特斯拉自建 AI 地圖補強 FSD！整合車隊學習，重新打造導航系統
特斯拉正著手開發全新的 AI 地圖與導航系統！在 2026 年第三季財報電話會議上，Tesla AI 副總裁 Ashok Elluswamy 證實，公司將利用車隊行駛數據與個人駕駛習慣，改善 FSD 在速限辨識、停車及路線選擇上的表現，進一步降低對第三方地圖資料的依賴。
特斯拉過去長期強調以攝影機與 AI 實現自動駕駛，如今選擇自行建立地圖系統，並計畫從 FSD v15 開始導入。這項技術也將讓大量特斯拉車輛累積的行駛經驗，進一步應用在導航與路線規劃上。
特斯拉自建 AI 地圖，FSD v15 將率先導入
在 10 月 21 日的財報電話會議中，有股東指出 FSD 長期存在三個問題：速限辨識、停車，以及不符合駕駛習慣的路線選擇，並詢問特斯拉為何持續依賴第三方地圖。
Ashok Elluswamy 回應：「我們不應該依賴外部提供的地圖，我們正在建立自己的地圖。」他強調，新系統不同於 OpenStreetMap 等傳統地圖服務，而是採用全新的 AI 地圖與導航 (AI-based Mapping and Navigation) 架構。
按照目前規劃，*FSD v15 將率先在行程開始與結束階段使用這項技術*，接下來幾個月再逐步整合至完整導航、停車及目的地處理功能。
目前特斯拉車輛仍結合第三方地圖資料與內部導航功能。新系統將進一步由特斯拉自行建立與學習道路資訊，減少對外部地圖服務的依賴。
車隊共同學習，導航也能記住個人駕駛習慣
這套 AI 地圖將結合車隊集體學習 (Fleet Learning) 與個人駕駛偏好 (Personalized Preferences)，利用大量車輛累積的行駛經驗，了解不同道路的通行特性，再依照個人習慣調整導航建議。
Ashok Elluswamy 甚至形容，未來系統在某些駕駛任務上，可能比駕駛者自己更了解其偏好。例如面對多條可行路線，導航除了參考行車時間，也能學習駕駛者平常偏好的行駛方式。
此外，新系統也將整合語音控制，讓駕駛能直接要求改走其他路線，不必反覆操作導航畫面。
過去強調純視覺，為何現在開始自建 AI 地圖？
特斯拉長期主張，自動駕駛應以攝影機與神經網路辨識道路環境，避免過度依賴預先建立的高精地圖 (HD Maps)。Elon Musk 曾在 2019 年 Autonomy Day 批評這類技術，認為道路環境隨時可能改變，過度依賴既有地圖容易讓自駕系統缺乏適應能力。可參考 Tesla Autonomy Day 官方影片。
特斯拉現有車輛本來就有使用導航地圖，而「純視覺」主要是指車輛透過攝影機辨識周遭環境並作出駕駛決策。這次的新系統則將 AI 與車隊學習進一步整合至導航架構。
相較於傳統預先測繪、提供精細車道資訊的高精地圖，特斯拉希望透過大量車輛的實際行駛經驗，持續累積與更新道路資訊，減少人工建圖與維護的需求。
與 Waymo 等使用高精地圖的自動駕駛業者相比，特斯拉仍以攝影機作為主要環境感知來源，但將進一步強化地圖與導航的自主開發能力。
速限辨識與停車問題，AI 地圖能帶來哪些改善？
速限辨識、停車與路線選擇，是這次股東直接向 Ashok Elluswamy 提出的三大問題，也是新 AI 地圖預計改善的重點。
台灣部分車主曾反映，使用 EAP 自動輔助導航駕駛時，車輛進入交流道或匝道會出現明顯降速。這類問題涉及導航資料、道路曲率及車輛控制邏輯，而更精確的道路資訊，正是新 AI 地圖可能發揮作用的地方。
歐洲市場則對自動駕駛系統遵守法定速限有較嚴格的要求，FSD 的速限辨識與速度設定也曾引發監管討論。若新系統能提高道路與速限資訊的準確性，將有助於 FSD 在不同市場處理複雜道路環境。
對 Robotaxi 而言，準確抵達乘客指定地點、選擇合適的上下車位置，以及處理複雜道路環境，都是日常營運的重要環節。這也是特斯拉希望透過新一代 AI 地圖改善的功能。
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