这次马斯克没有食言。
就在昨天，特斯拉正式开始向搭载Hardware 3（HW3）的特斯拉车主推送了FSD V14 Lite版本，也就是V14版本的轻量化版。
但即便是简化版，收到推送的HW3老车主们在体验过后，也已经乐的不知天地为何物了，在X平台上，集体“表白”马斯克。
毕竟此前搭载HW3的特斯拉，从2024年年中到现在，整整16个月，FSD的版本一直是V12.6。
而在这两年多的时间，HW4平台的车主们已经历了FSD V13、V14、V14.3等多个大版本的更新，还有自动倒车、自动泊车、速度模式等一系列新功能。
而HW3车主只能只能眼巴巴地看着，现在，终于尝到甜头了。
不过目前只是向美国部分用户进行了推送，但按照老马的说法，迟早要推送到全球范围内，这也就意味着，占据特斯拉国内绝大部分保有量的HW3.0平台老车主们也能用上了。
而且老车主的数量真的是很多，根据公开统计，目前HW3.0平台的特斯拉保有量在全球范围内近400万台，接近特斯拉历史总销量的一半。
从FSD V12.6直接跳到V14 Lite，看似只是跨越了两个版本，但硬件差距是天壤之别的。
马斯克早就公开说过，HW3的内存带宽，只有新款HW4（AI4）的15%，而且HW4的AI芯片算力大约是HW3的3-5倍，摄像头分辨率也更高。
况且FSD V14用的是一段式端到端Transformer神经网络，这类模型最吃数据传输速度，即便是抛开单纯算力差距，内存读写也难以跟上，这意味着特斯拉无法把完整的V14模型直接塞进HW3，必须做一个量化压缩版本。
不过，虽然是缩水版，但特斯拉说过，核心功能一个不差，包含FSD V14的完整功能集，只是在模型规模上会有所缩减。放在实际体验上，可能会在反应速度或极端场景的处理上与HW4版本有细微差距。
直接来看具体的表现，根据官方推送，最大的变化是整个架构的升级，V14 Lite把整个驾驶栈也同步升级为了超大端到端神经网络，不会再有不同场景下的割裂感，还解锁了强化学习（RL）和离线模型。
新增有自动泊车+驶出的能力，可以从P挡直接启用FSD，车辆自动切入倒挡、驶出车位、再自动换到D挡开走，放在V12.6上得自己挂挡到公开道路，而且FSD只能在行驶中激活。
另外还新增了到达目的地选项（Arrival Options），自己根据需求选择在停车场、街道、车道或路缘停车，实现类似Robotaxi的下车体验，且相关偏好设置会为每个目的地持久保存。
没想到HW4上的速度模式也得到了下放，以前FSD只有一个“最高速度”设置，现在变成了四种模式，比如谨慎、冷静、标准、快速模式，多了一个全新的 Sloth 谨慎驾驶模式的同时，最激进的“狂暴”（Mad Max）模式消失了。
另外还改善了主动和被动响应能力，涵盖导航处理、合流分岔、行人交互、交通信号灯、车辆加塞等场景，同时通过减少误减速、更顺滑的转向、更稳定的车道居中，提升日常驾驶舒适度。
至于实际的海外，已经有老哥一镜到底测试并且发布在了平台上，从卡尔弗城开到好莱坞，整个途中FSD零接管，自己停在了 Tesla Diner的充电位上，而且是晚上，路边三次临时停车全部成功。
全程路上的表现，他总结出的评价，用国内时髦的话来讲就是“夯爆了”，甚至还引来了马斯克本人的点赞转发。
还有来自2020年的Model 3 Performance车主的现身说法，表示自己收到推送体验了一个小时，测试了高速，社区道路，乡村小路：“它让我这辆现在已经 7 年车龄的车再次感觉像新车一样。”
正如马斯克所言，HW3芯片的内存带宽，仅有新一代HW4（AI4）的15%，换言之，上限差出了85%。就是这么一条巨大的鸿沟，特斯拉的AI团队硬是给最大化的解决了。
用的也不是什么高精尖的技术，是AI领域经典的模型蒸馏。
有必要先了解的是，在V12之后的FSD版本，就开始依托一段式的端到端Transformer神经网络来完成运行，参数量提升了数十倍，达到数百亿级别，这也就注定了这种架构及其“吃内存”和需要更高的带宽。
很多人误以为AI性能只看芯片算力TOPS数值，但如今自动驾驶瓶颈早已不是运算速度，而是数据搬运速度。
车辆摄像头实时采集海量视觉画面、神经网络海量权重参数，都需要从内存高速输送到计算核心。传输速度跟不上，再强的算力也只能空转等待数据。
像HW4搭载高速GDDR6内存，每秒可吞吐数百GB数据，足以实时喂饱参数量庞大的完整版V14模型；而HW3任是LPDDR4内存，数据传输速度已经跟不上。如果直接运行原版未压缩V14神经网络，会产生无法接受的巨大延迟，甚至直接带来安全隐患。
所以，为了原版FSD V14能最大化跑通HW3平台，只有极限的压缩和蒸馏。
可以简单的理解为老师教学生，老师将海量的教材中提取出重点且精炼的知识然后再教给学生。
HW4完整版V14就是“老师”，把整套成熟的驾驶逻辑、路况决策压缩提炼，再喂给HW3这个“学生”，搭配量化精简参数，把庞大模型塞进窄带宽通道里运行。
其中涉及到了“量化压缩”和“参数裁剪”两个核心环节，一边降低神经网络权重的计算精度，一边剔除模型中冗余无效参数，只保留影响驾驶安全与平顺性的核心权重。
双重筛选过后，让参数更少的轻量化模型可以在HW3有限带宽内完成实时计算，输出稳定可靠的车辆控制指令。
这对于400万HW3车主而言，绝对算得上是体验上的飞跃，但蒸馏毕竟是蒸馏，有些能力没办法靠蒸馏就能下放。
比如，V14版本上，高级智能召唤的功能就没出现在V14 Lite上，还有在选择停车方式后，地图上那个大头针不会自动跳到对应位置等。
另外还有最扎心的就是，V14 Lite已经注定是HW3老车主的“终极上限版本”了。
也就是说，后续无论如何OTA，本质上都是在压榨老芯片全部剩余潜力，这点特斯拉官方也明确表示过，V15将仅支持AI4以及未来的AI5平台，届时又会是10倍参数规模的模型升级。
必须要承认的是，再好的软件算法，终究绕不开硬件天生的物理桎梏。HW3的物理天花板已经被钉死了，HW3的内存带宽不足以支撑参数更大更复杂的模型。
也就是说，想要达到无人接管的无监督FSD程度，只有换最新硬件这一条路径。
别说，还真可能有戏，马斯克此前就承诺过给购买了FSD的HW3车主免费更换车机芯片——但前提是“在完全搞定无人监督FSD之后”。
按照目前的节奏，就是不知道等到哪一年了...
本文来自微信公众号 “超电实验室”（ID：SuperEV-Lab），作者：王磊，36氪经授权发布。
发布时间：2026-06-30 21:07
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