2732英里，相当于北京到乌鲁木齐往返一趟。60多个小时连续运行，相当于看完30部电影的时间。

零接管。

一辆 Model 3(参数|询价)从洛杉矶跑到南卡罗来纳，全程FSD，没有人工干预。不是官方演示，不是实验室测试，是普通车主Davis Moss在真实路况下完成的记录。马斯克转发祝贺，特斯拉官方账号确认，社区沸腾。

英伟达机器人业务负责人Jim Fan说FSD v14通过了”物理图灵测试”，开起来已经分不出是人还是机器。

这算自动驾驶的里程碑…吗？

零接管横穿美国，到底有多难？这距离真正可用的自动驾驶，还有多远？

一、”零接管”到底有多难？

2732英里，听起来只是个距离数字。但放到自动驾驶系统里，这个数字的含义完全不同。

自动驾驶有个残酷的规律：最后5%的场景，占据95%的开发难度。

前95%的场景是什么？高速巡航、跟车、变道、识别红绿灯，这些基础功能，行业里早就不是问题。十年前的Autopilot就能在高速上跑得八九不离十。

难的是剩下那5%。

• 一只塑料袋在路中间翻滚。
• 一个老太太推着婴儿车站在人行道边缘。
• 前车突然急刹又松开。

要不要躲？要不要让行？是误操作还是真有情况？

这些场景，人类司机可能一辈子遇不到几次，但自动驾驶系统跑2700多英里，就得把这些“小概率事件”全遍历一遍。每一个犹豫、每一次判断失误，都会触发接管。

更残酷的是，这些场景没有标准答案。

• 塑料袋可以碾过去，但万一是个纸箱呢？
• 老太太可能只是在等人，但万一她下一秒真的推车过马路呢？
• 前车可能是误踩刹车，但万一前面真有行人呢？

人类司机怎么处理？靠经验、靠直觉、靠对当下情境的综合判断。FSD要做到零接管，就得在这些没有明确规则的场景里，表现得像个有经验的老司机，不是机械地执行规则，而是理解情境。

2732英里意味着什么？按美国路况，高速+城市混合路段，平均每英里可能遇到2-3个需要决策的场景。2700英里就是5000-8000次决策。每一次都不能出错。

这不是技术演示，不能重来。错一次，这个”零接管”的记录就没了。

还有一个容易被忽视的点：连续运行60多个小时不出错。

软件工程师都知道，系统稳定性和运行时长强相关。跑1小时不崩溃，和跑60小时不崩溃，完全是两回事。这就像让一个程序员连续写代码60小时不出bug，中间不能重启、不能debug、不能回滚。

内存泄漏、传感器漂移、计算资源争抢，这些在短时间测试里看不出来的问题，长时间运行就会暴露。特斯拉的FSD要在2天多的时间里，持续处理摄像头数据、做推理决策、控制车辆，中间还要经历白天黑夜、晴天雨天、城市高速的切换。

二、FSD做对了什么？

FSD v14和之前的版本最大的区别，是彻底抛弃了规则。

传统自动驾驶系统怎么工作？感知模块识别物体，定位模块确定位置，规划模块根据规则生成路径，控制模块执行操作。每个模块独立开发，中间用大量if-else连接。

这套架构的问题在于:

规则永远写不完。

遇到塑料袋该怎么办？写个规则。遇到纸箱、半个纸箱、被压扁的纸箱……规则永远写不完。

规则写不完,数据可以。

FSD v14换了个思路：不写规则，直接学人怎么开车。

端到端神经网络，输入是摄像头画面，输出是方向盘转角和油门刹车力度。中间没有显式的物体识别、没有路径规划、没有if-else判断。所有决策都在一个神经网络里完成。

效果是什么？Moss跑了2732英里，零接管。Jim Fan说已经分不出是人还是机器在开。

FSD v14在路口的表现，不是机械地”检测到行人-停车-等待-启动”，而是会像人一样，慢慢往前蹭一点，观察一下，确认行人不会过马路了，再平滑加速通过。

这种微妙的试探性动作，很难用规则写出来，但人类司机天天在做。

这背后是特斯拉的数据飞轮。

400多万辆车在路上跑，每天产生海量驾驶数据。按业内估算，每辆车每天产生几个GB的数据，整个车队一天就是PB级别。

哪些场景人类接管了？接管前后车辆状态是什么样的？这些数据回传到特斯拉，标注后喂给神经网络训练。网络学会了处理这个场景，推送到车队，继续收集下一批corner case。

