近日，英偉達(dá)具身智能負(fù)責(zé)人 Jim Fan（范麟熙）在體驗(yàn)了特斯拉 FSD v14（全自動(dòng)駕駛 v14 版本）后，盛贊其是人類歷史上第一個(gè)通過物理圖靈測(cè)試的 AI?！斑@可能是人工智能的下一個(gè)，甚至可能是最后一個(gè)重大挑戰(zhàn)?！彼绱诵稳菸锢韴D靈測(cè)試。

作為英偉達(dá) Project GR00T 的掌舵人，Jim Fan 對(duì)機(jī)器人底層邏輯了如指掌。他寫道：“在結(jié)束了一整天的疲憊工作后，你按下一個(gè)按鈕，身體后仰，已然分不清載你回家的究竟是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還是人類司機(jī)......但看著方向盤自行轉(zhuǎn)動(dòng)，依然覺得充滿魔力。起初，你會(huì)感到超現(xiàn)實(shí)；繼而，它變得習(xí)以為常；最終，就像智能手機(jī)一樣，一旦剝離便會(huì)帶來切膚之痛?！?/p>

馬斯克隨后在 X 上回應(yīng)了 Jim Fan，并用了一個(gè)充滿生物學(xué)隱喻的詞來形容 FSD v14：“你能感覺到，這種感知力正在趨于成熟?！?/p>

（來源：社交媒體 X）

據(jù)悉，該軟件目前已在美國、加拿大、墨西哥、波多黎各、新西蘭、澳大利亞和韓國推出。特斯拉已在中國獲得部分批準(zhǔn)，預(yù)計(jì)將于 2026 年第一季度獲得全面批準(zhǔn)。

在過去的兩年里，隨著 ChatGPT 等大語言模型（LLM）的爆發(fā)，人類似乎已經(jīng)習(xí)慣了 AI 在經(jīng)典圖靈測(cè)試中的勝利，在文本和邏輯的世界里，機(jī)器早已能夠騙過人類，展現(xiàn)出驚人的博學(xué)與創(chuàng)造力。

然而，一旦離開屏幕，進(jìn)入充滿重力、慣性和不可預(yù)測(cè)性的現(xiàn)實(shí)物理世界，AI 的表現(xiàn)往往立刻跌回智障水平。這正是困擾人工智能界半個(gè)世紀(jì)的“莫拉維克悖論”：讓計(jì)算機(jī)像成人一樣下棋很容易，但要讓它像一歲孩子一樣感知環(huán)境和靈巧行動(dòng)，卻難如登天。

這正是 Jim Fan 提出的物理圖靈測(cè)試的核心意義所在。物理圖靈測(cè)試考察的是 AI 與現(xiàn)實(shí)世界的交互質(zhì)量。一個(gè)通過了該測(cè)試的 AI，不應(yīng)僅僅是遵守規(guī)則的機(jī)器，而應(yīng)具備人類的直覺與平滑感。

那么，為什么是特斯拉率先沖線？

基于行業(yè)深度分析，特斯拉實(shí)際上已經(jīng)構(gòu)建了一道由 14 個(gè)環(huán)節(jié)環(huán)環(huán)相扣的技術(shù)壁壘，F(xiàn)SD v14 不再是簡單的軟件，它更像是一個(gè)“合成生物” (Synthetic Animal)，擁有了完整的感知、反射與進(jìn)化機(jī)制。筆者在這篇文章中做了個(gè)總結(jié)。

圖 | 2025 年無人監(jiān)督駕駛的 14 個(gè)不可或缺的要素（來源：社交媒體 X）

首先，是特斯拉對(duì)感官系統(tǒng)的極致控制。

傳統(tǒng)車企深陷“改款陷阱”，為了設(shè)計(jì)差異，將傳感器分散在 50-70 種不同的布局中。然而在 AI 訓(xùn)練中，攝像頭位置微調(diào) 8 厘米就意味著全新的數(shù)據(jù)分布，每一次改款實(shí)際上都在將數(shù)據(jù)積累重置歸零。特斯拉展現(xiàn)了極致的戰(zhàn)略定力：強(qiáng)行凍結(jié)傳感器方案長達(dá) 4-6 年（HW3/HW4）并跨車型標(biāo)準(zhǔn)化。這確保了數(shù)百萬輛車在為同一個(gè)大腦提供完全一致的視覺信號(hào)。

