特斯拉全自动驾驶系统（FSD）即将迎来重大升级，其核心功能将从标准化驾驶模式转向个性化定制。据特斯拉首席执行官埃隆·马斯克透露，新一代系统将通过神经网络深度学习每位车主的驾驶习惯，使车辆能够自动匹配用户偏好，而非执行统一化的操作逻辑。
此前，搭载FSD的特斯拉车辆在全球范围内采用相同的驾驶策略，例如在高速公路上保持车道、选择最优路线等。但用户反馈显示，这种标准化模式存在明显缺陷。一位用户在社交平台指出，车辆经常在不符合预期的情况下驶离高载客车道（HOV车道），导致从畅通车道进入拥堵路段。这类问题引发了广泛讨论，部分用户认为系统未能理解人类驾驶的灵活性需求。
针对此类批评，马斯克回应称，FSD将通过记录驾驶员的人工干预行为来优化性能。例如，当车主多次在特定场景下手动调整车道或车速时，系统会分析这些操作模式，并在未来遇到类似情况时自动调整策略。这种学习能力不仅限于车道选择，还将扩展至停车、变道等高频驾驶场景。
以停车为例，不同用户对入库方式存在显著偏好：有人习惯倒车入库，有人则选择车头直入。现有FSD系统采用固定停车模式，而升级后的版本将通过观察用户日常操作，自动选择最符合个人习惯的停车方式。特斯拉工程师表示，系统会建立用户驾驶行为档案，并在接近常去地点时提前激活偏好模式。
为配合个性化升级，特斯拉近期对HOV车道设置进行了优化。当前版本已提供三级选项：自动模式通过车内摄像头判断乘员数量和路段限制；强制模式始终优先使用HOV车道；禁用模式则完全关闭该功能。用户可通过中控屏或语音指令快速切换设置，减少人工干预频率。
技术层面，特斯拉正在通过接管反馈机制收集数据。每当驾驶员主动接管车辆控制权时，系统会弹出菜单要求选择接管原因，选项包括"规避障碍物""路线不合理"等。这些数据被用于训练神经网络，帮助系统识别高频错误场景。据内部测试显示，停车场景是用户接管频率最高的环节之一，因此成为首批优化重点。
马斯克在技术讨论中暗示，下一代FSD（v15版本）将实现模型参数量的十倍增长。这一升级预计在今年末至明年初推送，届时系统对复杂场景的理解能力将显著提升。工程团队透露，新版本将采用更高效的注意力机制，能够同时处理更多环境变量，为个性化驾驶提供算力支持。
