特斯拉智駕FSD的軟件算法是怎樣不斷優化的？

特斯拉智駕FSD的軟件算法從算法、算力、芯片、數據四個層面實現高度集成，并通過技術的快速進化不斷優化。算法端全棧自研感知規劃算法，讓其能精準識別物體狀態并規劃行駛軌跡；算力端構建超級計算機系統；芯片端從合作走向自研；數據端通過自動標注和仿真場景實現數據驅動訓練。此外，FSD技術不斷進化，版本持續更新，推動著軟件算法持續升級。

在算法端，特斯拉的感知規劃算法全棧自研優勢顯著。在感知方面，從最初采用BEV+Transformer架構轉化為3D感知，到升級為Occupancy Network，能更為精準地識別物體運動狀態差異，不放過任何細微的變化。規劃上，交互搜索框架的運用，深入研究行駛軌跡并實時評估，為車輛在復雜路況下的行駛提供科學的路線指導。

算力端，特斯拉構建超級計算機系統堪稱重大突破。這一系統的建立，使其擺脫了對英偉達GPU的依賴，擁有了自主且高效的算力保障。憑借此，車輛在處理大量復雜數據時更加流暢，為算法的運行提供堅實的“動力”支持。

芯片端的發展，特斯拉也走出了獨特路徑。從與其他品牌合作逐漸邁向自研，成功實現高性能算力集成，讓芯片能更好地與算法適配，提升整體運行效率。

數據端的舉措同樣關鍵。通過高效自動標注，為算法訓練提供大量準確數據；構建仿真場景，模擬各種現實情況，讓算法在多樣環境中不斷學習和優化。

FSD技術更是快速進化，V12實現感知決策一體化，V13即將推出并跨越到生成式智駕大模型階段。從V13版本起，基于VLA或世界模型的生成式端到端算法讓其在數據和算力優勢下，實現質的飛躍。

總之，特斯拉智駕FSD軟件算法憑借多層面的協同優化以及技術的不斷革新，在自動駕駛領域持續進步，為未來出行帶來更多可能。