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首頁 自動駕駛

特斯拉監督式全自駕 FSD 是什麼?硬體版本與全球開放進度

TESLAGURU 作者: TESLAGURU
2024 年 4 月 21 日
加入為 Google 偏好來源

特斯拉監督式全自動駕駛(Full Self-Driving Supervised,簡稱 FSD)代表其自動輔助駕駛架構的重大演進,透過端到端神經網路讓車輛具備處理多數市區與高速路況的能力。儘管系統在特定情境下展現出接近人類駕駛的平順度,但法律本質仍屬 SAE Level 2 駕駛輔助,駕駛人必須全程保持專注並時刻準備接管。

本文主要內容

FSD (Supervised) 是什麼?
FSD v12 跟 FSD Beta 有什麼差別?
FSD v12 的實際駕駛表現如何?
FSD 的 AI 模型是如何訓練的?
FSD 支援哪些特斯拉車型?
FSD 買斷跟訂閱方案的差異?
FSD 目前在哪些國家開放?

從早期的規則代碼演進到端到端神經網路,FSD Supervised 在技術架構、硬體需求與全球開放腳步上均產生深刻變化。本文系統盤點 FSD 的運作原理、HW3 與 HW4 硬體分流、全球法規核准現況,以及台灣遞交審驗後的訂閱制轉型關鍵。

FSD (Supervised) 是什麼?

監督式全自動駕駛(FSD Supervised)是特斯拉現行最頂級的先進駕駛輔助套件,名稱中的「Supervised」(受監督)明確點出了責任歸屬。雖然車輛能自行辨識交通號誌、自動轉彎、變換車道並導航至目的地,但其責任主體依然是車內駕駛人。

特斯拉的「監督式全自駕」能將車輛駕駛至幾乎任何地點。包含自行變換車道、配合導航指示選擇合適的路線、規避其他車輛與障礙,並完成左轉與右轉。
特斯拉 FSD Supervised 儀表與路況渲染
圖片來源:Dirty Tesla / YouTube

在車輛行駛過程中,車載攝影機與神經網路持續建構周遭 3D 環境,支援無保護左轉、圓環通行與避開道路障礙。駕駛人必須保持雙眼注視前方且雙手置於方向盤,車內鏡頭會即時監控專注度以確保隨時能手動介入。

FSD v12 跟 FSD Beta 有什麼差別?

過去 FSD Beta 採用傳統模組化架構,將感測、感知、規律判斷與控制拆分成不同軟體模組,並依賴超過 30 萬行 C++ 規則代碼。FSD v12 起徹底改採「端到端神經網路」(End-to-End Neural Networks),將攝影機影像直接輸入神經網路輸出車輛行駛軌跡。

  • 神經網絡架構革新:將感知、決策與底盤控制整合成單一 AI 模型,消除傳統模組傳遞產生的判斷延遲與累積誤差。
  • 動態影像理解強化:藉由數十億影格訓練,模型具備理解複雜障礙物、施工路標與臨時封路的能力。
  • 駕駛擬人化度提升:加速、轉向與煞車控制更加平滑,大幅減少舊版常見的機械式急煞與突兀轉向。
  • 代碼維護效率躍升:移除大量人為編寫的死板 if-else 邏輯規則,全權由神經網路學習人類駕駛的最優軌跡。
FSD v12 神經網路視角分析
圖片來源:AI DRIVR / YouTube

這項重大轉變讓車輛在面對未曾見過的未知路況時,不再依賴工程師寫死的特定規則,而是仰賴神經網路的泛化能力。這使得車輛在狹窄巷弄避車、路邊臨停車輛繞行以及行人手勢判讀上展現出驚人的擬人化水準。

FSD v12 的實際駕駛表現如何?

全球車主在各大社群與影音平台發布的實測影片顯示,端到端架構大幅優化了日常通勤的行路質感。在多數標準號誌路口、快速道路引道與車道維持情境中,系統能夠提供連續數十公里零接管的順暢體驗。

FSD v12 實際道路行駛表現
圖片來源:AI DRIVR / YouTube

在面對複雜路況時,系統展現出高度直覺的應對反應,例如遇路側公車停靠會主動微調動線借道繞行,遇減速丘亦能適度放緩車速。然而在逆光、暴雨積水反光或極端複雜的圓環車流中,駕駛人依然需要保持高度警覺並適時接管。

FSD 的 AI 模型是如何訓練的?