有了統(tǒng)一的感官，特斯拉進(jìn)一步打破了商業(yè)與法律的邊界，將每一輛售出的車都變成了自動(dòng)化的數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)。當(dāng)對(duì)手還在依賴有限的測(cè)試車隊(duì)時(shí)，特斯拉已經(jīng)擁有了遍布全球的露天實(shí)驗(yàn)室。

更核心優(yōu)勢(shì)在于車端部署了“即時(shí)價(jià)值判斷”引擎。系統(tǒng)能在毫秒級(jí)內(nèi)自動(dòng)識(shí)別出人工接管、高不確定性或極端路況等高價(jià)值瞬間，并僅上傳這些片段。這種智能過濾能力，讓特斯拉摒棄了 99.99% 的無效垃圾數(shù)據(jù)，只吞噬真正能推動(dòng)進(jìn)化的金礦。

有了數(shù)據(jù)，下一步是看見世界。

為了在極暗或高反差環(huán)境下工作，特斯拉摒棄了傳統(tǒng)的 ISP（圖像信號(hào)處理）渲染畫面，部署了專用的神經(jīng)編解碼器 (Neural Codec)，直接吞吐傳感器傳來的 Raw Bayer 原始數(shù)據(jù)。它不為好看服務(wù)，只為感知服務(wù)，精準(zhǔn)保留了被傳統(tǒng) ISP 抹除的微小紋理和噪點(diǎn)。

在數(shù)據(jù)標(biāo)注上，特斯拉發(fā)明了未來幀反推技術(shù)。當(dāng)車輛駛近物體時(shí)，視野變得清晰；系統(tǒng)利用這未來的完美視角作為真值，自動(dòng)反向標(biāo)注幾秒前模糊的過去幀。這意味著，每一輛行駛中的特斯拉都在利用自己的未來時(shí)刻教育自己的過去時(shí)刻。這種自監(jiān)督學(xué)習(xí)將真值獲取成本降至無限接近于零。

基于此，特斯拉投入海量算力訓(xùn)練了一個(gè)擁有完美 3D 世界觀的感知骨干網(wǎng)絡(luò)。只有先讓 AI 真正看懂了物理世界（深度、運(yùn)動(dòng)、物體），才能進(jìn)行后續(xù)的駕駛訓(xùn)練。

先看懂了物理世界，才能談?wù)撝庇X。這正是 FSD v14 的靈魂所在。

在堅(jiān)實(shí)的感知地基之上，特斯拉將感知與控制徹底熔鑄為一個(gè)單一的 Transformer，實(shí)現(xiàn)了從攝像頭光子輸入直接到電機(jī)扭矩輸出的端到端控制。系統(tǒng)不再需要被教導(dǎo)“這是路牌，遇到它要?！?，而是通過模仿人類行為，自發(fā)學(xué)會(huì)了在從未見過的異形路牌前停車，處理那些“未知的未知”。

為了讓這種直覺在算力受限的車端芯片上完美釋放，特斯拉實(shí)施了令對(duì)手絕望的“硬件在環(huán)量化訓(xùn)練”。

通常，AI 在昂貴的顯卡上用高精度訓(xùn)練，卻在車機(jī)芯片上用低精度運(yùn)行，這中間 0.01% 的精度損失在極端場(chǎng)景下就是生與死的距離。特斯拉為此建造了 Cortex 超算——由成千上萬塊車機(jī)芯片組成。在訓(xùn)練的最后階段，模型直接在真實(shí)的推理芯片上跑前向傳播。優(yōu)化器看到了芯片的物理缺陷，并學(xué)會(huì)了繞過它們。這不再是軟件適應(yīng)硬件，這是軟件與硬件在原子層面的物理融合。

視頻 | 無人監(jiān)管的 FSD 測(cè)試（來源：社交媒體X）

至于其如何學(xué)會(huì)生存？答案是：在夢(mèng)境中經(jīng)歷死亡，在現(xiàn)實(shí)中吸取教訓(xùn)。

在虛擬世界，特斯拉構(gòu)建了“學(xué)習(xí)型仿真器”，利用生成式 AI 創(chuàng)造出連 FSD 自己都無法分辨真假的高保真夢(mèng)境。系統(tǒng)將現(xiàn)實(shí)中一次偶然的險(xiǎn)情作為種子，在夢(mèng)境中裂變出數(shù)百萬種必死的變體，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RL) 訓(xùn)練 AI 在這種場(chǎng)景中存活。