循环往复，越跑越聪明。

这就是为什么FSD的进步是非线性的。v13到v14，从技术架构上看没有革命性变化，但体验上是质变。因为神经网络的能力不是设计出来的，是喂出来的。

数据量到了某个临界点，系统突然就”开窍”了。

Moss这次横跨美国，用的是v14.2.1.25，一个小版本号。但就是这个小版本，把FSD从”能用但需要盯着”推到了”可以放心让它开”。

差的不是代码，是数据。

三、从”能跑”到”能用”还有多远？

零接管横跨美国，确实是个了不起的成就。但距离真正可商用的自动驾驶，还隔着一道鸿沟。

先说可靠性。

自动驾驶的可靠性要求，是用”每X英里一次接管”来衡量的。人类司机的致命事故率，大概是每1亿英里一次。要达到L4级别的商用标准，自动驾驶系统的接管率要降到人类水平以下.也就是说，至少要跑几千万英里，才能积累足够的统计显著性。

2732英里的零接管，放到这个尺度下，样本量太小。

一次成功，不等于稳定复现。Moss这次跑成了，那下一个车主呢？同样的路线，同样的v14.2，能保证也是零接管吗？

更关键的是，这次横跨是在相对理想的条件下完成的。美国的州际高速，路况好到什么程度？标线清晰、路面平整、交通规则执行严格，这是全球自动驾驶最友好的环境之一。换到中国的城市道路，电动车横穿、行人闯红灯、施工路段没有标线，FSD还能保持同样的表现吗？

特斯拉自己也很清楚这一点。FSD的全称是”Full Self-Driving (Supervised)”，括号里那个”Supervised”不是谦虚，是法律要求。这套系统的定位是L2+，驾驶责任还在人，出了事故车主担责。

L2和L4的区别，不是技术能力的差距，是责任主体的鸿沟。

L2是辅助驾驶，人必须盯着，出事车主担责；L4是自动驾驶，系统承诺不会失效，出事厂商担责。这意味着厂商要对系统的每一个决策负法律责任，要保证在规定场景下的失效率低于某个阈值，要通过严格的安全认证。

FSD现在能跑2700英里零接管，但特斯拉敢承诺”在任何天气、任何路况下都能这样跑”吗？所以,它只能是L2。

还有一个现实问题：个体案例和规模化部署是两回事。

Moss是个重度用户，跑FSD已经累计超过1万英里，对系统的特性非常熟悉。他知道什么场景下FSD可能犹豫，知道怎么提前准备好接管。这种”人车磨合”的状态，普通用户能达到吗？

一个刚拿驾照的新手，第一次用FSD就上高速，遇到大货车并线，FSD犹豫了0.5秒，新手会不会慌？会不会直接接管？甚至会不会因为不知道怎么接管而出事？

特斯拉的车主群体整体驾驶水平较高，对新技术接受度也高，

这是一个筛选后的样本。

真正的大规模商用，要面对所有类型的用户.包括那些不看说明书、不理解系统边界、盲目信任技术的人。

零接管横跨美国，证明了FSD在理想情况下的能力上限。但商用系统要保证的，是最差情况下的能力下限。

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回到最初的问题：零接管横跨美国，算里程碑吗？

算。

证明了端到端神经网络在长距离、多场景下的一定程度的稳定性。

但，可能才刚刚开始。甚至，这条路最后走不走得通，先在也不好下断论。