马斯克直播自动驾驶「去小扎家」，45 分钟仅一次人工干预：FSD V12 不再会是 “测试版”

马斯克还真开着特斯拉 “去小扎家” 了，全程直播无剪辑！

不过说 “开车” 已经不准确，因为这回是新版 FSD 全程给马斯克 “代驾”，45 分钟里他本人只上手干预了一次。

也就是钢铁侠亲自上阵，搞了一场自动驾驶路测。

坐标加州 Palo Alto，从特斯拉新工程总部出发，中途曾用谷歌地图搜索扎克伯格家地址并导航。

马斯克搭乘一辆老款 Model S，硬件还是基于 HW3 的版本，但软件已经是未正式发布的新版 FSD V12。

尽管画质不到 480p，但这场𝕏平台上的直播，已吸引超 1000 万人在线围观。

之所以备受瞩目，倒不全是大家伙吃瓜 “马扎笼斗” 的热情太高，主要在于 FSD V12 被称为特斯拉自动驾驶最重要的一次升级：

实现了完全端到端（End-to-end）方案，输入一端是图像，输出一端是对汽车的控制指令，中间完全由神经网络处理。

马斯克自己的说法要更咋呼一点：

光子进，行为出，和人类一样。

试驾过程中，马斯克多次表示现在的系统没有一行规则和条件判断代码，不需要高清互联网地图。

比如，在经过路边一位骑行者时，马斯克就强调 “没有任何代码声明要给骑自行车的人让行，没有等待 x 秒之类的东西，只有 (神经) 网络。”

This is all net, baby, nothing but net.

知名科技博主 Robert Scoble 表示：世界从今晚开始改变。

十年后，人们将把这一时刻定义为机器人的首次公开演示，机器人仅通过看视频就学会在现实世界中移动。

这是软件构建方式的范式转换。

马斯克也回复他：准确的。

同样令人惊讶的是，所需的推理计算功率只需要 100W。

45 分钟路程仅一次干预

为了凸显真实性，马斯克从地图上随机选择了目的地。

行驶没一会儿，汽车来到了一条两边全部立满红色柱子的施工区域，对于这一 “反常” 路况，车辆顺畅通过：

在本次路程的第一个红灯之处，Model S 完美停住。

等待左转灯绿起之后，它便通过无保护左转（UPL）非常流畅地驶入左边的另一条马路。

这是自动驾驶领域中一个比较难的场景，要考虑到地面引导标、左侧行人、前方车辆等情况，马斯克表示：

看直播可能看不太清楚，但车辆行驶得很平稳。

大约 5 分钟时，车辆又碰上一片减速带，Model S 顺利完成自动减速。与此同时，一辆自行车在右侧飞速前进，但丝毫不会对它造成影响。

也禁住了环岛的考验。只见在这样的环形交叉路口，Model S 先等前方的两辆白色汽车通过之后，便立刻转弯进入：

大约 10 分钟之后，车辆载着马斯克到达了今天的第一个目的地，接着再前往下一个随机地点。

期间汽车路过斯坦福大学，人群变得多起来，Model S 毫无压力，并礼让了行人：

由于直播逐渐进入晚高峰时段，马斯克也吐槽车开的有一点慢。

但一切都按照预期发生，直到 19 分左右，马斯克进行了第一次干预，也是全程的唯一一次。

当时，想要直行的车辆在路口已经等了很久红灯，而在对面信号灯刚刚转为左转状态时，Model S 竟突然跟着启动。

不过马斯克和旁坐的工程师反应迅速，连忙干预制止。

险情结束，老马也直言：

这就是 FSD v12 还未真正公开发布的原因。

后面剩余的 25 分钟路程都顺利结束，直播还展示了 FSD 的靠边停车功能等等。

而在整个直播过程中，马斯克反复强调得最多的一点就是：

无论是最开始遇到的红色立柱、减速带，还是后面遇到的骑行路人、环岛路口，FSD 系统都不是靠任何一行控制代码来完成决策的。

相反，FSD 只是看了非常多的视频，然后完成了训练，得到了一个神经网络。

（特斯拉 Autopilot 的决策从 2020 年开始由编程逻辑转为视频训练的神经网络，在 FSD v12 之前，v11 版本控制堆栈中有超过 30 万行 C++ 代码。）

