特斯拉FSD v15参数翻十倍，HW3车主无缘升级_新能源车

1. 更新一下特斯拉 Q2 财报关于 FSD 和 Optimus 机器人相关的信息：- 特斯拉 Robotaxi 车队正在运行 FSD v15 模型的早期版本，FSD v15 一共规划了 7 个主要改进方向，所有方向的研发正在并行推进，其中约 40% 的改进已经合版并进了 FSD v15，搭载在 Robotaxi 车队中运行。- 截至 Q2，FSD 的用户总数为 148 万，Q1 为 128 万，可以理解为一个季度增长了 20 万订阅用户。同期特斯拉在北美的交付量不到 15 万辆，且北美的新车 FSD 订阅率为 55%，远远无法贡献20 万级的增量。因此，Q2 的新增订阅用户里有大量老车主以及海外 FSD 新进入的国家如荷兰、澳洲、新西兰、韩国、丹麦、比利时的用户。- 特斯拉计划为所有 HW3.0 车型提供硬件升级，升级方案涉及目前正在研发中的下一代 AI4 升级版计算平台，这个版本预计将于明年年中投产。- 在 Q2 财报中，特斯拉调整了算力的计量单位，从等效 H100 改成了供电功率。参照 Q1 财报可以算出功率和等效 H100 的换算，大约 1090 张 H100 功率为 1 MW。目前特斯拉 AI 算力为 280 EFLOPS，预计 Q3 不会有太大变化，到 Q4 会增加到 400 MW 即 43.6 万张 H100，436 EFLPOS。- 特斯拉正在研发 Megapod，一种由特斯拉 AI4 芯片 + x86 芯片组成的 AI 算力模块，未来特斯拉会把 Megapod 部署到全美乃至全球的超充站，把超充站低谷时段的供电利用起来，实现分布式 AI 算力集群。截至Q2，特斯拉在全球一共运营着大约 8700 个超充站，这些超充站的电力综合利用率偏低，许多时间是闲置的。如果重新用于为 AI 计算供电，可以提供大约 7GW 的可用功率。- 目前特斯拉 Robotaxi 进入了美国 3 个州 7 个城市，除了在加州 SF 湾区应监管要求保留安全员外，后续新进入的城市都是无安全员 Robotaxi 直接开放运营。- 特斯拉对 Robotaxi 运营扩张的理念是，在不造成任何人身伤害事故的前提下，尽可能快地扩大 Robotaxi 运营规模。目前特斯拉在得州和佛州 6 个城市的 Robotaxi 完成了超过 38 万英里的无安全员 Robotaxi 运营里程，0 重大安全事故。所有的事故都是 Robotaxi 在驻车状态下受到的他车因素影响。- 自 2026 年年初去掉安全员，推出无需监督的 Robotaxi 以来，特斯拉 Robotaxi 车队的运营里程保持了超过 10% 的周环比增长，特斯拉预计在今年的剩余时间里，这一增速还会继续保持。- 之所以选择在一个城市投放几十台 Robotaxi，然后进入不同的城市，而非专注于一个城市提高 Robotaxi 车队的规模，是因为特斯拉希望验证模型的泛化性能，证实 FSD 模型无需投入太多精力即可在不同城市铺开。- 特斯拉在 Robotaxi 进入新城市方面投入的精力很少，并预计接下来进入新城市所需的时间将下降到 0，即可以直接开放整个州的 Robotaxi 运营，不再按城市开放。- 随着 CyberCab 的投产并投入运营，这台车也会和 Model Y 一样搭载 FSD v15 模型。- 位于 Giga Texas 的 CyberCab 产线已经投产，目前产能为＞12.5 万辆/年。- 由于 CyberCab 是一个全新的整车平台，底盘需要更多的驾驶数据验证，特斯拉目前确反数据，正在基于加装了方向盘、踏板的 CyberCab 进行里程积累，以校准底盘。在这之后，CyberCab 的投放会快速上量。- 宏观来看，特斯拉 FSD 模型和 Optimus 机器人模型的 AI 范式基本一致，即 pixels in, controls out. 开发 FSD v12、13、14 和 15 模型的团队，目前也在推进 Optimus 模型的开发。- FSD 拥有海量的用户车队的数据，对于 Optimus 机器人，特斯拉拥有来自所有特斯拉工厂的工人的数据，Optimus 机器人可以通过观察工人执行任务来学习。特斯拉还有专门的数据采集团队，可以提供规模不大但非常高质量的任务演示数据，用于模型的后训练。- 对于 Optimus 机器人模型的数据，第一阶段是来自互联网上的所有公开数据中，涵盖工业和家庭作业环境中执行各种任务的数据，第二是特斯拉内部的 Optimus 学院，Optimus 机器人模型会在这个环节进入闭环强化学习，通过做错、纠错、做对来学习。- Starlink 已经集成到了 CyberCab 中，未来会集成到特斯拉所有车型中，特斯拉车上的 Starlink 也可以作为地面上中继站，为手机和需要 WiFi 的人提供通信，但需要在 Starlink 服务已覆盖的市场。

