千呼萬喚始出來，特斯拉FSD v12（FSD v12.1.2）已開始正式向用戶推播。「FSD Beta v12將城市街道駕駛堆疊升級為端到端神經網絡，經過數百萬個視訊訓練，取代了30多萬行C++程式碼。」在更新說明中，特斯拉如此說道。

換言之，升級到FSD v12後，人工智慧將取代工程師編碼，在自動駕駛模式中掌管車輛行為。

特斯拉測評部落客Whole Mars的評測影片顯示，在FSD v12接手車輛的過程中，會在斑馬線前等待行人過完馬路，會順滑地避開車道中停止的車輛，會在左/右轉後快速變換車道；若車主的目的地在一條單行道的左側，車輛也會直接靠左停車；在路邊停著的其他車輛突然開出或在行駛途中突然停下時，FSD v12也會非常自然地及時避開…

該測評帳號稱，自己從2020年起便開始測試特斯拉FSD測試版，從FSD v11.4.9到如今的FSD v12.1.2，“這是我見過FSD Beta最大的一次進步”，FSD v12. 1.2已在「所有關鍵方面實現重大改進」。

但同時他也承認，相較於FSD v11.4.9，FSD v12.1.2有更多需要接管的時候——“FSD v12.1.2還沒有為全無人駕駛做好準備”。

馬斯克曾表示，特斯拉將提供用戶非測試版的FSD v12，不過這次在更新說明中，FSD v12仍未擺脫「Beta」字樣。

在一個月前，馬斯克透露，由於FSD v12是一個全新架構，特斯拉正在進行額外的測試。它在加州的表現很好，但還需要針對多降雨地區多加訓練。

端到端是最大亮點

特斯拉FSD v12是其最重要的升級，端對端方案是它最大的一個賣點。

至於為何選擇端對端方案？馬斯克先前與上文提到的評測部落客Whole Mars連線時，給了更多細節：

「人類就是這麼做的，」他表示，「光子輸入，手腳動作（控制）輸出。」——人類依靠眼睛和生物神經網路開車，對於自動駕駛而言，攝影機與神經網路AI便是正確的通用決策方案。雖說AI神經網路難以解釋具體細節，但相應地，人類乘客在搭計程車時，也無法準確知道司機在想什麼，只能看到司機的評價。

端到端的整個演算法幾乎全部採用神經網路構建，開源證券指出，優勢在於其靈活度非常高，應變能力好，上限高，並且可以以高度擬人化的狀態駕駛，大幅提升駕乘體驗。馬斯克2023年8月的FSD v12試駕直播中，整體流程便非常絲滑，FSD v12與人類駕駛者駕駛習慣接近，展現良好駕駛體驗與效果。

分析師進一步飆升，精巧演算法、大量資料、大規模算力是FSDV12的必要條件。其中，數據是訓練好演算法的重中之重，如何收集大量的有效數據，並且透過訓練讓模型在相應的場景表現出對應的駕駛行為考驗著開發者的技術能力。算力是訓練自動駕駛模型的基礎，特斯拉的算力要在2024年底達到100EFlops。精巧設計的演算法也是建構端對端演算法的核心環節。