2026 年 Tesla 這項新專利，真的可能改變 HW3 車主的命運

對很多 Tesla 車主來說，最怕的不是車子壞掉，而是硬體過時。而HW3是否能直接運行FSD V14 Lite的關鍵，也許取決於這項新專利的實現 !?

明明買車時標榜具備全自動輔助駕駛能力，結果過幾年，甚至有時候沒多久，更新一代的電腦就來了。那種感覺很直接，就是自己的車好像被留在後面。

但 Tesla 於 2026/1/15 公開 bit augmented arithmetic convolution 專利 US20260017503A1，提出用更聰明的演算法，讓原本偏 8 位元的 HW3 盡量逼近 HW4 的 16 位元甚至以上精度。

讓這件事出現了很不一樣的可能性。或許這項專利的落實，將決定微型工廠只需要進行記憶體與鏡頭的升級，就能更好的運行FSD V14 Lite (監督版)。

如果這條路走得通，對 HW3 車主來說，真的是大消息。

目錄

• 為什麼這項專利這麼重要
• 這份專利到底在做什麼
• 背後的核心概念，其實就是拿效率換延壽
• 為什麼現在特別需要這種技術
• 這不代表 HW3 會變成 AI4
• 相機差距確實存在，但影響未必和想像一樣大
• 為什麼 HW3 不能直接改成 HW4
• 高功耗不只代表更強，也代表更多代價
• 這段時間 Tesla 為什麼不太正面回應 HW3 問題
• HW3 接下來還能期待什麼
• 真正的分水嶺，還是在無監督 FSD
• 買斷 FSD 和訂閱 FSD，未來差異可能會更大
• 我對時間表的看法
• 結語
• 常見問題

為什麼這項專利這麼重要

Tesla 硬體世代替換的速度，一直讓人有點焦慮。

HW3 大約從 2019 年開始成為主力，實際上大概維持了 4 年左右的相關性。AI4，也就是很多人說的 HW4，看起來大致上也會有類似的生命週期。

問題是，車用電腦的更新週期，和電動車本體的壽命根本不是同一件事。

所以只要 Tesla 能找到方法，讓 HW3 不換晶片也能繼續跑更新的 FSD 模型，這件事的意義就不只是省成本而已，而是替大量既有車主保住未來幾年的軟體價值。

這份專利到底在做什麼

這項專利的名稱大致可以理解成一種位元增強的卷積運算方法。名字聽起來很硬，但概念其實可以講得很白話。

簡單說，它想解決的是這個問題：

• 舊的 HW3 很擅長跑 8 位元整數運算
• 新的 AI4 模型越來越偏好 16 位元甚至 32 位元浮點運算
• 如果硬把高精度模型塞進舊硬體，通常就得壓縮模型、量化得更激進，結果可能犧牲準確度

Tesla 這份專利提出的方法，是不要硬塞，而是拆開來算。

例如一個 16 位元的數字，不是一次丟給 8 位元晶片處理，而是拆成兩塊。你可以把它想成一個是大方向，一個是細節補正。HW3 先分別處理這兩部分，再把結果重新組合，盡量還原接近高精度的答案。

更關鍵的是，Tesla 不是用很笨重的外掛方式做這件事，而是直接利用 FSD 電腦裡本來就在做神經網路推論的加速器來完成拆分、運算和重組。

換句話說，8 位元晶片可以用額外幾個輕量步驟，模擬出接近 16 位元甚至更高精度的效果。這不等於 HW3 突然變成 AI4，但它確實可能讓 HW3 比現在更能承載新一代模型。

背後的核心概念，其實就是拿效率換延壽

這套做法靠的不是單一魔法，而是一整組數學技巧。

包含像是：

• 對數轉換
• 預先計算好的查表機制
• 混合精度橋接
• 把高精度資料拆成低精度可處理的小塊

目標很一致，就是讓便宜、低功耗、原本只適合 8 位元運算的晶片，盡量接近執行高精度 AI 數學的結果。

這類方法的好處，不只適用在車上。

• FSD 記憶體利用可以更有效
• Optimus 機器人的電池續航有機會更長
• 未來更小型的 AI 裝置也更有機會跑複雜模型

所以這不是一個只服務 HW3 車主的小修補。更像是 Tesla 在為同一套 AI 軟體跨不同硬體世代運行，建立一條可延展的路。

為什麼現在特別需要這種技術

因為現代神經網路的發展方向，已經不太願意一直為了舊硬體退讓了。

HW3 在 2019 年推出時，是一次很大的跨越，尤其在自研 AI 晶片上，主要是圍繞 8 位元整數神經網路運算做最佳化。那在當時很合理，也很強。

但到了現在，越新一代的模型，尤其是比較先進的 FSD 版本，越偏好 16 位元或 32 位元浮點格式。原因也很實際：

• 數值更穩定
• 量化誤差更小
• 在複雜邊緣情境下更容易維持判斷精度
• 對安全性更有幫助

問題是，這些高精度需求和 HW3 並不是自然相容的。

如果開發團隊為了讓模型硬跑在 HW3 上，只能一直縮模型、壓模型，長期下來不只會侵蝕性能餘裕，也可能影響可靠性。這正是這份專利最有價值的地方。它讓 Tesla 不一定得在放棄舊車和拖慢新模型之間二選一。

