天津
7月20日，馬斯克表示，未來FSD系統(tǒng)將具備記憶用戶停車偏好的能力。該功能有望解決當前FSD使用過程中最常見的停車接管問題，大幅減少用戶干預次數(shù)，進一步提升自動駕駛體驗。
長期以來，特斯拉FSD一直致力于實現(xiàn)更高程度的自動駕駛體驗，目標是讓車輛在長距離行駛過程中盡可能減少甚至避免人工干預。不過在實際使用中，停車環(huán)節(jié)一直被認為是影響FSD連續(xù)使用體驗的重要瓶頸。
不少車主反饋，即使FSD已經(jīng)能夠完成大量城市道路和高速場景的自動駕駛任務，在抵達目的地后的停車階段，系統(tǒng)仍可能需要用戶接管。例如，自動駛入家庭車庫、尋找公寓固定車位，或者在熟悉的商場、辦公區(qū)域完成停車時，當前系統(tǒng)仍存在優(yōu)化空間。
根據(jù)特斯拉社區(qū)反饋以及馬斯克此前公開信息，目的地停車已經(jīng)成為FSD當前主要干預來源之一，而涉及安全風險的關鍵干預情況相對較少。因此，如何讓車輛更好理解用戶習慣，成為提升FSD體驗的重要方向。
即將推出的記憶功能，將讓FSD能夠學習用戶長期駕駛和停車習慣。例如，系統(tǒng)可以記住用戶通常將車輛停在車庫左側、偏好靠近電梯的位置，或者習慣采用某種固定角度完成入庫。當車輛再次到達類似場景時，F(xiàn)SD可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)選擇更符合用戶偏好的停車方式，從而減少人工接管。
這一功能建立在特斯拉近年來持續(xù)推進的AI能力升級基礎之上。此前，馬斯克曾透露，未來FSD版本將能夠記住特定干預行為，并根據(jù)用戶偏好進行調整。通過將駕駛數(shù)據(jù)、用戶反饋和神經(jīng)網(wǎng)絡模型結合，F(xiàn)SD正在從通用自動駕駛系統(tǒng)向更加個性化的智能駕駛助手發(fā)展。
與此同時，特斯拉也在不斷優(yōu)化FSD整體架構。近期版本已經(jīng)進一步融合消費者FSD、Robotaxi以及智能召喚等功能所使用的AI模型，停車邏輯得到持續(xù)改進，包括智能召喚速度提升、停車位搜索能力增強以及復雜環(huán)境下的決策優(yōu)化。
如果記憶功能正式落地，F(xiàn)SD將在日常通勤場景中進一步接近“設置目的地后無需操心”的體驗。車輛不僅能夠完成道路行駛任務，還能根據(jù)用戶個人習慣處理最后一段停車流程。
對于特斯拉而言，減少用戶干預次數(shù)不僅是一次功能升級，也關系到FSD的用戶體驗和未來自動駕駛能力演進。自動駕駛競爭的關鍵，不僅在于高速公路上的長距離行駛，更在于解決城市生活中的細節(jié)問題，而停車正是其中最重要的“最后一公里”。
隨著FSD持續(xù)迭代，記憶功能有望成為特斯拉自動駕駛體驗的重要升級。未來，家庭車庫精準泊車、公寓固定車位自動識別等場景或將逐漸普及，進一步提升FSD的實用性，推動自動駕駛從“能夠行駛”向“真正融入日常生活”邁進。
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