特斯拉FSD V14.3.13版本已于10月29日在美国开始推送，通过OTA方式陆续覆盖符合条件的车辆和用户。这一版本的技术底子是V14.3，改动集中在编译环境、架构形式与决策记忆三个层面。

底层首先被重写。V14.3基于MLIR框架从零重建AI编译器与运行环境，通过算子融合和内存优化，使系统反应速度提升20%，模型迭代效率同步提高。架构上采用全域一段式纯端到端方案，彻底移除车辆控制环节30余万行手写C++代码，由神经网络直接从摄像头原始像素输出方向盘、油门和刹车指令，不再依赖规则代码与模块化分支。

决策层面首次引入3至5秒的时空记忆能力。模型可以关联前车动态、路牌信息等短时序信息进行连续判断，减少路口与并线场景中的反复试探。这一改动被视为纯视觉路线在遮挡与突变场景下的补强，也降低了端到端模型对单帧图像质量的依赖。

中国市场的合规推进同步进行。特斯拉已在上海建立数据中心，实现境内数据全留存；位于上海临港的中国AI训练中心于2026年2月正式投入运营，负责智能辅助驾驶在中国路况下的本土化调优与训练。公司正在争取FSD在中国获得更广泛的监管批准。端到端架构的监管难点在于可解释性与责任界定，功能上线节奏不只取决于训练效果，也取决于数据合规与安全验证的进度。