然而，FSD的独特之处在于，它能够实现接近L3甚至L4级别的自动驾驶功能，这得益于其非传统的技术策略。
当前市场上的自动驾驶技术，大多依赖于摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器，以及高精度地图，构建起一个功能分层的“三明治”式系统。例如，小鹏、蔚来等品牌的车辆，很多都采用了这种策略。
这种方案的优势在于，每种传感器都能发挥其最大效能，如激光雷达擅长捕捉3D信息，毫米波雷达擅长测速，而高精度地图则能提供车辆定位。这些信息汇总起来，能够大幅提升车辆的自主驾驶能力。但缺点也显而易见，那就是成本高昂，尤其是激光雷达的价格，令人望而却步。
马斯克不愿为此支付高昂的代价，特斯拉的FSD因此另辟蹊径，摒弃了激光雷达、毫米波雷达，甚至高精度地图，仅依靠摄像头来感知周围环境。
这不禁让人好奇，缺少了这些高级传感器，FSD如何测量速度？如何确定障碍物的立体位置？如何把握时间和空间的关系？
FSD的答案是神经网络，特别是其HydraNet技术。它通过神经网络处理摄像头获取的图像信息，实现对速度、3D位置、时空关系的精准判断。FSD的硬件平台由特斯拉自主研发，芯片采用三星14纳米工艺制造，集成了多个CPU、GPU和神经处理单元，算力高达144TOPS。在软件方面，FSD基于神经网络的机器学习技术，通过海量数据训练，实现对障碍物、交通参与者、交通标志的精准识别。
而且，FSD不仅识别这些元素，还能理解它们之间的3D位置关系和时间关系，这种“思考”方式与人类极为相似，也是特斯拉敢于仅依赖摄像头的底气所在。
此外，仅使用摄像头的优势在于成本低廉。摄像头技术成熟且价格低廉，远不如激光雷达那样昂贵。因此，FSD的整体成本得到了有效控制。
在技术创新上，FSD无疑走在了前列，开辟了一条新路，并且越走越远。目前，FSD的自动驾驶能力在全球范围内都是数一数二的，其功能还在不断更新升级，与小鹏P7、蔚来ES6等车型相比也毫不逊色。
当然，FSD并非完美无缺。
纯视觉方案面临的挑战在于，光线变化剧烈或光线暗淡时，系统可能会变得不稳定，如进入隧道时的突然刹车，或被飘动的纸袋等物体引发的急刹车。
此外，视觉方案需要大量数据来训练神经网络。如果系统遇到与训练数据差异较大的新环境，如不同的交通参与者、标志、障碍物等，可能会出现识别错误。
因此，如何从根本上优化FSD成为了特斯拉的当务之急，全新的FSD V12版本因此应运而生。
FSD V12堪称特斯拉纯视觉驾驶技术的分水岭，它采用了全新的视觉识别和计算机视觉技术，将车辆的驾驶能力提升到了一个新的高度。
简单来说，FSD V12的最大亮点是其全新的自动驾驶功能，能够实现所谓的“端到端”智驾能力。
“端到端”意味着什么？
目前，许多品牌在宣传智能驾驶时，常常强调“全国能开”、“哪都能开”等概念。然而，在实际体验中，智能驾驶系统通常需要在特定条件下才能启用，比如在有清晰车道线的公路上。这意味着，智能驾驶功能并不能覆盖所有驾驶场景。例如，在车辆起步至进入这些特定条件路段之前，驾驶员仍需手动操作，无法完全依赖智能驾驶系统。
因此，所谓的“哪都能开”在某种程度上显得有些夸大其词。
FSD V12作为“端到端”的自动驾驶系统，它从车辆静止状态开始就能启动。一旦激活，该系统能够独立执行智能驾驶任务，包括自动导航、避障、遵守交通规则等，直至安全抵达预定目的地。
这表明，从乘客上车到下车的整个过程中，FSD V12能够提供连续的自动驾驶服务，无需驾驶员进行任何手动操作，实现了高度自动化的驾驶体验。
在实际使用层面，特斯拉的FSD V12系统代表了技术的一大进步，它在车辆动态控制方面带来了显著的改善。
该系统通过精细化的调整策略，实现了加速、减速、转弯和变道等动作的流畅性，极大提升了乘坐舒适度。与之前版本相比，FSD V12在面对紧急情况时，能够更加自然地响应，避免了生硬的机械式动作，展现出类似熟练驾驶员的平稳操作。
FSD V12的突破之处在于其核心的视觉识别功能完全由先进的神经网络模型来驱动，这不仅提升了识别的精准度，还对系统进行了一次彻底的“瘦身”,工程师们巧妙地削减了超过30万行的代码，这些代码原本是控制FSD功能的主力军。