡幾乎是預期內的，後續小版本再逐步調順。

那 14.3 在決策層面到底有沒有質的變化？它處理路牌的方式，跟 Waymo 的思路有什麼本質區別？

推理與標誌識別：從“看得見”到“想得明白”

Brian 的答案很直接：在 14.x 裡，他已經多次看到那種“這就是我會做的選擇”的行為。

他舉了一個典型場景：Waymo 被困在水坑邊上，旁邊車輛不斷繞行。Brian 認為 FSD 會觀察其他車的路線，推斷出“它們能過，我也能過”，然後跟上去。Waymo 做不到這一點，因為它還在靠規則代碼處理交通情況，而不是神經網絡。Waymo 自己也承認要轉向神經網絡，但 15 年的規則代碼難道要全部扔掉？

David 補充說，14.3 是一次 “huge step up”。他前一天開了七八個小時，看到很多“最後一刻才調整”的操作，但每次都是正確的那個選擇，識別路牌的表現也明顯更好。

關於“推理”到底有沒有被加進來，特斯拉官方確認了：14.3 裡針對紅綠燈已經引入了推理能力，後續小版本會繼續擴展。

Dirty Tesla 也發了一個很典型的案例。導航數據有誤，指示 FSD 駛入一個標有“禁止進入”的停車場入口。結果車沒進去，自己重新規劃了路線。Brian 說他在 14.2 也遇到過類似情況，當時導航要帶他從停車場出錯誤的出口，但車在到達前改變了路徑。

Dirty Tesla 的視頻裡，地圖數據明確指向一個“禁止進入”的入口，車開始轉向，然後停下來，重新走了正確的路。他說這是他第一次看到如此清晰的“路牌覆蓋導航數據”的行為。

那如果換成更復雜的場景，比如無保護左轉，或者遇到緊急車輛，14.3 又會怎麼處理？

複雜駕駛操作：無保護左轉、緊急車輛與保守繞行

Chuck Cook 的無保護左轉測試一直是 FSD 的經典難題。在 14.3 的測試視頻裡，車先是緩慢蠕行，等待對向車流，連續放過好幾個小間隙，然後在一箇中等間隙出現時果斷切入，走了一條明顯誇張的“問號弧線”進入中間隔離帶。

有意思的是，當時左車道是空的，但車卻猶豫了一下。原因是後方有一輛緊急車輛，路上的車都在向右避讓，左車道空出來是暫時的。Brian White 的解讀是，FSD 察覺到了這個異常，擔心有車並回來，所以多等了一拍再提交。

Chuck Cook 本人的評價是：這次無保護左轉完成得不錯。

對比之下，Brian 提到其他系統在同樣場景下的策略，是繞四個右轉來代替一個左轉。這個邏輯和 FedEx 的內部規定一樣，FedEx 發現左轉是事故高發點，乾脆把整個配送路線規劃成只走右轉。

繞行右轉確實更保守，但能不能處理無保護左轉，某種程度上代表了系統對複雜動態場景的真實理解能力。

那 14.3 在停車這件事上表現怎麼樣，傳說中的 “banish” 功能又是什麼？

泊車與 “Banish”：從更聰明停車到“自己去停”

14.3 在停車場景裡做了幾個改動：

• 低能見度下的攝像頭表現有所提升
• “camera visibility limited”的警告提示變大了，之前只是個小縮略圖，現在更顯眼
• 之前有些用戶反映停車圖標不顯示，這個問題在 14.3 裡修了

更有意思的是新加的 “parking location pin prediction”。Brian 的理解是，系統在你還沒到目的地之前，就已經在猜你想停哪裡了。David 的反應是“這太瘋了”。Brian 進一步推測，硬件 4 改名叫 AI4，可能就是為了支持車內本地 AI 推理，系統或許能記住你在某個地方慣常停的位置。至於會不會調用附近其他特斯拉的停車數據，Herbert 問了，Brian 的判斷是現在應該還不行，但將來有可能。

至於 “banish” 功能，說白了就是讓車自己去停車、人直接走開那種。Brian 問 David，如果 14.3 已經帶了這個功能，他願意監督測試幾次才敢放手。David 說至少 10 次。不過他也補充，以他昨天看到的表現，在普通的 Costco 停車場，他已經願意直接用了。複雜一點的地方，比如城市環境、購物中心，他還不放心。

停車能不能放手，歸根結底還是個安全信任的問題。那 14.3 整體的安全表現，測試者怎麼看？反應速度快了 20%，這個數字對 Robotaxi 來說夠不夠？

安全與反應時間：20% 提升能不能撐起 Robotaxi？

David 的回答很直接。他昨天測了 14.3 超過 10 個小時，發現了一些問題，但他說那些問題沒有一個是安全相關的，跟無人監督的 Robotaxi 部署沒有衝突。他的原話是“比 14.2 好很多”。

Herbert 跟著點出了 14.3 最核心的一個改動：反應時間快了 20%。他認為光這一項，就應該能大幅提升安全性。這個 20% 來自底層的全面重寫，不是小修小補。

