2025年10月11日，一段特斯拉FSD V14.1版本自动泊车实测视频在社交平台引发热议。用户@DevinOlsenn在X平台发布的 footage 显示，其特斯拉车辆在美国某Costco超市停车场完成了长达20分钟的“自主寻位”全程，从路径规划、空位识别到最终泊入，系统未出现任何违章危险行为，更未错过可用车位，用真实场景验证了特斯拉自动驾驶技术在末端场景的突破性进展。这场实测不仅展现了新版本的技术实力，更让马斯克口中“车找人”的未来出行图景愈发清晰。
此次曝光的实测场景，精准切中了用户最头疼的停车痛点——节假日商超停车场的“寻位大战”。视频中，该特斯拉车辆进入停车场后，驾驶者全程未操控方向盘与踏板，FSD系统通过周身摄像头与神经网络自主感知环境：遇缓行车辆时主动减速保持车距，途经行人横穿区域时提前停车避让，在岔路口根据车流方向动态选择路线，整套操作如老司机般自然融入停车场交通流，未引发其他行人与司机的疑惑或不安。尽管过程中出现几次看似“笨拙”的转向调整，但这种谨慎决策恰是系统安全冗余设计的体现，最终成功锁定并泊入空位，完成从“道路行驶”到“末端停车”的无缝衔接。
实测背后，是FSD V14.1在技术架构上的全面升级。与依赖高精地图和预设规则的旧版本不同，新版本将更多决策过程纳入视觉神经网络处理范畴，通过“视觉+听觉”的多模态感知系统理解环境，彻底摆脱了对先验地图信息的依赖 。其核心突破在于新增的“到达停车选项（Arrival Options）”功能，用户可预设停车场、街边、私家车道等目标场景，系统会结合实时感知数据自主规划末端路径，真正实现“从车位到车位”的全程智能驾驶，攻克了自动驾驶领域长期存在的“最后一百米”难题 。
在感知与决策细节上，新版本的优化同样显著。针对停车场复杂环境，系统对静态与动态障碍的处理策略更趋成熟：识别到隔离墩、闸门等固定设施时，会提前建立避让模型减少不必要减速；遇临时路障、卸货车辆等移动目标时，则通过轨迹预测动态调整路线 。更值得关注的是，FSD V14.1的神经网络参数规模较前代提升10倍，达到数百亿级别，同时具备24秒连续感知记忆能力，能像人类一样“记住”转瞬即逝的空位信息，避免因视角遮挡错过目标。这种从“被动响应”到“主动预判”的转变，让系统在Costco这类车流密集的停车场中，展现出超越预期的环境适应力。
此次实测迅速引发行业关注，特斯拉CEO马斯克在X平台回应时勾勒出更宏大的应用蓝图：“不久的将来，特斯拉会先把你送到商店门口，然后自行寻找停车位；购物结束后，只需点击手机‘召唤’按钮，车辆就会自动前来接你。”这一表态暗示，当前的自主寻位功能只是前奏，“自动泊车+召唤”的闭环体验已进入落地倒计时。事实上，FSD V14.1的技术储备已支撑更多场景拓展——有用户实测显示，车辆在地下车库能自主绕行找路、等待缴费，甚至能驶入堆满杂物的私家车库，这些场景均无任何地图预设信息，完全依赖系统的环境理解能力。
不过，技术迭代仍需直面现存短板。部分用户反馈，新版本偶尔会出现导航路线不合逻辑、无预警变道等小问题，在停车场深处的复杂岔路口，决策效率仍有提升空间 。特斯拉官方也明确表示，未来版本将持续优化“行驶平顺性”和“停车精准度”，进一步打磨用户体验。但不可否认的是，FSD V14.1已清晰展现出技术演进方向——将Robotaxi项目的研发成果转化为量产车功能，通过数据驱动让自动驾驶从“可用”向“好用”加速迈进。
从技术价值来看，这场实测的意义远超单一功能展示。它印证了特斯拉“视觉优先+神经网络”路线的可行性，为行业提供了摆脱高精地图依赖的量产解决方案。更重要的是，通过Costco停车场这样的高频民生场景，让用户直观感受到自动驾驶技术的实用价值，加速了公众对智能出行的认知普及。
20分钟的自主寻位之旅，既是FSD V14.1的实力秀场，也是特斯拉自动驾驶战略的重要里程碑。随着“自动泊车+召唤”功能的逐步落地，曾经只存在于科幻作品中的出行场景正加速照进现实。在这场智能驾驶的竞速赛中，特斯拉用持续的技术突破证明，自动驾驶的终极目标并非遥不可及，而是藏在每一次停车场的精准泊入、每一段路径的顺畅规划之中。
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