英伟达总监亲测FSD v14：已经通过了物理图灵测试

2026-01-01 17:06:50

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供稿：网友

其核心在于剥离物理实体，仅通过文本交流来判断机器是否具有人类般的智能。

然而，随着大型语言模型（LLM）的发展，即便机器能够生成完美的十四行诗或调试复杂的代码，它依然是一个被困在服务器机架中的「大脑」，无法感知重力，不懂得摩擦力，更无法在混乱的物理世界中执行任务。

Jim Fan提出的「物理图灵测试」更进一步，这是一个远比语言测试更为严苛的标准。

Jim Fan将其具象化为一个家庭场景：

想象一位主人在举办晚宴后留下了一片狼藉：打翻的酒杯、散落的食物、堆积的脏盘子。
如果一个机器人能够介入，清理现场，将易碎品轻拿轻放，清理顽固污渍，并重新布置餐桌，而主人归来后无法分辨这是由人类家政服务还是机器人完成的，那么它就通过了物理图灵测试。

这一测试的核心不在于完美，而在于「不可分辨性」。

它要求机器不仅具备感知能力，还要具备常识推理、精细的运动控制以及对非结构化环境的适应能力。

虽然通用的家庭服务机器人尚处于实验室阶段，但Jim Fan认为，Tesla FSD v14在自动驾驶这一特定垂直领域，已经率先通过了物理图灵测试。

「物理图灵测试」引入了一个定性的、现象学的维度：体验的拟人化程度。

在v14之前，即便最为先进的辅助驾驶系统，其行为也带有明显的「机器味」：
在路口犹豫不决、刹车生硬、变道时机械地计算距离。
而v14展现出了一种「老练」的特质。

它学会了在拥堵中通过微小的蠕动来博弈路权，学会了在看到路边行人有横穿意图时提前轻微减速，甚至学会了某种程度的「社交礼仪」。

正如用户反馈所言，它不再像是一个考驾照的学生，而更像是一位经验丰富的专车司机。

FSD v14之所以能展现出如此惊人的拟人化特征，归功于其底层架构的彻底重构。

在传统的自动驾驶开发（即Software 1.0时代）中，系统被设计为模块化的流水线：
感知模块识别物体，定位模块确定位置，预测模块猜测他车轨迹，规划模块计算路径，最后控制模块执行转向。

这其中，模块与模块之间通过数十万行C++代码连接，这些代码充斥着人类工程师编写的「显式规则」，例如「如果红灯，则停车」。

然而，现实世界的复杂性（Long Tail，或者叫Corner Case，极端案例）是无限的，规则永远无法覆盖所有角落。
Tesla在FSD v12版本开始了一场豪赌，并在v14中将其推向极致：

删除了超过30万行控制代码，全面转向「端到端」神经网络架构。

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