Walter Isaacson 又放出了一部分《Elon Musk 传》中关于 FSD v12 背后的细节，这部分没必要逐字翻译了，脱个水整理下： - 端到端的 FSD v12 立项于 2022 年 12 月，特斯拉 Autopilot 的 9 年元老 Dhaval Shroff 解释说，「这就像 ChatGPT，但是是汽车版的。」v12 处理大量的数据，理解真实人类驾驶员在复杂场景下的驾驶行为，然后来模仿这些行为。 - Walter 将端到端的模型概括为「删除规则，模仿人类」。特斯拉之前为 FSD Beta 编程了大约 30 万行 C++ 代码的规则，以输出不同场景下系统的表现。而 v12 不需要规则，通过神经网络对成百上千万个人类驾驶员的驾驶案例中学习，再输出路径。根据 Elon 之前直播的说法，目前控制代码已经降到了大约 3000 行。 - 到 2023 年年初，特斯拉已经投喂了 1000 万个视频片段以训练 v12，Elon 说，要寻找 Uber 五星司机会有的驾驶行为，那就是 v12 训练需要的视频。（路怒症司机会让 v12 学坏） - Elon 最初对端到端持保留态度，不是因为我们常见的难以解释、优化之类的，他认为用端倒端解决自动驾驶，杀鸡焉用牛刀？是不是把深度神经网络搞得太复杂了。 - Dhaval 展示了一个案例，路上散落着垃圾桶、锥形桶和随机的障碍物，v12 会在必要的时候选择压线开，最终绕开这堆杂物开出去。这就是端到端的价值：「即使在非结构化的环境中，汽车也永远不会发生碰撞。」这一点「击中」了 Elon。一直以来 FSD 的目标用两个字概括就是「别撞」。Elon 曾经说过，有一天路上降落一架 UFO，FSD 也会感知到并绕开。v12 展示了这种潜力。 - Elon 要求 Autopilot 团队把接管频率指标作为周会的 PPT 起始页，并称没有分数的电子游戏就会很无聊，随着指标的改进，每天看到都会有动力。Autopilot 团队安装了一个 85 英寸的显示器，实时显示这一指标。办公桌旁还放了一个锣，每次成功解决一个导致接管的问题，就会有人敲锣。 - 根据 7 月特斯拉 Q2 财报上的 Elon 的说法， v12「训练了 100 万个视频案例，它勉强可以工作；200 万个，稍微好一些；300 万个，你就会感到，Wow；1000 万个，它将变得难以置信。」特斯拉花了大约一个季度的时间完成 1000 万个视频片段的训练。 - 2023 年 4 月，v12 的表现打动了 Elon，他宣布追加资源来加速端到端的工程化。8 月，v12已经准备好取代 v11，特斯拉计划在监管机构批准后立即发布 v12。