特斯拉FSD將依三大用戶行為類別實現個人化駕駛

特斯拉的全自動駕駛系統正從通用型AI駕駛進化為個人化模型，能記憶每位用戶的停車偏好、接管行為與長期駕駛習慣。

特斯拉全自動駕駛系統正導入長期記憶功能，使其能記住個人的停車偏好、駕駛習慣及接管行為，從「一套模型適用所有用戶」轉向針對每位使用者提供個人化AI駕駛體驗。

馬斯克六月在X平台上回覆時表示：「FSD很快就能記住用戶的停車偏好。」他在後續貼文中進一步指出，未來車輛將記錄具體的接管行為，並逐步貼近每位駕駛的個人偏好。

這層個人化功能建立在特斯拉自FSD V12導入並在V14持續優化的端到端神經網路架構之上。由於為每位駕駛訓練獨立模型成本過高，特斯拉預計將在基礎模型之上，新增一層輕量級的用戶偏好記憶層，記錄停車習慣、駕駛節奏、路線偏好及歷史干預數據。

此一轉變在大多數自動駕駛業者仍以通用駕駛能力競爭之際，為特斯拉打造了全新的競爭護城河。同時，這也強化在Robotaxi時代保有私家車的論據——因為使用單一AI服務所有用戶的Robotaxi服務，無法提供同等程度的個人化體驗。

個人化FSD背後的技術

個人化FSD的發展依循近年自動駕駛領域三個研究方向：駕駛模型建立（Driver Modeling）、偏好學習（Preference Learning）以及人類參與學習（Human-in-the-loop Learning）。

駕駛模型建立為每位駕駛創建數位檔案——根據方向盤輸入、加速模式與跟車距離，判斷駕駛風格屬於激進還是保守。偏好學習則更進一步，觀察駕駛在特定情境下的選擇，例如接近慢速車輛時，是傾向提前變道還是留在原車道。此機制與大型語言模型中的偏好學習邏輯相似，透過用戶反饋來塑造行為。

人類參與學習則處理如何讓人在自動駕駛學習過程中持續參與。最有價值的數據並非來自正常行駛，而是當AI遇到無法處理的情境時所產生的數據。特斯拉的全球車隊已構成一個數據收集網路；將這些反饋綁定到個別用戶帳戶，將大幅提升數據價值——不僅幫助基礎模型改進，也協助個別車輛理解特定用戶。

對特斯拉競爭地位的意義

個人化FSD策略同時解決了馬斯克面臨的兩大問題。首先，在基礎自動駕駛能力逐漸商品化之際，為智慧車輛創造出差異化的發展路徑。當每輛車都能從停車位自動導航至另一個停車位時，下一階段的競爭戰場將是誰更了解駕駛者。

其次，這項策略化解了特斯拉銷售私家車的商業模式與全自動駕駛終極目標之間的張力。如果Robotaxi能滿足所有交通需求，擁有私家車的理由就會被削弱。個人化FSD透過提供Robotaxi（使用單一AI服務所有用戶）無法複製的體驗，保留了私家車的價值。

對競爭對手而言，門檻正在提高。提供一體適用解決方案的第三方自動駕駛供應商，可能難以分配資源投入個人化功能。即使他們開放權限讓車廠進行客製化，也鮮少有原始設備製造商具備必要的程式碼層級AI開發能力。此趨勢有利於具備全端內部研發能力的垂直整合廠商，包括特斯拉、比亞迪與小鵬汽車。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。