［科技新報］特斯拉 FSD V12 經千萬支影片訓練，駕駛技術勝過馬斯克

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特斯拉 FSD V12 經千萬支影片訓練，駕駛技術勝過馬斯克

8 月特斯拉（Telsa）總裁馬斯克（Elon Musk）直播示範 FSD（Full Self-Driving），試駕 45 分鐘內僅干預一次，表現比市場預期佳，不過特斯拉年初才開始訓練 FSD，八個月後全新 FSD V12 就能順利上路。

FSD V12 與市面常見輔助駕駛差別甚大，目前主流輔助駕駛主要採模組化設計，分為感測、決策及控制三部分，每部分採獨立演算模型。簡單說就是演算法工程師會先寫好原始碼，為自動駕駛系統建立規則，如紅燈停車、綠燈行駛、保持在車道線中間等。模組化系統缺點非常明顯，各廠商行車規定及標準均由工程師決定，如果開車方式與工程師非常不同的車主，就會得到很惡劣的體驗。

FSD V12 不像模組化設計分成三部分，核心是神經網路，特斯拉工程師只需建立神經網路架構，輸入訓練數據就可以。簡單說就是用類似訓練 ChatGPT 的方法訓練 FSD V12，FSD V12 就可用一套完整神經網路處理所有輸入訊號，並獨立輸出決策。FSD V12 訓練法好處是全部數據均來自真人，駕駛技術會採用最人性化、最像人類思考模式來駕駛。

當然這種訓練法對數據要求更高，工程師需有大量優質資料才能讓 FSD V12 學習。cnBeta 報導，馬斯克稱 FSD V12 神經網路自動駕駛系統輸入起碼 100 萬支影片為訓練素材，才開始有好表現。截至目前，特斯拉已用超過千萬支挑選過人類駕駛影片訓練。

特斯拉全球有近 200 萬輛車，每天提供約 1,600 億幀影片訓練 FSD。預估將有數以十億計的實際行車影片可訓練。現在 FSD V12 仍是「黑箱」，工程師無法精準解釋為什麼 FSD 會做出錯誤決定，解決方案是若發現 FSD V12 某情況處理不好，就針對類似情況輸入更多數據讓 FSD V12 學習。