特斯拉FSD技术架构分析 - 特斯拉在ICCV分享的最新FSD技术架构仍属于大号端到端模型[3] - 行业前沿的VLA架构在机器人领域流行但特斯拉未采用引发技术路线讨论[3] 机器人与自动驾驶任务目标差异 - 机器人需理解通用语言指令完成任务目标而自动驾驶核心是导航任务[4] - 自动驾驶可直接获取高德或百度导航地图底层数据实现精确路径规划比语言表征更高效[4] 机器人与自动驾驶作业环境差异 - 自动驾驶在规则明确的道路上行驶场景相对单一复杂任务拆解需求少[4] - 驾驶操作多为本能反应无需语言分析仅在特殊场景调用VLM模型类似人类大小脑协作机制[4] 硬件限制对技术选择的影响 - 端侧硬件算力普遍低于1000 TOPS无法支持几B参数语言模型确保安全[5] - 视觉到语言再到动作的转换流程会浪费算力增加延迟百公里车速下0.1秒偏差即可导致车辆偏离车道[5] 特斯拉技术路径的优化策略 - 采用快慢思考逻辑端到端模型与VLM协同工作[5] - 绝大部分场景由端到端模型处理仅交规或非结构化道路等少数场景减速调用VLM[5]