FSD v15提前上路

特斯拉把下一代FSD先交给了Robotaxi

特斯拉已经让FSD v15早期版本在公共道路上载客运行，而不是继续停留在封闭测试场或内部演示阶段。

据特斯拉管理层在最新季度财报电话会议上的说法，目前提供无人监督驾驶服务的改装版Model Y Robotaxi，已经搭载FSD v15早期测试版本。特斯拉AI负责人阿肖克·埃卢斯瓦米（Ashok Elluswamy）称，这批车辆已在美国两个州、六座城市累计完成超过38万英里无人监督行驶，约合61.2万公里。

FSD v15是特斯拉下一代端到端自动驾驶软件，目标是在现有车载计算平台上，用规模更大的神经网络完成环境理解、驾驶决策与车辆控制。

这次更新真正值得关注的地方，不是版本号从14变成15，而是特斯拉第一次明确确认：下一代模型已经跑在实际Robotaxi运营车辆上，并且承载真实乘客、真实道路和持续变化的交通环境。

早期版本只完成了约40%，但已经达到内部目标

FSD v15目前仍是一个没有完成全部功能的早期版本。

埃卢斯瓦米表示，特斯拉为v15规划了七项重大改进，这七项工作正在并行开发；Robotaxi车队当前使用的版本，大约包含最终计划改进内容的40%，但已经在内部测试指标上达到既定目标。特斯拉尚未公开七项改进分别是什么，也没有披露内部指标的具体数值、测试场景分布和失败率。

这里需要区分两个容易被混淆的数字：完成40%的计划升级，不代表自动驾驶能力提升了40%，更不意味着事故率下降了40%。软件开发进度是功能维度，安全表现则取决于接管率、碰撞率、关键事件率、场景覆盖和行驶里程等统计指标，两者不能直接换算。

特斯拉此次披露的核心信息可以整理如下：

| 项目 | FSD v15早期版本现状 | 需要注意的问题 | |---|---:|---| | 上路状态 | 已在Robotaxi车队运行 | 并非普通车主公开推送 | | 运营范围 | 2个州、6座城市 | 各城市具体里程分布未披露 | | 无人监督里程 | 超过38万英里，约61.2万公里 | 尚未给出事故、干预和远程协助统计口径 | | 计划升级 | 共7项重大改进 | 具体项目尚未公布 | | 当前完成度 | 约40% | 不能等同于性能提升40% | | 模型规模 | 计划达到当前FSD的10倍参数量 | 参数量不等于安全性或推理能力线性增长 | | 首批硬件 | 标准HW4平台 | 对HW3基本不抱希望 | | 公众推送时间 | 2026年晚些时候或2027年初 | 仍取决于验证和监管进度 |

Robotaxi车队正在成为特斯拉的“金丝雀发布通道”

Robotaxi车队正在承担FSD新版本发布前的高强度验证任务。

**Robotaxi是由自动驾驶系统执行主要驾驶任务、通过网约车网络向乘客提供出行服务的无人驾驶出租车。**与普通车主使用的受监督FSD不同，Robotaxi面对的是持续运营：车辆每天可能运行十几个小时，路线由乘客需求决定，系统不能依赖固定用户熟悉车辆脾气，也不能把频繁接管当成正常体验。

特斯拉先把v15放进自营或受控车队，是一个比直接向数十万车主推送更稳妥的发布策略。Robotaxi车辆的配置、维护周期、运营区域和软件版本都能统一管理，一旦发现回归问题，特斯拉可以快速暂停车辆、缩小服务范围或回滚版本。

这种方式很像云服务里的金丝雀发布：先让少量受控实例承受真实流量，再决定是否扩大部署。不同之处在于，互联网服务出现故障通常意味着页面打不开，而自动驾驶软件出现严重回归可能直接涉及人身安全，因此灰度发布的门槛要高得多。

Robotaxi产生的数据也比普通用户测试更集中。车队能够反复覆盖施工改道、无保护左转、紧急车辆避让、临时交通指挥和上下客区域等高价值场景，并把失败案例快速送回训练与评估链路。对端到端模型来说，真正稀缺的不是正常直行数据，而是低频、高风险、处理方式又存在地区差异的长尾样本。

38万英里是进展，但远不是安全结论

38万英里无人监督行驶证明FSD v15早期版已经具备真实运营能力，但这个数字还不足以支撑“全面超越人类驾驶”的结论。

埃卢斯瓦米称Robotaxi项目取得了“无可挑剔的安全纪录”，这首先是一项来自企业管理层的表述。特斯拉目前没有同步公开这38万英里中的碰撞次数、责任事故次数、紧急制动事件、远程协助频率、车辆主动退出服务次数，以及不同天气和道路类型所占比例。

