テスラの最近のFSDベータ版であるv11.4.7.3は、ほぼ1ヶ月前の10月19日にリリースされましたが、現在テスラは別のFSDベータアップデートをリリースしようとしているようです。
後続バージョンとされる FSD ベータ版 11.4.8 のリリースレポートが Reddit でリークされました。その信憑性は不明ですが、今回リークされたリリースノートにはテスラが通常使用するのと同じ構文と用語が使用されています。以下は、テスラの次の FSD リリースに含まれる可能性のあるものの詳細です。
機能強化の詳細
オートパイロット起動の簡素化
シングルタップのオートパイロット：このアップデートにより、ドライバーは現在の2回押す方法ではなく、ストークを1回押すだけでオートパイロットを起動できるようになると報告されています。これにより、オートパイロットの作動と解除がより迅速かつ簡単になります。
この機能は、リアディスプレイを使用する同乗者のための独立したオーディオとともに、最近のアップデート2023.38.8で製品版に搭載されており、このリークされたリリースノートに信憑性を持たせています。これはまた、FSDベータ版のこのバージョンは、機能面で遅れ始めている現在のバージョン2023.27ではなく、より最近の製品版ブランチに基づいている可能性があることを意味します。
高度なビデオ処理
新しいビデオモジュール：新しいビデオ処理コンポーネントが導入され、車両検出、動きの理解（セマンティクス）、速度（ベロシティ）、その他の属性が改善されました。この改善は、システムが視覚情報をより効率的かつ迅速に処理できることを意味し、全体的なパフォーマンスを向上させます。
強化された物体検出
より優れた物体検出：システムが進路を横切る物体に気づく能力が6%向上したと言われています。さらに、更新されたデータと新しいビデオモジュールにより、車両検出の精度が向上しました。
車両インタラクションの向上
カットイン車両の検出：テスラの車線に割り込んでくる車両の検出精度が15%向上したと言われています。これは、より安全な車線変更や合流に不可欠です。
スピードと動きの正確さ
速度と加速のエラーの減少：システムは、他車の速度判断（3％減）と加速判断（10％減）のミスを減らしました。これは、渋滞時により正確に対応できることを意味します。
意思決定の迅速化
ネットワーク遅延の低減：このアップデートにより、車両の意思決定ネットワークの遅延（レイテンシー）が15%低減され、パフォーマンスを損なうことなく迅速な応答が可能になるとしています。
歩行者と自転車の安全性
回転エラーの低減：歩行者や自転車がどのように移動しているか、またはどのように曲がっているかを理解することに関するエラーが8%以上減少します。これにより、これらの道路利用者との相互作用が改善される可能性があります。
駐車アシストの強化
テスラビジョン・パーク・アシストの精度向上： センサーを使わないテスラビジョンによるパーク・アシスト・システムの幾何学的精度が16%向上し、HW4（ハードウェア4）からのデータを活用することで、駐車アシストの信頼性が高まります。あまり明確ではありませんが、これらの改善は超音波センサーのないすべての車両に適用されるようです。
よりスムーズな車線変更
車線変更の精度：進路妨害に対応する車線変更の精度が10％向上し、複雑な交通状況でのスムーズで安全な運転につながると思われます。
これらのアップデートが事実であれば、テスラがFSDベータ版の改良と改善に継続的に取り組んでいることを示す一方で、テスラはFSDベータ版の次のメジャーリリースであるバージョン12に向けた作業も継続しています。V12は「エンド・ツー・エンド」ニューラルネットワークとなる見込みで、ニューラルネットワークが車両コントロールに使用されるのはこれが初めてとなります。
テスラがFSD v12をいつリリースする予定なのかは明らかになっておらず、マスク氏がFSDがベータ版を卒業する時期でもあると述べています。マスク氏は最近のXのライブストリームでFSD v12とその機能を披露しました。
FSDベータ版11.4.8リリースノート
Redditで共有された完全なリリースノートは以下の通り。
-オートパイロットの起動と解除を簡素化するため、ストークを2回押す代わりに1回押すだけでオートパイロットを起動できるオプションを追加。 -車両検出、セマンティクス、速度、属性ネットワークに新しい効率的なビデオモジュールを導入し、低レイテンシでパフォーマンスを向上。 -古いデータセットをより良いオートラベリングでリフレッシュし、新しいビデオモジュールを導入することで、遠くの横断物体の検出をさらに6%改善し、車両検出の精度を向上。 -カットイン車両検出の精度を15%向上。追加データとビデオアーキテクチャの変更により、性能と待ち時間を改善。 -自動ラベル付けされたデータセットの改善、新しいビデオモジュールの導入、モデル学習と推論をより密接に連携させることにより、車両速度誤差を3%削減、車両加速度誤差を10%削減。 -新しいビデオモジュールアーキテクチャにより、性能を犠牲にすることなく、車両セマンティクスネットワークの待ち時間を15%短縮。 -自動ラベル付けされたデータセットの歩行者と自転車の軌跡を共同で最適化する際に、オブジェクトの運動学をより広範に活用することで、歩行者と自転車の回転の誤差を8%以上削減。 -10倍以上のHW4データを活用し、解像度を3倍に高め、サイズ全体の安定性を向上させることで、ビジョン・パーク・アシストの予測精度を16%向上。 -静的物体検出ネットワークの更新により、進路妨害の車線変更精度を10%向上。
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