特斯拉工程师借鉴ChatGPT概念，提出基于大量驾驶数据训练的自动驾驶系统。尽管FSD12表现出色，但仍面临模仿人类违规行为的质疑及技术成熟度的问题。投资巨大的自动驾驶领域进展缓慢，Wayve等公司寻求AV2.0以突破现有局限。
ChatGPT在互联网上引起轰动后不久，2022年12月，特斯拉的帕洛阿尔托总部也在进行类似的开发。该公司自动驾驶系统的工程师达瓦尔·施罗夫向首席执行官埃隆·马斯克提出了一个概念。施罗夫提出了一个专为汽车量身定制的类似于ChatGPT的系统。
他们的目标不是依靠预定义的规则来确定汽车的最佳路径，而是使用从大量训练数据中学习的神经网络。拥有十年经验的特斯拉团队经验丰富的成员Shroff解释说，这些数据包括数百万个人类驾驶行为的例子。
八个月后，马斯克体验到全自动驾驶（FSD）汽车的性能与他之前驾驶的数百辆相比有所提高。流畅性和可靠性归功于引入新概念的新版本FSD12。
图源：Elon Musk FSD 12 Livestream
马斯克认为，这项创新不仅有可能改造自动驾驶汽车，而且代表着向能够在现实世界场景中运行的通用人工智能的飞跃。Shroff提出的新系统不是传统上依赖数十万行代码，而是通过处理数十亿个描述人类驾驶行为的视频帧来学习驾驶。这种方法反映了新的LLM聊天机器人所采用的自我训练方法，该方法通过处理人类文本中的数十亿个单词来产生响应。
1.端到端的自动驾驶
特斯拉并不是唯一一家采用端到端技术的公司，还有Comma.ai和OpenPilot，班加罗尔男孩曼卡兰·辛格用它通过一部旧的安卓手机为他的Alto供电。他在印度进行FSD之旅的消息引起了人们的关注，因为汽车制造商经常告诉我们船上有多少计算能力才
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