自动驾驶安全统计最怕口径不一致。同样一次车辆停在路边等待人工处理，可以被计算为远程协助、运营干预、任务取消，也可能根本不进入传统意义上的“驾驶员接管”数据。如果没有统一定义和可审计明细，仅凭总里程很难比较两个系统谁更安全。

38万英里对于发现高频软件缺陷已经有价值，但对于验证极低概率事故仍然偏少。一个每10万英里出现一次的问题，理论上可能在现有里程中暴露数次；一个每数百万英里出现一次、但后果严重的问题，则可能完全没有进入样本。自动驾驶系统最难处理的恰恰是后一类事件。

因此，现阶段更准确的判断是：FSD v15已经从研发模型进入受控运营验证，但尚未完成面向大规模公众服务的安全证明。

十倍参数不等于十倍能力

FSD v15计划把模型参数规模提高到当前版本的10倍，这是此次披露中最激进的技术指标。

**模型参数是神经网络在训练过程中学习到的权重数量，它决定了模型的表达容量，但不会自动转化为同比例的准确率、推理速度或安全收益。**参数更多通常意味着模型可以吸收更复杂的视觉模式与驾驶策略，也意味着更高的内存占用、计算负载和功耗压力。

FSD与运行在数据中心里的大语言模型不同。车载模型必须在本地芯片上持续处理多路摄像头画面，并在严格的实时延迟范围内输出轨迹和控制信号。云端模型慢两秒可能只是用户等待更久，驾驶模型慢两秒则可能错过制动窗口。

在HW4不变的前提下运行十倍参数模型，特斯拉至少需要在模型结构、数值精度、稀疏计算、算子融合、内存调度或推理频率上做出优化。另一种可能是“十倍参数”描述的是整体模型体系，而不是所有参数在每一个时间步都完整激活。特斯拉目前没有公布v15的网络架构，因此外界不能仅凭参数数字反推出其实际计算量。

参数规模变大也可能带来新的回归风险。端到端驾驶模型不是简单地记住更多交通规则，它需要在舒适性、效率和安全之间做权衡。一个更保守的模型可能减少激进变道，却增加路口犹豫；一个更流畅的模型可能提升乘坐体验，却在罕见遮挡场景中承担更高风险。

FSD v15最终是否成功，应当看以下指标，而不是只看参数量：

• 每百万英里的责任碰撞和严重碰撞数量；
• 每千英里的关键人工或远程干预次数；
• 施工、恶劣天气和紧急车辆场景的成功率；
• 平均行程完成率与异常退出率；
• 车端推理延迟、功耗和热稳定性；
• 新版本相对旧版本的回归场景数量。

HW4车主吃到红利，HW3基本走到版本终点

FSD v15已经在标准HW4平台的Model Y上运行，这对现有HW4车主比“十倍参数”更有现实意义。

**Hardware 4是特斯拉第四代车载自动驾驶计算与感知平台，也被称为HW4或AI4。**目前承担Robotaxi服务的Model Y并未使用一套与消费车型完全割裂的专用自动驾驶主机，而是在标准HW4基础上增加少量运营组件。

据特斯拉披露，这批Robotaxi与普通消费者购买的Model Y主要存在两处额外配置：后挡风玻璃附近增加“Project Halo”通信模块，后视摄像头增加专用喷淋装置。前者服务于车队连接与运营需求，后者则解决无人车没有驾驶员下车擦拭摄像头的问题。

摄像头清洗装置看起来不起眼，却直接反映Robotaxi与消费级辅助驾驶的差别。普通车辆镜头被泥水遮挡时，系统可以提醒驾驶员接管或清洁；无人运营车辆如果不能自行恢复感知能力，就只能退出服务并等待人员处理。规模化运营的成本，往往被这些“小问题”决定。

HW4与HW3的升级前景已经明显分化：

| 对比项 | HW4／AI4 | HW3／AI3 | |---|---|---| | FSD v15支持状态 | 已确认支持，Robotaxi正在实际运行 | 预计不会获得完整v15 | | 无人监督驾驶目标 | 特斯拉仍以此平台推进 | 特斯拉此前承认难以实现目标 | | 后续主要版本 | v15及后续优化 | v14 Lite可能成为最后一个主要分支 | | 车主影响 | 软件升级路径相对明确 | 可能需要等待硬件升级方案 | | 核心限制 | 仍需证明十倍参数模型的实时运行效果 | 计算与平台余量不足 |

HW3用户面临的不是少一个新功能，而是自动驾驶技术路线发生了硬件断代。特斯拉此前长期强调通过软件更新提升车辆能力，但v15表明，端到端模型规模继续扩张后，旧计算平台已经无法无限承接新的网络架构。

FSD v14 Lite很可能成为HW3车辆最后一个主要版本，但“最后一个主要版本”不等于立即停止维护。特斯拉仍可能为HW3提供错误修复、安全补丁和局部体验优化，只是它大概率无法获得v15完整模型及无人监督驾驶能力。

