主要观点总结
本文介绍了特斯拉推出的FSD v12.3系统及其关键技术的特点，包括端到端深度学习模型的应用和面临的挑战，以及自动驾驶技术中的数据稀缺问题。文章还探讨了解决数据稀缺问题的途径和自动驾驶技术的未来发展方向。
关键观点总结
关键观点1: 特斯拉推出FSD v12.3系统及其技术特点
特斯拉近期推出的FSD v12.3系统采用了端到端深度学习模型，实现了汽车的更灵活、顺畅的控制。该系统通过收集纯视觉数据来训练模型，并分为三个主要部分：感知、决策和输出控制。但FSD v12.3仍存在导航品质不稳定等瑕疵。
关键观点2: 端到端深度学习模型面临的挑战
虽然端到端深度学习模型在自动驾驶领域具有潜力，但它也面临着数据获取成本高昂、数据隐私和安全问题、数据标注和清洗困难等问题。此外，该模型作为一个黑盒子，难以调试和纠正错误。
关键观点3: 自动驾驶中的数据稀缺问题
自动驾驶技术面临数据稀缺的问题，这限制了其发展和应用。数据获取成本高昂、数据隐私和安全问题、以及法律和监管限制等因素都增加了数据获取的困难。此外，还需要解决数据对齐和语义歧义等挑战。
关键观点4: 解决数据稀缺问题的途径
为了解决自动驾驶中的数据稀缺问题，可以采取多种途径，包括利用非结构化数据和人类未标记视频、使用生成式AI进行数据增强、合成数据和影子模式等。未来，真实数据、仿真数据和合成数据将在机器人训练中扮演越来越重要的角色。
关键观点5: 自动驾驶技术的未来展望
随着传感器硬件的进步和跨模态数据融合技术的发展，自动驾驶技术将不断进步。构建通用自动驾驶数据集和评价模型，以及加强数据的多样性和丰富性将是未来的重要发展方向。
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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之星 ” 这里有一群奋斗在自动驾驶 & 座舱量产第一线的小伙伴等你加入 作者 | Jessie 出品 | 焉知 特斯拉在美国推出 FSD v12.3 广受好评，对一般车主来说这是一次「有感升級」，但对整体汽车产业来说，却是一件不可忽视的事件。 特斯拉日前在美国广泛推送免费一个月试用期「受监督」自动驾驶系统 FSD v12.3 之后广受好评，光跟 v12.2.1 相比，许多人认识到汽车中央控制单元比之前更灵活、更顺畅，也更接近人类，甚至能行车礼仪、礼让行人的部分都做得唯妙唯肖。 对一般车主来说这是一次「有感升级」，但对整体汽车产业，却是一件不可忽视的事件；这是因为 FSD v12 终于实现了马斯克（Elon Musk）口中的端到端自动驾驶。观望整个自动驾驶产业，目前技术力上能让系统稳定到大规模上路的相关厂商，也只有特斯拉
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