特斯拉V12的端到端技术如何改变自动驾驶系统？

作为汽车行业从业者，我结合V12的测试体验和与V11对比，谈谈对端到端技术的认知和理解，以及为什么端到端代表着自动驾驶技术的未来。

我预订了一辆配备FSDV11.4.9的Model3长续航版本。然而由于V12只推送了大约1%的美国FSD用户，体验V12并不容易。最终，我通过互联网和朋友的联系，在两辆不同的车上亲身体验了V12。

一周时间我体验了5辆不同的配备FSD的车辆，包括3辆体验了V11版本，两辆体验了V12版本。后者包括装备HW4.0的ModelY和装备HW3.0的Model3。

V12的体验主要在SanJose市进行，体验了4-5个小时。期间，我经历了非常接近国内城市市中心的复杂路段、多岔路的机场路、繁忙的停车场、硅谷晚高峰上下高速等。

整体感受上，无论是转向控制，还是与其他交通参与者的交流、长尾问题处理等，都非常丝滑、拟人。当然，它也有些不够完美的地方。

首先，V12的速度与转向控制相比V11有了显著提升。在速度控制上，V12新增的AutoSpeed模式使得FSD在速度控制上更加拟人，特别是在繁忙的城市路段使用AutoSpeed与使用设定最高限速的模式相比可以获得相对更好的体验。然而，V12.3在很多情况下给人感觉速度偏慢，这对于一些习惯快速驾驶的司机或乘客可能会不习惯。与之相比，V11在速度控制上还较为生硬，一旦有机会便会尽可能迅速加速达到设定限速，给人感觉略微机械。

其次，V12在一些难以明确用规则描述的场景细节处理上取得了巨大的进步。例如绕行的时机与幅度，是否减速让行以及减速的具体程度等等细节，整体驾驶体验非常拟人，流畅自然。在遇到路边闪双闪的Amazon送货卡车时，V12能够毫不犹豫地判断出对向无车，借道绕行，整个过程流畅自然，毫不迟疑。

此外，V12相对V11还增加了很多新的能力，例如掉头、靠边停车、泊入车位等等。实测掉头成功，并且在环岛和停车场的处理上也比V11要有了显著的提升。

在长尾场景处理上，V12也有着非常优秀的表现。测试过程中遇到一些特殊情况，FSD都能够平稳地减速避免与这些情况进行近距离交互。

V12开始展现出一些“智慧涌现”的现象，这让我感觉V12的广泛发布可能成为自动驾驶的“ChatGPT时刻”。在导航规划一个路口前掉头的导航路线时，V12发现了道路右侧有一个很小的路边停车场，他果断违背了导航路线，右转进入停车场之后左转绕出，打算通过右转加左转来代替一个标准掉头动作。

总的来说，V12通过端到端训练学习到了非常拟人的驾驶行为，使得其驾驶决策更加合理，符合人类预期。这种符合预期长期来看会给使用者建立起来非常大的对系统的信心。然而，虽然V12整体上在功能、体验、拟人性、甚至驾驶智慧上都有了长足的进步，但是由于有些策略更加激进，所以安全的接管也还是不少。

端到端的系统为什么是自动驾驶技术的未来？尽管有瑕疵，以及会遇到一些系统无法完美处理的情况，但整体上来看，用户对V12的反馈是十分正面的。FSDV12选择全面拥抱数据驱动和端到端的训练，并取得非常显著的性能提升，这一切事实也就不那么让人惊讶了。

总的来说，FSDV12是自动驾驶技术栈中端到端训练的一个重要里程碑。它通过端到端训练学习到了非常拟人的驾驶行为，使得其驾驶决策更加合理，符合人类预期。这种符合预期长期来看会给使用者建立起来非常大的对系统的信心。