モルガン・スタンレーのアナリストであるアダム・ジョナス氏は最近のFSD（監修型）V12.3.6を個人的に体験した後の感想を述べています。ジョナス氏は、この先進運転支援システムにかなり感銘を受けたようで、慎重であるべき時には慎重になり、主張すべき時には主張するような運転になっていると述べました。彼はまた、FSD（監修型）V12.3.4からV12.3.6への改善が非常に明白であるとも指摘しました。
必要なときには慎重、そうあるべき時には積極的
ジョナス氏は、FSD（監修型）V12.4のリリースでは、システムのより大幅な改善が期待されるものの、彼が最近体験したFSDのバージョンには細かな調整が含まれていると述べました。バージョンV12.4では、トレーニング計算の制限がほとんどなくなったとアナリストは指摘しています。
このモルガン・スタンレーのアナリストは、自動車がラベリングの代わりに学習によって学ぶことができる状況を説明しました。
モルガン・スタンレーのアダム・ジョナス氏がテスラFSD（監修型）v12.3.6の体験談を紹介。彼の最初の印象は以下。
・必要なときには慎重
・そうあるべき時には積極的
・歩行者や歩行者に関連するもの（横断歩道など）に対する感度が高まっている
・よりスムーズな作動
・テスト済みのバージョン12.3.4から全体的に顕著な改善
アダムは、テスラの車両は2025年後半までに年間走行距離が1000億マイルに達すると予測しています。これは、１時間で約1,160万マイル、１秒間で3,200マイル以上に相当します。
テスラ車の圧倒的な走行距離
アダム・ジョナス氏は以下のように説明しています。
「床に落ちている赤いペンを拾って、片方の端をテーブルの上に置いてバランスをとってください。」とロボットに命令するところを想像してみてください。
するとロボットはペンを拾い上げ、テーブルの上でバランスをとります。ロボットが自然言語を理解し、赤いペンとは何か、テーブルとは何か、ペンを使って何をするように言われたかを知っているからこそ、このような命令とその結果の行動が可能になったのです。」
「たとえこのような正確な動作の組み合わせをしたことがなかったとしても、ロボットは過去に何度も何度も、おそらく現実では何百万回、シミュレーションでは何兆回も、そのような動作の順列を観察し、模倣することで、何が求められているのかを理解していたのです。たとえ赤ペンが何であるかを明確に教えられたことがなかったとしても。」
興味深いことに、モルガン・スタンレーのアナリストは、テスラが現在車両から収集しているデータの注目すべき推定値を提示しました。アナリストによれば、テスラは現在約550万台の自動車を走らせており、この台数は2030年度には2500万台、2035年には5000万台以上に増加する可能性があるとのことです。
また、ジョナス氏は、テスラの車両は2025年後半には年間走行距離が1,000億マイルに達するはずだと述べています。この数字は、１時間で1,160万マイル、１秒間で3,200マイル、1週間あたり約20億マイルに相当します。FSDの走行精度が向上すれば、このうちかなりの距離が人間の操作なしで走行できることになります。
なお、テスラは2024年第1四半期アップデートレターの中で、FSD車両の累積走行距離が13億マイルに達していることを述べています。マスク氏はまた、2016年7月のマスタープランPart２で、自律走行車の世界的な規制承認は累積走行距離60億マイル（100億km）で可能になる可能性があると述べました。
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