Tesla sta preparando un cambio importante per il suo sistema FSD: l’obiettivo non è più offrire una guida automatizzata uguale per tutti, ma un comportamento sempre più personalizzato in base alle abitudini del singolo conducente.
Elon Musk ha confermato che il software inizierà a ricordare interventi, preferenze di parcheggio e scelte di corsia, così da adattare nel tempo le decisioni dell’auto.
Tesla FSD punta a una guida automatizzata modellata sulle abitudini del conducente
Finora le Tesla dotate di FSD hanno seguito una base comportamentale sostanzialmente comune all’intera flotta. Il prossimo passo sarà invece un sistema capace di apprendere dai singoli utenti, memorizzando come reagiscono in determinate situazioni e regolando di conseguenza le scelte future del veicolo.
L’esempio più immediato riguarda il parcheggio: alcuni preferiscono entrare in retromarcia, altri con il muso in avanti. Lo stesso principio può estendersi alla gestione delle corsie, alla posizione preferita in scenari ricorrenti e più in generale allo stile di guida che il proprietario considera più naturale e meno invasivo.
In pratica, quando il conducente interviene manualmente in situazioni simili, il sistema potrà usare quei segnali come dati di addestramento. Questo dovrebbe permettere a FSD di ridurre le correzioni ripetitive e di avvicinarsi a un comportamento più coerente con le aspettative reali di chi guida ogni giorno l’auto.
- FSD imparerà dalle interazioni manuali del conducente.
- Tra gli ambiti citati ci sono parcheggio, scelta della corsia e preferenze in scenari abituali.
- L’obiettivo è superare la logica “una soluzione per tutti” adottata finora.
- La personalizzazione dovrebbe aiutare a ridurre i takeover nelle situazioni dove il sistema oggi si comporta in modo poco gradito.
Le prime aree di miglioramento potrebbero essere parcheggio e gestione delle corsie
Uno dei casi più discussi riguarda l’uscita automatica dalle corsie preferenziali o più scorrevoli per rientrare nel traffico ordinario, una scelta che diversi utenti considerano poco efficiente. Proprio su questo fronte Musk ha spiegato che il veicolo inizierà a ricordare gli interventi specifici del guidatore, così da cambiare strategia in futuro.
Anche il parcheggio resta un punto critico, tanto che è tra le situazioni in cui gli utenti riprendono più spesso il controllo dell’auto. Se Tesla riuscirà davvero a far apprendere a FSD dove e come fermarsi nei luoghi abituali, l’esperienza quotidiana potrebbe diventare più prevedibile e utile.
A supporto di questa evoluzione c’è anche il recente menu di feedback che appare quando il conducente riprende il controllo del veicolo. Questi dati possono aiutare Tesla a capire quali errori vengono percepiti come più fastidiosi e quali aree richiedono priorità negli aggiornamenti software.
- Le corsie HOV restano uno dei temi più sensibili nell’uso reale di FSD.
- Il parcheggio è tra i motivi più frequenti di takeover da parte del conducente.
- I feedback raccolti dopo la ripresa del controllo possono diventare un tassello importante nell’addestramento del sistema.
FSD v15 è atteso tra fine anno e inizio del prossimo con un forte salto del modello
La prossima grande release consumer dovrebbe essere FSD v15, attesa tra la fine di quest’anno e l’inizio del prossimo. L’aggiornamento viene indicato come un passaggio importante anche sul piano tecnico, con un aumento di circa 10 volte dei parametri del modello.
Un salto di questa portata suggerisce che Tesla stia cercando più capacità di comprensione e decisione, non solo un affinamento marginale del software attuale. Se la personalizzazione verrà integrata in questa fase, FSD potrebbe diventare meno rigido e più vicino a un assistente di guida capace di adattarsi davvero ai comportamenti del proprietario.
Non ci sono ancora dettagli su disponibilità globale, mercati o tempistiche precise per il rilascio completo, ma il tema centrale è chiaro: Tesla vuole rendere FSD più potente sul piano del modello e più personale nell’esperienza d’uso.
- Tesla indica FSD v15 come prossimo grande aggiornamento consumer.
- Il modello dovrebbe crescere di circa 10 volte nei parametri.
- La finestra di arrivo indicata è tra fine anno e inizio del prossimo.
