驚艷！ ！ ！特斯拉端到端示範影片分析

外網有用戶放了一段特斯拉FSD v12的視頻，有人搬運到b站上了：

https://www.bilibili.com/video/BV1Z6421M797www.bilibili .com/video/BV1Z6421M797

這次恰好是一個純視覺方面較為複雜的場景：下雨天地面積水，水面上反射出各種圖案，可能會產生一些奇異的視覺效果。特斯拉去年沒有舉辦ai day活動，據稱是因為競爭對手經常挑撥他們的幻燈片，所以乾脆取消了。在缺乏詳細資訊的情況下，觀察影片可以略窺一些端到端的特性。接下來，讓我們針對其中一些有趣的地方進行分析。

01:57，誤檢車門打開，大幅度繞行：

#這裡倒是問題不大，左邊有比較大的空間，所以多繞一點也無所謂了。

02:09，誤檢occ導致幾乎剎停：

#行人已經離開，我們可以開始前進了。然而，地面上有很多積水，反射著物體的影像，這可能導致誤檢測，所以我們又停下來等了一會兒才繼續前進。

04:40，近距離cutin車輛漏檢

#這裡左側非常近距離的倒車cut-in車輛漏檢了，但planning似乎並沒有給出起步的意圖，這裡體現出了端到端的一大優勢：上游出錯的結果並不一定會導致錯誤的駕駛行為，後面我們還會看到更多類似的例子。

05:37 誤檢occ

這裡可能也是地面積水產生的occ吧，端到端採信了這個結果，左右亂打方向盤，一會向左一會向右。

05:48，左右近距離occ誤檢

在左右非常近的位置出現了occ誤檢，如果還是按規則來寫可能就得報接管了（也不一定，畢竟沒有在行車軌跡上），這裡端到端直接無視了這兩坨occ，繼續開。

06:57，正前方近距離行人誤檢

這個是真的牛逼，臉上刷出來一個行人，所有基於規則的規控此時一定會急剎警報了，但端到端模型並不認可上游的結果，照常行駛。

14分：在一個私人停車場裡打轉出不去了

#這裡可能是BEV的感知距離不夠的問題，遲遲沒有找到出口，在一個停車場打轉。 。

其他的片段就都是主路上行駛了，到了主路上FSD v12的表現很絲滑，沒有什麼大問題，尤其是夜晚看車道線的檢測也是非常穩定的，不過我覺得大部分廠商也能做到這樣的水平，就不多提了。

單看停車場這一段，如果不看上游的結果的話，除了那個正前方occ誤檢導致左右亂打方向盤，FSD v12的軌跡還是比較絲滑的，即使有錯誤也沒有被卡住的情況。在這樣一個有行人、有不規則移動障礙物（手推車）、地面有積水的場景中表現也確實還可以。

特斯拉使用的還是有中間​​模組監督的多任務端到端，所以前端仍然可以顯示出來obj det和occ的結果。但端到端裡的規控不一定會採信上游的結果，近距離漏檢了不一定會起步撞車，近距離誤檢了也不一定會剎車停，所有的結果都輸入到pnc裡綜合判斷。這確實是比較有趣的一點，可以確定的是馬斯克並沒有說謊，這的確是一個端到端系統才會有的表現。

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