Elon Musk chuyển hướng: FSD từ L4 quay về L2, thống nhất mô hình cho Robotaxi

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

15/07/2026 15:22:26 Nguồn: QbitAI

FSD và Robotaxi cùng sử dụng một bộ mô hình

Jessica đưa tin từ Phó Giá Tự

Tham khảo xe thông minh | Tài khoản chính thức AI4Auto

Musk tự phủ định chính mình, bắt đầu hạ cấp L4 xuống L2 rồi sao?!

Bản cập nhật FSD v14.3.5 mới nhất mà Tesla vừa tung ra đã ghi chú một thay đổi quan trọng: Smart Summon, FSD và Robotaxi bắt đầu sử dụng chung một bộ mô hình.

Ngoài ra, các phương tiện truyền thông nước ngoài cũng nắm được thông tin rằng Tesla hiện sẽ ưu tiên phát triển các mô hình tự lái lớn hơn, phức tạp hơn cho Cybercab (dòng xe chuyên dụng cấp độ L4) và phần cứng thế hệ tiếp theo của hãng, sau đó mới thực hiện chưng cất và nén mô hình để chuyển giao cho các dòng xe thương mại như Model 3, Model Y được trang bị HW4.

Nói cách khác, lộ trình nghiên cứu và phát triển (R&D) xe tự lái của Tesla đã xảy ra sự đảo chiều, đi ngược lại với lộ trình nâng cấp từ L2 lên L4 trước đây.

Musk bắt đầu hạ cấp các năng lực L4 trên Robotaxi xuống cho xe L2 có người giám sát sử dụng.

Lộ trình nâng cấp và lộ trình hạ cấp vốn tranh cãi không hồi kết trước đây, nay đang hợp nhất và dần trở nên rõ ràng—

L2 quyết định giới hạn dưới, còn L4 mang lại giới hạn trên.

Liệu những người chơi L2 không có năng lực công nghệ L4 có trở nên "thấp kém hơn" ngay từ khi bắt đầu?

Tesla tung bản cập nhật FSD, hạ cấp L4 xuống L2

Tesla gần đây đã bắt đầu tung ra phiên bản phần mềm 2026.20.6.6, trong đó tích hợp phiên bản FSD v14.3.5.

So với phiên bản v14.3.4 ra mắt tháng trước, nhiệm vụ chính của bản cập nhật lần này là tiếp tục hoàn thiện hiệu suất lái xe của FSD v14, bao gồm việc đỗ xe quyết đoán hơn, đồng thời huấn luyện chuyên biệt cho các tình huống như xe ưu tiên, xe vi phạm luật giao thông, động vật nhỏ, v.v.

Phần mềm đã được viết lại trình biên dịch AI và hệ thống runtime ở tầng dưới, đồng thời áp dụng kiến trúc MLIR, giúp tốc độ phản hồi của FSD tăng 20%, đồng thời đẩy nhanh hiệu suất lặp lại của các mô hình tiếp theo.

Tuy nhiên, thông tin quan trọng nhất của bản cập nhật lần này không nằm ở những nâng cấp trải nghiệm đó.

Trong phần ghi chú cập nhật phiên bản, Tesla tuyên bố rõ ràng rằng họ đã thống nhất các mô hình được sử dụng bởi Smart Summon, FSD và Robotaxi nhằm nâng cao năng lực và độ tin cậy của hệ thống.

Điều này không có nghĩa là Cybercab và xe thương mại đang chạy cùng một phần mềm hoàn toàn giống hệt nhau. Do sự khác biệt về phần cứng xe, tài nguyên tính toán và ranh giới an toàn, quy mô mô hình được triển khai cuối cùng vẫn sẽ có sự khác biệt rõ rệt.

Nhưng việc thống nhất mô hình đã phát đi một tín hiệu đủ rõ ràng: một kênh truyền tải năng lực trực tiếp đang được thiết lập giữa Robotaxi và FSD trên xe thương mại.

Theo Not a Tesla App, một nguồn tin thân cận với Tesla, FSD v14 được sử dụng trên các xe thương mại HW4 thực chất là một mô hình nhẹ đã qua nén từ phiên bản FSD của Cybercab.

Hiện tại, Tesla sẽ ưu tiên phát triển các mô hình FSD có quy mô lớn hơn và cấu trúc phức tạp hơn cho Cybercab cùng phần cứng tự lái thế hệ tiếp theo của hãng.

Sau khi mô hình được huấn luyện xong, Tesla sẽ thực hiện chưng cất để nén nó thành phiên bản có quy mô nhỏ hơn, yêu cầu tính toán thấp hơn, rồi mới chuyển giao cho các dòng xe HW4.

"Chưng cất mô hình" (model distillation) có thể hiểu là để một mô hình nhỏ học cách phán đoán của một mô hình lớn. Mô hình sau khi nén không thể giữ lại toàn bộ tham số nhưng có thể kế thừa phần lớn năng lực, đồng thời đáp ứng được giới hạn về sức mạnh tính toán và bộ nhớ trên xe.

Tại sao phải huấn luyện mô hình lớn trên Cybercab trước thay vì tối ưu hóa trực tiếp trên HW4? Chìa khóa nằm ở sự khác biệt về phần cứng giữa huấn luyện và suy luận.

Việc huấn luyện một mô hình FSD siêu lớn đòi hỏi cụm máy tính cấp trung tâm dữ liệu, chip trên xe HW4 hoàn toàn không thể chạy được quá trình huấn luyện này.

Nhưng sau khi huấn luyện xong, thông qua chưng cất, có thể nén mô hình lớn xuống kích thước mà xe có thể chạy được. Vì vậy, việc ưu tiên Cybercab rồi mới chưng cất cho xe thương mại về bản chất là tách rời hoàn toàn nền tảng huấn luyện và nền tảng triển khai.

Nhờ đó, Tesla có thể khám phá giới hạn năng lực của mô hình trên nền tảng tính toán mạnh mẽ hơn như Cybercab, sau đó nén kết quả huấn luyện vào phạm vi mà xe thương mại có thể chịu tải được.

Sự phân tầng tương tự đã xuất hiện trước đó trên các dòng xe HW3. Những chiếc Tesla đời cũ trang bị HW3, do hạn chế về sức mạnh tính toán và bộ nhớ, thực tế đang chạy phiên bản FSD v14 Lite đã được thiết kế nhẹ hóa.

Theo báo cáo này, FSD của Tesla đã hình thành một chuỗi mô hình rõ ràng hơn:

Cybercab mang mô hình lớn nguyên bản, HW4 chạy phiên bản đã chưng cất, và HW3 tiếp tục được nhẹ hóa hơn nữa.

Sự phân tầng mô hình này chưa được Tesla xác nhận chính thức toàn bộ, nhưng có thể đối chiếu với tuyên bố "thống nhất mô hình" trong phần ghi chú phiên bản.

Đồng thời, điều này cũng có nghĩa là logic vòng lặp của xe tự lái Tesla đã xảy ra sự đảo chiều—

Trước đây, Tesla kiên trì lộ trình nâng cấp từ L2 lên L4, dùng xe thương mại để dò đường cho Robotaxi; còn hiện nay, năng lực mô hình cấp L4 trưởng thành hơn đã bắt đầu được hạ cấp, chuyển giao ngược lại cho xe thương mại cấp L2.

Sự thay đổi trong lộ trình xe tự lái của Tesla