特斯拉 FSD Beta v11.4 日志，看了一下，11.3 就是最后一个专门解决高速问题的小版本了。从 11.4 起，精力重新回归城市。 一个有趣的功能，特斯拉专门训练了一个 Vision Speed 神经网络，用以确定 FSD 在停车场或是小区这些工况下的最高速度是多少，很细节的功能。 倒数第三个，基于天气、路况、旁车、轮胎限制 Autopilot 的最大速度，这不是 FSD，这是广义上的主动安全功能，和 AEB 是一个类型。 - 通过评估本车行为和行人的反应的联合空间中的多种可能的路径，改进了在更多人行横道上逼停行人或为行人让路的决策。 - 根据运动学数据测量 VRU（指行人、自行车和摩托车等）与本车路径相交的概率，并在估计高风险时提前减速，从而改进本车 VRU 附近的自我行为。 - 改进了密集的非结构化城市环境中的转弯性能。改进案例的例子包括：当转弯车道被停放的汽车挡住时转弯，避免转入公交车道。 - 改进的车道引导模块将远距离路径规划「提示」提供给网络，本车需要进入哪些车道才能到达目的地。还显着改进了每条路径的自动标注器。这些改进共同解决了 64% 的由不良路径类型引起的所有接管。 - 通过在同一数据集上用最新版本的「车道引导」模块重新训练我们的网络，并使用一个共同的特征空间来预测车道、道路边缘和受限空间，提高了车道、道路边缘和受限空间检测之间的几何一致性。 - 将部分加塞儿的召回率提高了 39%，将由于变道到相邻车道而导致的假阳性加塞儿的准确率提高了 66%，从而使整体变道预测误差减少了 33%。这是通过将我们的自动标注的车队数据集进一步增加 8 万个视频片段、提高自动标注算法的准确性以及调整训练监督的分布来实现的。 - 通过更新车道类型检测网络和改进地图视觉融合，更好地了解何时使用公交车道以及何时避开公交车道的理解。 - 通过更好地考虑即将到来的导航期限、需要的连续变道和本车后方的车辆，改进了变道过程中的速度控制。 - 添加了新的 Vision Speed 网络以推断特定道路上的典型行驶速度。这用于限制停车场和住宅区道路等环境中的最大允许速度。 - 通过使 Autopilot 中的最大允许速度与检测到的路况好坏成正比，降低了打滑风险。在极端情况下，Autopilot 可能会使用道路的湿度、其他车辆轮胎掀起的水雾、降雨强度、轮胎磨损估计或其他表明车辆接近表面处理极限的风险因素来警告驾驶员并降低速度。 - 改进了城市街道上的远程路径阻塞的检测和控制。考虑到即将到来的路径阻塞，本车现在能够更早地执行执行变道。 - 通过将编译器升级到 clang-16，用更好的代码诊断和 C++20 功能提高开发人员的效率。这也将光子到控制车辆响应延迟提高了 2%。