马斯克也开始L4降维L2了!FSD正式进入反转时刻
TL;DR · AI 摘要
特斯拉FSD路线发生根本转变,L4能力通过模型蒸馏下放至L2车型,Cybercab成为技术源头。
核心要点
- FSD v14.3.5版本实现智能召唤、FSD与Robotaxi模型统一
- Cybercab大模型经蒸馏后性能提升20%,适配HW4车型
- 特斯拉自动驾驶路线从L2升维L4转为L4降维L2
结构提纲
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思维导图
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- 特斯拉FSD路线反转
- 技术路线转变
- L4降维L2替代L2升维L4
- 模型蒸馏体系
- Cybercab大模型训练
- HW4轻量化部署
- 行业影响
- L2玩家技术代差
- Robotaxi优先级提升
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
统一智能召唤、FSD和Robotaxi使用的模型,建立能力传递通道
模型蒸馏使压缩后模型继承大部分能力,满足车端算力限制
HW4车型使用Cybercab版FSD蒸馏后的轻量化模型
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马斯克也开始L4降维L2了!FSD正式进入反转时刻
杰西卡
2026-07-15
15:22:26
来源:
量子位
摘要样式
FSD、Robotaxi共用一套模型
杰西卡 发自 副驾寺 智能车参考 | 公众号 AI4Auto
马斯克自我否定,开始 L4降维L2 了?!
特斯拉最新推送的 FSD v14.3.5 ,在更新说明中写入了一项更关键的变化:智能召唤、FSD和Robotaxi,开始共用一套模型。
且外媒获悉,特斯拉目前会先为L4级专用的 Cybercab 及其下一代硬件开发更大、更复杂的自动驾驶模型,再将模型蒸馏、压缩,下放给搭载 HW4 的Model 3、Model Y等 量产车 使用。
也就是说,特斯拉自动驾驶的研发主线发生了逆转,过去L2升维L4为主的研发路径出现反向——
马斯克开始把Robotaxi上的L4能力,降维给有人监督的L2使用了。
过去争路不休的升维路线和降维路线,现在正在合流,而且呼之欲出——
L2决定下限,L4带来上限。
没有L4技术能力的L2玩家,生而“低人一等”了?
特斯拉推送FSD更新,L4降维L2了
特斯拉近日开始推送软件版本2026.20.6.6,其中搭载FSD v14.3.5版本。
和上个月推出的v14.3.4相比,这次更新主要任务是继续完善FSD v14的驾驶表现,包括停车表现更加果断,车辆对紧急车辆、违规抢行车辆、小动物等都获得了针对性训练等等。
软件底层重写了AI编译器与运行时系统,并采用MLIR架构,使FSD的反应速度提高20%,同时加快后续模型的迭代效率。
不过,这次更新最关键的信息,并不在这些体验升级上。
在版本更新说明中,特斯拉明确表示,已经 统一智能召唤、FSD和Robotaxi使用的模型 ,以提高系统的能力和可靠性。
这并不是说Cybercab和量产车运行着完全相同的软件。由于车辆硬件、计算资源和安全边界各自不同,最终部署的模型规模仍然会有明显区别。
但统一模型,释放出的信号已经足够明确: Robotaxi与量产车FSD之间,正在建立一条直接的能力传递通道。
据特斯拉内幕常客 Not a Tesla App 补充,HW4量产车使用的FSD v14,其实是 Cybercab版FSD 经过压缩后的 轻量化模型 。
特斯拉目前会先针对Cybercab及其下一代自动驾驶硬件,开发规模更大、结构更复杂的FSD模型。
模型完成训练后,特斯拉会通过蒸馏,将其压缩成规模更小、计算需求更低的版本,再下放给HW4车型。
所谓 模型蒸馏 ,可以理解为让一个小模型学习大模型的判断方式。压缩后的模型无法完整保留全部参数,却可以继承大部分能力,同时满足量产车车端算力和内存限制。
为什么要在Cybercab上先训练大模型,而不是直接在HW4上优化?关键在于训练和推理的 硬件差距 。
训练一个超大FSD模型,需要数据中心级别的算力集群,HW4的车端芯片根本跑不动训练过程。
但训练完成后,可以通过蒸馏把大模型压缩到车端能跑的大小。所以先Cybercab再蒸馏给量产车,本质上是把训练平台和部署平台彻底解耦了。