David 進一步說，這個功能沒準就是特斯拉一直在等的那個突破口。歐洲的監管推進、加州的許可證申請，可能都在等這樣一個技術節點。他覺得大動作快來了。

Brian 則潑了點冷水。他說從外部看，14.3 更像是一個普通的小版本更新，他沒有親身體驗過，不好下判斷。他的擔憂在於無限循環這個問題——如果系統卡在循環裡出不來，離真正的無監督還差得遠。除非它能自己檢測到“我卡住了”然後主動跳出來。Herbert 說 Waymo 也會遇到類似情況，照樣在路上跑。Brian 的回應是，Waymo 出洋相不代表這個標準就夠用。

20% 的反應速度提升，到底能不能推動監管層面的實質進展？德克薩斯州和歐洲的最新動向，或許能給出答案。

監管環境：德州、歐洲與審批路徑的微妙時間點

德克薩斯州 DMV 宣佈，預計最早 5 月初開始接受自動駕駛車輛的運營授權申請。而且這不是可選項——在德克薩斯州道路上進行商業化 AV 運營，必須持有德克薩斯州 DMV 頒發的授權證書。Brian 和 David 的第一反應都是：這不是早就該有了嗎？他們倆都以為德克薩斯早就建立這套機制了。

Herbert 還提到，4 月 10 日荷蘭 RDW 將發佈一項決定，這個結果可能直接影響整個歐洲的 AV 監管走向。時間點很微妙——FSD 14.3 剛好在這個節點上線。如果 RDW 的裁定對自動駕駛友好，14.3 裡的那些技術改進就有了更大的落地空間。

Herbert 拋出的問題是：除了那個 20% 的反應速度提升，14.3 裡還有哪些變化對監管層面最有意義？

我覺得這個問題問得很關鍵。監管機構看的不只是“跑得順不順”，他們要的是可量化、可驗證的安全指標。反應時間是其中最好解釋的一個，但絕對不是唯一的。

那麼現在 14.3 到底在誰手裡？測試池有多大？

推送節奏與測試池：誰先拿到 14.3？

目前 Herbert 確認，特斯拉員工以外至少有 15 個人在測試 14.3。David 的估計稍高一些，大概 50 人左右。不管哪個數字是準的，這個測試池都非常小。

但兩個人都覺得，14.3 大概率會大範圍推送。特斯拉 AI 官方賬號昨天在 X 上回應了一條建議，有人問能不能優先推給 FSD 使用率最高的用戶，特斯拉用表情包回應，基本等於默認了這個方向。

David 這邊也收到了一些信號。Dirty Tesla 說過同樣的判斷，另外他關注的一個行業內部人士在 X 上透露，更大範圍的推送可能週四就開始，形式可能是一個小版本更新，也就是 14.3.1 之類的點一版本。David 自己也說不確定這條消息有多準，但他的感覺是“事情在發生”。

我個人覺得，從 15 到 50 人的封閉測試，直接跳到按使用率排序的大規模推送，這個節奏其實挺快的。特斯拉顯然對這個版本有信心。

那問題來了，14.3 的表現到底夠不夠撐起更大的野心？Dallas 那邊已經停了 100 多輛 Model Y，這和 Austin 的部署規模很接近。David 怎麼看 14.3 和 Robotaxi 之間的關係？

Robotaxi 就緒度：14.3 是轉折點，還是“錦上添花”？

David 的判斷是：目前的進展 “on pace”，節奏沒有落後。

他昨晚親自去看了 Dallas 的 depot，規模和 Austin 那邊幾乎一模一樣，100 多輛 Model Y 停在那裡，配備了攝像頭清洗裝置，停車場比想象的大很多。

不過 Herbert 也點出了一個關鍵區別：Dallas 這批車大概率是以有監督 FSD 的形式上路，不是無監督的 Robotaxi。所以真正的問題是，14.3 夠不夠格讓 Austin 的無監督規模再往上推？

David 的回答是夠。他說如果他來決策，他會在 Austin 加快推進無監督運營。但他也說得很清楚，這不意味著可以直接按下全國發布的按鈕，那還不到時候。

Herbert 接著追問：14.3 是不是特斯拉一直在等的那個觸發點，等到了就開始提速？

David 的回答有點意思。他說，他覺得特斯拉現在等的根本不是軟件，而是 Cybercab 這輛車本身。軟件層面，其實 14.2 就已經可以支撐更多無監督場景了。

我覺得這個觀點挺有說服力的。軟件已經不是瓶頸，車輛產能和 Cybercab 的量產節奏才是真正卡住規模化的那個環節。

結語：從“能不能用”到“在哪裡用、怎麼用”

14.3 最讓我印象深刻的，不是某一個單獨的功能，而是整體感覺變了。反應快了，判斷穩了，停車也不再磨磨蹭蹭。David 跑了將近 10 個小時還說是“巨大進步”，這個評價放在 FSD 的歷史上不算常見。

當然，問題還在。無限繞圈、drive-through、banish 還沒來。這些不是小毛病，是真實使用裡會碰到的場景。

但我覺得現在爭“14.3 夠不夠 Robotaxi”這個問題，可能本身就問偏了。David 說得挺直接：軟件不是瓶頸，Cybercab 的產能才是。14.2 其實就已經可以跑了，14.3 只是讓這件事更有底氣。

監管那邊，德克薩斯州 5 月開始接受申請，荷蘭 4 月 10 日有個 RDW 的決定。這些節點加在一起，今年下半年可能會有一些實質性的進展。

我自己看完這些測試之後的感受是：FSD 現在已經不是“能不能用”的問題了，而是“在哪裡用、怎麼用”的問題。這個轉變本身，就挺值得關注的。