特斯拉发布大型FSD Beta更新，更接近完全自动驾驶

作者 / Aaron

自2020年10月以来，特斯拉一直在缓慢推出FSD Beta版本，并一直由其挑选的一批车主进行测试。特斯拉曾表示，所有得到FSD Beta版访问权限的车主，都要通过「安全评分系统」的评估，衡量标准是需要其驾驶行为连续7天表现良好，达到98分以上。

据了解，「安全评分系统」是特斯拉在去年推出的一个评估驾驶员安全行为的评分体系，通过每1000mile的前方碰撞预警、紧急制动、急转弯、不安全跟车、强制解除Autopilot五项指标，判断车主驾驶习惯的好坏。

根据美国法律，目前的自动驾驶车如果出现了事故，责任在司机而不在自动驾驶系统。而且，特斯拉虽然将FSD（Full Self-Driv）命名为全自动驾驶系统，但其能力仍在L2级别。市场上认为这是一种进两步、退一步的方式，因为虽然FSD Beta会经常更新或发布一些新的功能，但其自动驾驶系统对新增复杂场景的自主应对能力，不仅没有相比以往进步，反而看到了倒退的迹象。

截至2021年第四季度，该公司表示，已有近6万名车主参加了FSD Beta项目，而最近一次重大更新是2022年2月初的FSD Beta 10.10，但该版本的效果并不理想。

特斯拉FSD Beta 10.11

目前，特斯拉已经开始推动一个新的FSD Beta 10.11版本，官方表示这是一次极其重要的更新。特斯拉CEO 埃隆·马斯克表示，如果这次更新「表现良好」，特斯拉很可能会降低参与FSD Beta版的准入标准，将推送范围扩大至安全驾驶评分95分的车辆。

根据马斯克在推特上的说法，FSD Beta 10.11中的矢量车道是对特斯拉人工智能的一个重大架构改进。这将使车辆能够更准确的预测交叉车道，在转弯和并线时减少不必要的减速。

此外，根据FSD Beta 10.1的发行说明，该版本还对10.1版本遇到的问题做出了一定修复，功能和场景表现更加完善。参考今年2月，YouTuber用户AI Addict上传的一段FSD Beta 10.10在美国圣何塞城区的实测视频，该版本系统曾因能力限制出现了以下一系列问题：

驶入了电车轨道；

以11 mph（约17.7km/h）的速度撞向自行车道护柱；

在即将有行人经过的斑马线前没有停车让行；

远距离停车；

争夺方向盘的控制权；

无法辨认某些交通标志。

而在这次更新的FSD Beta 10.11版本上，特斯拉通过增加14%的数据集大小，减少了17%的车辆停放错误率，也提高了刹车时机的准确性。同时，在地图不准确或汽车无法跟随导航的情况下，FSD算法也可以提高对于道路进行更准确的预测，提高对于道路通行权的理解。

FSD Beta 10.11还采用了特斯拉下一代自动标注工具，可以借此改进对于弱势道路使用者（VRU）的检测率，将「骑行者和行人」的误判率降低44.9%，而这也是困扰上一个版本的问题。

以下是具体更新内容：

将车道几何形状的建模从密集的光栅（点袋）升级到自回归解码器，该解码器使用变压器神经网络直接预测并逐点连接「矢量空间」车道。这使车辆能够预测交叉车道，即允许计算成本更低和更少错误的后处理，并为预测其他信号及其联合和端到端关系铺平了道路。使用更准确的预测车辆转弯或并线算法，以减少不必要的减速。

如果地图不准确或汽车无法跟随导航，FSD算法可以进一步提高对道路通行权的理解。特别是，交叉区段的建模现在完全基于网络预测，不再使用基于地图的启发式模型。

VRU检测精度提高了44.9%，显著减少了对假性行人和自行车的错误判断(特别是在沥青缝、刹车痕和雨点附近)。这是通过增加下一代自动标注工具的数据大小、训练之前冻结的网络参数和修改网络丢失函数来实现的。整体来说，降低了与VRU相关的假减速的发生率。

将靠近的摩托车、滑板车、轮椅和行人的预测速度误差降低了63.6%。为此，FSD引入了一个新的模拟对抗高速VRU交互数据集。

改善了怠速模式（Creeping Mode），现在在怠速开始和结束时具有更高的变加速度。

通过预测连续距离的静态几何与一般的静态障碍网络对附近障碍物的控制得到了增强。

通过增加14%的数据集大小，减少了17%的车辆停放错误率，也提高了刹车灯的准确性。

通过调整损失函数，提高了很多困难场景下的性能，并将清晰场景的速度误差提高了5%，公路场景的速度误差提高了10%。

改进了车门打开状态下的检测和控制。

通过基于优化的方法来确定，在给定横向和纵向加速度和加速度限制以及车辆运动学的情况下，哪些路线不需要控制，从而提高了转弯的平滑度。

通过优化15%的以太网数据传输管道，提高了FSD Ul可视化的稳定性。

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