作者|小崔
编辑| 果汁
据路透社 Teslarati 报道，特斯拉将发布 FSDBeta V11.4 版本，该版本将使用端到端的人工智能技术，而马斯克表示 V11.4 版本实际上是 V12 版本。
此外，马斯克还计划在北美地区让车主免费使用 FSD 一个月。 在全球其他地区FSD功能正常且法规允许后，特斯拉也将在全球范围内免费开放FSD。
如果马斯克的话能够完全落实，意味着特斯拉FSD将进化到一个完整的本体，特斯拉将继续在手动驾驶领域领跑其他玩家。
1、使用端到端人工智能特斯拉推出FSDBetaV12
据了解，本周特斯拉正式向员工发布了V11.4版本，而马斯克表示这个所谓的V11.4其实就是V12版本，只是特斯拉还没有公开发布。 马斯克还表示，新版本将采用全新的端到端人工智能解决方案。
▲马斯克脸书截图
据了解，端到端人工驾驶本质上摒弃了传统的多模块合成人工驾驶技术，取而代之的是采集人驾驶汽车的控制参数数据和行车过程中摄像头采集的道路场景图像。 控制参数包括方向盘转角、油门、刹车、速度等数据，然后将图像数据作为神经网络中的输入，控制参数作为端到端模型的标签神经网络模型的学习和训练，最终得到深度学习模型。
End-to-end以道路场景图像为输入，控制参数为输出。 在这些方案中，Tesla FSD 将学习从初始输入阶段到输出结果之间的所有步骤。 也就是说，特斯拉在其 FSD 套件中使用了神经网络来帮助学习。 车主每使用 FSD 行驶一英里（约 1.6 公里），系统就可以收集更多的数据，随着时间的推移，手动驾驶行为有了改善特斯拉人工智能，这是特斯拉做出的重大改变。
2.流程简化缺乏可预见性
总的来说，目前的人工驾驶技术可以分为两类，一类是间接感知法，即传统的主流驾驶方案，一类是行为反射法特斯拉人工智能，即端到端的方案被采用。
▲端到端的解决流程（来源：Vehicle Powertrain）
与传统的人工驾驶技术相比，特斯拉采用的端到端人工智能解决方案直接将单反采集的道路场景信息作为模型输入，通过学习得到智能汽车方向盘转角的预测，可有效防止传统智能驾驶。 该技术中的感知模块独立检查汽车、车道线、行人、植物和其他物体。 只需单反采集智能汽车的道路场景信息，即可模拟人类驾驶员做出合适的决策行为。
此外，端到端的人工智能解决方案还省去了大量复杂的中间步骤，简化了流程，对于基于组件的系统来说需要的工作更少。 从信息中有效提取影响驾驶决策的关键场景特征，因此对于每一帧场景图像，通过估计得到相应驾驶行为的决策值。
然而，端到端的人工智能解决方案也存在一些缺陷，例如缺乏可预测性，使得诊断问题越来越困难。 比如，在面临超车的情况下，汽车是选择让后车道的车先行，还是先行，司机自己也有两种选择。 但目前情况下概率分布的真值很难获得，这又依赖于大规模数据的积累和数据真值的清洗。
结语：理想变为现实，特斯拉可能率先实现端到端的手动驾驶解决方案。
由于人工驾驶的复杂性和对安全性的高要求，实现端到端的人工驾驶解决方案尤为困难。 大多数手动驾驶公司基本分为导航、定位、感知、预测、规划、控制等多个模块。 ，然后按照上下游的顺序进行处理。
不过，手动驾驶领域的研究人员仍在推动端到端的进展，而特斯拉此次宣布采用端到端的人工智能解决方案是否真的能够率先实现。