This is all nets baby. Nothing but nets.（這全都是神經網絡，除了神經網絡再無其他。）
在開播不久之後，頂流主播馬斯克，在直播中對 FSD Beta V12 做出了這一句概括。
是的，馬斯克最近開了一場直播，向大家演示尚未正式發布的 FSD Beta V12 在路上的實際表現。
與之前的 FSD Beta 不同的是，FSD Beta V12 是首個完全基於神經網絡的端到端自動駕駛，換句話說，這是真正意義上的「由 AI 來開車」。
盡管出鏡發言早就駕輕就熟，但馬主播顯然對開視頻直播這件事有點生澀。
在出發之前，他還在思考應該選擇橫屏還是豎屏這樣的入門級問題。在直播過程中，橫屏與豎屏不斷切換，沒有固定支架支撐的畫面頻繁抖動，手指甚至一度擋到了鏡頭。
單從直播觀感來說，這確實屬於門檻都沒摸到。
就是這樣一場畫質堪比十年前，畫面頻繁抖動旋轉，主播有一搭沒一搭的聊著天，甚至開播時還有些靦腆的直播，當下已經有了高達 1100 多萬的播放量。
伴隨著直播的進行，馬斯克一邊讓 FSD Beta V12 操控車輛，一邊進行旁白介紹，不斷夸贊 FSD Beta V12 駕駛的平穩與 Model S 的舒適。
而最為重要的是，在長達 45 分鍾的直播中，FSD Beta V12 僅有唯一一次的人為接管，在其餘的時間內，它的駕駛風格，與常人無異。
馬斯克曾經表示，FSD V12 將會摘掉 Beta 也就是測試版的頭銜，那麼 FSD，准備好了嗎？
滿級 FSD，遇上新手關卡
在直播的一開始，馬斯克的這台 Model S 就遇見了一個非常規的路面狀況——路面因為施工而臨時改道，工人用立柱在原道路上規出了一個新路線。
但 FSD V12 沒有絲毫猶豫，以並不算低的速度輕松沿著新線路穿越，馬斯克一邊介紹：「它（這台 Model S）從未見過這種路面結構」。
在 45 分鍾的直播里，馬斯克不斷強調，FSD V12 沒有用任何一行代碼告訴機器：你需要沿著新的臨時道路行駛，需要在減速帶前減速，遇到騎車的人要避讓，需要先來後到，紅燈停綠燈行……
唯一要做的，就是通過大量的行駛視頻，讓 FSD「悟」到規則。
而在 FSD Beta 11 中，有超過 30 萬行的代碼，從而實現對 FSD 的行為控制。
在直播的中段，FSD V12 在一處紅綠燈路口識別錯了燈號，錯將左轉綠燈看成了直行綠燈，起步行駛，被馬斯克一腳攔下。
馬斯克尷尬笑笑，表示我們會用更多的紅綠燈視頻交給 FSD 查看，來解決這個問題。
看錯燈號，錯得倒是很「人類」。
▲ 認錯的紅綠燈
除了這一次的人為干預之外，FSD V12 在直播中再無明顯失誤，變道、跟車、甚至是在紅燈排隊時，都會選擇兩條車道中隊列較短的那一條，簡而言之，一切都很「人類」。
這期間，馬斯克甚至不忘與扎克伯格的拳擊賭約，直接搜索了疑似扎克伯格的住址（最終被證明地址並不對），讓 FSD V12 操控車輛前往。
▲FSD：這條道快啊！
而這一操作也從側面證明了，這一次 FSD V12 走的並不是直播前就規劃好的既定路線，而是實打實的「指哪打哪」。FSD V12 帶著馬斯克和螢幕前的千萬觀眾們，一起在加州矽谷的帕洛阿爾托愜意的兜了 45 分鍾。
該給 FSD 上上強度了
但，盡管從直播來看，FSD V12 幾乎盡善盡美，不少人還是發現了問題——這個路況真是對 FSD 太友好了。
首先，即便是在馬斯克口中的周五下班晚尖峰時段，帕洛阿爾托的車流也真算不上多，至少肯定沒到咱們這能稱為「擁堵」的級別，更不存在需要頻繁變線，見縫插針，不然就會錯過下一個路口的擁擠路況。
即便如此，FSD V12 在面對斑馬線上的行人時還是極其謹慎，以至於「不太敢動」，聽得出來，馬斯克也覺得 FSD V12 有那麼點磨唧了。
在帕洛阿爾托，沒有隨處橫穿馬路的行人，也沒有突然從盲區竄出的摩托車/自行車。就連見慣了寬闊少車路面的美國網友也表示，該給 FSD V12 上上強度了，這種路況，根本不夠看。
此前，已經有不少車主將 FSD Beta V11 帶到了紐約曼哈頓這一同樣以擁堵和難開聞名的地方，FSD Beta V11 雖然也能通過，但在流暢性上相比人類駕駛員還是有些差距。
