特斯拉FSD个性化转型
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网通社快报 近日，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克于确认，FSD软件正从通用型驾驶系统向个性化驾驶系统转型。该系统背后的神经网络将记录并学习每位车主的人工干预行为与个人偏好，针对同一场景生成多种处理策略以适应不同驾驶风格。下一代消费者版FSD v15预计于今年晚些时候或2027年初推出，模型参数规模将提升约10倍。
此次技术路线调整旨在解决通用逻辑与个体需求不匹配的问题，针对用户反馈车辆在不恰当位置驶出HOV车道或快速车道的情况，系统将通过记忆驾驶员接管操作进行自适应调整。
目前车辆已提供HOV车道自动、强制使用及禁止进入三档设置，未来系统将基于用户历史行为自动优化决策。停车场景作为当前FSD被接管的最常见原因之一，将成为个性化学习功能的首个重点应用领域，系统将根据用户习惯匹配倒车入库或车头朝前等不同泊车模型。
在个性化功能落地前，现行FSD v14版本的速度控制策略已在实际使用中暴露出问题。有用户在限速50公里/小时路段开启标准模式时，车辆自动加速至78公里/小时，导致驾驶员收到超速罚单。
该版本移除了此前允许用户自定义限速偏移量的功能，转而提供蜗牛、悠闲、标准、赶时间及疯狂麦克斯五种固定预设模式。在标准模式下，系统对低速路段的限速判断存在较大浮动区间，且驾驶员无法通过方向盘滚轮实时设定速度上限。
FSD v14版本取消自定义速度偏移功能的做法，反映出自动驾驶系统在权责分配上的现实矛盾。当系统剥夺了驾驶员对车速的精确控制权，却又要求驾驶员承担全部法律责任时，人机共驾阶段的信任基础便面临考验。
个性化学习机制若能覆盖速度偏好等核心控制维度，或可缓解此类冲突，但在v15版本正式发布前，现有预设模式在复杂城市路况中的适应性仍需验证。
（图/文 网通社 奇莉）
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