特斯拉发布了FSDV12，标志着该公司在自动驾驶领域迈入端到端模型时代的重要里程碑。FSDV12通过整合机器视觉、多任务网络学习和VisionTransformer等技术，实现了前后端模型的打通，能够轻松应对复杂的驾驶场景，如掉头和车内博弈等。同时，特斯拉也同步升级硬件，Hardware 4.0已应用于Model S/X和Cybertruck等车型，进一步提升了自动驾驶能力。

🤖 **端到端模型的突破：** FSDV12代表了特斯拉在自动驾驶领域的一个重大突破，它标志着公司从传统的机器视觉系统向端到端模型的转变。这种转变意味着特斯拉不再依赖于独立的模块和算法，而是通过一个统一的模型来处理所有自动驾驶任务。 特斯拉从最初的机器视觉发展到多任务网络学习，再到VisionTransformer的应用，最终实现了前后端模型的打通。FSDV12能够将感知、规划和控制等任务整合在一个模型中，从而提高了自动驾驶系统的效率和安全性。

🚗 **复杂场景的应对能力：** FSDV12在处理复杂场景时表现出色，能够轻松应对如掉头和车内博弈等复杂场景。例如，在掉头时，FSDV12能够准确识别周围车辆和行人的位置和运动状态，并根据这些信息规划安全的掉头路线。在车内博弈时，FSDV12能够识别乘客的意图，并根据乘客的意图调整驾驶策略。 这些能力得益于特斯拉在深度学习和计算机视觉方面的积累，以及对真实世界驾驶数据的不断训练。

🖥️ **硬件升级：** 为了支持FSDV12的运行，特斯拉也同步升级了硬件。Hardware 4.0已经应用于Model S/X和Cybertruck等车型，该硬件拥有更强大的计算能力和更高的数据处理速度，能够为FSDV12提供更强大的支持。 Hardware 4.0的升级也表明，特斯拉正在积极投入自动驾驶技术的研发，并致力于为用户提供更安全、更智能的驾驶体验。

🚀 **端到端模型的潜力：** FSDV12的发布证明了端到端模型在自动驾驶领域具有巨大的潜力。与传统的模块化系统相比，端到端模型能够更好地理解复杂驾驶场景，并做出更准确、更安全的决策。 随着深度学习技术的不断发展，端到端模型将会在自动驾驶领域扮演越来越重要的角色。特斯拉正在引领这一趋势，并为自动驾驶技术的未来发展指明了方向。

会议要点 1、公司FSD V12及其技术进展 公司的FSD V12代表了全面进入端到端模型时代的一个重要里程碑。特斯拉从最初的机器视觉发展到多任务网络学习，再到Vision Transformer的应用，最终实现了前后端模型的打通。FSD V12在处理复杂场景时表现出色，能够轻松应对如掉头和车内博弈等复杂场景，展示了端到端大模型在智能驾驶中的潜力。 公司的硬件升级也在同步进行，Hardware 4.0已经应用于Model S/X和Cybertruck等车型，尽管Hardware 3.0也能运行端