这样一来,特斯拉可以先在Cybercab这样更强的计算平台上,探索模型能力上限,再把训练成果压缩到量产车能够承受的范围内。
类似的分层,此前已在 HW3车型 上出现。搭载HW3的老款特斯拉,受限于计算能力和内存,实际运行的就是轻量化设计后的FSD v14 Lite。
按照这一报道,特斯拉的FSD,由此形成了一条更加清楚的模型链路:
Cybercab承载原生大模型,HW4运行蒸馏版本,HW3再进一步轻量化。
这一模型分层尚未得到特斯拉官方完整确认,但与版本说明中“统一模型”的表述可以相互印证。
同时这也意味着,特斯拉自动驾驶的循环逻辑也出现了逆转——
过去,特斯拉坚守L2升维L4路线,由量产车替Robotaxi探路;而现在,更成熟的L4级模型能力开始降维,下放回L2级量产车了。
特斯拉自动驾驶路线之变
把量产车当作自动驾驶研发的起点,从L2升维到L4,原本一直是特斯拉坚守的 “渐进式”技术路线 。
本质是先把辅助驾驶装进量产车中,再通过 OTA 不断扩大功能范围,也是数据不断scaling的过程。
从高速公路自动辅助导航,到城市道路转向、变道和红绿灯处理,再到从停车位出发、完成道路驾驶并在目的地泊车……在OTA的过程中,特斯拉FSD覆盖的驾驶链路越来越完整。
随着 端到端神经网络 逐渐取代人工规则,特斯拉量产车上的L2辅助驾驶正在不断接近L4。
车辆既是商品,也是数据采集设备和自动驾驶测试平台。这背后的基础,是庞大的特斯拉消费者车队。
车队规模越大,特斯拉能够获得的真实道路数据就越丰富;模型训练完成后,又可以通过OTA同时下发给大量车辆。
而 Waymo、萝卜快跑 等L4玩家,走的是与之相反的 “跨越式”路线 。车辆一开始就围绕L4建立专用传感器、车载计算平台、高精地图和运营体系。
这种运营模式,是先在限定区域内实现无人驾驶,再逐步扩大服务范围和车队规模。
在很长一段时间内,两大技术路线一直争议不断,马斯克和Waymo的公开“互嘲”也是屡见不鲜。
但现在,随着特斯拉Robotaxi推进,务实老马,在线调头了。
FSD落地从Cybercab上的版本降维给量产车用,不就是L4到L2的叙事吗?
而且要注意,面向的硬件是特斯拉目前最主流的 HW4 。
HW4虽然比HW3强很多,但模型开发仍然受到车端算力和内存限制。与其从一开始就围绕HW4的资源上限设计模型,不如选择先在更强平台上拉高能力,再向下压缩和适配。
不过,说马斯克完全否定了过去的自己,其实也不准确。
特斯拉的纯视觉路线、端到端模型、量产车车队的数据价值,其实没有改变。
只不过,充当最先进模型的 第一载体 ,已经转移给Cybercab。
同时,这也意味着 Robotaxi的优先级 彻底超越量产车。Cybercab从FSD的“应用场景”之一,转变为FSD开发的“第一性原理”平台,量产车FSD反而成了Cybercab技术的“继承者”。
Cybercab更强的计算平台,可以让特斯拉在开发模型时摆脱HW4的部分约束。
模型能力被拉高后,再通过蒸馏覆盖现有车队,普通车辆依然可以持续获得来自Robotaxi的技术红利。
所以可以理解为,特斯拉利用L2量产车实现了数据规模上的scaling,完成了L4级模型训练,然后现在把这个L4模型蒸馏、裁剪、下放给L2的量产车用。
这实际上也非常马斯克。
相比于科学家,马斯克更接近工程师,以高效解决问题为核心,而不会困于某种路线、方法或者自己画地为牢。
很务实,很自洽,不吃压力也完全不会内耗。
理解了马斯克的这种风格,也就比较能理解马斯克另一则最新的操作了。
One More Thing
一度以 “加速人类向可持续能源转型” 为使命的马斯克,最近悄咪咪买了一家 发电公司 ——传统非可持续能源发电的那种。
公开文件显示,马斯克已经收购了一家名叫APR Energy的公司。这家公司手里有超过1GW的移动发电能力,设备包括燃气轮机,以及使用柴油和天然气的发电机组,最快不到10分钟就能达到满负荷。
整笔交易低调完成,直到美国联邦贸易委员会的一份反垄断审查文件公开才被发现。
按少数股东出售5%股份获得约5040万美元倒推,交易估值可能超过 10亿美元 。
外界普遍猜测,这些设备会给xAI的Grok数据中心供电。
所以如果你还对马斯克有最早把纯电车卖向全球、“太阳能电动经济”倡导者的印象——现在是时候刷新了。
马哥确实心怀星辰大海,但马哥确实也务实得没有一点点包袱和内耗。
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