3月29日，特斯拉官方账号在社交媒体上对FSD辅助驾驶系统的核心能力进行了说明。特斯拉强调，FSD系统能够在行人踏入道路之前预判其意图，实现从被动反应向主动预判的转变。这一能力得益于FSD系统近期的底层架构升级，从V12版本开始引入“端到端”神经网络架构，改变了依赖预设规则的传统模块化设计。V13及V14版本进一步加入了基于Transformer架构的时序处理能力，构建了一个长达15秒的“时间缓冲区”，使AI能够记住动态物体的运动轨迹，即使被遮挡也能推算其位置和意图。

特斯拉FSD的神经网络通过占用网络将三维世界细化为高精度立体像素来感知环境，并升级了“骨骼追踪”模型，实时捕捉人体关节点动作，区分行人的意图。这表明系统开始理解交通中的非结构化“社交信号”，而不仅仅是执行硬性的交通法规。新的端到端架构下，AI可通过观看海量人类驾驶视频进行“自学”，直接由图像输入生成驾驶控制指令，提高了决策逻辑的效率和准确性。