特斯拉申请了一项专利，可以让拥有 FSD 的车之间互相帮助，互相成长[doge]

也就是说，以后 FSD 相对于竞品的成长速度会快上更多。

特斯拉的 WO2024/039866A1 专利介绍了一种实时车队学习系统，这可能会成为自动驾驶技术的游戏规则改变者。

✅ 关键技术元素

▫️ 实时数据收集、传输和处理

▫️ 直接从车辆或通过网络服务间接共享经验

▫️ 动态环境适应

🔄 详细系统操作过程

1️⃣ 数据收集和传输 (图 4A)

- 车辆队列 (102) 通过视觉系统收集实际驾驶数据

- 收集的数据传输到网络服务 (110) 和仿真内容服务 (122)

- 网络服务 (110) 存储并初步处理车辆数据

2️⃣ 仿真数据生成 (图 4B)

- 仿真内容服务 (122) 基于实际数据创建场景

- 生成包括各种环境条件和风险情况的仿真内容

- 生成的仿真数据传送到网络服务 (110)

3️⃣ 数据融合和模型学习 (图 4C)

- 网络服务 (110) 将实际车辆数据与仿真数据融合

- 机器学习模型在综合数据集上进行训练

- 规划组件 (212) 生成改进的自动驾驶模型

4️⃣ 改进模型的部署和应用

- 新学习的模型部署到特斯拉车辆队列 (102)

- 每辆车应用新模型以增强自动驾驶性能

- 在实时驾驶过程中持续进行数据收集和反馈

这一循环过程使特斯拉的 FSD 持续进化，每辆特斯拉汽车都成为集体智能的一部分。

该系统的核心优势在于创建一个良性循环：“更多车辆 = 更快学习 = 更安全驾驶”。

✅ 优势和前景

▫️ 通过实时轨迹优化显著提高安全性

▫️ 通过车辆-网络经验共享加速学习

▫️ 提高处理不可预测情况的能力

▫️ 通过精确执行器控制实现平稳和稳定的驾驶

🚀 潜在影响

1️⃣ 安全增强：通过集体学习更快地识别和应对危险情况

2️⃣ 性能提升：通过持续实时优化和精确执行器控制实现更平稳和更高效的驾驶

3️⃣ 市场份额扩展：由于优越的性能增加客户偏好

4️⃣ 扩大技术差距：有机会进一步扩大与竞争对手的技术差距

总之，这项专利可能是特斯拉在自动驾驶市场中实现“赢家通吃”局面的关键技术。