概述：FSD 软硬件全链路闭环 技术端快速进化。特斯拉 FSD 是一套包含感知、规控、执行在内的全链路自动驾驶软硬件架构，在算法、算力、数据、芯片等层面实现了高度集成。FSD 技术端快速进化，V12 为首个端到端自动驾驶系统，能够模拟人类驾驶行为，实现感知决策一体化。特斯拉 Robotaxi 即将正式推出，有望成为特斯拉发展历程重要里程碑。
算法端：创新算法优化 实现高效神经网络推理。1）感知模块，采用HydraNets 架构，整合多个视觉识别任务到单一网络，通过 BEV+Transformer技术，实现对车辆周围环境的感知；2）规划模块，引入基于神经网络的规划模块和蒙特卡洛树搜索，提高自动驾驶决策质量。通过算法端全栈自研，特斯拉以低成本感知硬件实现高阶智驾能力，快速优化迭代自动驾驶算法。
算力端：布局 Dojo 超级算力 支撑远期算力需求。特斯拉从算力芯片开始，完整构建 Dojo 超级计算机系统，以处理自动驾驶所需海量数据，旨在摆脱对英伟达 GPU 的依赖，为远期算力瓶颈进行前瞻布局。其中，自研 D1 芯片作为 Dojo核心，采用存算一体架构，高效优化数据传输和处理效率，为 AI 训练提供强大支持。
芯片端：自研 FSD 芯片 集成高效计算能力。特斯拉自动驾驶硬件平台HW1.0、HW2.0 分别与 Mobileye、英伟达合作推出，2019 年推出 HW3.0 系统，正式转向硬件平台全面自研，下一代全自动驾驶硬件 AI 5 预计将于 2025 年下半年投产。特斯拉自研 FSD 芯片采用异构设计，计算性能和高效的数据处理能力卓越。通过芯片自研，特斯拉能够实现硬件方案的持续快速迭代，与软件算法进行更好的整合，从而实现更优的系统性能。
数据端：自动化数据闭环 优化数据驱动训练。1）自动标注，特斯拉开发自动标注系统生成 4D 标签，实现人工与机器相结合的数据标注，大幅提高标注效率；2）仿真模拟：构建虚拟仿真空间，安全且高效地重现和构建极端及复杂场景以进行算法训练，赋能模型迭代；3）数据引擎，特斯拉将采集的数据通过影子模式筛选出具有语义信息的有效数据，回传至云端，实现数据和模型持续优化。特斯拉形成综合训练数据集，用于训练车端的在线模型，形成闭环的数据流，实现自动驾驶系统的持续优化。
FSD 技术端快速进化 实现感知决策一体化。2023 年 12 月，特斯拉正式推出 FSD Beta V12，是首个实现端到端 AI 自动驾驶的系统，采用单一深度学习模型处理从原始输入到驾驶决策的全过程，提升自动驾驶的效率和适应性。特斯拉FSD 快速进化，V13 即将 10 月推出，有望于 2025Q1 进入中国和欧洲，智能驾驶拐点已至。
