1 前言

        在之前的博客《自动驾驶大模型---聊一聊特斯拉的FSD端到端系统》中，笔者大概聊了特斯拉FSD的神经网络架构，推测其整体的网络架构是基于Occupancy的下一代版本，即在Occupancy head网络的基础之上，继续增加了一个轨迹解码的Head。这和国内目前的VLM/VLA主流方案（如华为/理想/小鹏等）有些区别。

        最近传出消息，xAI 研发的 Grok 进入 Tesla车机系统，这也再次验证了笔者的猜想，如果原来的特斯拉FSD是基于VLM或者LLM的，完全没有必要再引入Grok，目前来看，FSD是运行在特斯拉自研的HW上，而Grok预计运行在车机芯片上。

2 火花

        Grok 的加入，很可能与 Tesla 现有的 FSD（Full Self-Driving）系统产生更多火花，让FSD的车机智能会再提升一个水平。

        Grok 是马斯克创办的人工智能公司 xAI 推出的多模态通用 AI 系统，最新版本 Grok 4被团队称作“目前最强大的 AI 系统之一”。xAI 官方透露，Grok 在多学科任务中表现出接近甚至超越博士水平的能力，尤其是数学推理、逻辑判断和事实检索这几块，做得相当出色。

（1）更强的环境理解与决策能力

• Grok 的优势： Grok 不仅仅是一个传统的 AI 模型，它更强调对复杂问题的理解和推理能力，尤其擅长处理不确定性和模糊信息。这得益于 Grok 在海量文本和代码数据上的训练，使其具备了更强的知识储备和逻辑推理能力。
• FSD 的提升： 目前的 FSD 系统在某些复杂场景下，例如突发事件、非典型交通状况等，表现仍有提升空间。Grok 的加入，可以帮助 FSD 系统更准确地理解周围环境，例如识别行人的意图、预测其他车辆的行驶轨迹、理解交通规则的细微之处等。这将显著提升 FSD 在复杂城市道路和意外情况下的决策能力，减少误判和错误操作。

（2）更自然的交互体验

• Grok 的优势： Grok 的设计目标之一就是提供更自然、更人性化的交互体验。它能够理解用户的指令，并以更自然的方式进行回应，甚至可以进行一定程度的对话。
• FSD 的提升： 目前 FSD 的交互方式相对简单，主要依赖于触摸屏和语音指令。Grok 的加入，可以使 FSD 具备更强的语音理解和对话能力，例如用户可以通过更自然的方式表达需求，例如“我有点累，找个地方休息一下”、“避开拥堵路段”等。Grok 甚至可以根据用户的驾驶习惯和偏好，提供个性化的驾驶建议和服务，从而提升驾驶体验。

（3）更快的迭代与学习能力

• Grok 的优势： Grok 具备强大的学习能力，可以从新的数据和反馈中快速学习和改进。
• FSD 的提升： Tesla 的 FSD 系统依赖于大量的真实驾驶数据进行训练和改进。Grok 的加入，可以加速 FSD 的迭代速度。Grok 可以更有效地分析和利用这些数据，更快地发现 FSD 的不足之处，并提出改进方案。

3 总结

        Grok 进入 Tesla，目前只是在车机上会有一些体现。特斯拉 FSD 目前的理解能力已经比较强了，但是对于文字或者图片类的标识理解效果一般，如果引入Grok，进一步增强FSD的场景理解能力，将会是一个巨大的进步。

        如果能够成功解决两个模型之间的“融合”问题，Grok 将助力 Tesla 在自动驾驶领域取得更大的突破，加速自动驾驶技术的普及和应用。