購買 特斯拉 Model 3 Standard Range Plus part (2) FSD 要買嗎?
FSD(full self driving) 「全自動輔助駕駛」 顧名思義就是自動駕駛的進階版，要價 222,000 台幣(稅後)。
目前有四個主要的功能可以開啟；
(1) 自動輔助導航駕駛：
從進入匝道(高速道路)到離開匝道(高速道路)的自動輔助駕駛包括自動變換車道輔助、完全停止和重新啟用「主動巡航定速」、自動輔助轉向，以及對在您的車道上慢速行駛車輛進行超車。在有導航設定點A到點B的形情下且在高速道路上Tesla可以自動上下交流道轉換快速道路的功能，在台灣實際測試的結果很不錯，使用起來越來越少會出現幽靈煞車的現象，也就是沒事突然煞車的情形。關於AP/FSD 的台灣道路實測可以參考https://www.youtube.com/channel/UCIZAkLYJG_zwEChZr8_O2ig
(2)自動變換車道：顧名思義就是自動變換車道不過這項功能只有在高速道路上可以使用，Tesla 的 FSD 會一直行駛於中間的車道若是遇到前車太慢的時候會主動變換到左側車道後超車，在回復原中間車道。算是有用的功能。
(3) 自動停車：這項功能對我來說有一點謎樣，啟動的時機點不是很明朗有時我在找車位了明明有空位的行況下他還是不啟動，有啟動的時候停車的技術也不是很好，算是一個不太有用的功能，但是前提是我自己的停車技術也算是不錯，才能這樣批評它。(2022年更新之後變得好用很多了)
(4) 召喚：這也是一個有點雞肋的功能，你的 Tesla 將會自己在戶外的空曠停車場把車開向你，你也可以把 Tesla 當做遙控車來開。但是速度很慢很慢。
(5)全自動輔助駕駛電腦：這是原本每一台 Tesla 都有的硬體，只是軟體的部份有沒有被開通。
(6)** 交通號誌與停車標誌控制 (2022 新增功能)：
「交通號誌和停車控制」的目的在於針對當「主動巡航定速」或「自動輔助轉向」啟用時所偵測到的視覺交通號誌或停車標誌讓車輛減速或停車。
筆者實測後會更新使用情況心得
看完這六項關於 FSD 的介紹你是不是想說：「那誰要買 FSD阿？」對！有信仰的人，還有想要有(2)自動變換車道 的人，沒有變化車道的autopilot 只能固定在一個車道啟用自動跟車，FSD可以讓你省去因為遇到慢車在前方想要變化車道時後的操作。
Tesla 公司方一直宣稱 FSD 的功能會越來越完備，這就要看你是否願意相信 Musk 了，從目前釋放出的諸多 beta 版的 FSD 測試畫面的確 FSD 的完成度越來越高了，隨著 FSD 的完備程度它的售價也會愈來愈高，目前台灣的價格落後於美國的10,000美金(2022年5月更新售價為 12,000美金約為 354,135台幣)，如果您是有信仰又相信 Musk 不會食言的話，這222,000台幣，就買下去吧！
對了！它是可以用刷卡的，在訂車時不要勾選FSD，它可以交車事後加購，信用卡的優惠都可以使用，以前喜歡玩里程卡的人因為疫情的關係很多人都改成現金回饋卡了，我使用的是富邦 J 卡有3% 的 LINE points back。活動到 6/30/2021
最後：
後記，有在關注 machine learning/deep learning 的人都聽過的CVPR，在2021年的 CVPR 2021 Workshop on Autonomous Vehicles 邀請來了 Andrej Karpathy 以前李飛飛的學生來分享 Tesla 為何要取消 使用前雷達，展示了使用純影像是如何做到更好的效果的。
如果你還在猶豫 FSD 又對 deep learning 有一點興趣，歡迎去聽聽看Andrej Karpathy 怎麼灌你迷湯要你掏錢出來的。
Andrej Karpathy (Tesla) 出來在 CVPR 2021 說明雷達被拔掉的原因了，看完之後有一點相信 ARK 基金 Cathie Wood 為何如此看好 TSLA 了，Andrej 也一再強調他有多少多少資料，使用 auto-labeling，使用的訓練算力有多強大的超級電腦，等等，Andrej 也說到為何他認為 光達＋雷達＋地圖是不可行的，相較於 Elon Musk 的瘋言瘋語，Andrej 用實驗數據跟全世界的 AI/DL 專家表示，用 camera 是做得到的，且可以做的更好。
Camera vs 雷達的爭論，強辯都不需要，因為他有資料，且他做到了。這就是在 Tesla 工作的好處，相較於其他沒有 data 只會用直觀思考的人(me included)，Tesla 告訴我們擁有 data 的價值所在，你手上的 Tesla Model S3XY 不單單是一台電動車，它也是幫助 AI / DL 科學家挑戰人類認知的實驗器材，還是資料蒐集的最佳設備。
話說回來，近年很多在討論 Deep Learning 的安全性，把這樣的功能交給 CV-deep learning 你敢不敢用呢？
買一台 Tesla 回家看看你就知道了。
很開心看到 Andrej Karpathy 出來跟大家分享 deep learning 有往前走了一小步了。
除了 data 之外，硬體也是 deep learning 能否被實現的一大要角，Andrej 也說了他如何把 training 和 inference 分開。且簡單介紹了一下在 Tesla 在車上安裝的硬體。
(FSD 之後也會持續更新)
Andrej Karpathy (Tesla): CVPR 2021 Workshop on Autonomous Vehicles linkage:
