重磅！特斯拉正式开放 FSD 大模型接口，引爆行业讨论

背景：FSD 不只是辅助驾驶，而是大模型系统

最近，Tesla 在 2025 年的公开资料中披露，其 FSD 已从传统辅助驾驶系统，进化为一个“多模态 + 大模型”系统（vision-language-action，VLA 架构）。系统可以同时接收视频、导航数据、车体状态、声音等多模态输入，并输出 3D 环境预测、控制指令、语言决策等复合信号，原来仅靠感知／决策模块的传统架构已被彻底颠覆。许多业内人士认为，这意味着 FSD 已迈入真正“大模型＋自动驾驶”的新阶段。

与此同时，有报道称 Tesla 开放了其“大模型接口”（API / 模型调用接口 —— 注：非官方公开声明过“对公众开放”的 API，但“内部 API + 模型接口能力”首次被业界知道），引发业内对“第三方能否调用 FSD 能力”“自动驾驶生态扩展”的广泛讨论。

FSD 新架构与“开放接口”的关键能力与潜力

端到端大模型：从视觉理解到控制指令统一输出

旧版本 FSD 通常由感知、路径规划、控制模块分层负责。而新架构将视觉／传感器输入 + 高层语言／逻辑理解 + 控制决策融为一体 — 即系统内部通过大模型统一处理感知 → 推理 → 输出逻辑与动作。这样能大幅提升反应速度与复杂场景适应能力，也更容易支持“多模态 + 多任务”。

对于未来无人驾驶、Robotaxi、自动辅助驾驶生态系统，这种统一的大模型设计更具扩展性，也更易被集成到复杂系统中。

模型接口 / API：衍生生态可能性大幅上升

如果 Tesla 的大模型接口真的被允许集成／调用 —— 那么第三方开发者／合作厂商就可能基于 FSD 构建新的功能／插件／服务：

• 定制驾驶逻辑／行为策略
• 车联网应用／辅助驾驶插件
• 自动驾驶数据分析与服务
• 与智能交通系统、城市基础设施整合

这意味着 FSD 可能不再只是 Tesla 内部工具，而将成为开放平台／生态，引发整个自动驾驶与智能汽车行业的新布局。

推理 + 多模态能力 + 高频控制：适合复杂场景与自动驾驶落地

传统自动驾驶系统在复杂道路、多变交通环境、非结构化场景（雨雪、夜间行人、建筑遮挡等）时容易出错。新架构通过视觉 + 语言 + 状态 + 推理统一，对复杂场景理解与决策能力增强，也更适合用于“不确定 / 多变 / 实时性强”的驾驶环境。

这为未来自动驾驶商业化落地 — Robotaxi、无人配送、智能物流、城市交通 — 提供了更强的基础模型保障。

争议与挑战：开放接口不是万能门票

尽管“开放 + 大模型 + 多模态”看起来前景无限，但依然存在不少挑战和不确定性：

• 安全与合规问题 — 自动驾驶本身就涉及高风险，开放接口意味着更多人／更多系统会调用，控制与安全标准如何统一、如何保证安全性，是重大挑战。
• 可靠性与稳定性 — 虽然 Tesla 表示新系统可靠性已有提升，但自动驾驶系统对错误容忍度极低。接受接口调用后，第三方对系统的“测试 / 兼容 / 并发 / 边缘场景”要求极高。
• 监管与伦理风险 — 不同地区法规、责任划分、安全审查机制尚未成熟，“开放调用 + 自动驾驶 + 第三方集成”可能引起监管争议。
• 商业与利益分配复杂 — 如果允许第三方构建衍生服务，如何分成、如何保证服务质量、如何控制滥用，也是难题。

对行业与我们意味着什么？

• 对自动驾驶公司 / 新能源车厂商 — FSD 开放接口可能成为新的竞争门槛／入场券，同时也可能成为合作／生态建设的新机会。
• 对智能网联 / 出行服务 / Robotaxi 创业者 — 有可能借助现成的大模型 + 自动驾驶能力，快速构建出新的服务与业务模型，降低自研成本／门槛。
• 对普通消费者 — 长远来看，自动驾驶 + 智能服务将更贴近生活，但短期需要关注安全 / 隐私 / 法规。
• 对监管者与城市规划者 — 需要更快建设适应自动驾驶与智能网联的法规与基础设施，以应对“开放自动驾驶 + 第三方服务”带来的挑战。

总结

Tesla 正式将 FSD 架构升级为“多模态大模型系统 + 接口机制”的方向，标志着自动驾驶进入“通用智能 + 平台化 + 生态化”新时代。
如果这一机制真正开放，将可能引发新一轮自动驾驶产业与智能出行生态革命。

但与此同时，安全、合规、责任、稳定性仍是不可回避的挑战 — “开放”既带来机会，也意味着巨大责任。

对于关注智能汽车、自动驾驶、出行服务、AI 应用落地的人来说，现在是持续关注并思考 “用什么方式参与 / 借力 / 规避风险 / 创造价值” 的关键节点。