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新智元报道
编辑：Aeneas KingHZ
【新智元导读】2026 年第一天，自动驾驶迎来历史时刻——特斯拉 FSD 完成人类首次「零接管」横穿美国！全球科技圈都被引爆了，马斯克端到端自动驾驶彻底胜利。方向盘，可以退出历史舞台了？
刚刚，特斯拉 FSD，完成全球首个完全自动驾驶的横穿美国。
从今天起，人类的自动驾驶，到达了全新的里程碑！
就在 2025 年的最后一天，当全世界都在准备倒数跨年时，车主 David Moss 静悄悄地扔出了一枚深水炸弹——
他驾驶搭载 FSD V14.2 的 Model 3，完成了全球首次、经由第三方数据验证的「零接管」横贯美国之旅。
从美国西海岸开到东海岸，2 天 20 小时，人类 0 次接管。
物理世界的「自动驾驶奇点」，终于降临！
这条推特，也彻底引爆了全球科技圈和 AI 圈。
由此，他也成为全世界第一个全程凭借自动驾驶横穿美国的人。
可以说，这是特斯拉正式通过了公路上的图灵测试。
这场 AI 主导的公路旅行，直接震撼了全球特斯拉车主。
前特斯拉 AI 总监 Karpathy 兴奋高呼：这一刻终于来了，这是端到端神经网络的胜利，这是「软件 2.0」在物理世界的完全接管，不再需要人类写下的规则！
特斯拉官方账号，表扬了这次壮举。
一位特斯拉车主赞叹：「我们已步入自动驾驶穿越美洲大陆的时代。」
特斯拉掌门人马斯克，也激动转发莫斯的推文：「酷！」
十年前，马斯克许下「Coast-to-Coast」的诺言，2026 年 1 月 1 日，终于实现了！
或者真如 Karpathy 所说：从此，方向盘只是车上的一个装饰品？
全球首次
人类零接管
下面这份数据，让人难以抑制心头的震撼。
总里程：2732.4 英里（约等于 4397 公里）
耗时：2 天 20 小时
软件版本：FSD v14.2
人工接管：0
当特斯拉从 v12 开始抛弃传统的 C++，转向端到端神经网络，AI 就从数百万小时的视频中，真正学会了开车。
在这场横跨美国大陆的旅途中，David Moss 没有任何一刻，触摸车里的方向盘，或者踩过踏板！
想象一下：坐在驾驶座上，盯着方向盘整整68 个小时（2 天 20 小时），看着它自行转动，穿过繁忙的洛杉矶街道，汇入州际高速，避让加州的摩托车手，在德克萨斯的暴雨中稳住车身，最后停在南卡罗来纳州的海滩边。
他从洛杉矶的特斯拉餐厅出发，最终到达南卡罗来纳州默特尔海滩，穿越了 24 个州。
如果你亲自开过这段行程，就会明白全程的路况有多么复杂。然而从加州的高速公路，到中部的城市街道，再到东海岸的复杂路况，FSD 一次性全部搞定了！
天气多变，交通拥挤，甚至夜间驾驶、自动化充电，都没让系统掉链子。
Moss 评价说——整个过程中，从未出现过一次险情，即使在人类驾驶员中，这也实属罕见。
对于好奇的网友，Moss 表示，你可以登录 FSD 数据库，验证所有数据。
同时，David Moss 晒出了充电记录。注意，在所有站点的停车，也都是由特斯拉 FSD 自动完成的。
这次横穿美国大陆，不仅体现了 FSD V14.2 的技术能力，也向整个行业证实——
即使在现实的复杂场景，L4 自动驾驶也有可能实现！
十几年前，这样的壮举还只是工程师的技术梦想。
从 2016 年，特斯拉的 FSD 系统就开始宣传「零干预横贯美国」的目标。
在发布 Autopilot 2.0 时，Elon Musk 就放话，说 2017 年底就能实现。
这是一个迟到了八年的承诺，但当它终于兑现时，仍然让人感到吃惊！
一位特斯拉 FSD 的死忠粉
其实在 25 年底，David Moss 就曾创下纪录。
当时，他在特斯拉 FSD V14 上，连续驾驶了超过 10000 英里，且全程无干预，实现了真正的 100% 自动驾驶。
当时的路线图是这样的。
而这个消息出来后，网友们纷纷表示，不可能，这绝不可能！
有人说，自己每天都在用 FSD 14.2.2.1，虽然体验很棒，但绝不可能实现完全自动驾驶。
然而 David Moss 晒出的仪表盘显示，FSD V14 千真万确完成了 100% 的完全自动驾驶。
在去年年底，他就立下宏愿：成为第一个完全依靠 FSD 用自动驾驶横跨美国（洛杉矶→佛罗里达）的人。