特斯拉自動駕駛模型的核心優勢在於其龐大的全球行駛數據車隊,每日上傳海量的真實道路行車記錄影像。透過百萬級車隊回傳的高價值影像片段,AI 能夠學習全球數百萬名優秀人類駕駛在各種路況下的操作範例。

Tesla AI is building next-generation autonomy on a single foundation video network that directly drives the car

Join the team and build state-of-the-art end-to-end models using massive fleet data on one of the world's largest training clusters pic.twitter.com/S06kfbWt7o

— Tesla AI (@Tesla_AI) December 2, 2023

這些海量數據在後端訓練集群中進行全自動化 AI 標註,精確標定道路邊界、動態車輛與行人預測路徑。透過大規模叢集與專用超級運算中心的高強度訓練,AI 權重得以在每隔數週的軟體迭代中持續自我進化。

特斯拉超級電腦與神經網路訓練中心
圖片來源:Tesla AI / X

在訓練過程中,特斯拉團隊建立專門的「影子模式」(Shadow Mode)進行仿真驗證,比對神經網路預測與人類實際駕駛的微小偏差。唯有在百萬公里模擬中事故率顯著低於人類平均值的新模型版本,才會打包推送至車主端更新。

FSD 支援哪些特斯拉車型?

目前特斯拉全車系包含 Model S、Model X、Model 3、Model Y 以及 Cybertruck 均已全面獲得 FSD 支援。在車載電腦硬體層面,現行車輛主要分為 HW3.0 與新世代 HW4.0(AI4)兩大算力平台,兩者在模型運作策略上已展開分流:

硬體架構搭載車款與世代FSD 運作版本與策略主要硬體特點
HW4.0 (AI4)2023+ 年後出廠多數車型與 Cybertruck完整 FSD v14 原生模型500 萬畫素鏡頭、高推論算力
HW3.02019~2023 年出廠 Model 3 / Y / S / XFSD v14 Lite(模型蒸餾版本)120 萬畫素鏡頭、參數輕量化優化
特斯拉各車型支援 FSD 功能

針對保有量龐大的 HW3.0 車輛,特斯拉官方透過模型蒸餾(Model Distillation)壓縮參數量,確保舊款車型享有相近的自駕功能。而在海外新核准市場中,早期推送常以 HW4.0 車型優先,HW3.0 車型則依各地驗證進度陸續釋出。

FSD 買斷跟訂閱方案的差異?

特斯拉在輔助駕駛商業模式上正經歷全球結構性轉型,由過去的一次性買斷逐步走向月費訂閱制。在北美市場,FSD 訂閱費用已定錨於每月 99 美元(加幣 99 元),車主可依長途出遊或假期需求彈性按月啟閉。

特斯拉 FSD 訂閱方案介面

在台灣市場方面,台灣特斯拉已於 2026 年 6 月 30 日正式終止新車一次性買斷選配方案(原售價 NT$ 222,000)。未來台灣市場將全面接軌月費訂閱制模式,既有已買斷車輛權益不受影響,換購新車亦可持續關注官方季末移轉活動。

月費訂閱制的優勢在於大幅降低車主初次嘗試的門檻,無需在交車時預先投入大筆買斷資金。對於持有車輛週期約 3 至 5 年的車主而言,按需訂閱的總支出往往顯著低於傳統高額買斷成本。

FSD 目前在哪些國家開放?

截至 2026 年下半年,特斯拉 FSD Supervised 的全球合規版圖已突破早期僅限北美的局面。依據特斯拉官方安全數據公報與全球法規進展,目前正式可用與核准市場已擴展至多個大洲:

  • 美洲市場:美國、加拿大全面推送,墨西哥與波多黎各亦步入可用之列。
  • 亞太市場:澳洲與紐西蘭右駕市場自 2025 年上線,南韓於 2026 年 7 月推進 HW3 v14 Lite,中國市場則在特定區域推進落地。
  • 歐洲市場(已獲 6 國國家核准):荷蘭車輛管理局(RDW)於 2026 年 4 月率先核准,隨後立陶宛、愛沙尼亞、丹麥、比利時與斯洛維尼亞陸續完成國家層級認證。
特斯拉全球測試車隊與道路數據收集

在台灣進展方面,台灣特斯拉已於 2026 年 6 月 16 日正式向交通部委託的車輛安全審驗中心(VSCC)送件申請。目前正依 Level 2 駕駛輔助規範進行書面審查與道路測試計畫,第三方追蹤平台將監督式自駕目標設定於 2026 年第四季。

延伸閱讀

特斯拉 FSD 全球開放進度:台灣正式送件、歐洲第 6 國核准與最新現況

特斯拉 FSD 台灣申請與審查進度:訂閱制何時上線?買斷停售與法規進展總整理

特斯拉 Autopilot 是自動駕駛嗎?AP、EAP、FSD 有什麼不同?一張表看懂

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