在現(xiàn)實(shí)世界，全球 600 萬輛特斯拉構(gòu)成了影子模式的閉環(huán)。系統(tǒng)實(shí)時(shí)比對(duì)影子算法與人類操作的差異，一旦出現(xiàn)分歧，立刻標(biāo)記為高價(jià)值數(shù)據(jù)。這意味著，全人類司機(jī)都在充當(dāng) AI 的 24 小時(shí)免費(fèi)私教。

這一切的背后，是特斯拉自建的龐大算力集群。它將訓(xùn)練變成了近乎零邊際成本的日常活動(dòng)，使其能在一個(gè)季度內(nèi)完成 100 億公里的驗(yàn)證。當(dāng)傳統(tǒng)車企還需要 10 年積累才能湊齊驗(yàn)證數(shù)據(jù)時(shí)，特斯拉已經(jīng)把安全認(rèn)證變成了一次季度性的軟件更新。

據(jù)悉，在過去的 77 天里，特斯拉 FSD V14 更新了 12 個(gè)版本。最早的版本于 10 月份發(fā)布，最新的完全自動(dòng)駕駛（監(jiān)督式）版本 14.2.2.1 則在圣誕前發(fā)布，與 FSD v14.2.2 僅相隔一天。新版本預(yù)計(jì)將于 2025 年 12 月底發(fā)布，與其說是新增功能，不如說是對(duì)先前版本的技術(shù)改進(jìn)。

（來源：社交媒體 X）

車主和測(cè)試人員報(bào)告稱，此次升級(jí)在嚴(yán)苛條件下表現(xiàn)穩(wěn)定可靠。車道保持穩(wěn)定，轉(zhuǎn)向輸入流暢無抖動(dòng)，即使在雨天路面標(biāo)線模糊或有積水的情況下，變道也能干凈利落地完成。泊車性能也更加精準(zhǔn)，尤其是在需要高度精準(zhǔn)操作的狹窄空間。

早期的 FSD v14.2.2 旨在提升整體駕駛平順性、增強(qiáng)障礙物識(shí)別能力并提高路線規(guī)劃準(zhǔn)確性。它引入了分辨率更高的升級(jí)版計(jì)算機(jī)視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而提高了對(duì)緊急救援服務(wù)、道路元素和人體手勢(shì)的識(shí)別能力。

用戶還獲得了更多結(jié)束行程的選擇，包括停車場(chǎng)、街道和下客區(qū)。特斯拉持續(xù)快速迭代，不斷提升車輛的自動(dòng)駕駛能力，但目前的系統(tǒng)仍然依賴駕駛員的監(jiān)督。這種快速迭代表明特斯拉正在進(jìn)行精心的優(yōu)化，尤其是在復(fù)雜多變的環(huán)境下，改進(jìn)之處尤為突出。

不過，F(xiàn)SD 并非完美無缺。

有用戶表示，在體驗(yàn) FSD V14 時(shí)，在大約 200 公里的測(cè)試?yán)锍讨?，曾?jīng)歷了大量的人工干預(yù)和數(shù)次被迫接管。

其中兩次接管，是因?yàn)?FSD 沒能在正確的時(shí)機(jī)切入正確的車道。用戶一直忍耐到最后一秒才出手，甚至差點(diǎn)讓其錯(cuò)過高速出口，或者在最后關(guān)頭被后車加塞。

此外，v14 確實(shí)會(huì)在超車后嘗試駛回右側(cè)車道（在 v12 版本中，通常只有一半的成功率）。但有一半的情況是，它閃爍著轉(zhuǎn)向燈向右變道，卻又莫名其妙地在看似安全的情況下，重新切回左側(cè)快道的中央。

值得注意的是，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）也正在對(duì)特斯拉 FSD 進(jìn)行調(diào)查，以確定 FSD 是否導(dǎo)致特斯拉汽車違反交通安全法規(guī)。

1.https://static.nhtsa.gov/odi/inv/2025/INOA-PE25012-19171.pdf

2.https://www.teslarati.com/tesla-ai-team-burns-the-christmas-midnight-oil-by-releasing-fsd-v14-2-2-1/

3.https://eletric-vehicles.com/tesla/nvidia-exec-praises-tesla-fsd-v14-couldnt-tell-if-a-neural-net-or-human-was-driving/

3.https://electrek.co/2025/12/16/tesla-full-self-driving-v14-review/