FSD14不是升级，是“借尸还魂”
别再以为14就是13打补丁！大错特错！13是学霸抄作业，14是学霸自己出题还考满分！参数直接翻十倍，从五亿神经元干到五十亿，相当于把一只柯基的大脑换成银背大猩猩！关键它用了‘混合专家’架构
翻译成人话：车上一百个老司机，谁的路子野谁上岗，别的睡觉，耗电砍半，算力却飙到起飞。
马斯克在内部会上原话：‘If v13 is a smart student, v14 is the alien who wrote the textbook.’ 你们细品！”
想炼成14，先得喂饱它。特斯拉全球四百多万辆车，每天跑八千万公里，等于绕地球两千圈！摄像头全8HDR，一秒36帧，一天光原图就3.6PB，存满一部256G iPhone得十四万台！这还没完，好货得挑——只有‘五星司机’的数据才配进锅。
什么叫五星？五年零事故、零急刹、零投诉、零喇叭、零低头刷手机！全球筛下来只剩0.4%，堪称司机界的‘天选打工人’。这些片段被人工标注师一帧一帧撸，撸错一次扣200美元，标注师们边撸边哭：‘我大学文凭在这儿贴反光条！’
模仿学习——先学人，再超神
架构本质：神经网络如何理解驾驶
从架构角度看，全自动驾驶系统本质上是一个神经网络。从概念上说，它就是驾驶功能的具象化——接收传感器数据（如摄像头影像），输出控制指令（加速、刹车、转向角度）。
神经网络作为一种人工智能形式，至少在精神层面上模拟了人类大脑的工作方式。它由分层组织的神经元构成。每个神经元都是简单的连接点，与下游神经元相互链接。每个连接都有数字权重，每个神经元都有偏置值；这些共同构成了网络的参数体系。
这些参数的设定发生在训练过程中。对全自动驾驶系统而言，主要训练阶段采用模仿学习：使用人类驾驶数据——包括原始传感器输入和导致成功驾驶的决策——并学习模仿这些行为。
第一阶段叫‘行为克隆’，让14看人类怎么开。原理简单：输入画面，输出方向盘角度、电门深浅。可难点在‘长尾’——路上蹦出一只穿雨衣的羊驼怎么办？数据集里没这只羊驼，14当场懵逼。
于是特斯拉祭出‘数据引擎’：车在路上一犯错，立刻回传片段，总部连夜剪进训练集，第二天全员更新。一年循环365次，相当于给模型天天打‘夜针’，药劲贼猛！内部员工戏称：‘Our NN smokes new data like TikTok kids hit their first vape.’
第二阶段：当模型通过模仿学习完成训练后，就可以进行测试和部署。
如果在训练过程中，模型在损失最小化的时刻被“定型”，通常可以预期其表现良好。
在模仿学习中，训练过程由损失函数引导。
这个函数衡量模型预测输出与真实结果之间的差距。在反向传播过程中，模型调整其权重以最小化这种损失——实质上迫使模型在任务中变得更加精确。
然而，模型的表现完全取决于输入数据的质量。如果关键案例缺失或标签错误，模型的表现就会不尽如人意。
以手写识别为例。如果手写样本数据集（包含每个字母或数字）足够大且正确标注，那么模型就能很好地推广到新的、未见过的笔迹。但如果数据集中包含错误标记的样本或未能捕捉必要的变异，模型就会做出糟糕的预测。
全自动驾驶系统面临同样的情况：
如果数据集中缺少某些停止标志的变体（例如由交警手持且倒置的标志），那么模型就无法可靠识别它们。
或者，如果行人停止的训练样本包含犹豫或不一致行为，模型将学习这种不一致性并产生不稳定输出（“不良驾驶”行为）。
实际上，模型的性能只能达到其训练数据所允许的水平。尽管全自动驾驶系统受益于极高质量的驾驶样本和有史以来最完整的驾驶数据集，但仍然存在空白——而“完美”的驾驶表征可能无法在数据中完全捕捉。
