英伟达机器人业务总监Jim Fan在社交平台上宣布，特斯拉的FSD v14（全自动驾驶监管版本）首次通过了其提出的“物理图灵测试”。他强调，使用FSD v14从长时间工作结束后回家的体验如此自然，以致他无法判断驾驶行为来自神经网络还是真人。
Jim Fan目前主导英伟达的Project GR00T项目，在具身人工智能领域是核心研究者，他表示：“即便完全了解机器人学习原理，看着方向盘自动转动，我仍然觉得很神奇。”
物理图灵测试的概念由Jim Fan提出，将传统图灵测试的范畴从语言对话扩展到物理世界的实际行动，传统图灵测试由艾伦·图灵于1950年提出，主要检验机器能否在对话中表现出与人类无异的智。如今这一门槛已被大型语言模型跨越，但语言能力与现实世界中的物理交互是两回事，物理图灵测试要求人工智能必须在现实世界中通过实际行动证明其智能水平。
马斯克曾表示：“FSD v14的目标不是‘能开’，而是‘开得比人类更好’” ，让人能感受到“感知能力正在成长”。特斯拉已开始推送FSD v14.2.2更新，其应用范围覆盖美国、加拿大全量用户，以及德国、法国、英国的小规模灰度测试；对于中国用户而言，特斯拉FSD仍处于数据合规审查与本地道路测试阶段，预计最早2026年第二季度才可能启动小范围公测。
特斯拉FSD v14.2.2版本核心改进包括三个方面：
· 行驶平顺性显著优化：减少“点头”或“顿挫”感，转弯时方向盘转角变化更线性，更像人类驾驶。
· 障碍物识别能力增强：新增对“非标准障碍物”的感知，如倒地的共享单车、散落的快递箱等。
· 交互逻辑更加智能：集成Grok AI处理导航任务，可通过自然语言添加多个经停点，寻找特定地点。
特斯拉AI部门副总裁Ashok Ellusr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫amy最近在计算机视觉顶会ICCV上分享了FSD的技术进展，揭示了其背后的“世界模型”思想 —— 特斯拉的端到端系统将多摄像头图像、导航地图、车辆运动信息和音频信号等输入到一个神经网络中，直接输出控制信号。这一技术方向在中国也已生根发芽，蔚来汽车推出了中国首个驾驶世界模型“NWM”，可在100毫秒内推理216种可能的驾驶场景并选取最优决策。
尽管获得高度评价，但FSD v14.2版本仍存在一些“退步”或待解决的问题：停车逻辑有所退化、在自动泊车时可能出现歪斜或选择了错误的区域、有时车辆会无故背离导航规划或在可以直行时选择绕路。
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