惊艳！！！特斯拉端到端演示视频分析

外网有用户放了一段特斯拉fsd v12的视频，有人搬运到b站上了：

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这次恰好是一个纯视觉方面较为复杂的场景：下雨天地面积水，水面上反射出各种图案，可能会产生一些奇异的视觉效果。特斯拉去年没有举办ai day活动，据称是因为竞争对手经常挑拨他们的幻灯片，所以干脆取消了。在缺乏详细信息的情况下，观察视频可以略窥一些端到端的特性。接下来，让我们针对其中一些有趣的地方进行分析。

01:57，误检车门打开，大幅度绕行：

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这里倒是问题不大，左侧有比较大的空间，所以多绕一点也无所谓了。

02:09，误检occ导致几乎刹停：

行人已经离开，我们可以开始前行了。然而，地面上有很多积水，反射着物体的影像，这可能导致误检测，所以我们又停下来等了一会儿才继续前行。

04:40，近距离cutin车辆漏检

这里左侧非常近距离的倒车cut-in车辆漏检了，但planning似乎并没有给出起步的意图，这里体现出了端到端的一大优势：上游出错的结果并不一定会导致错误的驾驶行为，后面我们还会看到更多类似的例子。

05:37 误检occ

这里可能也是地面积水产生的occ吧，端到端采信了这个结果，左右乱打方向盘，一会向左一会向右。

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05:48，左右近距离occ误检

在左右非常近的位置出现了occ误检，如果还是按规则来写可能就得报接管了（也不一定，毕竟没有在行驶轨迹上），这里端到端直接无视了这两坨occ，继续开。

06:57，正前方近距离行人误检

这个是真的牛逼，脸上刷出来一个行人，所有基于规则的规控此时一定会急刹+警报了，但端到端模型并不认可上游的结果，照常行驶。

14分：在一个私人停车场里打转出不去了

这里可能是BEV的感知距离不够的问题，迟迟没有找到出口，在一个停车场里打转。。

其他的片段就都是主路上行驶了，到了主路上FSD v12的表现很丝滑，没有什么大问题，尤其是夜晚看车道线的检测也是非常稳定的，不过我觉得大部分厂家也能做到这样的水平，就不多提了。

单看停车场这一段，如果不看上游的结果的话，除了那个正前方occ误检导致左右乱打方向盘，FSD v12的轨迹还是比较丝滑的，即使有错误也没有被卡住的情况。在这样一个有行人、有不规则移动障碍物（手推车）、地面有积水的场景中表现也确实还可以。

特斯拉使用的还是有中间模块监督的多任务端到端，所以前端仍然可以显示出来obj det和occ的结果。但是端到端里的规控并不一定会采信上游的结果，近距离漏检了不一定会起步撞车，近距离误检了也不一定会刹停，所有的结果都输入到pnc里综合判断。这确实是比较有意思的一点，可以确定的是马斯克并没有说谎，这的确是一个端到端系统才会有的表现。

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