但关键问题在于：如果特斯拉仅仅是在模仿人类驾驶，即使精心筛选最优秀的驾驶数据，全自动驾驶系统又如何能够超越人类驾驶水平？
这个问题的答案就在于强化学习。
强化学习：填补空白的关键技术
只会抄作业不够，还得会考试。
当初始模仿学习阶段完成后，强化学习提供了第二阶段的精炼，推动模型朝着更高准确性、一致性和流畅性发展。
也就是说：特斯拉搭了一个仿真宇宙，名字叫‘Tesla Sim Cloud’，跑在十万张A100显卡上，一天电费够买三台Model Y。
里面啥都有：火星雾霾、南极暴风、三只狗突然横穿、外卖骑手蛇形走位、老太太倒着走斑马线。
14在里面一天撞一百万次，撞一次罚一次分，罚到它学会‘让速不让道’‘边刹边闪’‘幽灵刹车零容忍’。
最狠的是‘无保护左转’场景，仿真里连续十六小时左转，转不出来不让下班，网友吐槽：‘这AI比我996还惨！
特斯拉利用其模拟系统创建各种驾驶场景。经过训练的模型——作为“智能体”——在这些模拟中运行，产生许多可能的驾驶轨迹。每个轨迹都会通过评分系统进行评估，通常称为奖励函数，根据结果分配惩罚或奖励。
经过多次迭代，智能体学会偏好那些能够最大化奖励（或最小化惩罚）的行为。
假设模拟器设置了一个场景：行人从停放的车辆后面出现，在汽车接近时完全隐藏在视野盲区。可能的结果评分如下：
- 撞到行人：扣50分
- 刹车过猛导致追尾：扣25分
- 不安全地转向相邻车道：扣5分
- 结合刹车和转向，安全避开行人和其他危险：较高奖励（最低惩罚）
智能体运行多个轨迹：有些撞到行人，有些刹车过猛，其他危险转向，少数几种能够以安全、平衡的方式结合刹车和转向。每个轨迹都被评分，较高奖励的模式在模型中得到强化。随着时间的推移，模型内化这些模式，提高其处理意外真实事件的能力，展现更佳判断力。
也就是说：在仿真里撞了怎么打分？
特斯拉内部有一张‘生死簿’：撞到行人扣五十万，追尾扣二十五万，压实线扣五万，乘客呕吐扣五千，方向盘打得太猛扣五百！
反过来，丝滑避让+1万，礼让行人+2千，乘客点赞+一百。
14的目标就是‘把钱包干到最鼓’。
久而久之，它发现‘守规矩+提前预判’最赚钱，于是自己悟出‘防御性驾驶’，比驾校教练还佛系。马斯克看完报表说：‘It’s not driving, it’s mining dollars with ethics.’
训练算力：超级计算机的庞大需求
训练全自动驾驶系统需要巨大的计算资源。
特斯拉位于奥斯汀的“ Cortex”训练中心——占据得州超级工厂首层的50万平方英尺空间——本质上是一台超级计算机。当完全建成时，这个训练集群包含超过10万个图形处理器。
构建全自动驾驶模型的第一阶段是模仿学习。在此阶段，训练以批次方式进行，跨越多个训练周期，进度受可用驾驶数据集数量和每个批次大小的限制。随着模型参数数量增加，计算需求大致成比例增长——大约10倍的参数需要约10倍的计算能力。训练通常持续到损失函数的改进趋于平稳，意味着模型无法从额外周期中学到更多。
但模仿学习只是故事的一半；另一半是强化学习，这部分计算强度要大得多。
强化学习需要在模拟中重复进行推理运行（轨迹），结果反馈到训练循环中。实际上，模型在模拟场景中驾驶，以奖励或惩罚形式接收反馈，并使用该反馈改进其驾驶策略。必须探索数千个不同的强化场景——每个场景都有其自己的轨迹模拟集。这才是真正计算负担所在，很可能远远超过模仿学习阶段的需求。
FSD14：自动驾驶的全新里程碑
FSD14是即将发布的全自动驾驶系统版本，它代表了特斯拉迄今为止推出的最大飞跃。在架构上，它仍然是一个端到端的神经网络，但规模、复杂性和训练理念已经发生巨大演变。
