想簡單閒聊一下關於特斯拉的科技部分....
本身工作是寫code相關，加上有涉及到AI的相關領域....老實說我覺得特斯拉的輔助駕駛和FSD是真的蠻厲害的。
當大部分傳統車廠都還在依賴雷達等sensor來實現輔助駕駛，特斯拉早早就投入純視覺的發展，是真的很大膽也很令人驚艷。
先簡單說說我認為純視覺的優勢:
1. 極低的成本，
- 不需要額外雷達和感應器，只要有足夠數量的鏡頭即可。
- 沒有其他感應裝置，也意味著不需要考慮後續感應裝置的維護或更換成本。
- 站在工程師的角度，沒有感應器等於少了一個要考慮的變數，其實程式判斷寫起來應該會比較容易。
EX. 其他車廠即便是用感應器，也是需要搭配鏡頭的，如果這時候鏡頭和感應器的判斷互相衝突，此時要怎麼讓系統去判斷要相信哪個? 這其實是大大增加了整個程式模型的複雜性。
2. 具有很高的可應用性和規模性 (這部分比較偏向FSD，跟單純輔助駕駛關聯較低)
- 特斯拉的純視覺+AI模型，我認為當此技術未來成熟之後，是可以隨時隨地應用在任何地方的，包括未知的地區和星球XD。
講到FSD，身為科技宅的我也一直有在追蹤，先來看看特斯拉近期財報中提到其算力中心使用NVDA的GPU (H100)的數量圖變化:
https://imgur.com/8u6fqdB
可以看到在2024年，特斯拉的AI算力是爆發式的增長，這跟算力中心算力的提升曲線幾乎相符，也能看到從FSD V12.3~V12.5.X之間，其表現能力也是跟隨算力的提升有飛躍性的增長表現。
雖然官方沒有公布FSD的數據，但根據國外某個知名的民間FSD統計數據網站，整個FSD V12.X的平均表現是大約320公里才需要干預一次，這跟以前的V11版本比起來是整整進步了一倍。
如果細看到V12.5的話，幾乎是將近600公里才需要駕駛介入一次。更別說，特斯拉的AI模型還在日以繼夜的訓練當中，我覺得未來FSD的成長只會越來越快，可能會超乎我們的想像。
(應該說所有AI模型的訓練速度在未來會是我們難以想像的....)
網址 >> https://teslafsdtracker.com/
https://imgur.com/cnCxE1R
但FSD近期成長這麼快，是否已經離全自動駕駛不遠了? 我自己是覺得還沒那麼快就是，但照其AI的成長速度，應該也不會等太久。
必須說目前的表現跟Waymo比起來還是有些差距....
但從營運角度來看，一台Waymo的成本好像是30萬美元上下，假如每公里營利1美元，那就是說一台waymo的車必須跑30萬公里以上才能回本。
而特斯拉的FSD成本並沒有像Waymo那麼高(畢竟只有鏡頭...)，只要FSD繼續進步，那麼未來無人計程車這個商機勢必會轉而跑到FSD這邊。
另外，還有一點就是Waymo還必須依賴高精細的地圖，這就使的Waymo難以快速規模化進而拓展到整個美國...
但是FSD並沒有這個顧慮，這也是我為什麼覺得FSD在規模化上有很大的優勢XD
雖然車版好像沒啥人在討論車用AI這塊，但我覺得車子幾乎確定是未來AI浪潮下...首當其中的載體之一。
AI和自動駕駛對於未來的汽車絕對會影響非常大，許多傳統車廠如果沒有跟上這波趨勢，我覺得可能會受到很大的影響...
不知道有沒有離題太多XD...回到原文的輔助駕駛本身，家裡有一台歪L和一台M3，我個人是覺得兩台車其基本的跟車和定速功能在高速公路的表現上其實不會相差太多....
但是必須說特斯拉輔助駕駛的加速和減速是感覺比較接近像是人在操控一樣的感覺。