马斯克为什么说特斯拉 FSD是真正意义上的「端到端」？

主要观点总结

本文主要介绍了特斯拉推出的FSD v12.3系统的特点、存在的问题以及自动驾驶面临的挑战，包括数据稀缺等问题。文章指出自动驾驶的发展需要克服技术难题，包括端到端模型的缺陷、数据获取的难度和隐私保护等问题。

关键观点总结

关键观点1: 特斯拉推出的FSD v12.3系统广受好评，但也存在瑕疵，如导航品质不稳定、在某些场合表现过于谨慎等。

特斯拉通过大规模推送免费试用期FSD v12.3系统，获得市场关注。但使用者发现该系统在某些方面存在问题，如导航品质不稳定和过于谨慎的行为。这些问题理论上可以通过进一步的数据训练和模型优化来解决。

关键观点2: 自动驾驶面临数据稀缺的挑战。

虽然自动驾驶技术取得了很大的进步，但数据稀缺仍然是一个存在的问题。数据获取成本高、数据隐私和安全问题、数据标注和清洗困难以及法律和监管限制等因素限制了数据的获取和使用。此外，真实交互数据的收集和对齐也是一大挑战。

关键观点3: 解决自动驾驶中数据稀缺问题的可能途径。

当前存在几种可能的解决途径来解决自动驾驶中的数据稀缺问题，包括利用非结构化数据和人类未标记视频、使用图像修复进行数据增强、合成数据和影子模式等。未来智能汽车数据的形态将包括真实数据、仿真数据和合成数据，需要关注数据的多样性、传感器硬件的进步和跨模态数据的融合等方面。

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