特斯拉通过「物理图灵测试」,英伟达机器人主管爆吹,圣诞节刷屏了

特斯拉FSD v14,首个通过「物理图灵测试」的AI。为特斯拉「颁发」这一殊荣的并非别人,而是英伟达大名鼎鼎的机器人主管——Jim Fan。平安夜前夕,这位英伟达Project...

特斯拉FSD v14,首个通过「物理图灵测试」的AI。

为特斯拉「颁发」这一殊荣的并非别人 ,而是英伟达大名鼎鼎的机器人主管——Jim Fan 。

平安夜前夕,这位英伟达Project GR00T的领军人物,在亲眼看到自家特斯拉的一路自主护送自己回家后 ,大受震撼:

我入手特斯拉比较晚,但却是最早体验FSDv14的用户之一。这可能是我第一次真正感受到通过物理图灵测试的AI:结束一天漫长的工作后,你只需按下一个按钮 ,放松地靠在座椅上 ,完全分不出开车的是神经网络还是真人司机。

Jim Fan表示,FSD带来的第一感觉是「不可思议」,并且很快就已经渗透进了他的生活 ,甚至开始有点「上瘾」 。

一开始你会觉得这不太真实,然后它就成了日常。再然后,就像智能手机一样 ,一旦失去它,你就会非常难受。这就是人类如何被重新塑造,并最终沉迷于技术 。

特斯拉通过「物理图灵测试」	,英伟达机器人主管爆吹,圣诞节刷屏了

当然,FSD v14.2.2不是独属于Jim Fan的专属礼物 。在陆续收到新版FSD推送后 ,特斯拉车主们的反馈也迅速刷屏——一句话总结:玩疯了。

特斯拉圣诞狂欢

首个得到英伟达机器人主管「背书」、被称为通过「物理图灵测试」的AI,在这个圣诞节火遍全网。

这个圣诞节,特斯拉给车主们送来了一波至尊升级 ,网友一顿测试下来 ,结论几乎是清一色的:

满意满意,相当满意,绝对是迄今为止最好的一版FSD 。

特斯拉通过「物理图灵测试」	,英伟达机器人主管爆吹,圣诞节刷屏了

看到这一幕,老马自然更是高兴坏了 ,开始在社交平台上疯狂转发各类车主分享视频。

在这批「老马严选」中,FSD的表现相当吸睛。但更值得关注的,或许是车主们的反应——全部异常兴奋 ,甚至「吓」坏了的那种 。

比如这位花臂老哥,发现FSD能读懂停车场显示屏,在识别到「车位已满」后果断跳过该楼层 ,激动得像看到自家孩子考了满分。

下面这位小姐姐最开始没感到有啥变化,但一开始变道就出现了端倪——一秒进入「老司机」模式,说换就换 ,相当果断 ,不再打大半天转向灯。

如果说这些还只是「懂车人」的兴奋,那下面这段视频就更有反差感了 。

车主拉上了自己从未体验过自动驾驶的奶奶,上来就给老人家配置拉满 ,体验最新最强FSD,直接给奶奶整出了「恐怖谷效应」。

事实上,在新版FSD彻底火遍全网之前 ,马斯克本人早已抢先「上车」。

当晚,他在社交平台发文称,自己亲自体验了一次无安全员的Robotaxi测试 ,并直言体验近乎「完美」 。

周日,我坐在副驾驶座上,一辆没有安全监控系统的特斯拉载着我在奥斯汀转了一圈 ,全程驾驶表现完美。

特斯拉通过「物理图灵测试」,英伟达机器人主管爆吹,圣诞节刷屏了

这一帖子下面 ,特斯拉AI总监Ashok Elluswamy发布了自己的体验视频 ,用词同样难掩兴奋。

这是一次令人惊叹的体验!

当然,「老马严选」的车主,可能存在幸存者偏差;特斯拉高管站台 ,也不够令人信服 。

但从其他网友的实测反馈来看,新版FSD这一个个「惊喜」背后,的确有迹可循 。

旧版本的老克星——死胡同场景 ,基本已经能解决了:

特斯拉通过「物理图灵测试」,英伟达机器人主管爆吹,圣诞节刷屏了

雨天 ,车流巨大 、拥堵至极的曼哈顿街头,依然能注意到警车,并且主动避让:

特斯拉通过「物理图灵测试」	,英伟达机器人主管爆吹,圣诞节刷屏了

在狭窄车道多盲区的情况下,能及时识别到左侧有行人出现:

特斯拉通过「物理图灵测试」	,英伟达机器人主管爆吹,圣诞节刷屏了

整体看下来,网友们的体验反馈集中在两方面:

更像老司机:变道丝滑没有犹豫,速度也更合适。能明显感觉到决策过程更快 ,并且会果断执行。

脑子更灵光:旁边车道有摩托车、维修车辆和人员时,会早早留出空间 。

而这些叠加在一起,最终体现为长时间驾驶可靠性的大幅提升。

我憋不住了:我的特斯拉第一次载着我们全家 ,从自家车道一路开到父母家,整整一个半小时车程……我一次都没碰方向盘。

特斯拉通过「物理图灵测试」,英伟达机器人主管爆吹	,圣诞节刷屏了

本月初,马斯克曾放下豪言:要在三周内彻底实现奥斯汀区域Robotaxi的无人驾驶,移除安全监控 ,副驾驶也不再坐人 。

而现在看来,新版FSD正在把这句豪言化为现实——不仅远超车主预期,甚至让英伟达机器人主管 ,都直呼不可思议。

特斯拉如期而至的这份「圣诞礼物」 ,或许是自动驾驶迈向新阶段的,又一次涌现时刻。

FSDV14.2.2

这波FSD(监督版)v14.2.2更新,核心变化集中在神经网络视觉编码器的升级 ,整体感知与理解能力明显增强 。

新版本利用更高分辨率视觉输入,强化了对紧急车辆、道路障碍物以及人体手势等复杂场景的识别能力。

比如,在Reddit网友分享的案例中 ,新版FSD展现了对小动物等异常交通行动者的避让能力。

而在特殊车辆识别与响应策略上,v14.2.2对警车 、消防车、救护车等场景进行了专门优化,新增靠边停车或主动避让紧急车辆的决策与执行逻辑 。

在导航与路径规划层面 ,v14.2.2引入了更动态的规划能力,可实时应对拥堵、临时绕行等路况变化,而不再完全依赖预设路径。

泊车能力也是本次更新的重要增强方向 ,系统新增了「到达选项」,可根据个人偏好选择停车场 、路边或地下车库等不同到达方式,导航终点会随之动态调整。

一位网友分享了FSD v14.2.2在自家车库的倒车入库的视频 ,哪怕车道上还停着另一辆车 ,也非常丝滑 。

同时,FSD会记忆并绑定车主的到达偏好与常用停车位置,并保存到具体目的地 。后续由推理模型评估可行的到达方案 ,并给出一个默认推荐选项,从而减少人工干预。

在驾驶风格控制上,FSD本次全量推送了两种新的速度模式 ,相比此前的CHILL(冷静)模式,风格区分更加明确:

SLOTH模式:整体速度更低,车道选择与决策更保守;

MADMAX模式:速度更高 ,变道更积极。

需要注意的是,特斯拉也强调,单车的实际驾驶行为仍会受到车主画像的显著影响 。用户历史驾驶越激进 ,系统允许的最高速度与决策风格也会随之调整,某种程度上是「因人而异」的自适应策略。

此外,「启动自动驾驶」按钮中的刹车确认机制已默认关闭 ,用户无需再通过踩下并松开刹车来确认 ,只需在触控屏上操作即可进入自动驾驶状态。

虽然FSD v14.2.2这次的更新,表面还是一次基于FSDv14版本的微调,但配上老马高强度推特宣发的佐料 ,剑指Waymo的意图已经非常明显了 。

和Waymo大战已经硝烟弥漫

先说结论:在Robotaxi这条赛道上,Waymo仍然占据先机,是当前北美市场在落地规模和市场份额上的绝对领先者;而特斯拉正凭借FSD的持续演进 ,在规模化路径上加速追赶。

从奥斯汀这个近期最受关注的战场来看,差距依然清晰。

特斯拉自今年6月在奥斯汀启动Robotaxi服务以来,目前部署规模约30辆左右 。而Waymo早在3月就已在当地上线 ,当前在运营的自动驾驶车辆接近200辆。

如果把视角拉到全美范围,Waymo的领先优势更加明显。除奥斯汀外,Waymo还已在菲尼克斯 、旧金山、洛杉矶和亚特兰大提供Robotaxi服务 ,车队总规模超过2500辆 。同时,Waymo还计划在2026年扩展至另外20座城市,其中包括达拉斯、华盛顿 、迈阿密 ,甚至伦敦。

特斯拉通过「物理图灵测试」,英伟达机器人主管爆吹,圣诞节刷屏了

在运营与营收层面,Waymo也已经跑在前面。其每周付费行程超过45万单 ,2025年全年完成约1400万次出行;自2020年启动Robotaxi业务以来,累计出行次数已超过2000万次 。

相比之下,特斯拉的运营版图仍然相当有限 ,目前只覆盖德州奥斯汀以及旧金山湾区的部分区域 。

特斯拉通过「物理图灵测试」,英伟达机器人主管爆吹,圣诞节刷屏了

今年10月 ,在特斯拉第三季度财报电话会上,马斯克曾表示,预计将在年底前在内华达州、佛罗里达州和亚利桑那州推出Robotaxi服务。但截至12月中旬 ,这一目标仍未兑现。

在加州,根据CPUC和加州机动车管理局(DMV)的说法,特斯拉尚未获得运营商业化Robotaxi服务所需的许可 ,这也直接限制了其扩张节奏 。

不过 ,随着FSD能力的持续提升,以及Waymo在旧金山大停电事件中的失误被放大讨论,特斯拉在舆论和用户层面的关注度正在明显上升。

根据Apptopia数据 ,自9月上线以来,截至12月12日,TeslaRobotaxi应用累计安装量已达52.9万次 ,过去30天的日均下载量为2790次。作为对比,Waymo应用在同一时间段内的日均下载量为24831次 。