馬斯克也表示，正因為各地路況不同，所以特斯拉也需要在世界各地的數據來訓練 FSD，從而應對不同的天氣條件和擁擠程度。
當然了，盯著馬斯克這輪直播的，肯定不只有吃瓜群眾，還有各大車企的智駕團隊。
在評論區就有人指出，諸如小鵬、蔚來、華為等等在智駕領域有所建樹的人肯定會關注這場直播，而這些品牌也將會成為特斯拉的對手。
對於這一點，馬斯克的觀點是特斯拉有自己的硬體基礎，再有與之相容的軟體，如果只有算法，缺少硬體匹配，依然難以成功復制。
強大的硬體和全球各地龐大的車隊，才是 FSD 真正的底氣來源。
另外，也有不少人並不看好 FSD V12 的真正表現，畢竟在 FSD V11.4.x 這一系列的版本中，特斯拉都沒能完全解決諸如車道偏離的問題。先前的坑尚未完全填補，新的大餅又撲面而來，FSD V12 的表現究竟如何，光靠馬斯克一個直播，還很難蓋棺定論。
像人類一樣思考，是 FSD 的目標
FSD V12 之所以引人關注，馬斯克之所以開直播宣傳，歸根到底，是因為改變了實現智駕的手段。
簡單來說，就是將大量的駕駛實例視頻交給 FSD 學習，而 FSD 在閱讀了龐大的視頻數據後，會發現一個共性：
「只要前面有紅燈亮起，大家就都會在白線後停車。」
於是 FSD 由此學習了「紅燈停綠燈行」這一法則，這是 FSD 自我學習的成果，而非人類告訴它的標准答案。這便是神經網絡，或者用一個更為通俗的詞——AI。
通過學習大量真實駕駛員的駕駛行為，來習得自動駕駛，這是一個由新司機向老司機轉變的過程，開得越多，見的世面當然也就越多，積累經驗，成就大我。
與人類不同的是，FSD 可以吞噬海量內容，再從中學習，這個效率，相比大多數只在上下班通勤的打工人來說，可要高得多了。也就是說，FSD 見得多了，完全有可能比人類駕駛員開得更好，做出更好的決策。
與之不同的是，目前的主流輔助駕駛（包括 FSD Beta V11 版本），更多依靠的是基於規則的代碼，約等於直接告訴系統：你應該在兩條白線之間行駛，遇到紅燈要停車。
這就像是一個認真聽講，但不太有發散思維的學生，老師教的全都會，一旦遇到老師沒教過的，可就不好說了。
可以說，這是兩種不同的方法，一種是給到正確答案，照做就行，另一種則是給到解題思路，再舉一反三。
但神經網絡也非十全十美。
神經網絡通過學習人類司機開車的畫面來學習，問題在於，在你的成長過程中，總不免會碰到一些可能會將你「帶偏了」的壞人，而 FSD 面對的，則是一些不守規矩的人類司機，演示的駕駛陋習。
在直播過程中，坐在副駕的工程師就提到，在美國，只有 0.5% 的駕駛員會在停止標志前完全停下車，而絕大多數人會選擇慢速通過。
然而監管部門會要求智駕系統必須在標志前完全停住，為此，特斯拉需要專門「教導」FSD，提高正確操作畫面的權重，讓它「學點好的」。
馬斯克提到，在這樣的模式下，數據質量很重要，品牌需要確保輸入的數據都是良好的駕駛數據，而管理數據也會帶來不小的成本。
而依靠代碼限制的智駕系統，盡管在面對未知情況時容易「手足無措」，但只要在能力范圍之內，按部就班的能力則更為靠譜且可控。只要給到足夠多的規則，智駕「乖乖聽話」執行便是。對於車企而言，這樣的做法在風險上更為可控。
另一個值得考量的問題是成本。
馬斯克提到，特斯拉每年在 FSD 上的投入高達 20 億美元，這無疑是一個燒錢生意，也是採用神經網絡所需要的成本。而對於其他仍掙扎於利潤的車企來說，掏不掏得起這個錢，是擺在面前躲不掉的話題。
當然，終局未到，智駕的正確答案，或許不止一個。但可以確定的是，馬斯克治下的特斯拉，一直都是那個更為激進，也更有能力激進的品牌。
實際上，就連馬斯克本人，也無法確定，FSD V12 是否擁有足夠驚艷的表現，在開場的第一個左轉紅綠燈等待時，馬斯克就笑說：希望它別卡在這。
但 FSD 是否在路上卡住，並不是太重要，至少尷尬程度比在發布會上演示 Cybertruck 玻璃硬度，卻親手將車窗砸碎要輕得多。
更重要的是，FSD V12 為我們描繪了一個全新的智駕研發路線，更為我們演示了 AI 的思考邏輯。「像人類一樣思考」，它的潛力，有無限可能。
回到眼前，據傳將在明天也就是 9 月 1 日正式亮相的新款 Model 3，究竟會帶來多少創新，更是讓人興奮。
來源：愛范兒
