Tesla-software 2026.27.5: FSD 14.3.9 en nieuwe uitwijkassistent
Tesla heeft met 2026.27.5 een nieuwe softwareversie met FSD (Supervised) v14.3.9 voorbereid. Belangrijk: volgens de releasetekst gaat het om een vrijgave voor medewerkers, dus om een interne uitrol. Het kan, afhankelijk van de validatie, regio en voertuigconfiguratie, nog enige tijd duren voordat de functies klanten in de DACH-regio — Duitsland, Oostenrijk en Zwitserland — bereiken.
Het opvallendste onderdeel is een nieuwe veiligheidsfunctie: Automatic Collision Evasion, oftewel een automatische uitwijkassistent voor botsingen. Deze moet in bepaalde situaties tijdelijk actief sturen om een ongeval te voorkomen of de gevolgen ervan te beperken.
Automatic Collision Evasion: wat doet de functie precies?
Volgens de beschrijving gebruikt de nieuwe uitwijkassistent Full Self-Driving (Supervised) om het voertuig in een mogelijke ongevalssituatie stabiel en veilig te besturen, waarna het verder rijdt. Het bijzondere is dat de functie ook kan ingrijpen wanneer je handmatig rijdt.
Tesla noemt deze twee scenario’s
- Er dreigt een frontale botsing en alleen remmen is naar verwachting niet voldoende om de aanrijding te voorkomen.
- Het voertuig constateert onvoldoende aandacht (bijvoorbeeld doordat blik en lichaamshouding niet op de weg zijn gericht) of een mogelijke onbedoelde uitschakeling van FSD (Supervised).
Voor dagelijks gebruik betekent dit: als er plotseling een obstakel opduikt of een situatie escaleert, kan Tesla naast ABS en ESP ook een door AI ondersteunde uitwijkstrategie toepassen. Dat kan een echte veiligheidswinst opleveren, maar hangt sterk af van hoe betrouwbaar het systeem objecten, rijstroken en vrije ruimte herkent.
Belangrijk blijft: ook met FSD (Supervised) ben jij verantwoordelijk en moet je altijd opletten. Het systeem maakt je auto niet autonoom.
FSD (Supervised) 14.3.9: wat is er volgens de release notes verbeterd?
Tesla noemt voor v14.3.9 een uitgebreid pakket aan wijzigingen, van trainingsmethoden tot het runtimesysteem. De nadruk ligt duidelijk op meer robuustheid in moeilijke of zeldzame situaties en snellere reacties.
AI-training en waarneming
Tesla noemt een upgrade van de reinforcement-learningfase (RL), die in uiteenlopende verkeerssituaties verbeteringen moet opleveren. Daarnaast is de vision-encoder van het neurale netwerk herzien, onder meer voor zeldzame gebeurtenissen en slecht zicht, met een beter begrip van 3D-geometrie en uitgebreidere mogelijkheden voor het herkennen van verkeersborden.
20% snellere reactietijd dankzij nieuwe AI-compiler
Een bijzonder technisch punt: Tesla schrijft dat de AI-compiler en runtime volledig opnieuw zijn opgebouwd en op MLIR zijn gebaseerd. Het resultaat volgens de release notes: een ongeveer 20% snellere reactietijd en snellere modeliteraties. In de praktijk betekent dit een kortere vertraging tussen waarnemen en handelen, precies waar het rijgedrag ‘menselijker’ en veiliger kan aanvoelen.
Concrete verbeteringen in gedrag en comfort
| Onderdeel | Genoemde verbeteringen in v14.3.9 |
|---|---|
| Rijstrookpositie | Minder onnodige neiging om binnen de rijstrook af te wijken en minder licht opdringerig rijgedrag. |
| Parkeren | Daadkrachtigere keuze van parkeerplaatsen en betere manoeuvres; betere voorspelling van de bestemmingspin met een P-symbool op de kaart. |
| Bijzondere situaties | Betere reactie op hulpdiensten, schoolbussen, bestuurders die geen voorrang verlenen en zeldzame voertuigtypen. |
| Veiligheid | Verbeterde omgang met kleine dieren dankzij moeilijkere trainingsvoorbeelden en gerichte beloning van proactief, veilig gedrag. |
| Verkeerslichten en complexe kruispunten | Verbeterde verkeerslichtlogica bij samengestelde signalen, bochtige wegen en stoppen voor geel licht. |
| ‘Zeldzame objecten’ | Betere omgang met ongebruikelijke objecten die in of boven de rijbaan uitsteken. |
| Verslechterde systeemwerking | Stabieler gedrag bij tijdelijke beperkingen, met automatisch herstel en minder onnodige onderbrekingen. |
| Bestuurdersmonitoring | Gevoeligere monitoring dankzij betere blikregistratie, betere herkenning bij het dragen van een bril en een hogere nauwkeurigheid bij wisselende lichtomstandigheden. |
Welke auto’s krijgen dit en welke hardware is vereist?
De release notes koppelen de vernieuwingen aan HW4. Als betreffende modellen worden de Model S, Model 3, Model X, Model Y en Cybertruck genoemd. Ook de uitwijkassistent voor botsingen wordt aan HW4 gekoppeld.
Voor de DACH-regio is daarbij het volgende bepalend: zelfs als een voertuig over de juiste hardware beschikt, zijn de omvang en introductiedatum van FSD-functies sterk afhankelijk van lokale goedkeuring door toezichthouders. Uit ervaring blijkt dat veel van de beschreven mogelijkheden in Europa niet één op één beschikbaar zijn zoals in de VS.
Duiding: wat betekent dit voor bestuurders in het dagelijks verkeer?
Automatic Collision Evasion klinkt misschien als een kleine functie, maar kan in de praktijk veel verschil maken: remmen is niet altijd voldoende en uitwijken is vaak de laatste mogelijkheid. Tegelijkertijd is dat bij uitstek een complexe taak, omdat het systeem binnen milliseconden moet beslissen of er links of rechts daadwerkelijk ruimte is en welke bijkomende gevolgen kunnen ontstaan.
Dat Tesla hiervoor FSD (Supervised) als ‘motor’ gebruikt en tegelijkertijd de reactietijd van de AI-runtime volgens de release notes met 20% verbetert, sluit op elkaar aan. Sneller waarnemen en handelen kan op kritieke momenten het verschil maken, mits de omgevingsdetectie betrouwbaar blijft.
