根据特斯拉公开的最新安全数据，特斯拉车辆在开启FSD功能后，每行驶539万英里才可能发生一起事故，远低于全美平均水平——每行驶67万英里即有一起事故。
在自动驾驶模式下，特斯拉的安全系数相当于美国一般驾驶员的8.04倍，即便是基础驾驶状态下，特斯拉车辆的安全水平也高出大约1.49倍。
尽管还没有达到特斯拉总体规划第二部分中提出的“安全10倍”的目标。但显然，此次FSD取消掉Beta后缀并且开放给FSD的用户，已经说明特斯拉内部认为FSD系统已经比较成熟，可以交付给车主用了。
为了给这次更新做铺垫，或许也是为了扩大FSD的渗透率，马斯克给特斯拉用户们来了次”按头式体验”。
早在一周前，马斯克在 X（推特）上表示，将陆续为符合 FSD 要求的全美特斯拉车型免费试用FSD功能一个月，届时至少有170万的特斯拉车主会体验到FSD的功能。
不过为了防止滥用辅助系统，特斯拉特别制作了辅助驾驶教学视频，使用 FSD 全自动驾驶功能前，车主必须观看辅助驾驶教学说明才能够使用。
不仅如此，马斯克还发了全员信，硬性要求北美地区的特斯拉销售，就算影响新车交付的速度也要在交车前带用户短途试驾FSD。
马斯克在信中表示，未来在北美地区，安装和激活完全自动驾驶（FSD）V12.3.1 并在交车前让客户进行短途试乘是强制性的。几乎没有人真正意识到（有监督的）FSD 实际上运作得有多好。“我知道这确实会影响交付流程，但仍要确保试驾中强制加入智能驾驶体验环节。”
紧接着马斯克又发了第二封全员信，要求特斯拉服务中心对于返修接受服务的车，也要在完工后向用户提供FSD试驾体验。
随后，特斯拉首席设计师 Franz 也发推表示，交付中心的团队要确保每个人都能获得新车和 FSD 12.3 试驾体验。
态度之所以会如此强硬，原因在于马斯克所认为的“完美FSD”，普及率实在是太低了。
根据调研机构 Troy Teslike 统计的数据，从2019 年起，特斯拉做出承诺即将实现自动驾驶，这一年FSD的普及率达到巅峰为46%。
但5年过去了，多次跳票的FSD渗透率是一年比一年低，2021 年第二季度，FSD 普及率仅剩 11.1%，到了 2022 年第三季度，FSD 全球普及率仅有 7.4%，其中北美地区普及率 14.3%，欧洲地区普及率 8.8%，亚太地区普及率更低了，只有 0.4%。
而这次取消测试后缀的更新，刚好处在这一个月的试用期范围内，马斯克小算盘可以说是打得相当响。
02
真·自动驾驶还会远吗？
“我认为特斯拉也会迎来一个ChatGPT时刻，就算不是今年，我认为也不会迟于明年。”
马斯克说出这句话的底气，来自于特斯拉在自动驾驶技术上的重大突破，FSD V12出现了端到端 AI，它能够输入图像，然后从输出转向、加速、刹车灯动作。
而且在这次的更新说明中，“FSD (Supervised)” 被放在了 2024.3.10 版本更新说明最显眼的位置，而且正式提出了FSD V12的概念。
与之前的版本相比，最大的改进就是FSD (Supervised)V12 更新将城市道路驾驶堆栈升级为单个端到端神经网络，这个神经网络由数百万个视频片段训练而成，取代了超过 30 万行的 C++ 代码。
对于特斯拉FSD而言，V12版本是一个关键的节点。
早在今年1月中旬，特斯拉就向部分车主推送了版本号为V12.1.2 Beta的端到端FSD，版本推送后，海外的特斯拉车主和视频博主上传了一些测试视频，测评视频本身平平无奇，真正值得关注的是“端到端”。
在FSD V12之前，特斯拉的自动驾驶系统一直依赖于规则判断，任何一个行为都有规则和条件判断代码。当汽车的摄像头识别车道、行人、车辆、标志和交通信号灯后，然后通过特斯拉工程师们手动编写的数十万行C++代码来应对各种情况，比如红灯停、绿灯行、在没有足够快的车辆冲撞时才通过十字路口等等。
不仅仅是特斯拉，传统自动驾驶模型中，规则的占比较高，想要提升模型性能，就需要大量优秀的工程师编写巨量的规则代码，模型的上限也取决于规则代码的质量。
FSD V12版本就在算法层面上迎来了新阶段，抛弃了以往依赖于手动编码规则和机器学习模型的方法，转而全面采用端到端的神经网络AI系统。作为对比，FSD V12的C++代码只有3000行，FSD V11有30多万行。
特斯拉FSD的端到端方案，本质上是将上千万个甚至上亿个视频片段中，包含人类驾驶的习惯压缩到了端到端神经网络的参数里。
神经网络就像一个人类的大脑，它能自己以AI的方式去思考，遇到场景直接输入传感器数据，输出转向、制动和加速信号，而且这个过程中没有任何编码。
这种全新的架构使软件系统能够像人类司机一样学习驾驶，通过观察并模仿优秀驾驶员在各种复杂情况下的反应，不断优化和提高自身的驾驶决策能力。
而人类只需要做的就是给神经网络“投喂”视频，让它不断学习，优化参数，在分析数十亿帧人类如何驾驶汽车的视频后“自学”驾驶。
早在2023年7月的特斯拉第二季度财报电话会议上，马斯克曾经介绍过端到端FSD的训练方式，特斯拉花了大约一个季度的时间完成了1000万个视频片段的训练。“训练100万个视频案例，勉强可以工作；200万个，稍好一些；300万个，就会感到Wow；到了1000万个，它的表现就变得难以置信了。”
当然，训练的视频绝不止1000万，但在这样的方式下，投喂得越多，FSD就越拟人化。
虽然国内智驾的发展可以说是遍地开花，但不得不承认的是，特斯拉还是走在了所有车企的前面。
当下主流的智驾系统，几乎均采用模块化模型，也就是把感知、预测、规划分为三个独立的模型，每个模型相对独立，并且处于下游的规划模型需要依赖工程师编写大量代码去制定行驶规则，这也是为什么目前的智驾不“拟人”的感觉。
但好饭不怕晚，自特斯拉公布FSD V12版本后，“端到端”热潮也席卷国内智驾圈，与此同时，BEV、Transformer、Occupancy占用网络也成为业内热词。
目前在国内，包括华为，蔚小理，百度等车企或Tier 1企业都想在端到端上发力，但什么时候能完全落地还尚未可知，毕竟特斯拉在全美发出的推送，也仍然是受“监管”的功能体验。