4月28日，美国特斯拉公司首席执行官马斯克闪现中国，受到中国国务院总理李强的会见。结束后，马斯克向媒体透露，特斯拉在中国推出全自动驾驶（Full—Self Driving，简称FSD）系统的两大重磅收获：中国各地已陆续解除对特斯拉的禁行禁停限制；百度为特斯拉提供中国公共道路上收集数据的测绘许可证，还有一些关键监管障碍有望扫除。
上海储能超级工厂获批，国内产业链受益在自动驾驶之外，特斯拉也在储能领域进行拓展。特斯拉上海储能超级工厂涉河建设方案获批，这是特斯拉在美国以外的首个储能超级工厂项目。这一进展可能会对国内储能产业链带来积极影响，随着工厂的建成，各环节供应商有望从中受益，并实现产品供应的全球化。
特斯拉FSD系统的突破与挑战在自动驾驶方面，特斯拉的FSD全自动驾驶系统因数据安全问题，一度在中国部分地区无法使用。但近日，相关部门表示，特斯拉上海超级工厂生产的车型符合汽车数据处理安全要求，这意味着FSD系统在中国的应用将更广泛。
特斯拉的自动驾驶系统最初是采用基于摄像头的感知方式，而不是激光雷达和高精地图。其早期系统需要数百名工程师编写代码，制定行驶规则。这种方式的局限性在于它无法应对复杂、多变的真实世界场景。
为了应对这一挑战，特斯拉在FSD v12中采用了“端到端”架构。该架构直接从摄像头等传感器获得数据，并输出车辆行驶决策。这种方式摒弃了大部分工程师编写的规则代码，大幅减少了复杂度。
端到端架构的优势与局限端到端架构的主要优势在于信息无损传递，使得模型能够从感知数据中提取更多信息，并且可以更好地应对复杂场景。而且，特斯拉的FSD v12系统通过大量车辆行驶视频和司机操作数据进行训练，模拟人类驾驶行为，这使得系统在许多场景下表现得更加流畅和自如。
不过端到端架构也存在局限。由于它是一个“黑盒子”，开发者无法完全理解其内部工作机制。这导致在出现错误时，难以快速找到问题所在。此外，尽管FSD v12系统在许多场景下表现出色，但仍可能出现低级错误，如碰撞马路牙或损坏轮毂。这表明端到端架构在确保系统稳定性和安全性方面仍需改进。
特斯拉的未来展望与监管挑战尽管特斯拉在自动驾驶领域取得了显著进展，但它仍面临诸多挑战。FSD v12系统距离完全无人驾驶还有一段路要走。此外，监管部门对自动驾驶技术的安全性和可靠性提出了更高的要求。在这一背景下，特斯拉需要继续改进其自动驾驶系统，并证明其安全性超过人类驾驶。
特斯拉正在努力通过扩大数据采集规模和提高模型训练能力来克服这些挑战。特斯拉通过大量车辆行驶数据进行模型训练，并建立了强大的算力中心，以支持端到端架构的持续改进。同时，特斯拉还在开发更强大的仿真系统，生成多样化的数据来训练模型。
总结总的来说，特斯拉的自动驾驶技术正在不断发展，FSD v12的推出标志着特斯拉在这一领域迈出了一大步。不过特斯拉需要在确保安全的前提下，继续创新和改进，以实现真正的无人驾驶。同时，特斯拉还需面对监管部门的严格审查，确保其自动驾驶技术的安全性和可靠性。
