在本週特斯拉公布 2025 年第 3 季財報的電話會議中，特斯拉 AI 軟體總監 Ashok Elluswamy 宣布，預計將於 2026 年第 2 季為搭載 HW3 的車輛推出 FSD v14 輕量版，讓舊硬體的車主仍能使用新版 FSD 功能。
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不過，Elon Musk 也補充說明，真正的免費硬體升級將等到「無人監督版本」的 FSD 正式推出後才會啟動。由於升級時程一再延後，外界擔憂部分 HW3 車輛可能屆時已陸續退場，這也被外界解讀為特斯拉刻意延遲，以引導老車主轉向購買新車。
HW3 輕量模型早在 2024 年默默推出
2024 年 8 月，Ashok Elluswamy 曾公開說明，特斯拉如何透過縮小神經網路模型與內核模擬技術，成功讓 HW3 車輛執行 FSD v12.5。這套方法透過模型壓縮與系統最佳化，使 HW3 能在不更換硬體的情況下，獲得接近 HW4 的自駕體驗。
由於 HW4 原生支援更多 AI 運算指令，特斯拉需要在 HW3 的編譯器中額外實作 kernel，模擬這些指令所需的功能，以彌補硬體效能差距。當時 OTA 更新版本為 2024.26.20，升級後車輛在綠燈起步反應更快、行人辨識能力提升，但在複雜路況下仍稍微不如 HW4。
HW3 與 HW4 FSD 功能對比表
| 項目 | HW3 輕量版 FSD（v12.5 起） | HW4 完整版 FSD |
|---|---|---|
| 神經網路模型規模 | 經壓縮與最佳化的小模型 | 完整大模型 |
| AI 運算能力 | 模擬部分指令，效能略低 | 原生支援全指令集 |
| 行駛平順度 | 一般路況順暢，複雜情境略顯不足 | 高速與市區皆表現穩定 |
| OTA 更新頻率 | 版本同步，但功能精簡 | 完整功能更新 |
| 無人監督 FSD 潛力 | 需升級硬體才能完全支援 | 完整支援規劃中 |
這次採用的「輕量化模型」策略，其實與 GPT-4o mini 的設計理念相當接近。OpenAI 透過縮減模型參數與壓縮演算法，讓效能逼近完整版本，但在高複雜度任務上仍存在一定差距。HW3 也面臨類似情況，在極端駕駛場景下的表現，仍難以與 HW4 相提並論。
輕量版只是過渡方案、並非完整支援
在本次財報電話會議中，Ashok Elluswamy 表示，FSD v14 輕量版將讓搭載 HW3 的車輛繼續支援新版 FSD 功能，但無法擁有與 HW4 相同的完整體驗。此版本在推理密度與 AI 運算資源方面大幅精簡，僅保留核心輔助駕駛能力。
特斯拉財務長 Vaibhav Taneja 表示，公司並未放棄 HW3，他本人至今仍每日駕駛 HW3 車輛通勤，實際使用 FSD。不過，他也坦言，真正的硬體升級仍需等到「無人監督版本」FSD 落地後才會啟動。
這樣的安排實際上等同延後升級時程，也被部分觀察者視為「戰術性拖延」。特斯拉目前已透過自然汰換與免費授權轉移等誘因，引導現有車主升級新車；而當無人監督版本真正落地時，具備升級條件的 HW3 車輛可能已所剩無幾。
HW3 車輛的戰略定位仍存現實限制
HW3 車輛受限於運算力、頻寬與記憶體架構，無法支援完整的感知、規劃與推理能力，也不具備 HW4 所需的 AI 指令集與演算法架構。為克服這些限制，特斯拉採用神經網路壓縮與模擬核心運算方式，推動「輕量版」版本上線，延長使用壽命。
不過，這種做法仍無法帶來與 HW4 相同的性能水準。輕量版 FSD 更像是讓 HW3 車主不至於被完全淘汰的過渡解方，能跟上軟體更新節奏，卻難以實現完整功能體驗。
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