何小鵬幫馬斯克Debug：沒有導航，F(xiàn)SD自己亂開

一凡 發(fā)自 副駕寺

智能車參考 | 公眾號 AI4Auto

何小鵬赴美，給馬斯克Debug了。

最近，在美國出差的何小鵬親測了特斯拉FSD，他穿城區(qū)，上高速，一路上多次點贊FSD的表現(xiàn)。

當然在實測中，F(xiàn)SD也暴露了不足。

其中比較離譜的是，相比國內(nèi)友商“全國都能開”，“有導航就能開”的表述，F(xiàn)SD已經(jīng)實現(xiàn)了“沒有導航也能開”。

這是怎么回事兒，F(xiàn)SD成精了？？？

何小鵬親測FSD，點贊絲滑如老司機

何小鵬本次測評的是FSD V12.3.6版本，最新的V12.4.1尚還處于內(nèi)測階段，沒有借到已推送的車子。

測評公開的視頻時長超半個小時，包含了硅谷多種路況。

起步階段，何小鵬上來就一頓夸，點贊FSD“非常好”，“很低的速度就開啟了”。

在過路口起步時，何小鵬也覺得表現(xiàn)不錯，“提速很舒服，既不快也不慢?！?/p>

關(guān)于這一點，何小鵬還預告，自家的XNGP也正在朝加速剎車更順滑舒適的方向努力，預計7月會升級。

除了這些比較簡單的場景，F(xiàn)SD在轉(zhuǎn)大彎遇有盲區(qū)時，比人開車也要更果斷。

左轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)彎入道也很準。

最后，何小鵬總結(jié)了一下FSD的表現(xiàn)：

在加州比我開的好。

何小鵬評級FSD總體表現(xiàn)“如人類老司機”，但在測試中，也暴露了FSD的一些問題。

比較嚴重的有兩個：

• 無導航自己瞎開。
• 紅綠燈識別問題。

第一個問題，在一次何小鵬取消車機導航目的地后，此時車子還在漫無目的自己開。

甚至自己決定，在丁字路口轉(zhuǎn)了個彎。

然而實際上，此時何小鵬和車上乘客自己都沒決定好要去哪兒。

FSD就這樣帶著他們一路狂奔，轉(zhuǎn)向過彎，直到何小鵬再次設(shè)置好導航目的地，才駛?cè)胝墶?/p>

何小鵬對此開玩笑稱，可能是FSD有了智慧，要請他喝咖啡。

還有一個是紅綠燈路口的識別問題。

此時FSD處于激進模式，但不知為何，在該路口紅綠燈多輪變換后依然停步不前，最終何小鵬無奈接管。

值得一提的是，此前FSD剛剛升級至V12版本，馬斯克直播測試時，唯一一次接管，也是在紅綠燈路口。

當時馬斯克駕駛的車輛本想要直行，等了一會兒紅燈，而當左轉(zhuǎn)燈變綠時，車子竟然啟動了，馬斯克立即接管。

除了這兩大問題，F(xiàn)SD還有一些細節(jié)還有待提高。

比如，車機屏上SR的刻畫，像路障雪糕筒就沒有畫出來，也沒有標識出要轉(zhuǎn)彎的方向。

還有識別動物的問題，看到了鳥，沒有識別出來。

識別動物這個功能，其實還挺重要的，何小鵬表示XNGP后面就要做動物識別。

在國內(nèi)開車，也確實會遇到比較離譜的動物。

網(wǎng)傳視頻顯示，我們熟悉的“小藝”某天夜里就在路上遇到了…一頭大象。

當然大象這種體積大的動物，相比小貓小狗，用占用網(wǎng)絡的思想還是比較好判斷的，剎停就完事兒了。

除了上述問題，測評還展現(xiàn)出了FSD入華后的本土化隱憂。

可以分高速和城區(qū)兩個場景來看。

首先，高速道路，何小鵬對比表示，美國的高速公路要比國內(nèi)還復雜，因為高速車速更快。

所以FSD落地后，可能高速行駛表現(xiàn)會不錯。

