Tesla начала развертывание Full Self-Driving (Supervised) v14.3 на автомобилях с HW4, и главное изменение находится «под капотом»: Tesla полностью переписала компилятор и среду выполнения ИИ на MLIR, что, по словам автопроизводителя, обеспечивает на 20% более быстрое время реакции.
Обновление, распространяемое под версией ПО 2026.2.9.6, также включает новую метку парковочного места на карте, улучшенное поведение в отношении экстренных служб и школьных автобусов, а также первое публичное признание Tesla того, что она опирается на MLIR — инфраструктуру компилятора, созданную Крисом Латтнером, который ненадолго возглавлял Tesla Autopilot в 2017 году.
Что нового в FSD v14.3
Вот официальные примечания к выпуску Tesla для Full Self-Driving (Supervised) v14.3, распространяемые под сборкой 2026.2.9.6 для HW4 Model S, 3, X, Y и Cybertruck:
- Обновлен этап обучения с подкреплением (RL) нейронной сети FSD, что привело к улучшениям в широком спектре сценариев вождения.
- Обновлен энкодер зрения нейронной сети, улучшено понимание редких сценариев и сценариев с низкой видимостью, усилено понимание 3D-геометрии и расширено понимание дорожных знаков.
- Полностью переписаны компилятор и среда выполнения ИИ с использованием MLIR, что привело к увеличению скорости реакции на 20% и ускорению итераций модели.
- Устранены ненужные смещения полосы движения и незначительное следование на близком расстоянии.
- Повышена решительность при выборе и маневрировании на парковочном месте.
- Улучшено предсказание метки места парковки, теперь отображается на карте значком P.
- Улучшен отклик на экстренные службы, школьные автобусы, нарушителей правил приоритета и другие редкие транспортные средства.
- Улучшена обработка мелких животных путем фокусировки обучения RL на более сложных примерах и добавления вознаграждений за лучшую проактивную безопасность.
- Улучшена обработка светофоров на сложных перекрестках с составными светофорами, изогнутыми дорогами и остановками на желтый свет — благодаря обучению на сложных примерах RL, полученных от парка Tesla.
- Улучшена обработка редких и необычных объектов, выступающих, свисающих или наклоняющихся в траекторию движения автомобиля, путем получения данных о редких событиях от парка автомобилей.
- Улучшена обработка временных сбоев системы путем поддержания контроля и автоматического восстановления без вмешательства водителя, что снижает количество ненужных отключений.
Tesla также перечисляет три пункта в разделе «Предстоящие улучшения», которых пока нет в этой сборке:
- Расширение рассуждений на все сценарии, кроме управления пунктом назначения.
- Добавление избегания ям.
- Повышение чувствительности системы мониторинга водителя за счет лучшего отслеживания взгляда, обработки очков и повышения точности в условиях переменного освещения.
Релиз основан на FSD v14 и v14.2 — первых полностью нейросетевых версиях, выпущенных для HW4 в масштабе, — и не включает поддержку HW3. AI4 (HW4) остается единственным аппаратным путем для обновлений FSD.
Переработка MLIR — и одобрение от Криса Латтнера
Самая интересная строка в примечаниях к выпуску — это строка о компиляторе: «Полностью переписаны компилятор и среда выполнения ИИ с использованием MLIR, что привело к увеличению скорости реакции на 20% и ускорению итераций модели».
MLIR (Multi-Level Intermediate Representation) — это проект инфраструктуры компилятора в рамках LLVM Foundation, первоначально начатый в Google, а теперь широко используемый в индустрии машинного обучения для компиляции нейронных сетей для конкретного оборудования. Его создал Крис Латтнер, тот же инженер, который создал LLVM, Clang и язык программирования Swift от Apple — и который очень короткое время руководил командой программного обеспечения Tesla Autopilot в начале 2017 года, прежде чем уйти примерно через шесть месяцев.
