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何小鹏帮马斯克Debug:没有导航 FSD自己乱开

导读 何小鹏赴美,给马斯克Debug了。最近,在美国出差的何小鹏亲测了特斯拉FSD,他穿城区,上高速,一路上多次点赞FSD的表现。当然在实测中,FSD...

何小鹏赴美,给马斯克Debug了。

最近,在美国出差的何小鹏亲测了特斯拉FSD,他穿城区,上高速,一路上多次点赞FSD的表现。

当然在实测中,FSD也暴露了不足。

其中比较离谱的是,相比国内友商“全国都能开”,“有导航就能开”的表述,FSD已经实现了“没有导航也能开”。

这是怎么回事儿,FSD成精了???

何小鹏亲测FSD,点赞丝滑如老司机

何小鹏本次测评的是FSD V12.3.6版本,最新的V12.4.1尚还处于内测阶段,没有借到已推送的车子。

测评公开的视频时长超半个小时,包含了硅谷多种路况。

起步阶段,何小鹏上来就一顿夸,点赞FSD“非常好”,“很低的速度就开启了”。

在过路口起步时,何小鹏也觉得表现不错,“提速很舒服,既不快也不慢。”

关于这一点,何小鹏还预告,自家的XNGP也正在朝加速刹车更顺滑舒适的方向努力,预计7月会升级。

除了这些比较简单的场景,FSD在转大弯遇有盲区时,比人开车也要更果断。

左转转弯入道也很准。

最后,何小鹏总结了一下FSD的表现:

在加州比我开的好。

何小鹏评级FSD总体表现“如人类老司机”,但在测试中,也暴露了FSD的一些问题。

比较严重的有两个:

无导航自己瞎开。红绿灯识别问题。

第一个问题,在一次何小鹏取消车机导航目的地后,此时车子还在漫无目的自己开。

甚至自己决定,在丁字路口转了个弯。

然而实际上,此时何小鹏和车上乘客自己都没决定好要去哪儿。

FSD就这样带着他们一路狂奔,转向过弯,直到何小鹏再次设置好导航目的地,才驶入正轨。

何小鹏对此开玩笑称,可能是FSD有了智慧,要请他喝咖啡。

还有一个是红绿灯路口的识别问题。

此时FSD处于激进模式,但不知为何,在该路口红绿灯多轮变换后依然停步不前,最终何小鹏无奈接管。

值得一提的是,此前FSD刚刚升级至V12版本,马斯克直播测试时,唯一一次接管,也是在红绿灯路口。

当时马斯克驾驶的车辆本想要直行,等了一会儿红灯,而当左转灯变绿时,车子竟然启动了,马斯克立即接管。

除了这两大问题,FSD还有一些细节还有待提高。

比如,车机屏上SR的刻画,像路障雪糕筒就没有画出来,也没有标识出要转弯的方向。

还有识别动物的问题,看到了鸟,没有识别出来。

识别动物这个功能,其实还挺重要的,何小鹏表示XNGP后面就要做动物识别。

在国内开车,也确实会遇到比较离谱的动物。

网传视频显示,我们熟悉的“小艺”某天夜里就在路上遇到了…一头大象。

当然大象这种体积大的动物,相比小猫小狗,用占用网络的思想还是比较好判断的,刹停就完事儿了。

除了上述问题,测评还展现出了FSD入华后的本土化隐忧。

可以分高速和城区两个场景来看。

首先,高速道路,何小鹏对比表示,美国的高速公路要比国内还复杂,因为高速车速更快。

所以FSD落地后,可能高速行驶表现会不错。

但是中美两地的高速略有不同,FSD在高速跑的很快,包括转大弯道,到国内可能就不能这么激进了。

而且美国的高速没有ETC,这也给FSD入华后出了新的场景考验。

至于城区,何小鹏认为,国内城区道路要比美国复杂10倍。

有一些路段确实很空旷,像什么小电驴、老头乐、路旁淀粉场摊,那更是不可能存在的。

所以有网友看了视频也表示,这是何小鹏放了一“马”,“没把FSD逼到极限”。

因此,FSD入华后针对特色场景,如何处理优化,现有水平,能不能打遍天下无敌手,还是未知数。

何小鹏美国之行十多天,除了测评FSD,他还体验了全球自动驾驶三强Waymo的无人车。

新的体验,也让何小鹏更坚定了自己过去的判断,透露了新的思考。

何小鹏:未来AI司机,应该是这样

何小鹏打了台Waymo无人车后,对比FSD,他认为Waymo无人车在旧金山城区表现更好。

不过考虑到Waymo无人车用了高精地图,所以这不能直接证明Waymo的能力强于FSD。

除了对比FSD,何小鹏打Waymo无人车还有个目的:

对标。

何小鹏此前在2023年年度财报电话会议上表示,已经给团队定的目标,在北上广深等重点区域,XNGP的出行体验要对标Waymo无人车。

测评Waymo无人车和特斯拉FSD后,何小鹏发微博感慨,再次强调自己相信2025年会是全自动驾驶的ChatGPT时刻。

类似的判断,何小鹏去年在一次财报电话会议上就说过,他当时考虑到大模型的发展,认为2025年更可能是“全自动驾驶的iPhone4时刻”。

这也与小马智行联合创始人、CTO楼教主判断的时间吻合。

那么智能驾驶在未来,到底该是什么样的?

从技术范式上,何小鹏认为,智驾要做到“全球都能开”,而且丝滑,必须基于“AI Model”,也就是端到端。

从体验上来说,智能驾驶要从两个方向提高。

既要学习驾驶者“历史的习惯”,即AI应该去模仿司机的驾驶风格,AI司机要千人千面。

还要能和人类司机“实时交互”,比如可能某段路AI司机开的太快太激进,人坐在车里吐槽一下,智能驾驶就会开慢点。

One More Thing

就在何小鹏强调端到端是未来,把人们的目光吸引到FSD上时,一则爆料再次引发热议。

长期追踪挖掘特斯拉软件更新,人称“绿神”的黑客green称,特斯拉又把删掉的三十万行规则代码加回去了。

所以,FSD现在是不是端到端?

从各种测评来看,FSD V12确实相比V11提高了很多,何小鹏自己也感慨,没想到FSD几个月就有大进步。

对该问题,此前有智驾供应商创始人猜测,特斯拉确实有可能还存在规则代码,没有完全剔除。

但这部分代码,可能是用来跑高速NOA的,毕竟高速上Corner Case少,过去基于规则开发,处理的也不错。

而端到端架构,则用来处理更复杂的城区道路。

也有自动驾驶从业者对此表示赞同,其刚刚在端到端国际赛事上拿下了不错的名次。

该从业者认为,多一套代码,也是多了一层系统冗余。

所以,按照从业者的猜测,加回规则代码可能是真,转向端到端也是真,两者并不冲突。

如果不是技术范式的改变,那FSD能力的提高会是因为什么呢?

你怎么看?