多年来，对特斯拉 FSD 方法的批评是它缺乏常识。它在驾驶技术方面表现出色，包括车道保持、制动和转弯。虽然它已经有了显着的改进，特别是在 FSD v13 和 v14 中，但它仍然难以满足复杂场景所需的高级推理。
汽车可能会为举着“慢行”牌子的建筑工人停下来，但它能理解工人正在一边看别处一边聊天，同时挥手示意交通通过吗？由于即将关闭的车道，它是否会理解，右侧道路上行驶速度较快的车道暂时不适合使用？
这些都是 FSD 今天面临的真实场景，特斯拉现在正在积极聘请人工智能工程师来解决这个问题。这个新的职位发布是为了 –AI 工程师，强化学习和蒸馏, — 是一个明确负责开发更智能、更包容的模型的角色。
本能与理性
为了理解为什么这很重要，我们可以看看特斯拉前人工智能总监 Andrej Karpathy 讨论系统 1（快速和直观）与系统 2（缓慢和推理）思维的方式（下面的视频）。这个框架定义了人类思维的工作原理，简而言之，我们需要将相同的框架应用于人工智能模型的工作原理。
系统1的思维是快速的、本能的和感性的。当您驾驶熟悉的路线上班时，您会使用它。与此同时，系统 2 速度较慢、深思熟虑且符合逻辑。这是您在建筑区域或一系列高速公路立交桥中行驶时使用的类型。
当前的端到端 FSD 实际上是一个完全精确的系统 1。它以令人难以置信的反应时间将像素映射到控件，但它缺乏专用的系统 2。可以在采取行动之前思考问题的并行推理层。
事实上，特斯拉的招聘启事也承认了这一点：“这些模型在现实世界的物理推理中继续挣扎，常常难以区分左右。”
蒸馏
职位名称的后半部分“蒸馏”是系统 2 思维如何真正到达您车道的关键。推理模型非常庞大。它们需要大量的计算和思考时间，而移动的汽车根本不具备这些时间。您不能等待 10 秒钟让您的汽车考虑是走还是停。
这就是蒸馏行为的用武之地。特斯拉计划在自己的数据中心训练这些大规模的 System 2 推理模型，这些模型将充当“老师”，为数百万个复杂的驾驶边缘案例生成完美推理的解决方案。
然后可以对这些解决方案进行训练，以获得更小、更快的“学生”模型，这些模型可以与汽车本地推理芯片上的 FSD 并行运行。结果是：一辆具有推理天才本能的汽车，同时保持了完美的像素控制反应时间。
蒸馏不仅仅是优化，更是优化。对于HW3车主来说，它是通向v14时代的唯一桥梁。
HW3呢？
从广义上看，蒸馏正是特斯拉用来构建 FSD V12.6.4 的方法，它是 FSD v13.2.9 的蒸馏简化版本。一旦推理得到解决，这些工程师可能会继续提取简化版本FSD v14-精简版这是之前在最近的 2025 年第三季度财报电话会议上提到的。
推理是关键
这次招聘活动暗示，特斯拉不仅仅只是向 FSD 提供越来越多的数据，而是要更好地对其进行培训。现在，他们正在考虑改变汽车的未来思考方式，从纯粹的模仿转向对周围世界的真正物理理解。
对于目前导致 FSD 犹豫或红手的边缘情况，这个推理层可能是从监督到无监督的最终桥梁。
有很多值得期待的地方 - 推理空间是特斯拉尚未真正涉足的空间，但它是我们将看到一些最伟大、最明显的进步的空间之一，而不是 v13 和 v14 之间更细粒度的迭代步骤。
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特斯拉一直热衷于去除多余的部件，这通常也意味着简化信息。在这种情况下，他们在 2026 年 Model S 和 Model X 的悬架菜单上应用了“少即是多”的原则。
多年来，爱好者们一直喜欢对车辆自适应悬架的内部工作进行详细、数据丰富的观察，并配有实时监控、反馈和精细控制。
现在，随着更新后的 Model S 和 X 上的软件变化，特斯拉彻底修改了这个界面，将数据丰富的菜单换成了新的“动态”选项卡，以简化操作，借鉴了 Cybertruck 的经验。
这一变化遵循特斯拉用户界面理念的转变：易用性和智能预设优于手动、深层调整。
旧的悬挂选项卡
2025 年及较旧的 Model S 和 Model X 车辆有一个“悬架”选项卡，可为驾驶员提供有关悬架的详细信息并提供精细的选项。
核心是车辆的实时图表，直观地展示了空气悬架在所有四个角的表现。
精通技术的业主喜欢这个界面的透明度和控制力。它提供车轮读数的实时数据，包括压缩和回弹数据、车身加速度以及精确到毫米的行驶高度。
它还提供了更精确的滑块，以提高乘坐舒适性和操控性，从而可以对汽车的乘坐风格进行微调，从柔软到坚固，从舒适到运动。除此之外，多级滑块提供了不同的行驶高度级别，包括低、标准、高和非常高。
这种较旧的界面使驾驶员能够根据自己的喜好修补和定制悬架感觉，并奖励那些花时间了解其复杂性的人。虽然高级用户可能喜欢精细的控制，但大多数用户可能会发现它令人难以承受。
进入“动态”选项卡
在 2026 款车辆中，专用的悬架选项卡消失了。取而代之的是一个简化的“动态”选项卡，它将与汽车驾驶感觉相关的所有设置分组到一个简化的位置。新界面取消了繁重的数据显示，转而采用干净简单的选项。它整合了加速模式、转向重量以及行驶和操控预设。
