S2E19 深入解析特斯拉 FSD：為什麼 Robotaxi 每個城市都得重練？

特斯拉的無人計程車，正式在德州奧斯汀上路了。馬斯克說這是 FSD 的指標性時刻，但很多人不知道，這根本不是真正的無人駕駛。

因為每台 Robotaxi 的副駕駛座上都還坐著一位安全監控員，而且每進一個新城市，系統還得重新訓練與微調，處理無數長尾事件。

這集我們就來聊聊：

📌 FSD 到底是不是端到端？為什麼技術路線其實還是分層模組？

📌 特斯拉怎麼用 AI 開車？感知模型和規劃模型如何分工？

📌 Robotaxi 為什麼每進一個新城市都得重新訓練？調哪些專家？

📌 MoE（混合專家）架構是什麼？怎麼解決大模型推論太慢的問題？

📌 安全員還在也能叫無人車？Tesla 的 Robotaxi 真的是 L4 自駕嗎？

🎧 如果你對 AI、自駕車、城市部署與技術演進有興趣，這集不能錯過。

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(00:00) 開頭

(01:03) 特斯拉無人計程車正式登場！

(02:04) 副駕有安全員還算是「無人車」嗎？

(03:55) 事件一：導航失靈，左轉直走分不清

(04:47) 事件二：逆光鬼煞！FSD 看不到路(05:31) 事件三：第一次人為介入現場還原

(08:37) 關鍵法案：德州 9/1 起無人載客要執照

(10:40) FSD 到底怎麼運作？

(12:01) 我完全不怕酸民

(12:54) 傳統自駕車怎麼做？

(14:16) V12 的革命：C++ 被 AI 模型取代了

(15:58) 特斯拉資料策略：不是什麼都上傳

(17:40) FSD 真的是端到端？實際架構拆解給你看

(20:32) 技術最大挑戰：模型太大跑不動

(22:39) 混合專家模式：每種路況召喚不同專家

(25:56) 長尾事件最難搞，AI 要學的還很多

(27:06) 為什麼光達雷達在極端情況下更穩？

(29:27) 擴展速度有這麼快？別被馬斯克騙了

(30:32) Robotaxi 進軍新城市：實際流程拆解

(32:43) 特粉先別急著罵

(35:30) 作者外出取材下週停更