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外網有用戶放了一段特斯拉FSD v12的視頻，有人搬運到b站上了：

https://www.bilibili.com/video/BV1Z6421M797www.bilibili.com/video/BV1Z6421M797

這次恰好還是純視覺比較難做的場景：雨天地面有積水，積水反射的各種圖案可能會產生一些奇奇怪怪的occupancy。由于特斯拉去年也沒有開ai day（說是友商總是一幀一幀地摳他們的ppt，干脆不開了），在沒有詳細信息的情況下，從視頻里可以窺見一些端到端的特性，下面針對其中一些有意思的地方分析一下。

01:57，誤檢車門打開，大幅度繞行：

這里倒是問題不大，左側有比較大的空間，所以多繞一點也無所謂了。

02:09，誤檢occ導致幾乎剎停：

這里行人已經走了所以可以起步了，但地面有較多積水，反射地面以上的物體導致occ誤檢，又停了一會才起步。

04:40，近距離cutin車輛漏檢

這里左側非常近距離的倒車cut-in車輛漏檢了，但planning似乎并沒有給出起步的意圖，這里體現出了端到端的一大優勢：上游出錯的結果并不一定會導致錯誤的駕駛行為，后面我們還會看到更多類似的例子。

05:37 誤檢occ

這里可能也是地面積水產生的occ吧，端到端采信了這個結果，左右亂打方向盤，一會向左一會向右。

05:48，左右近距離occ誤檢

在左右非常近的位置出現了occ誤檢，如果還是按規則來寫可能就得報接管了（也不一定，畢竟沒有在行駛軌跡上），這里端到端直接無視了這兩坨occ，繼續開。

06:57，正前方近距離行人誤檢

這個是真的牛逼，臉上刷出來一個行人，所有基于規則的規控此時一定會急剎+警報了，但端到端模型并不認可上游的結果，照常行駛。

14分：在一個私人停車場里打轉出不去了

這里可能是BEV的感知距離不夠的問題，遲遲沒有找到出口，在一個停車場里打轉。。

其他的片段就都是主路上行駛了，到了主路上FSD v12的表現很絲滑，沒有什么大問題，尤其是夜晚看車道線的檢測也是非常穩定的，不過我覺得大部分廠家也能做到這樣的水平，就不多提了。

單看停車場這一段，如果不看上游的結果的話，除了那個正前方occ誤檢導致左右亂打方向盤，FSD v12的軌跡還是比較絲滑的，即使有錯誤也沒有被卡住的情況。在這樣一個有行人、有不規則移動障礙物（手推車）、地面有積水的場景中表現也確實還可以。

特斯拉使用的還是有中間模塊監督的多任務端到端，所以前端仍然可以顯示出來obj det和occ的結果。但是端到端里的規控并不一定會采信上游的結果，近距離漏檢了不一定會起步撞車，近距離誤檢了也不一定會剎停，所有的結果都輸入到pnc里綜合判斷。這確實是比較有意思的一點，可以確定的是馬斯克并沒有說謊，這的確是一個端到端系統才會有的表現。