特斯拉曾称自己的FSD会接近 L5 等级。在国际自动机工程师学会（Society of Automotive Engineers）发布的自动驾驶分类体系中，最高的L5意味着：【FSD】：Full Self-Driving Capability 完全自动驾驶能力
特斯拉的自动驾驶方案启发了很多厂商，尤其是体验交互流的设计。我们对此很感兴趣，加上之前多次与出行品牌方合作，于是继续“深入一线”，近距离观察了特斯拉的自动驾驶，看了看：不同版本之间的微小的变化；
某个功能点下的独特逻辑；
从0-1的功能演进；
变化背后的逻辑。
特斯拉一直坚持让用户双手握住方向盘，以保证驾驶者随时接管车辆的驾驶。当用户没有遵守这样的规则之后，特斯拉的方向盘中的压感装置侦测到，会触发有五个阶段的提醒：以下为第2、3阶段中的声音提醒（4阶段是3阶段的不断重复）：在调研过程中能看到“紧握方向盘提醒”不同时间点的调整变化：
“握住方向盘”提醒最大的变化是触发的时长进行了一次又一次的调整，尤其是在Youtube 用户 @BlackTesla 是这样描述这样的变化（转译后）：“之前一直觉得提醒太过于灵敏，而且会觉得有点聒噪，这次优化后能感受到变得不那么聒噪了”“我喜欢这样的设定，应该又调整得延迟了一些，目前感觉是合适的”在最后即将禁用自动驾驶的画面提醒上，猩红双手改为了“红色方向盘”，避免了指意不明：2016年，“握住方向盘”即将禁用自动驾驶提醒画面 © BlackTesla
2019年，“握住方向盘”即将停用自动驾驶提醒画面 © BlackTesla
自动驾驶（Auto Steering）和自动驾驶导航（Navigate on Autopilot）被特斯拉划分为不同的驾驶状态。两者和驾驶员驾驶状态，构成了三种基本驾驶状态。
特斯拉自动驾驶导航开启、关闭过程设定 © EICO
1. 清晰划分行驶状态：在自动驾驶第一次功能启用前，需要有一个强制的校准过程。类似这样的校准状态，和其他几个驾驶状态一起，被特斯拉清晰地划区分并告知驾驶者；2. 功能开启前需进行逻辑判断：在每一次行程中的开启前，会默认经过一个状态检测，即两侧车道标识线是否明确；3. 多阶段设定了缓冲空间：在退出自动驾驶导航前，车的状态会先从自动驾驶导航状态切换到自动驾驶状态下，通常是由剩余距离进行触发，之后从自动驾驶状态切换到驾驶者驾驶状态。多阶段的提醒划分，避免了“立即让用户进入焦虑状态”的可能性，给出了很大的一块用户感知变化的“缓冲空间”，降低了打扰和负面情绪的产生。特斯拉目前做到了视觉（显示屏文字控件、显示屏光效）、听觉（声音提醒）、方向盘的震动（空间触感）。
驾驶过程中的仪表盘对于现实世界的模拟能力在不断增强，直接得益于特斯拉识别能力的提升。
用视觉能力去嗅探、识别路线，意味着车可以不依靠地图数据，而通过视觉元素的动态识别和逻辑规则来给出驾驶的辅助决策。这样的技术路线要求自动驾驶系统具有以下能力：
- 为驾驶提供决策辅助信息并展示出，如在物理世界中并没有的虚拟红色停止线。
通过对视频资料和整理，我们梳理了特斯拉仪表盘的不同版本的显示能力：以特斯拉的测评视频为基础，我们实际观察了其中的微小变化：
进化细节1：AP 1.0 中当车侦测到的时候，左侧摩托车已经跑到了前面，显示屏上侦测和显示的滞后性 住方向盘”即将停止自动驾驶画面 © BlackTesla
进化细节2：2019年9月的测试版本，仪表盘中两侧的道路可以识别并显示出虚线；上一个版本中道路两侧只能显示实线 © BlackTesla
进化细节3：2020年12月仪表盘中识别出的元素：交通灯、道路禁停标识 © BlackTesla地图产品是数字模拟物理世界的典型场景，在下面的地图信息对比中可以看到，相对于苹果地图，百度地图（左）模拟出了人行横道、左转直行右转标识、红绿灯等形态，为用户提供了更小颗粒度的信息感知力。哈啰单车（右）中除了有对单车实时位置的模拟之外，也显示了单车的可停放区域、禁停区域，为用户提供了更多的辅助决策信息。数字产品对于地理位置信息的模拟与增强 © EICO特斯拉“交通信号灯和停车标识控制”功能：系统识别出红灯，并在道路上显示横置的红色停止线 © 特斯拉公开资料
