#特斯拉[超话]# #新能源汽车# #大v聊车# 大约3个小时之前，特斯拉北美给CT/焕新Y（3和S/X未知）车主推送了FSD V14.3！！如果真是最后一块拼图的话，那么接下来我们就期待V14 Lite吧！

值得注意的是，我们这边的版本号是2026.2.11，而北美的是2026.2.9.6，这是两个不太一样的小分支。

1、根据发出的发布说明，以下是主要改进：

强化学习（RL）阶段升级：训练 FSD 神经网络的 RL 部分得到提升，在各种驾驶场景中带来广泛改进（包括复杂路口、罕见情况等）。

神经网络视觉编码器升级：提高对罕见和低能见度场景的理解，加强 3D 几何感知，并扩展交通标志识别能力。

AI 编译器和运行时从零重写（使用 MLIR）：反应时间提升 20%，同时加速未来模型迭代速度。这是本次更新的核心技术变革。

停车相关改进：停车位置 pin 预测更准确，现在会在地图上显示 P 图标。

停车点选择和机动决策更果断，操作更顺畅。

减少不必要行为：降低车道偏置（lane biasing）和轻微尾随（tailgating）现象。

紧急/罕见车辆响应增强：对紧急车辆、学校巴士、路权违规者和其他稀有车辆的响应更好。

交通灯处理优化：复杂路口（复合灯、弯道、黄灯停止等）处理更佳，通过 fleet 数据中难例的 RL 训练实现。

罕见物体处理：更好地应对延伸、悬挂或倾斜进入车道的罕见/异常物体（从 fleet 采集稀有事件训练）。

小动物检测改进：通过针对困难样本的 RL 训练，并添加更好主动安全的奖励，提升对小动物的处理。

系统降级处理：临时系统性能下降时，能更好地维持控制并自动恢复，减少不必要的 disengagement（干预）。

2、即将推出的改进（本次未完全实现，未来更新中）：

将推理能力扩展到所有行为（不止目的地处理）。

添加避坑功能。

提升驾驶员监控系统（DMS）敏感度：更好的眼动追踪、眼镜处理，以及在不同光照条件下的准确性。

总之，这版更多是底层优化和迭代（如用户反馈所说，不是大家期待的“巨大飞跃”），但 20% 更快反应和 RL/视觉升级预计会让驾驶更平顺、自然，尤其在复杂场景和停车时。