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近期，知名汽车博主发布文章指出，最新的FSDv12.5.5版本在极少数情况下仍可能出现违规行驶，如闯红灯等。

许多专业人士之前便对FSD的模型输出机制有所猜测，怀疑其是否缺乏某种安全冗余措施。据推测，该系统直接将摄像头捕捉的画面转换为车辆操作指令，中间环节几乎无多余的安全检查机制。如今看来，这种推测似乎存在一定道理。尽管此种设计能在某种程度上提升响应效率，但其存在的安全隐患不容忽视。在复杂多变的道路环境下，若系统缺乏必要的安全冗余机制，出现问题的概率自然会相对较高。

FSD从传统的模块化设计逐渐转向端到端的设计范式，这一转变虽然解决了许多问题，但同时也带来了一些新的挑战。以前的自动驾驶系统需单独处理感知、决策、控制等多个环节，每个环节都可能出错。而端到端的设计虽然让系统更加一体化，提高了整体性能，但这也意味着系统更加依赖于大数据和深度学习。对于训练此类系统，需要大量的高质量数据。若数据不够全面或模型成熟度不足，便有可能出现如闯红灯等意外情况。

此外，对于端到端的系统，其测试和验证的难度也大大增加。这类系统无法通过简单的模块测试来发现潜在问题，而是需要大量的实际道路测试才能揭示其潜在风险。

目前许多中国车企采取的策略是，利用端到端的设计以提高系统上限，同时结合规则以保证安全下限。但即便有数据存在，如果没有适当的规则加以约束，结果仍然可能出现偏差。就如同人类驾驶员一样，心中必须有明确的交通规则的指导。

目前看来，仍需进一步加大数据的收集与投入，期待人工智能的持续进化。值得注意的是，并非任何数据都可用于端到端的训练，必须经过严格筛选。若数据被污染，训练结果也将受到影响。特斯拉已经优化多年但尚未彻底解决这一问题，显示出其中的复杂性和挑战。对此类问题，确实需要从业者进行深入的反思。

自动驾驶技术的发展仍然任重道远。为实现真正安全可靠的自动驾驶，我们需要更多的数据、更先进的算法以及更加严格的测试和验证机制。