英伟达机器人业务负责人Jim Fan近日在社交平台X上透露，特斯拉最新推出的FSD v14受监管版本，成功通过了其提出的"物理图灵测试"标准。这项测试由Jim Fan基于具身智能理论设计，旨在评估AI系统在真实物理环境中的自主决策能力，与传统的文本交互式图灵测试形成互补。
作为Project GR00T项目的主导者，Jim Fan在深度体验FSD v14后表示，该系统展现出令人惊讶的拟人化特征。他描述道："起初系统表现令人震撼，但经过几天使用后，它已完全融入日常生活流程。就像智能手机那样，当突然失去这项技术辅助时，反而会产生明显的不适感。"这位物理AI领域的权威研究者特别强调，自己虽非首批接触特斯拉自动驾驶的用户，却因专业背景成为首批验证该系统核心能力的测试者。
根据Jim Fan的测试标准，物理图灵测试要求AI系统在复杂动态环境中完成持续任务时，使人类观察者无法区分其决策主体是机器还是真人。他以自身经历举例："连续工作12小时后，只需按下按钮，车辆就能自主完成通勤。整个过程中，方向盘的微调动作与人类驾驶员毫无二致，这种无缝衔接的智能表现正是通过测试的关键依据。"
特斯拉CEO马斯克随即在社交平台回应称，FSD v14的感知系统展现出显著的进化特征。他特别指出："这套系统正在形成类似生物神经网络的感知-决策闭环，其环境理解能力已超越所有现有竞品，堪称当前最强大的现实世界AI解决方案。"
传统图灵测试自1950年提出以来，主要聚焦于机器的文本交互能力。随着AI技术发展，大语言模型已突破语言层面的智能验证。Jim Fan提出的物理图灵测试框架，将评估维度扩展到空间感知、实时决策、物理交互等现实场景，为评估具身智能发展水平提供了新标准。此次特斯拉FSD v14的突破，标志着AI技术从虚拟交互向真实物理世界渗透的重要里程碑。
据技术文档显示，FSD v14采用多模态感知架构，整合了视觉、雷达和超声波数据流，其决策算法通过数亿英里的真实驾驶数据训练优化。Jim Fan透露，测试过程中系统展现出的环境适应性远超预期，特别是在处理突发路况时，其决策模式与人类驾驶员的应激反应具有统计学上的高度相似性。