這不代表 HW3 會變成 AI4

這點一定要講清楚。

專利再厲害，也不會把 HW3 直接變成 AI4。它比較像是讓 HW3 用更聰明的方式，往 AI4 等級靠近一點，而不是完全追上。

AI4 在硬體能力上，整體還是明顯更強。

• CPU 核心數更多
• 時脈更高
• 神經網路加速器數量更多
• 整體 AI 推論算力更高
• 記憶體和儲存能力也更有優勢

常見的估計是，AI4 的能力大約落在 HW3 的 3 到 8 倍之間。就算保守看，差距都不是小修小補可以完全抹平的。

像是：

• HW3 約 72 TOPS
• AI4 約 150 TOPS
• AI4 神經網路加速器是 3 個，HW3 是 2 個
• AI4 CPU 核心數有報告指出從 12 核提升到 20 核

所以比較合理的理解是，這份專利能讓 HW3 活得更久，而不是讓它突然翻身成為最新世代。

相機差距確實存在，但影響未必和想像一樣大

另一個常被拿來說 HW3 已經落後太多的點，是相機。

AI4 車款配的是更好的 500 萬畫素相機，HW3 則是大約 120 萬畫素。這在規格上差距非常明顯。

如果你經歷過數位相機年代，就很知道高畫素代表什麼。放大之後，細節保留能力差很多，影像也更清楚。

不過放到 FSD 這件事上，不能直接用手機拍照那套邏輯照搬。

至少目前為止，Tesla 內部對外曾表達過一個重要訊號：HW3 的相機本身不一定是最大的限制。如果未來真的卡在無監督 FSD 的安全門檻，更可能是電腦本身要升級，而不一定是相機完全不能用。

這不代表 HW3 相機和 AI4 相機沒有差。差很多，這點沒問題。只是那個差距，是否足以單獨決定無監督 FSD 成敗，目前看來不一定。

為什麼 HW3 不能直接改成 HW4

很多人會想得很直覺，既然 HW4 比較強，那就幫 HW3 車主換 HW4 不就好了？

實際上，事情沒那麼簡單。

目前 Tesla 並沒有提供 HW3 升級成 HW4 的 retrofit，原因不是單純不想做，而是硬體層面的差異很多：

• 線組不同
• 接頭不同
• 冷卻系統複雜度不同
• 供電架構不同

HW3 大致依賴 12V 系統，功耗可到 100W 左右。AI4 則跑在 16V，功耗可到 160W 左右。再往後的 AI5，傳聞甚至可能到 800W，還可能走 48V 架構。

這種差距不是像換 SSD 一樣簡單。它牽涉到整個車內布局和電力管理。

也因為如此，Tesla 如果未來真要替某些 HW3 FSD 車主做升級，極可能是走特定方案的專屬硬體升級，而不是直接變成現成 AI4。

AI4 高功耗不只代表更強，也代表更多代價

大家通常只會看到新硬體更快，但比較少注意到另一面。

功耗提高不是零成本。

像 AI4 因為耗電更高，停車時如果開啟 Sentry Mode，電量消耗通常會比最佳化過的 HW3 更明顯。有些情況甚至可能快上 1 到 2 倍。

未來透過軟體更新，也許能再改善，但高算力本來就意味著更高能耗。這也是為什麼像這份專利這種靠演算法榨出更多效能的方向，會特別吸引人。因為它不只是延壽，還可能避免過度走向高功耗設計。

