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在2025年ICCV计算机视觉大会上，特斯拉自动驾驶副总裁阿肖克·埃鲁斯瓦米三年来首次公开了FSD的技术架构。
从曝光的PPT中可以看到，特斯拉FSD已演化为多模态大模型系统，输入包括视频、导航、车体状态与声音，输出则涵盖3D占用网络、3D高斯重建、语言决策和控制指令。
特斯拉或已采用VLA（Vision-Language-Action）形式的模型体系，将语言推理引入自动驾驶闭环中。
结合FSD V14系列软件的快速迭代与功能表现，可以看到特斯拉正借助更大规模的模型、更强算力平台与完整闭环仿真体系，迈向自动驾驶的“通用智能”阶段。
01FSD的架构，多模态模型自V12版本起，特斯拉FSD已彻底转向端到端神经网络架构“Photon In，Control Out”，从摄像头像素输入到车辆控制输出的全过程由单一网络完成。
不同于传统“感知—规划—控制”的模块化系统，端到端架构取消了人工设定的接口层，使模型梯度能贯通整个流程，实现感知与决策的联合优化。
V12之后，FSD在道路表现上已经显著拟人化，而V14的技术曝光表明，这一体系正在进一步演化为包含语言理解和生成能力的多模态智能体。
从ICCV流出的幻灯片可以看到，特斯拉的FSD核心网络输入包括七路高分辨率摄像头视频、车辆自身运动信息、导航与音频信号。
输出则包含语义分割、占用网格、3D高斯特征、语言表达以及最终的控制动作，FSD或已接入视觉-语言-动作（VLA）框架，使模型具备“解释”与“思考”的能力。
端到端系统在本质上解决了模块化系统中的“接口瓶颈”。
在传统方案中，感知结果以边界框或线段的形式传递，限制了信息的表达能力。现实驾驶中的复杂物体，如动物、漂浮的塑料袋或突然出现的障碍物，其行为难以通过有限标签描述。
端到端模型直接从像素到动作映射，神经网络内部可自动学习出语义与行为的高维对应关系。Ashok展示的案例中，FSD在应对动物穿越道路时能自然减速避让。
但端到端带来的最大挑战是维度诅咒。
以特斯拉的数据流为例，过去30秒内36Hz帧率的多摄像头视频、导航和车速IMU信号叠加后，输入维度相当于数十亿token，而输出仅为两个控制指令。
如何在高维输入与低维输出之间建立稳定的映射，是端到端模型的核心难题。
特斯拉通过全球车队数据和强大的数据引擎应对此问题。每辆车都在持续回传长尾场景数据，系统会自动捕捉异常接管、预测偏差或突发障碍物，从而获得极为丰富的异常样本，让FSD的训练数据不再局限于常规道路，而覆盖极端和罕见的真实环境，使模型获得持续演化的能力。
特斯拉在V14阶段引入了语言与3D重建作为中间监督信号。
语言的引入使系统能进行逻辑推理。例如在施工场景中，FSD不仅识别“Road Closed”标志，还能结合上下文推理出“左侧绕行”，完成类人判断。
语言不只是信息输出，更是模型内部的一种“慢系统思考”，通过语义链（Chain-of-Thought）对决策进行校验，提升了端到端系统的可解释性。
相比之下，3D高斯重建技术提供了空间理解能力。3D Gaussian通过一系列高斯椭球体描述场景，可实现高效可微的重建与渲染，既能生成语义分割、也能形成几何一致的新视角图像，为端到端训练提供密集监督信号，让模型在感知空间中拥有近似人类的三维直觉，而非仅仅依赖二维像素。
现在特斯拉的FSD架构实现多层认知的统一：视觉捕捉事实，语言推理因果，动作生成结果。
02评测体系与安全验证端到端系统的训练难题并非全部在数据层面，更关键的是如何评估与验证。
Ashok在演讲中强调，传统的训练损失函数（Loss）无法代表自动驾驶性能。原因在于，自动驾驶存在多种可接受行为路径——在同一情境下，驾驶员可能选择减速、绕行或停车，三者都合理，因此单一误差度量无法反映模型的真实能力。
特斯拉建立了基于神经网络的闭环仿真系统，让模型在虚拟环境中经历完整驾驶过程，通过与人类真值对比评估表现。
闭环仿真不仅用于验证正确性，更是模型迭代的重要手段。
特斯拉可在仿真中自动生成对抗场景，例如调整障碍物位置、修改交通信号、加入突发情况，以测试模型稳定性，依赖于特斯拉的3D高斯场景生成系统，从真实视频中快速重建城市街景，并进行语义编辑。
通过反复的虚拟驾驶测试，系统能够发现端到端网络在特定条件下的薄弱点，并将相关数据回流至训练集，实现自我强化。
特斯拉在自动驾驶的研发模式上已形成“数据-模型-验证”的闭环生态，车辆生成数据→模型学习→仿真验证→结果反馈→再训练，强大的系统不是依靠更多规则，而是依靠评测体系的稳定性与反馈效率，可在每次模型迭代后快速获得闭环性能指标，实现了近乎连续的优化循环。
特斯拉神经网络结构在推理阶段的延时是固定的，即使场景复杂，也能保持一致的响应周期。这种确定性对于自动驾驶控制尤为重要，它保证了车辆在毫秒级时序下的可预测性。
结合FSD自研芯片的高算力平台，特斯拉得以在更短时间内运行更大的模型，实现更高频的感知-控制循环。
在安全层面，特斯拉FSD的“可解释中间层”提供了监管和验证的基础。
系统在输出控制动作前，会同时生成占用网格、语义图、语言推理结果等多模态信号，这些中间结果不仅可用于车机可视化，也便于开发者与监管机构审查决策逻辑。
这种结构使端到端模型具备条件可解释性：若车辆在某场景中决策异常，可通过语言推理链与视觉占用结果回溯模型的“思考路径”，评估其是否合理。
特斯拉在AI安全上的策略转向，是通过“开放系统的持续验证”来确保安全。
通过语言链路与概率推理，FSD具备了对自身行为进行逻辑检验的能力，每一步动作都不是盲目的结果，而是可追溯的决策过程。这种理念在本质上接近人工智能领域所讨论的“世界模型”思维：AI不仅要执行任务，还要理解世界。
FSD V14版本新的算法在无保护转弯、加塞避让、特种车识别等细节上更像人类驾驶员，甚至能识别树枝、轮胎等细微障碍物并主动避让。
FSD还首次结合导航进行实时路径重规划，支持堵车绕行和终点停车偏好设置，模型具备语义理解与空间推理能力，模型在复杂城市夜间环境中可实现高动态、多目标的流畅决策，代表着FSD在行为生成层面进入“个性化智能”阶段。
小结特斯拉FSD V14将语言、视觉、空间与控制统一在一个多模态大模型中配资网首，使系统具备理解、推理和行动的能力，正在用实际产品验证大模型在机器人领域的可行路径。
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