简单理解就是，V12更像一个人类的大脑，99%的决策都是由神经网络给出的，不需要高精地图、不需要激光雷达，仅仅依靠车身的摄像头视觉输入，就能分析思考，输出控制策略。再给它一个GPS坐标，它就能根据GPS定位信号找过去。
而目前的其他辅助驾驶，如小鹏XNGP，虽然去高精地图了，但还是要依赖激光雷达，而且需要你用代码去编写每一条规则，比如遇到了行人、红绿灯、环形交叉路口该如何处理，一旦代码没有写到的，它就无法主动做出正确应对。
另外，V12所拥有的超强能力，是经过巨量的视频数据，1万颗H100（针对大模型专门优化过的芯片，GPT-5用了5万颗H100训练）GPU训练集群加持下完成的。
简而言之，V12是通过大量的视频训练数据来实现这一目标。就像一个小孩子，看了大量的动画片就能慢慢增长知识。
FSD AI现在只输入大量视频，以便识别在不同情况下需要做什么，而不是对每个道路元素或情况进行单独编码。
这也使得V12的系统也更精简，只需要一个AI程序，而不是各种感知、计算、控制系统的糅合体。马斯克表示，V12的C++代码只有2000行，而V11有30万行。
另外V12的推理计算功率约为100W，且所有推理无需网络连接，在本地进行。这一点就很棒，要知道，现在很多辅助驾驶系统，是要借助云端超算中心的算力的，如果没有互联网连接，你就无法启动高阶辅助驾驶，但FSD V12不需要时刻联网，它是真的独立个体AI。
关于FSD V12的思考
其实说了这么多，就是想告诉你，FSD V12是可以被看做为未来AI代驾的雏形的，而你现在用的辅助驾驶就真的只是一个依靠代码规则运行的系统。
所以这就衍生出了针对AI代驾的另一个思考，那就是它会有自己的想法怎么办？
直播演示中，马斯克也提到了对于通过AI训练视频数据来实现自动驾驶这个方向可能面对的挑战。
例如没有代码是不是意味着它逻辑不可控，就像没有受过良好教育的孩子会长歪一样。
所以，训练视频的质量非常重要，V12需要一个好老师，只能用优秀司机的驾驶视频来训练，而不能用技术不好的司机的数据，一个马路杀手司机就会训练出来一个马路杀手AI代驾。
据说特斯拉正在纽约州的“水牛城”布法罗寻找一些“五星级Uber司机”的行为数据喂给V12。
基于好数据建立AI模型，然后将这些模型以“影子模式”（shadow mode）传送到系统上，当每次系统与用户所做的选择不一致时，特斯拉就会得到数据反馈，这比仅仅收集随机数据更有价值。
还有另一个问题是如何应对低能见度的驾驶条件，因为特斯拉所在总部加州从不下雨，能见度高。但如果是像中国西部一天经历四季的地区，经常有团雾或雨雪等视线受阻的情况下，AI驾驶会如何处理？这也需要学习。
所以FSD V12需要世界各地各种天气条件的驾驶视频来进行训练，目前特斯拉也在全球都布置了驾驶训练人员。
自动驾驶换赛道 国内厂商跟不跟？
犹记得几年前还有一些专门做自动驾驶排名的网站，那时候特斯拉总是垫底，而通用和百度一直是优等生。但才几年过去，就出现了两极反转，特斯拉已经是自动驾驶领域的大哥级人物。
而国内厂商也一直在追赶特斯拉的脚步，只是这一次FSD V12的出现，神经网络取代代码规则，好比换了一个赛道，将智能驾驶正式带入端到端的AI时代，这是依靠庞大算力和数据铺下的路。而国内厂商基本还在BEV+Transformer时代，要追赶起来难度不小。
原因有很多，例如特斯拉正越来越走向苹果的运作模式，那就是高度自研。特斯拉自研的HW3.0是第一款完全出自车企的自动驾驶硬件解决方案，目前已经进化到了3.5及4.0时代。
自研硬件的一大好处就是利用率高，能大幅降低FSD的硬件成本；其次是开发自由度高，能够更好匹配特斯拉很多创新的算法与其他技术方案。
这方面国内厂商均是采用外购芯片方案，在适配度及利用率上，都与特斯拉自研硬件有着不小的差距，就如同安卓系统与苹果系统。
另外AI模型接受数据训练，是建立在算力基础上的，这又是特斯拉的强项。目前国内小鹏基于阿里云打造的“扶摇”智能计算平台，算力也只有600PFLOPS（每秒浮点运算60亿亿次）。而2022年特斯拉算力中心的算力已经达到了2EFLOPS（每秒浮点运算200亿亿次）。未来，自研算力平台Dojo投入使用后，特斯拉的算力还将再上一个台阶。
马斯克认为，长远来看，未来人类会成为强计算依赖的文明，有80%-90%的能源消耗在计算之上。所以算力也是特斯拉的重点投入部分，仅2023年，特斯拉花在扩大训练运算算力的预算就超过20亿美元，国内厂商在财力上也很难望其项背。
所以特斯拉的纯视觉+神经网络算法，国内车企不一定能学得来。要我说，国内的智能化基建是领先国外的，比如很多城市的红绿灯已经接入网络，导航就能看到读秒时间。在这种情况下，或许激光雷达+V2X车路协同也不错，技术路线不同，结果是一样的，短期内只是实现端到端还是很容易的。你觉得呢？