特斯拉FSD转向个性化驾驶学习，v15版本年底推送

埃隆·马斯克近日确认，特斯拉全自动驾驶系统正由统一标准驱动的通用方案，转向深度适配个体驾驶风格的个性化系统。这一转变标志着FSD技术发展进入新阶段。

有用户在社交平台反映，车辆在高载客车道或快速车道中频繁出现非预期退出行为：本可继续沿左侧高效车道通行，却主动驶入右侧拥堵车流，而相邻左侧车道仍保持畅通，带来明显使用困扰。

对此，马斯克表示，系统将逐步具备记忆并学习每位用户人工干预行为的能力，进而依据个人驾驶偏好动态调整决策逻辑。人类驾驶员面对相同路况往往存在多样化选择，而此前FSD倾向于收敛为单一响应模式；未来版本则将在同一场景下支持多种合理应对策略。

以泊车动作为例，不同用户习惯差异显著——有人倾向倒车入库，有人偏好正向驶入。系统通过持续观察用户日常操作，识别其惯用方式，并匹配相应驾驶模型。此类个性化能力不仅限于泊车，还将延伸至变道、跟车、路口通行等高频驾驶环节。

目前，车辆已支持高载客车道使用偏好设置，用户可在导航设置中自主选择启用状态，亦可通过语音指令实时切换。最新版本将选项精简为三类：“自动”模式下，系统结合车内摄像头识别乘员数量、当前时间与地理位置，智能判断是否启用HOV车道；“是”代表强制启用；“否”则完全禁用该功能。

与此同时，FSD新增接管反馈机制。每次驾驶员手动接管系统时，界面即刻弹出原因选择菜单，收集具体触发情境。这些结构化数据正被用于识别问题优先级。数据显示，泊车环节是当前引发接管的首要原因，相关体验优化已被列为下一阶段重点。

马斯克此前透露，新版FSD将重点学习用户在固定地点——如住宅、办公场所或学校周边——的泊车习惯，确保车辆能稳定停靠至其偏好的位置与朝向。

下一代消费者版FSD预计将于今年年底或明年年初正式推送，版本代号为v15。该版本将引入参数规模达现有模型约十倍的全新神经网络架构，全面提升环境感知、路径规划与行为预测能力。