特斯拉的完全自动驾驶系统(FSD)正在跨越一个关键门槛优先配。
最近，一辆搭载FSD v14的Model 3，从美国西海岸洛杉矶出发，横穿整个大陆，在2天20小时内抵达东海岸南卡罗来纳州。全程2732英里，100%依赖FSD，覆盖高速公路、城市道路、夜间驾驶及多次进出超级充电站等复杂场景，整个行程未出现任何人工接管。
这不是官方演示，也不是实验室测试，而是一位普通车主在真实交通环境下完成的实跑记录。
对自动驾驶行业而言，这趟旅程的意义，远不止“跑得远”，而在于它第一次让一个问题变得现实而具体：FSD 是否已经可以完全代替人类驾驶员？
零接管横穿美国完成这次横跨美国之旅的是特斯拉车主Davis Moss优先配。
根据Moss在社交媒体X上的帖文，他驾驶的Model 3搭载AI4硬件，运行FSD v14.2.1.25。根据FSD数据库和社区追踪器显示，在完成此次横跨海岸行驶前，Moss已使用FSD行驶了10638.8英里，全程100%依赖FSD。
Moss从洛杉矶的特斯拉餐厅出发，最终抵达南卡罗来纳州默特尔比治，全程使用FSD v14，没有任何形式的人工接管。
这次2732.4英里的行程覆盖了美国多样化的道路环境，包括高速公路、城市道路和各类交通状况。Moss强调，FSD v14.2不仅完成了全程驾驶，还处理了所有停车操作，包括在特斯拉超级充电站的自动泊车，整个行程中“甚至没有出现任何险情”。
马斯克本人在第一时间转发祝贺。值得一提的是，这条路线，正是马斯克自2016 年 Autopilot 2.0发布以来反复提及、却始终未能兑现的目标。当年他曾预计优先配，特斯拉可以在2017年实现“海岸到海岸”的自动驾驶。现在回头看，这个目标并非不可能。
特斯拉社区对这一成就反响热烈，因为零接管的横跨海岸驾驶一直被视为自动驾驶技术成熟度的重要标志。特斯拉北美官方账号在社交媒体上确认："首辆使用FSD Supervised从海岸到海岸自主驾驶的特斯拉，零接管，全程FSD。"
通过"物理图灵测试"？恰好在这一时间点，英伟达机器人业务负责人 Jim Fan 提出了一个耐人寻味的判断：特斯拉 FSD v14 可能已经通过了“物理图灵测试（Physical Turing Test）”。这一概念源自1950年数学家Alan Turing提出的经典图灵测试，但将评判标准从文本对话转移到现实世界的物理行为。如果观察者无法区分某项任务是由人类还是机器完成，那么机器就通过了测试。
在试乘 FSD v14 后，Fan的感受是：已经很难分辨。
在他的试乘体验中，特斯拉的驾驶行为不像遵循僵化规则的机器人，而是表现得像一位谨慎、有经验的人类司机——在路口缓慢前行、平稳制动、自然变道，并对难以通过手工编程实现的微妙线索做出反应。
Fan认为，通过物理图灵测试需要解决四大挑战：理解三维空间、精细处理物体、掌握真实世界背景知识，以及弥合数字指令与物理行动之间的鸿沟。驾驶恰好结合了所有这四项挑战，使其成为最难攻克的具身AI问题之一。
70亿英里数据优势FSD v14的突破性表现源于特斯拉从基于规则的系统向端到端神经网络的转变。早期自动驾驶系统依赖硬编码规则，而FSD v14通过数十亿英里真实驾驶数据训练，以类似人类的方式学习驾驶模式。
特斯拉称，其配备FSD的车辆已累计行驶近70亿英里，其中约25亿英里在城市环境中完成。城市驾驶远比高速公路复杂，涉及无保护转弯、不可预测的行人、自行车、交通信号灯和恶劣天气等自动驾驶系统最容易遇到困难的场景。
一个近期案例进一步展示了系统能力：一位特斯拉车主发布的视频显示，FSD在能见度极差、路面积水严重的冰雹暴风雨中连续行驶7小时，没有任何人工干预。这一表现让"类人驾驶"的概念变得更加真实可感。
Fan将这一转变比作智能手机的普及过程：起初令人惊叹，随后成为常态，最终变得不可或缺。如果机器能像人类一样自然地在现实世界中移动和行为，这将为理解意图而非仅仅遵循指令的机器人打开大门。
不过，特斯拉的系统仍需人类监督，即便是最热情的支持者也承认完美不可能实现。无论由人类还是机器驾驶优先配，汽车始终面临风险。该系统目前仍被定义为"FSD Supervised"，要求驾驶员保持警觉并随时准备接管。
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