特斯拉的FSD Beta V11.4.1版本更新带来了多项重大改进，以下是对这些更新的详细解析：
1. 架构改进与性能提升
特斯拉在FSD Beta V11.4.1版本中进行了重大架构改进，这一版本理论上可以视为FSD V12.0的发布候选。以下是具体改进点：
1.1 车道、线路、道路边缘感知
- 通过改善车道、线路、道路边缘和受限空间的几何形状、曲率、位置、类型和拓扑，提升了转弯时的控制能力和整体平稳性。
- 城市街道中车道的感知能力提高了36%，交叉场景改善了44%，合并场景改善了27%，转弯场景改善了16%。
1.2 长距离道路特征检测
- 将车道引导输入到占用网络中，以改善对长距离道路特征的检测，从而将误报率中位数降低了16%。
1.3 行人道路/斑马线主动权判断
- 强化自身对于穿越行人道路/斑马线的主动权判断能力，仅当它们能够安全快速通行时才会通过，从而提高汽车的行驶效率和安全性。
1.4 摩托车识别与车辆检测
- 将摩托车识别率提高了8%，并增加了车辆检测的精度以减少误报。
1.5 视觉帧率变化鲁棒性
- 新模型增加了对视觉帧率变化的鲁棒性，提高了车辆在不同场景下的识别准确率。
2. 自动驾驶干预减少
- 新框架可以减少43%由其他车辆切入自动驾驶汽车行驶车道引起的干预。
- 通过概率预测可能会切入车道的对象，并积极采取偏移和/或调整速度等措施，以优化自动驾驶汽车的位置关系。
3. 切入控制能力提升
- 改善了切入控制能力，可以使相邻的车辆的车道速度误差降低40-50%。
4. 物体部分车道侵占识别率提高
- 通过使用车道变道轨迹的附加特征来改进监督功能，从而将物体部分车道侵占的识别率提高20%。
5. 训练数据集的优化
- 扩大和清理训练数据集，并使用改进的自动标注真实数据，进一步减少了误判低速情况的发生，提高了对远离对象速度的准确估计率。
特斯拉FSD Beta V11.4.1版本的更新无疑为自动驾驶技术带来了更多可能性，提高了车辆的行驶效率和安全性。随着特斯拉不断推出新的软件更新，自动驾驶技术将更加成熟，为消费者带来更加便捷的出行体验。