虽然差距依旧明显,但特斯拉的增长趋势正在形成。

在技术层面 ,双方的分歧也逐渐走向台前。

最近,马斯克在X上公开回应了好兄弟、特斯拉前AI负责人安德烈·卡帕西(AndrejKarpathy)的相关观点 。

一年前,卡帕西曾表示:

Waymo的问题在硬件 ,特斯拉的问题在软件。

近期,有网友询问喜提特斯拉新车的卡帕西是否仍然坚持这一判断。

卡帕西的回应是:Waymo和特斯拉的驾驶体验都已经接近「完美驾驶」,确实存在差异 ,但只有在特定场景中才会显现 。

而旧金山停电事件就是其中一个例子。

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这一表态,被部分人解读为:特斯拉FSD仍略逊于Waymo。对此 ,马斯克直接反驳称:

安子的认知在这一点上已经有些过时了 。自他离开之后,特斯拉的AI软件已经取得了巨大的进步,远非当年可比 。以每GB计的智能密度来看 ,特斯拉AI至少比当前其他任何系统高出一个数量级。

特斯拉通过「物理图灵测试」,英伟达机器人主管爆吹,圣诞节刷屏了

不少网友也站在了马斯克一边 ,认为特斯拉的自动驾驶能力已经超越Waymo。

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也有更理性的分析指出 ,双方差异的根源在系统架构:

Waymo采用的是模块化自动驾驶体系,高度依赖高精地图 、激光雷达、传感器、5G网络以及远程人工确认 。

这种方案在正常情况下表现稳定,但一旦关键模块失效 ,系统就会迅速退回到安全策略 ,例如在停电时进入「变砖模式」。

而特斯拉FSD走的是端到端神经网络路线:

通过一个超大模型,直接将摄像头像素映射到转向和制动控制,以海量真实驾驶数据取代人工规则。

这种方案在极端情况下更具适应性 ,但也对模型能力提出了更高要求 。

所以,现实依然是,Waymo在规模 、合规和商业化进度上处于绝对领先;特斯拉押注的是FSD成熟后带来的指数级扩张能力。

而随着亚马逊Zoox等玩家继续入场 ,北美Robotaxi赛道还远未定局。

不过,可以确定的是,这将是一场长期、烧钱、且高度依赖技术路线选择的绞肉战场 。

One More Thing

值得一提的是 ,在前段时间旧金山停电事件中,马斯克还贴脸开大嘲讽Waymo。

特斯拉Robotaxi就没受到旧金山停电的影响。

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俗话说,趁你病,要你命 ,老马的这番拷打也足足给特斯拉吸了一波大粉 ,该贴点赞已超9.9万 。

不过,回到常态,理性分析来看 ,自动驾驶的桂冠最终将花落谁家,难有定论。

但可以确定的是,随着技术不断成熟 ,汽车是否具备「自动驾驶」能力,不再仅仅从一项锦上添花的附加功能,而是会在真正左右消费者的购车决策。

而在新版FSD实现实力口碑双丰收后 ,特斯拉似乎再次瞄准这一争议点,在微博暗暗发布了挑衅:

将来无法实现自动驾驶的车就像……(大哥大)

特斯拉通过「物理图灵测试」,英伟达机器人主管爆吹	,圣诞节刷屏了

参考链接:

[1]https://x.com/DrJimFan/status/2003593613918531891

[2]https://www.cnbc.com/2025/12/16/waymo-amazon-zoox-tesla-robotaxi-expansion.html

[3]https://medium.com/@akshay.x/teslas-ex-ai-chief-backed-waymo-elon-musk-pushed-back-9351f0397a53

[4]https://x.com/Yuchenj_UW

[5]https://www.tesla.com/support/fsd?utm_source=chatgpt.com[6]https://www.reddit.com/r/TeslaFSD/

本文来自微信公众号“量子位 ”,作者:Jay henry,36氪经授权发布 。

本文来自作者[冰薇]投稿,不代表视听号立场,如若转载,请注明出处:https://cn.stddy.com/cskp/202512-68449.html

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    2025年10月09日
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  • 冰薇
    冰薇 2025年12月26日

    我是视听号的签约作者“冰薇”!

  • 冰薇
    冰薇 2025年12月26日

    希望本篇文章《特斯拉通过「物理图灵测试」,英伟达机器人主管爆吹,圣诞节刷屏了》能对你有所帮助!

  • 冰薇
    冰薇 2025年12月26日

    本站[视听号]内容主要涵盖:国足,欧洲杯,世界杯,篮球,欧冠,亚冠,英超,足球,综合体育

  • 冰薇
    冰薇 2025年12月26日

    本文概览:特斯拉FSD v14,首个通过「物理图灵测试」的AI。为特斯拉「颁发」这一殊荣的并非别人,而是英伟达大名鼎鼎的机器人主管——Jim Fan。平安夜前夕,这位英伟达Project...

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