特斯拉最新的 FSD Beta V11.4.1 版本已經發布更新說明，雖然這個更新版本看起來只是小更新，不過馬斯克也在推特上回應說到：「如之前所提到的，v11.4.1的改進非常大，其實應該被視為v12.0版本。但是，由於v12.0版本將在全自駕駛系統完全實現從視頻輸入到控制輸出的全面人工智能時才會使用，因此現在使用v11.4.1版本。」
這次的版本更新在架構上有很大的改變，自動駕駛的過程中總體變得更加順暢平穩，而且所有北美的特斯拉車主都可以購買 FSD Beta 自動駕駛，每月為 199 美元（約6,134台幣），而購買 EAP 車主可升級至 FSD Beta，每月為 99 美元（約3,051台幣），在北美目前約有 40 萬用戶使用 FSD Beta 自動駕駛。
FSD Beta V11.4.1 發行說明
- 通過改善車道、線路、道路邊緣和受限空間的幾何形狀、曲率、位置、類型和拓撲，改善轉彎時的控制能力和整體平穩性。通過擴大和清理訓練數據集以及更新車道引導模塊等改進措施，城市街道中車道的感知能力提高了36%，交叉場景改善了44%，合併場景改善了27%，轉彎場景改善了16%。
- 添加車道引導輸入到佔用網絡中，以改善對長距離道路特徵的檢測，從而將誤報率中位數降低了16%。
- 強化自身對於穿越行人道路/斑馬線的主動權判斷能力，僅當它們能夠安全快速通行時才會通過，從而提高汽車的行駛效率和安全性。
- 將摩托車識別率提高了8%，並增加了車輛檢測的精度以減少誤報。此外，新模型也增加了對視覺幀率變化的魯棒性。
- 得益於新框架，它可以減少43%由其他車輛切入自動駕駛汽車行駛車道引起的干預。該框架可以通過概率預測可能會切入車道的對象，並積極採取偏移和/或調整速度等措施，以優化自動駕駛汽車的位置關係，從而實現此目的。
- 改善了了切入控制能力，可以使相鄰的車輛的車道速度誤差降低40-50%。
- 通過使用車道變道軌蹟的附加特徵來改進監督功能，從而將物體部分車道侵占的識別率提高20%，高速切入的識別率提高40%，切出的識別率提高26%。
- 在訓練數據集中添加了6.8萬個視頻，並且使用了改進的自動標註真實數據，從而進一步減少高速公路誤判低速的情況，提高對遠離對象速度的準確估計率。
- 通過調整橫向加速度控制的幅度，使得大型汽車的車道偏移更加平滑，以達到更穩定的行車效果。
- 改進了橫向控制能力，進一步提高車輛對於即將到來的高曲率合流道的控制能力，從而使其更傾向於遠離合流道。
特斯拉的自動駕駛進步在北美地區也越來越進步，未來北美地區的車主使用自動駕駛的機率將大幅提升，而從這裡開始發展自動駕駛 FSD Beta ，而未來也會慢慢推廣至全世界。
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