不再堅持純視覺？特斯拉自動雨刷導入「物理感知」能量平衡模型
特斯拉長期採用的純視覺（Vision-only）架構，在自動雨刷這項基礎功能上逐漸顯露限制。即使經過大量影像訓練，系統在面對細微雨勢或複雜光影時，仍難以穩定判斷擋風玻璃的實際狀態。近期特斯拉做出調整，導入雨刷馬達負載作為新的判斷依據，讓感知不再完全依賴視覺資訊。
本文主要內容
能量平衡模型導入提升雨刷感知能力 影子模式運作機制與上線前驗證階段 從 Deep Rain 發展至 V5 的技術演進 雨刷系統穩定性影響自動駕駛運作
這次更新讓系統從單一影像判讀，轉向結合實體回饋的判斷方式。透過監測雨刷運作時的阻力變化，車輛能更準確掌握玻璃表面的實際狀況，補足過去視覺模型的盲點，也改善晴天誤觸與雨天反應不及的情況。
能量平衡模型導入提升雨刷感知能力
特斯拉透過導入能量平衡模型，讓自動雨刷具備物理層面的感知能力，不再僅依賴攝影機判斷。這項基於專利編號 US 20260097742 A1 的技術，透過即時監測雨刷馬達的電能消耗，並扣除內部摩擦與空氣阻力，計算雨刷與玻璃之間的實際摩擦力。由於水會降低摩擦力，而乾燥或結冰則會明顯提高阻力，系統得以更準確辨識玻璃表面的狀態。
這套設計讓系統在視覺之外，新增來自硬體回饋的判斷依據。透過持續追蹤摩擦力變化，車輛可減少不必要的雨刷啟動，並在長期使用中判斷雨刷耗損狀態，於阻力異常時觸發對應機制。
特斯拉資深 AI 工程師 Yun-Ta Tsai 近期在社群平台 X 的回應，進一步說明這項更新的推進節奏。早在 2026 年 2 月，面對車主對自動雨刷表現的質疑，Yun-Ta Tsai 便曾表示相關改善即將推出（The new improvement should go out soon.）。
到了 2026 年 4 月 10 日，隨著社群討論能量平衡模型的專利細節，Yun-Ta Tsai 進一步確認該技術已導入現有車輛（We have already implemented it to all fleet.）。相關功能已透過 OTA 更新部署至車主車輛。
影子模式運作機制與上線前驗證階段
與物理感知並行發展的，是代號為 wiper_vision_v5 的新一代視覺模型。相較過去僅依賴單一前鏡頭，這套系統將判斷範圍擴展至全車 360 度攝影機，整合環境資訊以提升辨識精準度。透過更完整的視角，系統能更準確捕捉前車濺起的水霧或車頭表面的細微變化。
目前視覺 V5 仍以影子模式（Shadow Mode）在背景運作，透過比對系統預測與實際操作差異持續訓練模型。在不直接介入控制的前提下，逐步累積各類天候與道路條件的數據。
從 Deep Rain 發展至 V5 的技術演進
特斯拉自動雨刷的問題並非近期才出現，這段調整歷程橫跨整個純視覺架構的發展過程。早在 2019 年，特斯拉便申請「電磁擋風玻璃雨刷系統」專利，提出以電磁線性致動器驅動單片雨刷，沿直線軌道橫向掃過擋風玻璃，取代傳統機械連桿結構。不過，這項帶有高度實驗性的設計最終並未導入量產車型。
2019 年：Deep Rain 推出
特斯拉發表名為「Deep Rain」的深度神經網路模型，宣稱以超過 100 萬張影像訓練 AI 辨識擋風玻璃上的水滴。Elon Musk 當時表示系統將帶來明顯改善，象徵特斯拉以純視覺方式取代傳統雨量感測器的決心。
2020-2023 年：反覆調整的瓶頸期
儘管期間多次透過 OTA 更新演算法，但在特殊光影變化、隧道出入口或毛毛雨情境下，系統仍偶爾出現誤啟動或反應遲緩的情況。到了 2023.44.30.2 版本，特斯拉開放車主在使用 Autopilot 時可手動關閉自動雨刷，顯示官方正面回應實際使用問題。
2026 年 2 月：V5 視覺系統與影子模式
Autopilot 資深主任工程師 Yun-Ta Tsai 於社群平台 X 預告「新的改進即將推出（The new improvement should go out soon.）」。隨後，代碼分析者發現了「wiper_vision_v5_shadow_mode」，該版本將視角擴張至 360 度環繞攝影機，並在背景默默學習車主的操作邏輯。
2026 年 4 月：能源平衡模型正式實施
特斯拉正式導入專利「能源平衡模型（Energy Balance Model）」，透過監測雨刷馬達的電能消耗計算摩擦力，從物理層面判斷擋風玻璃的乾濕狀態，並轉向「視覺判斷、物理驗證」的混合感測架構。
雨刷系統穩定性影響自動駕駛運作
視野穩定性是 Cybercab 營運的重要條件，雨刷系統的表現將直接影響無人駕駛的可靠度。規劃於 2026 年底推動商業化營運的機器人計程車，需在各種天候條件下維持攝影機鏡頭清晰，確保感知系統能持續運作。當視野受限時，整體判斷能力也會隨之下降。
在這項調整下，雨刷不再只是獨立功能，而是納入整體感知體系的一部分。透過軟體更新結合既有硬體回饋，讓系統在日常使用中具備更穩定的環境應對能力。
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