特斯拉FSD技术架构分析 - 特斯拉并非采用单一的“One Model”端到端模型，而是由近200个小场景神经网络模型组合而成 [4] - 根据对HW4固件的反向分析，其包含两套模型组合：节点A有189个神经网络，节点B有110个神经网络，其中61个为两者共享 [4] - 系统针对不同驾驶场景（如工厂、高速公路、城市街道）和不同速度（常规与低速）部署了独立的端到端模块 [5] - 模型采用分块化设计，各部分根据运行需求表现为独立运行或流水线式协作 [6] 硬件平台模型演进 - HW3与HW4平台共享的神经网络数量总计达到135个 [7] - HW3平台在v12.6版本中，节点A大小为1.2G，节点B大小为3.1G [8] - HW4平台在v13版本中，节点A大小增至2.3G，节点B大小大幅增至7.5G，新增模型尺寸远大于HW3 [8] 工程实现与性能考量 - 特斯拉FSD的流畅性并非完全依赖算力和模型，很大部分得益于其重写了车控操作系统，显著降低了从控制到执行的延时 [23] - 在HW3平台上，带宽仅为68GB/s，模型总尺寸约为HW4的一半，在此条件下运行一个庞大的单一模型无法达到现有速度 [15][16] - 在现有智驾芯片散热功耗通常限制在100瓦左右的条件下，一味增大模型参数量会带来显著的时延问题 [17][18] - 输入图像信息及上下文会产生1000多个Token，导致Profile阶段延迟；输出更精确的Action Token越多，延迟也会越大 [17] 行业技术对比与趋势 - 当前大模型领域正在引入类似的多模型协作思路，例如Agent模式，GPT-4o被认为可能通过路由机制将任务分配给不同模型处理 [9] - 马斯克的Grok模型也采用类似思路：Grok 4为标准单代理版本，Grok 4 Heavy为多代理版本 [10] - 但FSD的模型组合目前尚不能与LLM领域的Agent概念完全类比，因其一般场景下缺乏推理能力，更像是各司其职的模块化组合 [11] - 国内一些智驾方案（如地平线）很可能也非真正的“One Model”，主要是受特斯拉营销概念影响而跟随 [25] - 行业内普遍认为，国内多数“一段式端到端”方案是以一个主模型承担主要功能（约95%），并辅以小模型优化，并非严格意义上的端到端 [2]

技术发展趋势 - 自动驾驶技术栈呈现趋同态势 从过去几十个方向算法需求转向统一方案如one model、VLM和VLA [1] - 技术方案统一化实际形成更高行业技术壁垒 [1] 行业社群建设 - 建立综合型平台汇集全行业人才 通过社群方式促进产业人才共同成长 [1] - 社群内容覆盖相关产业讨论、公司分析、产品研发及求职跳槽等专业领域 [1] - 提供行业社交网络构建渠道 帮助成员获取产业第一手信息 [1]

自动驾驶技术趋势 - 自动驾驶技术栈呈现趋同态势，从过去分散的几十个方向逐渐向统一方案演进 [1] - 当前技术发展重点集中在one model、VLM（视觉语言模型）、VLA（视觉语言行动模型）等统一架构 [1] - 技术方案统一化背后反映出行业技术壁垒的显著提升 [1] 行业社群发展 - 行业社群定位为综合型平台，旨在汇集自动驾驶全产业链人才 [1] - 社群主要功能包括产业动态讨论、公司分析、产品研发交流、求职与职业发展等内容 [1] - 社群运营目标是通过资源共享帮助从业者成长，并建立行业人脉网络 [1]

行业趋势与人才需求 - 自动驾驶技术栈呈现趋同态势 传统分散的算法工程师需求正被统一技术方案取代 如one model、VLM、VLA等方向 [1] - 行业技术壁垒显著提升 统一方案推动对高阶技术人才的需求 [1] - 从业者普遍存在转型需求 包括传统规控转向大模型、具身智能等新兴领域 [1] 社群运营与行业资源 - 社群定位为综合型行业平台 聚焦自动驾驶产业讨论 涵盖公司动态、产品研发及求职跳槽等核心议题 [1] - 社群目标为整合全行业人才资源 通过交流促进成员职业发展 [1] - 提供产业信息第一手渠道 强化行业人脉网络建设 [1] 人才流动特征 - 校招群体面临实习限制与算力资源短缺等结构性困境 [1] - 资深从业者主动寻求技术方向转型 反映行业技术迭代加速 [1]