时隔一年，他果然完成了这个目标，实现了一个更宏大的路线图。
这完全出于他对驾驶的热爱，并不是为了炒作。
马斯克：那个「该死的」2017 预言
回到 2016 年 10 月。
彼时，马斯克意气风发，豪言：「到 2017 年底，特斯拉将能够从洛杉矶自动驾驶到纽约，全程哪怕你碰一下方向盘都算我输。」
后来的故事我们都知道了。
2017 年过去了，2020 年过去了，甚至到了 2024 年，马斯克不断跳票！
这个承诺就像是一个「永远的明年」。
由于技术路线的反复横跳（从雷达 + 视觉到纯视觉，从规则代码到神经网络），特斯拉的自动驾驶曾一度陷入瓶颈，甚至被谷歌旗下的 Waymo 在无人出租车领域抢尽风头。
Gemini 生成的特斯拉自动驾驶技术路线图
直到 FSD V12 版本的出现，特斯拉彻底抛弃了原来的代码逻辑，转向了「端到端」神经网络。
简单说，就是让 AI 像人类一样，直接通过看视频学会开车，而不是由工程师一行行写代码告诉它「红灯停、绿灯行」。
尽管特斯拉坚信端到端神经网络技术，但这绝非自动驾驶领域的共识方案。
大多数其他自动驾驶研发公司都采用传感器密集型、模块化的驾驶方式。虽然这类系统在初期开发和调试可能更容易，但其复杂性也不容忽视。
特斯拉 AI 负责人 Ashok Elluswam，在国际计算机视觉大会 ICCV 介绍了端到端方案的优势 :
将人类价值观系统化极其困难，从数据中了解它们则容易得多。
感知、预测和规划之间的接口定义不明确。在端到端架构中，梯度从控制端一直流向传感器输入端，从而整体优化整个网络。
易于扩展，可处理现实世界机器人技术的庞大而长尾需求。
具有确定性延迟的同构计算。
总的来说，相对于过去的苦涩教训，这种方法在规模化方面处于正确的位置。
更绝的是，为了自动驾驶数据打造的神经网络「世界模拟器」，同样可以模拟多种真实场景，训练擎天柱。。
马斯克「世界模拟器」首曝，1 天蒸馏人类 500 年驾驶经验！擎天柱同脑进化
而这次「人类零接管」的关键在于「端到端」的最后一块拼图。
在 V14 之前，特斯拉的 AI 虽然眼神好使（视觉感知强），但脑子里的地图还是传统的导航模块。
这就好比一个老司机虽然车技好，但他脑子里只有一张死板的纸质地图，一旦遇到修路或者地图没更新，就容易发懵。
而在 V14.2 中，特斯拉将导航和路径规划也整合进了神经网络。
现在的 FSD 不再是「看着地图开车」，而是像本地人一样，能根据眼前的路况实时理解该怎么走。
一次成功的「零接管」，不等于这套系统已经完美。
统计学告诉我们，如果事故率是万分之一，那么跑一次几千公里的长途可能正好没遇上，但这并不代表它能安全应对几百万辆车的日常通勤。
不过，FSD V14.2 的这次表现，最大的意义在于它有力回应了「纯视觉方案无法实现长途全自动」的质疑。
它证明了不需要昂贵的激光雷达，不需要高精地图，仅凭摄像头和算力，AI 真的可以处理从繁华都市到荒凉公路的几乎所有场景。
对于普通人来说，这意味着什么？
官方仍是SAE L2（需监督），但车辆完成100% 驾驶任务，驾驶员仅作安全监督，完全有可能。
也许，还要等上几个版本，甚至要等到硬件 Hardware 5.0 的普及，我们才能真正放心地在车里睡大觉。
但看着 David Moss 那辆横跨大陆的 Model 3，那个曾经被嘲笑为「科幻小说」的未来，确实已经把轮胎压在了现实的沥青路上。
参考资料：
https://x.com/DavidMoss/status/2006255297212358686
https://www.teslarati.com/tesla-fsd-successfully-completes-full-coast-to-coast-drive-with-zero-interventions/
https://nypost.com/2025/12/31/tech/tesla-owner-completes-first-fully-autonomous-drive-across-america-and-elon-musk-weighs-in-on-the-historic-road-trip/
https://www.youtube.com/watch?v=dnLswbNB0SU&t=4s北京炒股配资
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