像 19 分钟的那次闯红灯行为，马斯克就告诉观众，解决方案本质就是再多喂更多交通信号灯的视频，尤其是左转灯的，然后就会起作用。

当然，胡乱投入大量视频是不够的，来自优秀人类驾驶员的高质量数据才是训练特斯拉 Autopilot 实现 FSD 的关键。

大量平庸的数据并不能改善驾驶，数据管理实际上相当困难。我们有相当多的软件去控制系统究竟选择什么数据、训练什么数据。

除了不靠任何代码完成决策，马斯克还强调：

FSD V12 不用时刻联网就能完成一切。

当然，如果有干预行为发生，系统会将它记录下来并发回特斯拉进行分析。

由于决策全部在本地进行，特斯拉 FSD 用 8 个摄像头以每秒 36 帧的速度进行拍摄，但系统的计算速度其实可以更快，达到每秒 50 帧，只可惜相机的速度已经到头了。

不联网进行决策也意味着地图也不用随时更新，用马斯克的话来说：

系统只需要坐标，就会自行找到位置。

另外值得注意的是，本次测试 FSD V12 的 Model S 安装的还是 HW3。

在 HW3 上解决 L5 级自动驾驶之前，特斯拉可能不会在 HW4 车辆之上启用 FSD。这意味着 HW4 的 FSD 访问权限可能推迟到 2025 年。

一万张英伟达 H100 周一上线

作为知名的时间管理大师，马斯克试驾途中还抽空语音连线了一个网络讨论会。

在这里他回答的问题和透露的重点内容有：

为什么改用端到端方案，优势在哪？

马斯克认为 “人类就是这样运作的”，人类用眼睛和生物神经网络开车，自动驾驶用摄像机和数字神经网络开车是正确的通用解决方案。

虽然神经网络缺乏可解释性，相应的司机也经常说不清楚如何做的决策，只是凭经验。

乘客在做人类司机的出租车时，也无法准确知道司机在想什么。而特斯拉屏幕上显示的画面，就是自动驾驶系统在 “想什么” 的一个近似。

高端 GPU 将继续短缺，世界进入强算力依赖阶段。

马斯克透露 AI 训练主要还是用的英伟达硬件，特斯拉 Dojo 超算作为辅助，今年花了约 20 亿美元在训练上面（大部分是硬件资产）。

我认为未来全人类 80%-90% 的算力都会用在神经网络上。

AI 训练需要把算力集中在一个地方，避免数据传输带宽的瓶颈，也会带来很大的电力负担。

马斯克在这里还开了一个玩笑：Transformer 架构的神经网络需要越来越多的硬件 Transformer。

比 GPU 更缺的是高速连接设备。

面对 “拥有 5000 张 H100 是什么感觉？” 的提问，马斯克表示：说少了。

包含 1 万张英伟达 H100 的新算力集群，正在 24/7 加急准备中，周一（也就是今天）上线。

而且不像很多公司声称 “拥有” 算力其实是租的云计算服务，特斯拉就是真的买了 1 万张 GPU 自己搭系统。

在这样的大规模集群中，设备之间的网络连接非常关键，英伟达 InfiniBand 交换机可能会比 GPU 本身更缺。

……

直播结束后，特斯拉 AI 基础设施主管 Tim Zaman 进一步透露，即将上线的算力集群拥有 200PB 的热缓存，比训练大模型的系统多几个数量级。

也是一个让很多从业者觉得不可思议的地方，比如 GitHub 前 CEO。

Tim Zaman 表示尝试了很多云计算供应商，但没有一个足够好，聘请了存储系统架构师来开发 AI 专用的分布式文件系统。

最后，回到此次直播测试。

不少网友不吝惜自己的赞美之词，并希望能够早日试驾一把。

还有网友调侃：

看起来 FSD 已经准备好迎接挑战了，那么，不来试一把亚洲的终极 boss 之战吗？

be like this （手动狗头）：

值得一提的是，这把直播除了秀特斯拉新版 FSD，也是𝕏直播功能的一场压力测试。

至于最终也没打上的 “马扎大战”，似乎已经不那么重要了。

马斯克给自己打的圆场是 “小扎在这片地区有 8000 多房产，要是真找到他了我就去挑战”。

来源：量子位