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

对于英伟达而言，Tesla既是证明其算力价值的样板间，也是其推动「物理AI」愿景的最强盟友。
当FSD v14被推送到数百万车主的车机上时，一种奇怪的反馈开始在社交媒体上蔓延。
用户们不再仅仅抱怨「它没看到那个锥桶」，而是开始使用描述生物的词汇：「它犹豫了」、「它在试探」、「它很自信」。

马斯克在X平台上推波助澜：「你可以感觉到那种感知力正在成熟。」。
这种体验的质变，源于系统行为从「离散」向「连续」的跨越。
在v14之前，车辆的决策往往是二元的（停或走，左转或右转）。
而在v14中，用户观察到了更细腻的博弈行为。

例如，在拥挤的高速汇入匝道，v14不再傻傻地等待一个完美的空档，而是会像人类老司机一样，稍微向车道线逼近，通过这种微小的物理位移向后车传递「我要加塞了」的意图。

v14中引入的「Mad Max」模式（虽然主要用于测试或极端选项），展示了AI在博弈中的激进一面。

在这一模式下，车辆变道更加果断，甚至在某些用户看来具有「侵略性」。

它会在极小的车距中切入，这种行为虽然在技术上是安全的，但在心理上挑战了人类对机器「温顺」的预设。
这种激进性实际上是神经网络在数百万人类驾驶数据中学习到的，在繁忙的交通中，如果不表现出一定的侵略性，车辆可能永远无法完成变道。

这进一步模糊了人与机器的界限。
FSD v14的所有突破，最终都指向一个宏大的商业终局：Robotaxi。

马斯克在多次财报电话会议中强调，Tesla的未来价值几乎完全取决于能否实现无监督自动驾驶。
目前的FSD仍标明为「Supervised」（受监督），意味着驾驶员必须随时准备接管，且对事故负全责。
但这在经济上没有意义：只要还有人在驾驶座上，这就是一项服务，而不是资产。

只有当移除人类，车辆才能变成不知疲倦的印钞机。
v14所展现出的稳定性，尤其是处理长尾场景（如暴雨、模糊车道线、复杂施工区）的能力，让业界看到了L4级自动驾驶落地的曙光。

马斯克预测，在2025年至2026年间，将在德克萨斯州和加利福尼亚州率先实现无监督运行。
同时，国内的L3也已经从「技术储备/道路测试」进入「准入试点/有限上路」的政策落地阶段
2025年12月工信部已批准两款搭载L3功能的车型获得产品准入许可，并在北京、重庆的指定高速/快速路等限定ODD、限速路段开展上路通行试点（例如单车道、限速50–80km/h等）。

这意味着国内L3开始从「拿牌测试」走向「准入许可+真实道路运营验证」的实质阶段。
为了喂养这个日益庞大的端到端模型，Tesla正在积极寻求全球扩张。
除了北美，FSD v14已计划在阿联酋推出，并正寻求进入中国和欧洲市场。
这里的逻辑在于数据的多样性。

Jim Fan将机器人学习所需的数据比作「人类燃料」，相对于训练LLM的「化石燃料」（互联网文本），高质量的物理世界交互数据极其稀缺。
Tesla拥有的数百万辆在路上行驶的车辆，实际上是数百万个分布式的数据采集机器人。
每当中国、迪拜或巴黎的车主接管一次FSD，这个特殊的「失败案例」就会被上传，成为训练v14及后续版本应对特定文化路况的宝贵教材。

这种数据飞轮效应是其他竞争对手（如Waymo）难以通过有限的车队规模来复制的。

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