4月28日，美國特斯拉公司首席執行官馬斯克閃現中國，受到中國國務院總理李強的會見。結束後，馬斯克向媒體透露，特斯拉在中國推出全自動駕駛（Full—Self Driving，簡稱FSD）系統的兩大重磅收獲：中國各地已陸續解除對特斯拉的禁行禁停限制；百度爲特斯拉提供中國公共道路上收集數據的測繪許可證，還有一些關鍵監管障礙有望掃除。

在自動駕駛之外，特斯拉也在儲能領域進行拓展。特斯拉上海儲能超級工廠涉河建設方案獲批，這是特斯拉在美國以外的首個儲能超級工廠項目。這一進展可能會對國內儲能産業鏈帶來積極影響，隨著工廠的建成，各環節供應商有望從中受益，並實現産品供應的全球化。

在自動駕駛方面，特斯拉的FSD全自動駕駛系統因數據安全問題，一度在中國部分地區無法使用。但近日，相關部門表示，特斯拉上海超級工廠生産的車型符合汽車數據處理安全要求，這意味著FSD系統在中國的應用將更廣泛。

特斯拉的自動駕駛系統最初是采用基于攝像頭的感知方式，而不是激光雷達和高精地圖。其早期系統需要數百名工程師編寫代碼，制定行駛規則。這種方式的局限性在于它無法應對複雜、多變的真實世界場景。

爲了應對這一挑戰，特斯拉在FSD v12中采用了“端到端”架構。該架構直接從攝像頭等傳感器獲得數據，並輸出車輛行駛決策。這種方式摒棄了大部分工程師編寫的規則代碼，大幅減少了複雜度。

端到端架構的主要優勢在于信息無損傳遞，使得模型能夠從感知數據中提取更多信息，並且可以更好地應對複雜場景。而且，特斯拉的FSD v12系統通過大量車輛行駛視頻和司機操作數據進行訓練，模擬人類駕駛行爲，這使得系統在許多場景下表現得更加流暢和自如。

不過端到端架構也存在局限。由于它是一個“黑盒子”，開發者無法完全理解其內部工作機制。這導致在出現錯誤時，難以快速找到問題所在。此外，盡管FSD v12系統在許多場景下表現出色，但仍可能出現低級錯誤，如碰撞馬路牙或損壞輪毂。這表明端到端架構在確保系統穩定性和安全性方面仍需改進。

盡管特斯拉在自動駕駛領域取得了顯著進展，但它仍面臨諸多挑戰。FSD v12系統距離完全無人駕駛還有一段路要走。此外，監管部門對自動駕駛技術的安全性和可靠性提出了更高的要求。在這一背景下，特斯拉需要繼續改進其自動駕駛系統，並證明其安全性超過人類駕駛。

特斯拉正在努力通過擴大數據采集規模和提高模型訓練能力來克服這些挑戰。特斯拉通過大量車輛行駛數據進行模型訓練，並建立了強大的算力中心，以支持端到端架構的持續改進。同時，特斯拉還在開發更強大的仿真系統，生成多樣化的數據來訓練模型。

總的來說，特斯拉的自動駕駛技術正在不斷發展，FSD v12的推出標志著特斯拉在這一領域邁出了一大步。不過特斯拉需要在確保安全的前提下，繼續創新和改進，以實現真正的無人駕駛。同時，特斯拉還需面對監管部門的嚴格審查，確保其自動駕駛技術的安全性和可靠性。