主要的行驶高度控制已移至“控制”选项卡，而用户可以在“动态”选项卡上在较低和较高的首选高度之间切换，从而允许车辆管理特定高度。
驾驶模式预设（包括“舒适”、“标准”和“疯狂/格子”）以捆绑形式更改下面的设置，为用户提供轻松简单的选择，而“自定义”则提供一些旧功能，但没有额外的细节级别。
注重简单性
特斯拉简化这些菜单的决定源于一种明确的理念，即减少用户输入并信任车辆的自动化系统来承担决策的主要任务。简化的 Dynamics 菜单对新用户来说不再那么令人生畏，并且使用起来速度明显更快。您只需点击一下即可更改汽车的个性和风格，而无需调整多个滑块。
随着特斯拉自适应悬架的成熟，该系统在解释路况和驾驶员输入方面变得更加出色。现在，这三个预设已经调整得非常好，以至于特斯拉可能认为它们涵盖了绝大多数驾驶场景，因此对于大多数用户来说，微调是多余的。
虽然一些长期的爱好者会对失去车辆显示屏、数据和精细控制而哀悼，但这种演变是特斯拉关注主流用户的标志。其中许多功能在 Track Mode V3 中仍然可用。
不适用于旧型号
当特斯拉删除他们曾经拥有的功能时，许多车主会感到不满，这是可以理解的。虽然特斯拉本可以为所有车辆提供这些软件更改，但它仅将其应用于 2026 年的新车型，以确保现有车辆不受简化菜单的影响。
这是特斯拉多年来采取的方法。如果特斯拉想要简化选项或进行重大改变，他们只会将其应用于较新的车辆。一个例子是删除低再生选项，这会降低车辆效率。虽然较新的车辆不提供该选项，但较旧的车辆仍然可以在低和标准之间进行选择再生制动。
在特斯拉看来，终极奢华不是无限的控制或微调旋钮或转盘，而是根本不需要考虑任何这些。
特斯拉自动驾驶开发中最强大但最不为人所知的工具之一是影子模式。在影子模式下运行代码是一种常见的软件工程方法，它允许公司在生产中测试新代码而不影响用户。
对于特斯拉来说，它是数据引擎的核心部分，使 FSD 能够以令人难以置信的规模学习和改进。简而言之，即使 FSD 未启用，FSD 也会在 Tesla 后台默默运行。该系统将不断做出驾驶决策，而无需实际控制汽车。
这种巧妙的方法使特斯拉能够收集大量的现实世界数据，这是解决自动驾驶难题的关键部分。让我们来看看影子模式到底是什么、它是如何工作的以及它为何如此重要。
什么是影子模式
影子模式背后的过程既简单又精彩。当人类驾驶时，FSD 也在后台默默运行，仿佛一切尽在掌控。它从汽车摄像头和传感器接收到的输入与主动参与时完全相同，并根据这些数据做出假设的驾驶决策。
事实上，当您在屏幕上看到 FSD 的灰色触手时，它就是这样的。
主动 FSD 和影子模式之间的关键步骤和区别在于接下来会发生什么。人工智能做出的这些假设决策并没有被执行，因为毕竟是人类在驾驶。相反，系统会将其决策与驾驶员的决策进行比较并进行评估。错误或不同的决定可以发送回特斯拉进行分析。
本质上，在驾驶的每一秒，特斯拉都会收集 FSD 的决策与驾驶员的决策相匹配的无数时刻的数据，帮助验证系统的行为。但更重要的是，它还捕获了它们之间存在差异的每一个实例。
数据反馈循环
这种持续的比较使特斯拉能够始终分析车辆将做什么与驾驶员的实际行为进行比较。
就像教科书的答案一样，驾驶员的决定被认为是正确的答案，FSD 试图做出相同的决定。对于那些使用 FSD 多年的人来说，您可能还记得 FSD 第一次开始对交通信号灯做出反应时——红灯停，绿灯亮。在这种简单的阴影模式场景中，FSD 将确定是否将光视为红色或绿色。然后它会将其与驾驶员的行为进行比较。如果车辆认为红灯是红灯并且车辆通过了红灯，那么图像和视频可以发送回特斯拉以帮助训练系统——本质上就是绿灯的样子。
阴影模式使用的另一个例子是特斯拉从超声波传感器过渡到视觉停车辅助。特斯拉可以在阴影模式下运行视觉，并将它认为与物体之间的距离与超声波传感器的输出（事实）进行比较。这是在一个车主从车辆上拆下超声波传感器并实现车辆持续检测距离。
这些分歧属于边缘案例，是现实世界的一课，让 FSD 认识到它可能无法完美处理的场景。对于同意特斯拉数据隐私政策的车主来说，这些特定时刻会被打包为训练数据发送回特斯拉，以帮助 FSD 变得更好。
竞争优势
影子模式不仅仅是一个聪明的功能；它也是一个功能。这是特斯拉在自动驾驶开发竞赛中保持竞争优势的关键。虽然许多竞争对手依赖数百或数千辆规模较小的专用测试车队，但特斯拉的影子模式有效地将其全球数百万辆汽车的整个车队转变为一个庞大的、被动的数据收集和验证网络。
它使特斯拉能够针对无与伦比的数量和多样性的现实世界驾驶场景测试新软件：恶劣的天气、具有挑战性的道路布局、边缘情况的交通交互。一切都完成了，对驾驶员没有任何风险。
这是一个自我改进的反馈循环，内置于道路上的每辆特斯拉中，竞争对手几乎不可能复制，从而使特斯拉能够以无与伦比的规模进行迭代和改进。
