【特斯拉最新智能驾驶发布：端到端的自动驾驶】

特斯拉向美国用户推送的版本号为V12.1.2 Beta的端到端FSD。与传统的分模块智能驾驶系统不同，它采用一个整合的神经网络结构，直接从传感器数据中学习，输出驾驶操作，如转向、制动和加速信号。

端到端大模型通过压缩海量驾驶视频片段的知识，类似于大语言模型GPT，实现了驾驶知识的高效存储和应用。这种全栈神经网络化的FSD依赖于数据驱动，其中训练数据的质量和规模成为性能的关键决定因素。

端到端学习的优点包括技术的高上界、数据驱动解决复杂问题、消除模块间累计误差，但面临缺乏可解释性和对海量高质量数据的需求等挑战。特斯拉在端到端FSD训练上投入巨大，计划在2025年底将训练算力提高至100E。