FSD V14版本概述 - FSD V14被公司描述为具有"觉醒"体验的版本，预计将首次超越人类驾驶员的安全水平[2] - 该版本面向部分早期用户推送，旨在向"无人监督"级别迈出实质性一步[3][9] - V14已更新至V14.1.1版本，改善了顿挫与幽灵刹车问题，V14.2将于几周后发布[27] 技术能力提升 - 新增到达选项功能，支持在停车场、街道、车道、停车库或路边选择泊车位置[7] - 增加对紧急车辆（如警车、消防车、救护车）的靠边停车或让行处理能力[7] - 将导航和路径规划整合到基于视觉的神经网络中，实时处理道路封闭和绕行[7] - 提供额外的速度配置文件，进一步定制驾驶风格偏好[7] - 改进对静态和动态门的处理能力[7] - 增强对道路遗撒物（如轮胎、树枝、箱子）的绕行偏移能力[7] 场景处理优化 - 优化无保护转弯、变道、车辆切入和校车等多种场景的处理能力[7] - 提升系统故障管理能力，从降级操作中平滑恢复，增强可靠性[7] - 增加自动窄场清洗功能，提供快速高效的前摄像头自清洁[7] - 改进对挡风玻璃内部残留物积聚的警报功能[7] - 整体平滑度和感知能力得到提升[7] - 停车位选择和停车质量有所改善[7] 实车测试表现 - 在无GPS停车场环境中能准确识别"EXIT"出口文字与箭头，顺利找到出口[12] - 识别施工封路标志后执行掉头操作，并实时更新导航路线完成绕行[12] - 在夜间关闭的停车场场景中，快速判断通行不可行并立即转向寻找新停车地点[15] - 在窄路施工场景中准确识别施工人员手势标牌，完成停车等待和绕行通过[18] - 通过音频信号识别500米外警笛声，在严重拥堵路段提前寻找变道空间完成特殊车辆避让[21] - 在快餐店Drive-Thru场景中准确停靠点餐麦克风处，并自动跟车前行[24] 技术架构推测 - 可能首次引入语言模态，采用类VLA架构[12][28] - 模型参数量提升10倍，达到750亿规模，Context Length提升3倍[28] - HW4上的FSD V13模型文件规模达7.5GB，假设8bit存储相当于75亿参数[28] - 最可能的技术方案是MoE架构的VLA模型，使用local parameter类似MoE模型中不同的experts网络[28] - 音频输入被整合到控制模型中，新款Model系列配备4麦克风阵列加强音频处理能力[21][28] - 导航信息与视觉网络深度融合，使模型能够根据实时路况调整行驶策略[28]