全网统一算法体系，一直是特斯拉FSD依靠车队海量数据快速进化的核心根基。针对车主常年吐槽的HOV车道无故切道弊病，这套标准化方案的短板彻底摆上台面。特斯拉没有暂停顶层算法的常规更新，而是另起一条端侧优化支线，让单台车依靠车主接管行为自主修正行驶逻辑。
日前，马斯克正式敲定这条新增迭代路线，在全局大模型持续迭代的基础上，新增用户操作记忆机制，让单车智驾贴合个人驾驶偏好。
特斯拉不会放弃面向全车队的通用自动驾驶模型打磨，只是不再指望单一通用方案包揽所有个性化出行场景。车主每一次手动接管方向盘的操作，都会化作补充训练样本，替官方团队分担大版本迭代里细碎问题的优化压力。
FSD“另辟支线”
不少车主长期吐槽，FSD常会莫名驶离畅通的HOV车道，主动挤进拥堵路段，打乱既定行车路线。车机内早已设置HOV车道三种可选模式，语音也能快速切换开关，固定选项依旧没法适配每个人的通勤路线。
泊车是车主接管FSD最频繁的环节，官方先把记忆功能放在停车逻辑上，区分车头入库与倒车入库，后续再延伸到变道跟车等场景。每次人为接管车辆后，弹窗会收集操作缘由，这些内容都会纳入算法参考样本。FSD v15定在今年末至明年初推送，模型参数扩容十倍，同时锁死硬件权限。
只有搭载HW4芯片的新车能用上全套个性化功能，大批HW3老车无缘这项核心更新，早年买断FSD服务的老用户，权益随硬件划分出现落差。特斯拉过往依靠车队数据闭环打磨自动驾驶，所有车辆采集路况信息，汇总到Dojo集群集中训练，OTA推送后全车系共用同一套驾驶模型。端侧轻量化小模型上线后，单车可以就地完成参数微调，不用等候全网统一升级包。2026年一季度财报会里，特斯拉确认v15自带车载小样本学习，硬件架构预留本地推理空间。同行多数产品只提供几档预设驾驶风格，不能根据单次行车行为自主修改策略。
分散化的单车学习模式下，个性化驾驶数据存在仅留存本地的可能，难以全部同步上传云端。车队原本一车发现问题、全车队同步修复的运转模式被弱化，批量修补共性bug的速度放慢。车主一次次手动的决策，车辆记下这类操作当作参考方案，部分原本需要后台统一调参解决的问题交由用户行为辅助完善，分担基础版本迭代的部分工作量，辅助补齐算法现存短板。
捷径背后的问题
特斯拉智驾的核心底气，来自全球车队形成的统一数据闭环。数百万台车在路上采集真实路况，所有样本汇总至云端统一训练，共性场景缺陷批量修复，一次OTA即可完成全网车辆能力升级，这套体系支撑了FSD多年的快速进化。
单车个性化微调机制落地之后，原有协同体系会迎来结构层面的变化。这套个性化功能存在明显的场景短板。一个最显著的例子，家用车辆普遍存在多 人 轮换驾驶的情况，不同驾驶者的变道节奏、跟车习惯、人工干预逻辑完全不同。冲突的驾驶操作会被系统持续记录，导致车辆在相同路况下决策摇摆，辅助驾驶的稳定性大幅下降，该模式更适合单人固定用车场景，很难贴合主流家庭多成员共用车辆的使用需求。
还有，长期困扰用户的HOV车道异常退出问题，不存在感知层面的技术故障。特斯拉全局算法优先服务整体路网通行效率，这套公共最优策略，和个体用户固定通勤的车道使用需求产生错位。全面微调全局底层规划模型，需要消耗大量研发算力与人力，迭代成本极高。特斯拉选择轻量化的端侧学习方案，依靠记录用户手动接管、人工修正的操作行为，单点解决车主的用车吐槽。
该方案主要针对单台车使用体验做出优化，全局层面的算法规划逻辑仍会按照原有节奏迭代升级。即便基础模型持续更新优化，同类车道切换问题依旧会在未开启个性化适配的大量用户车辆上出现，个性化适配只能缓解单台车辆的使用困扰，无法从顶层完成全量问题整改。
随着大量差异化本地模型持续生成，云端训练样本愈发分散，统一迭代的工作量持续攀升。公共版本的问题排查、场景优化节奏容易受到拖累，特斯拉依托海量车队快速试错、高速进化的智驾节奏有可能放缓，依托规模化数据搭建起的行业竞争优势，存在逐步削弱的风险。
百姓评车
当特斯拉选择让FSD依靠车主个性化操作干预完成单车算法修正，就意味着它放下了全域统一迭代这条最难但最稳固的进化路线。
个性化记忆功能划下清晰的使用边界，只适合固定单人驾车。多成员共用一台车时，混杂矛盾的驾驶习惯会严重影响原有的驾驶体验。更现实的问题在于，这种优化只作用于单台车个体，没有从根源修改公共算法，海量未开启该功能的车辆，依旧会重复遭遇同样的行驶问题。
曾经依靠全网车辆数据共生、同步升级构建起的技术壁垒，正在被碎片化的本地适配逐步稀释。
