FSD: FAST SELF-SUPERVISED, END-TO-END AI И ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫЙ АВТОПИЛОТ TESLA. ТЕХНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ АРХИТЕКТУРЫ И ПЕРСПЕКТИВ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ

Аннотация. В данной статье представлен комплексный технический анализ архитектуры системы полного автономного вождения Tesla Full Self-Driving (FSD). Рассматривается эволюция автопилота от модульного подхода с жестко заданными правилами к сквозной нейросетевой архитектуре End-to-End AI, реализованной в версии FSD v12. Основное внимание уделено механизму Fast Self-Supervised Learning, обеспечивающему ускоренное самообучение системы на основе данных, собранных от миллионов автомобилей компании, функционирующих в теневом режиме. Описана архитектура восприятия пространства на базе Occupancy Networks, позволяющей преобразовывать двумерные изображения с камер в четырехмерное векторное представление занятости пространства. Отдельно рассмотрена концепция персонализированного автопилота Personalized FSD, анонсированная И. Маском, включая технические подходы к ее реализации на базе методов Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) и локального дообучения. Проведено сравнение технологической стратегии Tesla с подходами конкурентов (Waymo, Cruise), выявлены ключевые вызовы, связанные с проблемой «черного ящика», галлюцинациями нейросетей и правовыми аспектами персонализации автономного управления. Ключевые слова: Tesla FSD, End-to-End AI, самообучение (self-supervised learning), Occupancy Networks, персонализированный автопилот, RLHF, автономное вождение, нейросетевое управление, теневой режим, суперкомпьютер Dojo