Conducción automatizada total (supervisada) v14.3.7 incluye:
- Se mejoró la fase de aprendizaje por refuerzo (RL) del entrenamiento de la red neuronal de FSD, lo que se traduce en mejoras en una amplia variedad de situaciones de conducción.
- Se actualizó el codificador de visión de la red neuronal, lo que mejora la comprensión en situaciones poco frecuentes y de baja visibilidad, refuerza la comprensión de la geometría 3D y amplía la comprensión de las señales de tráfico.
- Se reescribió desde cero el compilador y el entorno de ejecución de IA con MLIR, lo que resultó en un tiempo de reacción un 20 % más rápido y mejoró la velocidad de iteración de los modelos.
- Se redujo el sesgo innecesario de carril y los seguimientos excesivamente cercanos al vehículo precedente.
- Se mejoró la determinación en la selección de plaza de estacionamiento y en la ejecución de maniobras.
- Se mejoró la predicción del marcador de ubicación de estacionamiento, que ahora se muestra en un mapa con un icono P.
- Se mejoró la respuesta ante vehículos de emergencia, autobuses escolares, vehículos que incumplen el derecho de paso y otros vehículos poco comunes.
- Se mejoró la gestión de animales pequeños al centrar el entrenamiento de aprendizaje por refuerzo (RL) en ejemplos de mayor dificultad e incorporar recompensas para una mejor seguridad proactiva.
- Se mejoró la gestión de semáforos en intersecciones complejas con semáforos compuestos, tramos curvos y detención ante luz ámbar, impulsada por el entrenamiento con ejemplos de alta dificultad de aprendizaje por refuerzo (RL) obtenidos de la flota de Tesla.
- Se mejoró la gestión de objetos poco frecuentes o inusuales que sobresalen, cuelgan o se inclinan hacia la trayectoria del vehículo, extrayendo eventos poco frecuentes de la flota.
- Se mejoró la gestión de las degradaciones temporales del sistema al mantener el control del vehículo y recuperarse automáticamente sin intervención del conductor, lo que reduce las desconexiones innecesarias.
- Mayor sensibilidad del sistema de monitorización del conductor, con un seguimiento de la mirada más preciso, una mejor compatibilidad con gafas, y una mayor precisión en condiciones lumínicas variables.
- Se ha unificado el modelo de comportamiento entre Actually Smart Summon, FSD y Robotaxi para lograr un funcionamiento con mayores capacidades y fiabilidad.
- Ayudar a Tesla a mejorar la conducción automatizada seleccionando un motivo de intervención en la pantalla principal después de retomar el control.
- Ahora puede ver la distancia recorrida en FSD (supervisada) sin ninguna intervención. La App de conducción automatizada también le mostrará su racha más larga sin intervención.
- Las opciones de aparcamiento ahora se muestran en el mapa al llegar a tu destino.
Próximas mejoras:
- Ampliar el razonamiento a todos los comportamientos más allá de la gestión de destinos.
- Agregar la evitación de baches.
![Tesla's Dashcam Clears Driver Arrested at Gunpoint [VIDEO]](https://www.notateslaapp.com/img/containers/article_images/2026/tesla-dashcam-footage-driving-stop-acquittal.png/7f610401d1bb748d6a1bbedfc4da621c/tesla-dashcam-footage-driving-stop-acquittal.jpg)