更庞大、更智能、更细致
FSD14的核心是一个更大的模型——参数数量是版本13的10倍。这种增加并非任意而为；更多参数意味着更多细微差别、网络中更多“决策点”，以及更多能力来建模现实世界驾驶的微妙复杂性。更大的模型也需要更多训练和推理计算，这反过来推动了在特斯拉车辆上部署网络的创新方式。
特斯拉通过巧妙的架构选择解决这个问题。FSD14使用混合专家设置：每个推理周期仅激活相关的“专家”模块，使得模型能够显著扩展而不会压垮车辆的车载硬件（硬件四代）。额外优化——从激活稀疏性到早期退出路由——确保全自动驾驶系统FSD14保持足够高效，满足实时驾驶需求。
有人担心：五十亿参数，车载电脑不得炸？放心，特斯拉用‘动态稀疏’——每次推理只唤醒3%神经元，剩下97%躺平。再配合HW4的7纳米芯片，算力144TOPS却只要80瓦，比后排iPhone充电还省。
FSD14的神经网络比 FSD13 胖十倍，特斯拉祭出“混合专家”（MoE）架构，相当于给 AI 做胃旁路手术：
- - 遇到高速场景，只叫醒“高速专家”模块，其余 90% 神经元继续睡觉；
- - 碰到停车场，瞬间换“低速蠕行专家”上岗；
- - 每个专家只背自己的小书包，算力消耗反而降三成。
为了让 10 亿参数在 0.1 秒内跑完，更离谱的是‘早退机制’：如果第一层网络已 99% 确定“前方是塑料袋”，立刻踩刹车，不再浪费算力思考“它是不是外星生物”，也就是说如果场景简单，网络跑到第二层就敢给出方向盘角度，后面八层直接翘班。省下来的算力留给‘影子模式’，后台继续自我训练，一天能攒下相当于人类司机五百年的经验值，听着头皮麻不麻！
流畅、自信、类人化
埃隆·马斯克将FSD14描述为感觉“有知觉”，这并非夸张。
正是网络规模、强化学习驱动的判断力和混合专家效率的结合，产生了既安全又流畅的驾驶体验——平滑的车道变换、速度的微妙调整和复杂环境中的预判刹车。
它不仅仅模仿人类行为；而是提升它，融合安全性和舒适度，让乘客和其他道路使用者感到自然。
FSD14是第一个完全端到端无人监督的全自动驾驶系统。它也可以在需要客户部署时以监督模式运行。重要的是，它是使得自动驾驶出租车能够在没有车载安全驾驶员或观察员的情况下运行的版本。
FSD14不仅仅旨在匹配人类驾驶；它为自主性设立了新标准。通过结合大规模、混合专家架构和强化学习优化，全自动驾驶系统版本十四展示了超越大多数人类驾驶员的判断力、一致性和流畅性，覆盖广泛的条件范围。
它同时处理来自摄像头和传感器的每个输入，预测危险、优化速度和轨迹、实时调整，同时保持平滑自然的运动。在复杂场景中，它可以做出比任何单个人类更安全、更精确计算的决策。
未来展望——人类驾照成“情怀收藏品”
FSD1414只是开胃菜，15、16已在烤箱。
内部PPT泄露：15将砍掉所有雷达，纯视觉跑1200万公里无重启；
16加入V2X，车与车‘唠嗑’，红灯还剩几秒都能共享；
17直接上脑机接口，方向盘像BB机一样进博物馆！
马斯克2050年计划：全球只允许机器人开车，人类想握方向盘得去赛道买门票，一张五百美元，还送副驾小姐姐帮你拍短视频，话题标签#LastHumanDriver#，流量直接爆炸！
简而言之，FSD14标志着从卓越的人类模仿到能够超越人类的驾驶级性能的转变，使真正自动驾驶触手可及。与此同时，这仅仅是个开始：未来的版本十五、十六及以后将继续突破界限，每个版本都在规模、训练和能力上改进。最终，人类驾驶将完全退出循环；它将仅仅是关于高效安全地运送人员和货物。