2. 特斯拉将通过记忆功能解决FSD接管最大难题7月20日，马斯克表示，未来FSD系统将具备记忆用户停车偏好的能力。该功能有望解决当前FSD使用过程中最常见的停车接管问题，大幅减少用户干预次数，进一步提升自动驾驶体验。长期以来，特斯拉FSD一直致力于实现更高程度的自动驾驶体验，目标是让车辆在长距离行驶过程中尽可能减少甚至避免人工干预。不过在实际使用中，停车环节一直被认为是影响FSD连续使用体验的重要瓶颈。不少车主反馈，即使FSD已经能够完成大量城市道路和高速场景的自动驾驶任务，在抵达目的地后的停车阶段，系统仍可能需要用户接管。例如，自动驶入家庭车库、寻找公寓固定车位，或者在熟悉的商场、办公区域完成停车时，当前系统仍存在优化空间。根据特斯拉社区反馈以及马斯克此前公开信息，目的地停车已经成为FSD当前主要干预来源之一，而涉及安全风险的关键干预情况相对较少。因此，如何让车辆更好理解用户习惯，成为提升FSD体验的重要方向。即将推出的记忆功能，将让FSD能够学习用户长期驾驶和停车习惯。例如，系统可以记住用户通常将车辆停在车库左侧、偏好靠近电梯的位置，或者习惯采用某种固定角度完成入库。当车辆再次到达类似场景时，FSD可以根据历史数据选择更符合用户偏好的停车方式，从而减少人工接管。这一功能建立在特斯拉近年来持续推进的AI能力升级基础之上。此前，马斯克曾透露，未来FSD版本将能够记住特定干预行为，并根据用户偏好进行调整。通过将驾驶数据、用户反馈和神经网络模型结合，FSD正在从通用自动驾驶系统向更加个性化的智能驾驶助手发展。与此同时，特斯拉也在不断优化FSD整体架构。近期版本已经进一步融合消费者FSD、Robotaxi以及智能召唤等功能所使用的AI模型，停车逻辑得到持续改进，包括智能召唤速度提升、停车位搜索能力增强以及复杂环境下的决策优化。如果记忆功能正式落地，FSD将在日常通勤场景中进一步接近“设置目的地后无需操心”的体验。车辆不仅能够完成道路行驶任务，还能根据用户个人习惯处理最后一段停车流程。对于特斯拉而言，减少用户干预次数不仅是一次功能升级，也关系到FSD的用户体验和未来自动驾驶能力演进。自动驾驶竞争的关键，不仅在于高速公路上的长距离行驶，更在于解决城市生活中的细节问题，而停车正是其中最重要的“最后一公里”。随着FSD持续迭代，记忆功能有望成为特斯拉自动驾驶体验的重要升级。未来，家庭车库精准泊车、公寓固定车位自动识别等场景或将逐渐普及，进一步提升FSD的实用性，推动自动驾驶从“能够行驶”向“真正融入日常生活”迈进。

3. 特斯拉终于想起那几百万HW3老车主了。FSD v14 Lite重新推送，这次多了不少实在的东西：驻车启动不用再踩刹车，直接点屏幕就行；导航会显示蓝色的停车点，还能提前选好最终停哪；连续开满100英里还能蹦出个全屏庆祝动画；手机App也能看到FSD是不是在跑。上个月刚推时还只是试水，这回算是动真格了。

4. 7月18日，马斯克在社交平台回应车主反馈，正式公布特斯拉FSD完全自动驾驶系统将上线驾驶习惯记忆功能，打破以往全系统一的标准化行驶逻辑，实现千人千面的个性化智驾体验。此前有车主吐槽FSD存在固定化车道切换逻辑，时常主动驶出快车道陷入拥堵，无法贴合自身驾驶偏好。对此马斯克明确表示，车辆会全程记录车主人工接管、干预车辆的操作数据，自主适配每位用户的驾驶风格，自动调整变道时机、跟车间距、车道选择等决策逻辑。该功能覆盖通勤路况、自动泊车两大高频场景，系统可记忆车主车库、公司、学校点位的停车习惯，解决泊车阶段频繁手动接管的痛点。功能预计搭载于FSD v14.4新版本，后续还将联动Grok语音，支持自然语音下达行车指令，进一步简化人车交互。#汽车资讯#

5. 特斯拉重启了 HW3 车型 FSD v14 Lite 的推送，带来软件版本 2026.20.6.10。这次更新加入了驻车启动无需强制踩刹车、升级目的地停车功能、新增自动驾驶成就和独立应用等等，把大量来自 FSD v14 正式版的新功能同时带到老款车型的 FSD v14 Lite 上。#42mark##新能源汽车##FSD#

6. 马斯克在财报会上再次保证会给老车主升级芯片：升级所有低于 HW4 的芯片是有意义的，基本上是所有带摄像头的汽车。关于 FSD，马斯克认为「人们实际上是买 FSD 附带汽车」，而不是反过来，意思是 FSD 是买特斯拉的主要原因，简称买 FSD 送车。目前 Robotaxi 已经在运行 FSD V15 的早期版本。特斯拉 CFO 透露第二季度结束时订单积压达到了 2023 年以来的最大规模，目前在增加所有工厂的生产。看来特斯拉也吃到油价上涨的红利了。关于最近的内存涨价，马斯克透露美光已经为特斯拉提供了未来几年的重大生产配额。#特斯拉#

7. 特斯拉高管确认：FSD v15 早期版已上路！