網通社快報 近日，特斯拉首席執行官埃隆·馬斯克于確認，FSD軟件正從通用型駕駛系統向個性化駕駛系統轉型。該系統背后的神經網絡將記錄并學習每位車主的人工干預行為與個人偏好，針對同一場景生成多種處理策略以適應不同駕駛風格。下一代消費者版FSD v15預計于今年晚些時候或2027年初推出，模型參數規模將提升約10倍。

此次技術路線調整旨在解決通用邏輯與個體需求不匹配的問題，針對用戶反饋車輛在不恰當位置駛出HOV車道或快速車道的情況，系統將通過記憶駕駛員接管操作進行自適應調整。

目前車輛已提供HOV車道自動、強制使用及禁止進入三檔設置，未來系統將基于用戶歷史行為自動優化決策。停車場景作為當前FSD被接管的最常見原因之一，將成為個性化學習功能的首個重點應用領域，系統將根據用戶習慣匹配倒車入庫或車頭朝前等不同泊車模型。

在個性化功能落地前，現行FSD v14版本的速度控制策略已在實際使用中暴露出問題。有用戶在限速50公里/小時路段開啟標準模式時，車輛自動加速至78公里/小時，導致駕駛員收到超速罰單。

該版本移除了此前允許用戶自定義限速偏移量的功能，轉而提供蝸牛、悠閑、標準、趕時間及瘋狂麥克斯五種固定預設模式。在標準模式下，系統對低速路段的限速判斷存在較大浮動區間，且駕駛員無法通過方向盤滾輪實時設定速度上限。

FSD v14版本取消自定義速度偏移功能的做法，反映出自動駕駛系統在權責分配上的現實矛盾。當系統剝奪了駕駛員對車速的精確控制權，卻又要求駕駛員承擔全部法律責任時，人機共駕階段的信任基礎便面臨考驗。

個性化學習機制若能覆蓋速度偏好等核心控制維度，或可緩解此類沖突，但在v15版本正式發布前，現有預設模式在復雜城市路況中的適應性仍需驗證。