这次直播之所以能够吸引到如此多的用户关注，主要还是FSD Beta V12是有史以来第一个端到端AI自动驾驶系统（Full AI End-to-End），而这个可谓是FSD诞生以来最为重要的一次升级。
FSD Beta V12表现优异
在整个45分钟的直播中，FSD Beta V12系统在行驶全程进展非常顺利，能够轻松绕过障碍物，识别道路各种标志。其中马斯克仅人为干预了一次。那一次是特斯拉试图闯过红灯，马斯克现场来了个紧急刹车。
对于特斯拉来说，FSD是其软件定义汽车最重要的载体。
在三电技术方面，当下几乎所有的传统跨国车企都在进行转型。利用过往积累的造车经验，打造产品力更强的电动车并非没有可能。通过两三代车型的持续演进，至少在三电系统方面，传统车企和行业内领先的供应商联手，完全可以追平特斯拉的领先优势。
在这种情况下，自动驾驶就会成为特斯拉的杀手锏。而特斯拉由于很早就明确了发展自动驾驶的方向，因此并没有传统车企转型的负担。
另外一方面，特斯拉已经销售了数以百万计的车型，这些车型都在帮助特斯拉持续采集各种自动驾驶后期优化所需要的数据。而这些宝贵的数据带来的算法的优化潜力，是光凭几台测试车所远远无法达到的能力。
FSD Beta V12解决了什么问题？
单纯从最终的自动驾驶系统表现来看，FSD Beta V12并不出众。45分钟的时间里人工接管一次的成绩，可能对于很多品牌的智能驾驶系统来说都有望实现。而真正让人意外的是FSD Beta V12的很多亮点：
代码数量降低。FSD Beta V12的C++代码从之前的2万多行锐减到2千多行。降低代码就可以直接利于硬件的计算功率，降至100瓦，同时整个自动驾驶系统也无需网络连接，可以在本地运行。
自我学习能力。代码缩减之外，特斯拉FSD Beta V12最大一个亮点在于神经网络的自动决策。在这次直播过程中所经历的道路，包括建筑和道路标志，是之前没有特别去学习过的。而且在遇到减速带和环形交叉路口时，FSD Beta V12的代码中没有任何一条是针对这两个场景，但是直播的这辆特斯拉在减速带会主动减速行驶，在环形路口也会避让其他车辆。
如今困扰自动驾驶最大的问题并不是硬件性能，或是软件算法，而是难以预料的长尾工况。即便拥有数以百亿计的里程，人们也很难确保已经识别了所有的长尾工况。
在这种情况下，如果不具备较强的AI功能，就意味着车辆可能无法来应对这些之前根本没有遇到过的工况。就像人类驾驶员，其拥有的最大能力就是在面临一个未知的工况或者场景时，能够根据交通法规以及现场的实地情况，做出一个最利于自己的选择。而特斯拉FSD Beta V12就是希望达成这种效果。
后台支持。特斯拉的FSD Beta V12的神经网络具有这种能力，当然也离不开大量真实道路路况数据的采集以及特斯拉所打造的超算中心的支持。
马斯克亲自披露，通过特斯拉大量的客户车辆收集的海量的视频数据，经过其1万个英伟达H100所构建的超算中心计算获得。
此外，不依赖激光雷达依然是FSD一大亮点。FSD高达99%的决策都交给了神经网络给出，通过纯视觉的输入，然后由神经网络控制输出。从马斯克的角度来说，正是希望能够完全来模仿人类驾驶员的情况，来实现最终的自动驾驶。
这种做法将使得特斯拉无需激光雷达和毫米波雷达，进而可以大幅降低自动驾驶的成本，同时也可以减少后台数据融合的难度。毕竟人类驾驶员并不具备激光雷达这样的超远距离的识别能力。
FSD Beta V12离L4依然不近
虽然FSD Beta V12非常成功，但它离我们真正理解上的L4级自动驾驶依然还有很长一段距离。当打开FSD后，驾驶员依然需要对路况进行实时监控，并在关键时刻进行介入。
从实质上来说，FSD Beta V12或者今后的版本，还是需要大量的道路场景数据对算法进行持续优化。正如马斯克自己说的，未来特斯拉还需要在利用人工智能超越人类驾驶员上每年投入数以十亿美元的资金，将庞大的车队收集到的数据进行分析和学习。
当前，特斯拉已经拥有超过400万台辆汽车在道路上行驶，其所采集的数据成为特斯拉FSD算法优化最大的资本。
放眼全球，无论是大众丰田这样的车企巨头，还是谷歌Waymo这样的自动驾驶技术公司，都没有办法达成这样的效果。考虑到特斯拉如今的销量，短期内能够帮助特斯拉收集数据的车型将超过1000万台。
这个体量的车队规模带来的数据量将成为其他车企今后对特斯拉难以逾越的障碍。
也许凭借神经网络技术的不断优化，以及大量数据的加持，特斯拉在某一个时间点能够真正达到L4级自动驾驶技术，但是这一天可能依然会比较遥远。L4级自动驾驶面临的长尾工况同样是特斯拉也很难绕过去的一道坎。