Латтнер высказался по поводу заметок к v14.3 в X вскоре после начала развертывания:
«Классно видеть, что Tesla Full Self Driving приняла стек MLIR @LLVMFoundation и в результате получила на 20% более быстрое время реакции. Весьма вероятно, что современная реализация компилятора и среды выполнения станет прорывом, которого так долго ждали роботакси и FSD!»
Слова Латтнера — это не пустые похвалы. Он знает стек Autopilot изнутри, он создал фреймворк компилятора, на котором теперь работает Tesla, и он, пожалуй, самый авторитетный человек на планете, чтобы судить, насколько правдоподобен прирост времени реакции на 20% от замены компилятора. Очевидно, он так считает.
Снижение задержки на 20% — это большое дело для системы управления автомобилем. Время реакции — это промежуток между тем, как камеры что-то увидели, и тем, как автомобиль на это отреагировал. Сокращение этого времени означает, что та же нейронная сеть может раньше затормозить, раньше свернуть и справиться с пограничными случаями, которые раньше поступали в планировщик слишком поздно.
Парковка, экстренные службы и меньше отключений
Помимо компилятора, изменения v14.3, видимые пользователю, в основном касаются двух областей, которые больше всего расстраивают владельцев FSD: парковка и странные пограничные случаи.
Новая метка парковочного места на карте в сочетании с «повышенной решительностью при выборе и маневрировании на парковочном месте» — это попытка Tesla исправить поведение, когда автомобиль заезжал на парковку и колебался между местами. Значок «P» теперь показывает, куда, по мнению автомобиля, он собирается припарковаться, прежде чем доберется туда.
Улучшенная реакция на «экстренные службы, школьные автобусы, нарушителей правил приоритета и другие редкие транспортные средства» и улучшенная обработка мелких животных — это те редкие случаи, которые становятся возможны только благодаря анализу данных парка автомобилей на предмет редких событий — именно это, как говорит Tesla, она и сделала для этого релиза. Примечание о «временных сбоях системы», которые восстанавливаются без вмешательства водителя, также заслуживает внимания, поскольку именно такие мимолётные сбои камер или вычислительных блоков исторически вызывали ненужные отключения.
Tesla также незаметно переименовала «Autopilot» в «Self-Driving» в большинстве элементов пользовательского интерфейса в этом обновлении — вкладка «Autopilot» в разделе «Controls» теперь называется «Self-Driving», а «Autopilot Features» — «Self-Driving Features», под которыми находятся TACC, Autosteer и FSD.
Мнение Electrek
Переработка MLIR — это самый существенный момент в этом релизе, и он же самый честный. Tesla почти никогда публично не говорит о своей программной инфраструктуре, а когда говорит, то обычно использует расплывчатые маркетинговые формулировки о «нейронных сетях» и «сквозных решениях». Выпуск примечаний, в которых упоминается конкретный проект компилятора с открытым исходным кодом и приводится конкретная цифра в 20%, — это необычно для Tesla, и это заявление, которое сообщество компиляторов, включая таких людей, как Крис Латтнер, может реально оценить.
Нам следует быть осторожными с тем, что означает «увеличение времени реакции на 20%» и чего оно не означает. Это улучшение задержки вывода на том же оборудовании, а не скачок возможностей. Это не делает FSD supervised-to-unsupervised. Это не сокращает отставание от Waymo, которая управляет действительно беспилотным коммерческим сервисом в нескольких городах, в то время как Tesla по-прежнему выпускает систему Уровня 2, требующую внимательного водителя. Компиляторы не решают сложную часть автономности — сложна сама модель поведения, которую производит нейронная сеть, а не скорость, с которой она это делает.
Но задержка — это та скучная инженерная проблема, которая накапливается. Если Tesla действительно получила 20% от переработки компилятора, то это запас, который она может потратить на другие вещи, и Латтнер, который должен знать, явно считает, что это важно. Интересный вопрос заключается в том, сможет ли Tesla продолжать находить подобные улучшения или v14.3 — это легкая победа перед тем, как кривая снова выровняется.
Весь процесс был как два шага вперед, один шаг назад, и кажется, что до того, как Tesla предоставит клиентам то, что она им продала: автономность без надзора, нам еще тысячи шагов.