如果，我是说如果FSD进入国内市场，不需要开城，放在任何一个城市它都可以开。

特斯拉FSD Beta V12.3更新之后，马斯克放了一波免费用1个月的福利，因为他对这次的FSD非常自信。虽然特斯拉的FSD Beta V12.3推送了有差不多10天的时间了，但，很多特斯拉FSD用户没去使用这个最新的辅助驾驶功能。这一点，让马斯克很不理解，所以送了一个月免费用的福利，想让更多的车主体验到它的好。

更新之后的V12.3版本，比之前的版本而言，底层逻辑上的变化是实现了端到端神经网络的应用。所以，在本质上的体验感来讲，要比之前V12.2版本的体验更完整了，这也是为什么马斯克迫不及待的想让更多人用上V12.3版本。

因为可能真的是用过之后，会离不开的一种智能驾驶功能。

让车主激动的V12.3，为什么？

海外的特斯拉车主们，已经体验到了FSD Beta V12.3版本更新后的效果。我来总结几个词概括一下他们对此的感受，更快、轻松、无感，差不多就是他们对FSD更新后的变化。有人认为更新之后，它更像人类驾驶员在开车了。

这次更新的功能不算多，与其说全新，其实更像是一次对V12.2的版本优化。

FSD Beta V12.3，车主们在测试视频中认为的具体变化：

1. 首先，整体的变化是在跟车速度以及距离上的把控更细腻，跟车距离不用刻意保留过大的空间；

2. 在路口起步与刹停上的也有变化，无论是在路口还是跟车工况，起步都很顺畅，且速度比之前有所提升，不会有明显的犹豫（尤其是跟车工况）；

3. 环岛的优化策略更明显，开的比普通人好，而且更新后会刻意在弯道内降低车速通过，并且保持在车道线中央；

4. 可以设定在道路上行驶的速度范围超过限速5-10英里/小时，但它大部分时间，都会按照道路限速来行驶；

5. 遇到减速带（测试路线上有8个），8个减速带全部有减速动作，但速度比预想要快一些；

6. 不设定目的地路径，可以靠FSD自己随机驾驶。

之所以能够让车主们激动，并且能让马斯克下场给FSD Beta V12.3打广告的原因，因为FSD感觉真的就像是人开的，机械感感觉相对来说已经很小了；而且也具备了部分L4级别智能驾驶的“雏形”。

分两块来看，FSD怎么拟人的，和哪些功能是L4的雏形。

优点，V12.3的进步程度是比较明显的。除了基本的转弯、并线、连续弯道的速度控制都已经非常稳定和自然之外，FSD也比以前更“人性化”很多。例如，包括遇到路上的减速带会慢下来；在十字路口停车，不会挡住路口（斑马线）；远处看到路边有公交车停着，会换道开过去；转弯时会等行人和自行车都通过后，才转弯；行人如果突然从马路中间冲出来要穿越马路，也会慢慢减速或是停下来，不会即使没危险还突然刹车。

总体来说，个人感觉V12.3已经开得比多数人类驾驶员还好了。

V12.3缺点，目前我（通过版本的测试视频对比）发现和V11有个很明显不同。V12比较不会听驾驶员的指令了，之前在V11的测试视频中，驾驶员打转向灯变道，或者是踩加速车辆会开快一点。但，到了V12.3之后，被神经网络取代了底层逻辑之后，驾驶员的指令变成了一个“可参考的输入值”，不再具备必须执行的属性。

在转向灯变道的指令下，有时会遵循指令、有时会取消转向灯变道指令；后者情况或许是BUG，也或许是判定变道空间不足而取消。另外，V12.3的FSD会更参考道路限速的设定，而不是人类驾驶员限定的速度更具备优先条件；它很常都开在驾驶员设定的速限之下，虽然踩油门它会快一点，但到下一个路段可能又会恢复道路限速水平了。

至少现在来看，这次FSD的更新，从马斯克到FSD用户这两个视角来看，彼此都很满意了。也还要再说一个问题，不要把特斯拉在北美试驾的效果和国内主流智能驾驶表现来相提并论，路况特性完全不同，显然国内的路况更为复杂，而北美的路况相对来说人流、车流大幅度减少。

咱们只看FSD的底层逻辑以及功能上的优化，暂时不做对比。

FSD，展示了怎样的可能性？

特斯拉FSD在V12版本更新之后，底层逻辑已经发生了明确的改变，删代码换用有深度学习能力的神经网络。就类似于Chat GPT的使用逻辑是一样的，只要学习能力够强、只要投喂模型够多，就会越来越好用。

在没有了代码束缚之后，FSD V12版本实现了不用设置导航路径，也能开启FSD驾驶功能。实际的测试视频，是车辆在街道上根据限速标志行驶，预见行人、停车标志、对向车辆等，都会停车以及避让；同时，遇到路口的话，会随机选择车道进行转弯（与车道指示标志一致）；遇到断头路，也会选择掉头返回。

以上，视频片段路程大概6km左右，没有出现接管。这里要说清楚一点，当时的驾驶路线虽然有不少车辆通行，但随机出现的路人、自行车相对较少，和国内的道路情况有比较大的差异。但通过这段路的测试视频之后，不能发现，其实在FSD V12版本后，这台车的驾驶能力已经出现了一定的L4级功能的雏形，是它知道在没有路径规划的情况下怎么来开车。

而且，理论上它还具备高适应性。

我们在去年和今年早些时候，都聊过一个话题，特斯拉FSD进入国内市场。在了解FSD的底层逻辑之后，再来聊这个话题，就觉得它要是进入中国市场之后，其实实现智能驾驶相对来说，可以在很短时间内就达到主流水平。

难点，只是换一套符合国内路况的学习模型，再进行大量的学习。

一直学下去，可能就会学到L4级别了？

没有代码的束缚之后，只要投喂相似的人类驾驶模型数据，就能输出正确的执行反馈，理论上算力够用的话，学习到足够的驾驶模型之后，距离L4不远了。而且现在也能实现不根据导航来自由、随机驾驶，并且几乎不用接管。

和国内市场对比， FSD V12不依赖于地图、不依赖激光雷达、不依赖于人工决策规则，是纯视觉+神经网络方案。作为深度学习方向的FSD方案，提升空间更大、更智能，实现L4级别不难，但对算力门槛要求会越来越高，需要做出的反应更快、更准确才行。