特斯拉 FSD 研发逻辑曝光：Cybercab 先用完整版，量产车运行精简版

IT之家 7 月 15 日消息，据 Notateslaapp 报道，特斯拉正在推动不同代际车辆硬件实现“无需人工监督的自动驾驶”，这一过程也揭示了其背后的一些软件秘密。目前，搭载新一代 Hardware 4（HW4/AI4）计算机的消费者车辆承担了大部分公开道路测试和实际驾驶任务。但据悉，驱动这些车辆的 AI 模型并不是特斯拉开发的原始基础模型。据消息人士透露，目前运行在 HW4 量产车上的软件版本，实际上是针对特斯拉下一代硬件开发的 AI 模型的“精简版”。特斯拉目前优先为 Cybercab（无人驾驶出租车）开发 FSD 系统，然后再将其进行“蒸馏”（distillation），使其能够运行在性能略低一些的 HW4 系统上。Cybercab 搭载的 FSD 硬件性能超过了目前消费者可以买到的特斯拉车型，这些额外的计算能力，为特斯拉开发更庞大、更复杂的 AI 网络提供了更大的空间，之后再将这些模型优化后部署到整个车队。什么是 AI 模型蒸馏？要理解这一过程，需要先了解现代人工智能的训练方式。据IT之家了解，在一辆行驶中的汽车内运行大型神经网络，需要大量的计算能力和内存资源。为了缩小 AI 模型能力与车载硬件性能之间的差距，特斯拉采用了一种名为“模型蒸馏”的训练方法。工程师会先在数据中心环境中训练规模庞大、结构复杂的“教师模型”（Teacher Model）。当这些大型模型学会处理复杂驾驶任务后，特斯拉会将其能力提炼到更小的“学生模型”（Student Model）中。这些学生模型经过优化后，可以运行在消费者车辆内部的计算机上，在不压垮硬件的情况下，提供接近大型模型的能力。需要进行多少程度的模型压缩，完全取决于目标硬件的性能，尤其是内存容量和内存带宽。目前，Cybercab 是特斯拉理想中的硬件平台（当然，未来工程师也可能会遇到其资源上限）。相比之下，普通消费者车辆搭载的是经过优化、更轻量化的版本。对比不同硬件之间的差距这一过程类似于特斯拉此前为老款 Hardware 3（HW3/AI3）车型推出的 FSD v14 Lite。FSD v14 Lite 实际上是主版本 v14 的蒸馏版本，已经于上个月开始向部分早期测试用户推送。事实证明，目前消费者车辆运行的 FSD v14，同样是 Cybercab 原生运行版本的精简模型。不过好消息是，HW4 预计不需要像 HW3 那样进行大规模优化。根据特斯拉此前公布的信息，HW3 的内存带宽只有下一代 HW4 的约 15%。虽然 Cybercab 下一代处理器的具体规格仍未公开，但已知它拥有比 HW4 更多的内存，而这对于 AI 运算至关重要。因此，此前有分析认为，Cybercab 可能搭载了特斯拉今年第一季度财报电话会议中提到的新一代 AI4+ 芯片。预计这些芯片将配备 64GB 内存，甚至可能更高。除了更强大的计算平台和更大的内存外，Cybercab 还配备了双 GPS 系统，可以在无人驾驶过程中实现更精准的位置追踪。HW4 仍有望实现真正无人驾驶这并不意味着 HW4 无法实现无需人工监督的 FSD。此前，特斯拉已经确认 HW3 硬件无法达到完全无人监督自动驾驶的目标（车主此前被承诺未来可以通过硬件升级实现这一能力）。但 HW4 仍然有机会实现这一目标。事实上，这种模型蒸馏过程对于 HW4 用户来说反而是一个积极信号 —— 能够运行特斯拉为 Cybercab 商业无人驾驶业务开发的软件版本，意味着 HW4 具备实现真正自动驾驶的良好基础。特斯拉选择先针对性能最强的硬件开发完整软件，再向下进行模型优化，可以最大程度发挥 Cybercab 的计算能力，同时让消费者车辆保持足够强大的功能。这意味着，目前消费者车辆上的 FSD 版本，只是特斯拉更先进机器人出租车软件的优化版和轻量版。它们并非能力不足，而是在适配不同硬件限制后运行的版本。