作者 / Aaron
自2020年10月以來，特斯拉一直在緩慢推出FSD Beta版本，并一直由其挑選的一批車主進行測試。特斯拉曾表示，所有得到FSD Beta版通路權限的車主，都要通過「安全評分系統」的評估，衡量标準是需要其駕駛行為連續7天表現良好，達到98分以上。
據了解，「安全評分系統」是特斯拉在去年推出的一個評估駕駛員安全行為的評分體系，通過每1000mile的前方碰撞預警、緊急制動、急轉彎、不安全跟車、強制解除Autopilot五項名額，判斷車主駕駛習慣的好壞。
根據美國法律，目前的自動駕駛車如果出現了事故，責任在司機而不在自動駕駛系統。而且，特斯拉雖然将FSD（Full Self-Driv）命名為全自動駕駛系統，但其能力仍在L2級别。市場上認為這是一種進兩步、退一步的方式，因為雖然FSD Beta會經常更新或釋出一些新的功能，但其自動駕駛系統對新增複雜場景的自主應對能力，不僅沒有相比以往進步，反而看到了倒退的迹象。
截至2021年第四季度，該公司表示，已有近6萬名車主參加了FSD Beta項目，而最近一次重大更新是2022年2月初的FSD Beta 10.10，但該版本的效果并不理想。
特斯拉FSD Beta 10.11
目前，特斯拉已經開始推動一個新的FSD Beta 10.11版本，官方表示這是一次極其重要的更新。特斯拉CEO 埃隆·馬斯克表示，如果這次更新「表現良好」，特斯拉很可能會降低參與FSD Beta版的準入标準，将推送範圍擴大至安全駕駛評分95分的車輛。
根據馬斯克在推特上的說法，FSD Beta 10.11中的矢量車道是對特斯拉人工智能的一個重大架構改進。這将使車輛能夠更準确的預測交叉車道，在轉彎和并線時減少不必要的減速。
此外，根據FSD Beta 10.1的發行說明，該版本還對10.1版本遇到的問題做出了一定修複，功能和場景表現更加完善。參考今年2月，YouTuber使用者AI Addict上傳的一段FSD Beta 10.10在美國聖何塞城區的實測視訊，該版本系統曾因能力限制出現了以下一系列問題：
駛入了電車軌道；
以11 mph（約17.7km/h）的速度撞向自行車道護柱；
在即将有行人經過的斑馬線前沒有停車讓行；
遠距離停車；
争奪方向盤的控制權；
無法辨認某些交通标志。
而在這次更新的FSD Beta 10.11版本上，特斯拉通過增加14%的資料集大小，減少了17%的車輛停放錯誤率，也提高了刹車時機的準确性。同時，在地圖不準确或汽車無法跟随導航的情況下，FSD算法也可以提高對于道路進行更準确的預測，提高對于道路通行權的了解。
FSD Beta 10.11還采用了特斯拉下一代自動标注工具，可以借此改進對于弱勢道路使用者（VRU）的檢測率，将「騎行者和行人」的誤判率降低44.9%，而這也是困擾上一個版本的問題。
以下是具體更新内容：
将車道幾何形狀的模組化從密集的光栅（點袋）更新到自回歸解碼器，該解碼器使用變壓器神經網絡直接預測并逐點連接配接「矢量空間」車道。這使車輛能夠預測交叉車道，即允許計算成本更低和更少錯誤的後處理，并為預測其他信号及其聯合和端到端關系鋪平了道路。使用更準确的預測車輛轉彎或并線算法，以減少不必要的減速。
如果地圖不準确或汽車無法跟随導航，FSD算法可以進一步提高對道路通行權的了解。特别是，交叉區段的模組化現在完全基于網絡預測，不再使用基于地圖的啟發式模型。
VRU檢測精度提高了44.9%，顯著減少了對假性行人和自行車的錯誤判斷(特别是在瀝青縫、刹車痕和雨點附近)。這是通過增加下一代自動标注工具的資料大小、訓練之前當機的網絡參數和修改網絡丢失函數來實作的。整體來說，降低了與VRU相關的假減速的發生率。
将靠近的機車、滑闆車、輪椅和行人的預測速度誤差降低了63.6%。為此，FSD引入了一個新的模拟對抗高速VRU互動資料集。
改善了怠速模式（Creeping Mode），現在在怠速開始和結束時具有更高的變加速度。
通過預測連續距離的靜态幾何與一般的靜态障礙網絡對附近障礙物的控制得到了增強。
通過增加14%的資料集大小，減少了17%的車輛停放錯誤率，也提高了刹車燈的準确性。
通過調整損失函數，提高了很多困難場景下的性能，并将清晰場景的速度誤差提高了5%，公路場景的速度誤差提高了10%。
改進了車門打開狀态下的檢測和控制。
通過基于優化的方法來确定，在給定橫向和縱向加速度和加速度限制以及車輛運動學的情況下，哪些路線不需要控制，進而提高了轉彎的平滑度。
通過優化15%的以太網資料傳輸管道，提高了FSD Ul可視化的穩定性。
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