特斯拉是否会提供HW3到HW4的升级方案，仍是接下来最敏感的问题。车载计算机并不是普通电脑显卡，硬件替换还涉及线束、摄像头规格、供电、散热、认证与安装工时，成本和工程复杂度都不低。

特斯拉与Waymo仍在走两条不同的路

FSD v15没有改变特斯拉与Waymo的路线差异，反而让这场竞争更集中在“通用模型能否换来低成本规模化”上。

**纯视觉自动驾驶是主要依赖摄像头和神经网络理解道路环境的技术路线。**特斯拉希望通过量产车硬件、海量驾驶数据和端到端模型，把自动驾驶能力复制到更多城市与车辆，而不是为每一辆车叠加昂贵的激光雷达和专用传感器。

Waymo的核心优势是多传感器冗余、精细运营和相对成熟的限定区域无人服务，特斯拉的核心优势则是量产硬件成本、车队数据和潜在部署速度。前者更像先把少数城市做深，后者更像训练一个可以迁移到大量城市的通用驾驶模型。

| 维度 | 特斯拉Robotaxi／FSD v15 | Waymo式路线 | |---|---|---| | 主要感知方案 | 以摄像头视觉为核心 | 摄像头、激光雷达与雷达融合 | | 车辆平台 | 接近量产Model Y，未来加入Cybercab | 专门集成自动驾驶传感器的运营车辆 | | 地图依赖 | 强调通用视觉理解和快速迁移 | 更依赖高精度地图与区域验证 | | 扩张逻辑 | 软件能力成熟后复制到更多量产车 | 完成城市级验证后逐步开放区域 | | 理论成本优势 | 传感器与车辆改装成本较低 | 冗余感知带来更高硬件成本 | | 主要风险 | 纯视觉长尾场景与模型可解释性 | 城市部署慢、运营和硬件成本高 |

特斯拉路线的商业想象空间更大，但前提也更苛刻。如果v15能在标准HW4上达到可靠的无人监督驾驶水平，特斯拉不需要等待全新专用车辆产能，就能把现有量产平台转化为Robotaxi供给；如果安全指标始终只能在严格限定区域内成立，所谓量产车优势就很难兑现。

因此，FSD v15真正要回答的问题并不是“能不能开”，而是“能不能在缺少激光雷达冗余的情况下，稳定处理足够多的城市和长尾事件”。早期版本上路只是开始，跨城市复制能力才是路线成败的分水岭。

普通车主还要等，公众版本最快在今年晚些时候到来

FSD v15目前没有面向普通消费者开放，Robotaxi部署也不代表车主很快就能获得无人监督驾驶。

特斯拉给出的时间窗口是2026年晚些时候或2027年初向公众推出v15。这个表述仍然保留了相当大的弹性，因为公众版本不仅需要完成功能开发，还要通过回归测试、车队验证、区域适配和监管审查。

Robotaxi版与消费者版也可能采用不同的功能开关。即使底层模型相同，特斯拉仍可以根据地区法规、硬件状态和用户权限限制无人监督功能。普通车主最先收到的版本，可能依旧要求驾驶员保持注意力，而不是立即允许车辆完全自主承担驾驶责任。

v15的推送顺序预计也不会只由车型年份决定。摄像头配置、HW4代际差异、地区法规、天气适配和右舵市场支持，都可能影响具体批次。特斯拉目前只明确了HW4支持方向，没有公布各车型和地区的完整兼容清单。

这次更新的价值，在于验证路线而不是制造版本期待

FSD v15提前进入Robotaxi车队，是特斯拉自动驾驶项目从模型研发走向商业验证的一次重要推进。

它至少确认了三件事：十倍参数规模的下一代模型正在接近车端部署；标准HW4平台仍是特斯拉无人驾驶路线的主力硬件；Robotaxi车队将优先获得并验证最激进的软件更新。

它同样留下了三个关键空白：七项重大改进尚未公开；38万英里没有配套详细安全统计；公众版的具体发布时间和地区范围仍未确定。对一家反复把自动驾驶目标推向未来的公司来说，这些空白不能被版本号掩盖。

现阶段最合理的结论是，FSD v15已经是“道路上的产品”，但还不是“被充分证明的产品”。如果特斯拉接下来能持续公布百万英里级别的透明安全数据，并把运营从六座城市稳定扩展到更多复杂区域，v15才可能成为Robotaxi规模化的真正转折点。

参考来源

• IT之家：特斯拉FSD v15早期版本已上路，Robotaxi车队率先搭载——整理了特斯拉季度财报电话会议披露的v15部署进度、38万英里运营数据、十倍参数规模以及HW4兼容信息。