在图中可以看到，汽车行驶中，模拟的实时环境不仅有物理的道路、交通灯等实时的物理信息，也有红线这样的决策范围增强显示。对周边行为的预测能力增强，是在为驾驶者争取到了避开危险的安全时间和可能性。在与车主 K 的访谈中也提及了一次印象深刻的经历：“因为天气雾霾和小雨，在驾驶过程中因为后视镜的视野较小，出现了人的视觉的死角。在打方向盘变道的时候，第一次遇到被车主动接管的情况。“没有停下车，它（特斯拉）是紧急帮我把方向盘拉拉回来。当时就去看周边路况，发现后方其实是有辆小（轿）车在超车，但是被旁边的卡车遮住了我的视野。”
在播客《EICO Talks06：游戏，现实，视频流，技术与媒介，傅丰元+Rokey》中，对谈曾讨论到数字模拟世界，并认定这样的趋势已经发生，比如极大降低游戏门槛的云游戏类产品，本质上是用视频流的行驶模拟世界：
EICO Talks 06 © EICO
特斯拉的自动驾驶解决方案，也同样是该趋势的典型应用。在这个场景中，系统对实时的物理世界进行模拟，从识别出的数据中筛选出决策，又通过决策重新回馈到物理世界中，形成了一个不断验证、重新驱动的循环流程。
特斯拉也不满足只有物理世界的真实数据，Dojo神经网络的训练方案即是利用虚拟场景来模拟物理世界的场景。英伟达（NVIDIA）也推出了自动驾驶汽车模拟训练平台：NVIDIA DRIVE Constellation。
左侧为模拟平台截图，右侧为物理世界截图 © NVIDIA 官网宣传视频
特斯拉的自动驾驶导航（Navigate on Autopilot）功能开启后，能做到：自动上下高速匝道；
自动变道；
遵循导航路线中的自动驾驶；
即将到达地点时，切换为由人接管。
这些完整功能并非是在上线时就具有的，在不同版本的更迭中，呈现出了特斯拉对于自动驾驶产品模块上线策略。自动驾驶导航驾驶在不同时间点的版本状态及功能设定：
特斯拉的上线策略较为激进，当然可能在真正的测试版上线前，已经对产品进行了无数次的测试。与大多数互联网产品推崇的原则一致：MVP先行。
特斯拉自动驾驶导航上线策略 © EICO
从2018年10月份的MVP版看到，这项功能以测试版上线，只配置了Speed based Lane Changes。早期测试版变道，仅支持手动触发 © BlackTesla
驾驶者 @BlackTesla 第一次使用MVP版时也发现了细节处理不够成熟的设定（转译）：“驾驶中，当速度不高的时候，可能是车考虑到了前车的速度自动降下来的。变换了车道之后，车速立即上升到限制的最高速度……”大半年后，在2019年4月份的丰富测试版中可以看到，功能较为丰富：较为丰富的测试版状态的自动驾驶导航 © BlackTesla自动导航提供的更多设置，提供了不同驾驶状态下的设置：是否每次都自己开启自动导航；
变道时车速偏好调整，最后一个是 Mad Max；
是否关闭变道确认；
变道提醒是灰色的。
3 调整为“变道不提醒”后，4 的“提醒偏好”才可以配置，可选项为： “Off 没有提示”、“Chime 钟鸣”、“Vibration 颤动”、“Both 两者兼有”。（震颤是方向盘震动）值得注意的是，此功能中提供的“关闭自动变道确认（Disable the confirmation of auto lane changing）”选项，给予了车更多自主控制决策的更高权限。软件层面的多版本更新保证了在早期解决“有-无”的问题，中后期专注解决“有-优”的问题。分阶段更方便了反馈的收集，为驾驶交互细节的调整优化预留了时间。特斯拉在已经大规模应用的自动驾驶技术领域占有一定的先行者优势，在这样的优势状态下，加上吸引了众多关注科技、自动驾驶的用户人群。开放用户的权限，提供试用体验，无疑提升了功能和品牌的传播效果。- EICO上海合伙人与创意总监 范志鹏 Terry- EICO 商业策略分析师 刘少鹏 Sheldon
相关资料 📚
播客 EICO Talks 07:
理想汽车 程冉 × Rokey
往期深入一线
健康趋势品牌调研
消费品品牌调研
仓储式零售品牌调研