但是中美兩地的高速略有不同，F(xiàn)SD在高速跑的很快，包括轉(zhuǎn)大彎道，到國內(nèi)可能就不能這么激進了。

而且美國的高速沒有ETC，這也給FSD入華后出了新的場景考驗。

至于城區(qū)，何小鵬認為，國內(nèi)城區(qū)道路要比美國復雜10倍。

有一些路段確實很空曠，像什么小電驢、老頭樂、路旁淀粉場攤，那更是不可能存在的。

所以有網(wǎng)友看了視頻也表示，這是何小鵬放了一“馬”，“沒把FSD逼到極限”。

因此，F(xiàn)SD入華后針對特色場景，如何處理優(yōu)化，現(xiàn)有水平，能不能打遍天下無敵手，還是未知數(shù)。

何小鵬美國之行十多天，除了測評FSD，他還體驗了全球自動駕駛?cè)龔?strong>Waymo的無人車。

新的體驗，也讓何小鵬更堅定了自己過去的判斷，透露了新的思考。

何小鵬：未來AI司機，應該是這樣

何小鵬打了臺Waymo無人車后，對比FSD，他認為Waymo無人車在舊金山城區(qū)表現(xiàn)更好。

不過考慮到Waymo無人車用了高精地圖，所以這不能直接證明Waymo的能力強于FSD。

除了對比FSD，何小鵬打Waymo無人車還有個目的：

對標。

何小鵬此前在2023年年度財報電話會議上表示，已經(jīng)給團隊定的目標，在北上廣深等重點區(qū)域，XNGP的出行體驗要對標Waymo無人車。

測評Waymo無人車和特斯拉FSD后，何小鵬發(fā)微博感慨，再次強調(diào)自己相信2025年會是全自動駕駛的ChatGPT時刻。

類似的判斷，何小鵬去年在一次財報電話會議上就說過，他當時考慮到大模型的發(fā)展，認為2025年更可能是“全自動駕駛的iPhone4時刻”。

這也與小馬智行聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO樓教主判斷的時間吻合。

那么智能駕駛在未來，到底該是什么樣的？

從技術(shù)范式上，何小鵬認為，智駕要做到“全球都能開”，而且絲滑，必須基于“AI Model”，也就是端到端。

從體驗上來說，智能駕駛要從兩個方向提高。

既要學習駕駛者“歷史的習慣”，即AI應該去模仿司機的駕駛風格，AI司機要千人千面。

還要能和人類司機“實時交互”，比如可能某段路AI司機開的太快太激進，人坐在車里吐槽一下，智能駕駛就會開慢點。

One More Thing

就在何小鵬強調(diào)端到端是未來，把人們的目光吸引到FSD上時，一則爆料再次引發(fā)熱議。

長期追蹤挖掘特斯拉軟件更新，人稱“綠神”的黑客green稱，特斯拉又把刪掉的三十萬行規(guī)則代碼加回去了。

所以，F(xiàn)SD現(xiàn)在是不是端到端？

從各種測評來看，F(xiàn)SD V12確實相比V11提高了很多，何小鵬自己也感慨，沒想到FSD幾個月就有大進步。

對該問題，此前有智駕供應商創(chuàng)始人猜測，特斯拉確實有可能還存在規(guī)則代碼，沒有完全剔除。

但這部分代碼，可能是用來跑高速NOA的，畢竟高速上Corner Case少，過去基于規(guī)則開發(fā)，處理的也不錯。

而端到端架構(gòu)，則用來處理更復雜的城區(qū)道路。

也有自動駕駛從業(yè)者對此表示贊同，其剛剛在端到端國際賽事上拿下了不錯的名次。

該從業(yè)者認為，多一套代碼，也是多了一層系統(tǒng)冗余。

所以，按照從業(yè)者的猜測，加回規(guī)則代碼可能是真，轉(zhuǎn)向端到端也是真，兩者并不沖突。

如果不是技術(shù)范式的改變，那FSD能力的提高會是因為什么呢？

你怎么看？