這段時間 Tesla 為什麼不太正面回應 HW3 問題

很多 HW3 車主對 Tesla 的不滿，不是沒有原因。

尤其當 AI4 車型一路往前跑，FSD 更新集中在新平台上，而 HW3 長時間沒有新版本推進時，那種被放著不管的感覺真的很強。

有一段時間，HW3 在 FSD 更新上幾乎像是停住了。當團隊正在 AI4 車上迭代新版本時，HW3 車主自然會一直問：

• 我的車還有沒有未來？
• 會不會被放棄？
• 到底要不要升級？
• 如果我已經買斷 FSD，最後怎麼處理？

但站在 Tesla 工程團隊的角度，不積極回答，也可能有幾個很現實的理由。

1. 他們自己未必已經有所有答案

這點聽起來刺耳，但其實最合理。當技術路線還在驗證中，很多答案本來就不是當下能保證的。

2. 太早講死，之後很容易自打臉

如果今天說了 A，幾個月後發現必須改成 B，那不只公關麻煩，也可能帶來更大信任問題。

3. 外界盯得太緊

Tesla 面對的不只是支持者的提問，還有批評者、放空者、主流媒體和競爭對手。任何說錯一句話，都可能被放大。

再加上這種資訊如果提早釋出，還可能碰到法律與責任上的問題。從這角度看，沉默有時不是忽略，而是避免在未定案前誤導市場。

HW3 接下來還能期待什麼

比較樂觀但又不算太誇張的看法是，HW3 仍然有機會拿到較精簡版本的新 FSD 功能。

其中一個值得關注的方向，是所謂的輕量版新世代更新。這類版本雖然不見得完整等同 AI4 端的最新表現，但仍可能讓 HW3 拿到幾個很實用的能力，例如：

• 更順的自動啟用流程
• 自動倒車能力
• 自動停車能力

也就是說，HW3 不一定能馬上跟上最完整的新模型，但也不代表完全停滯。

如果這份專利最終被真正落地到產品上，那它最大的價值，就是讓 HW3 至少有機會繼續吃到更多功能，而不是被卡死在舊版本。

真正的分水嶺，還是在無監督 FSD

目前最關鍵的判斷點，不是一般 FSD 版本更新，而是無監督 FSD 何時真正到來。

只要這件事還沒正式落地，很多硬體升級承諾就都還停留在準備階段。因為只有到了要跨過那條安全門檻時，Tesla 才必須明確決定：

• HW3 能不能靠現有硬體達標
• 能不能靠像這次專利這類軟體方式硬撐上去
• 還是終究要提供某種實體升級方案

如果最後判定 HW3 真的無法達到無監督 FSD 所需的安全等級，那麼先前已經完整購買 FSD 套件的人，理論上會是最有可能被優先照顧的族群。

買斷 FSD 和訂閱 FSD，未來差異可能會更大

這部分很多人還在觀望，我完全能理解。

因為如果你現在還沒買斷 FSD，最自然的想法就是先用訂閱，之後看情況再說。這樣彈性高，風險低。

但另一種思考方式是，如果未來訂閱價格持續上漲，那長期持有車輛的人，買斷反而可能更划算。

尤其對打算把車開 6 到 10 年，而且會經常使用 FSD 的人來說，總成本差距可能不小。

這裡還有一個值得注意的點。市面上其實已經有超過百萬台 Tesla，車上是已經完整安裝 FSD 的。隨著時間過去，這些車有相當一部分會進入二手市場。

如果你很在意 FSD，但不想承受新車折舊，那未來買一台已經帶 FSD 的二手 Tesla，很可能會變成很聰明的選擇。

只是 FSD 在二手市場的價值，可能還要等到真正無監督化之後，才會被完全反映出來。

我對時間表的看法

如果要很誠實地講，無監督 FSD 什麼時候能真正成熟到廣泛落地，我自己不會太樂觀。

保守一點看，能在 2028 到 2029 年看到比較明確的成果，可能都已經算不錯了。當然，這只是偏保守的推估，也很希望實際進度能比這更快。

但不管時間點最後落在哪，這次專利帶出的訊號已經很重要了。

那就是 Tesla 並不是只能走兩條路：

• 不是一定得放棄 HW3
• 也不是一定得讓最新 AI 模型永遠被舊硬體拖住

它正在找第三條路，也就是讓同一套先進軟體能跨 HW3、AI4，甚至未來 AI5 運行，只是各自的效率、速度和能力上限不同。

如果這件事成功，對 Tesla 整個生態系都是大事。

結語

這項專利之所以讓人興奮，不是因為它保證了什麼，而是因為它提供了一個過去很缺乏的希望。

HW3 並不一定註定只能原地退休。

透過更聰明的數學、混合精度技巧、低位元高精度橋接，Tesla 可能正在想辦法，讓幾百萬台舊車繼續變聰明，而不是被新硬體世代直接淘汰。

這條路當然有代價，像是延遲可能略高、耗電可能增加，效果也不會等同原生新硬體。但比起直接宣告 HW3 到此為止，這已經是好太多的方向。

對 HW3 車主來說，現在最值得看的，不只是下一版 FSD 什麼時候來，而是 Tesla 能不能真的把這類專利變成實際產品能力。

因為一旦做到了，2026 年回頭看，很可能就是 HW3 命運開始改寫的一年。

可以進一步關注 「資料中心算力（Dojo）」對邊緣端（車載硬體）的補償作用。Tesla 正在透過強大的 Dojo 訓練出更優質的「蒸餾模型（Distilled Models）」，這也是為什麼 HW3 即使硬體老舊，卻依然能運行部分新功能的原因——因為 AI 的「腦袋」是在雲端訓練好的，車上跑的只是輕量化的「執行單元」。

常見問題