L’impresa ha visto una Tesla Model 3 completare la celebre Cannonball Run tra Manhattan e Redondo Beach percorrendo circa 4.559 km in 49 ore e 55 minuti. Durante tutto il tragitto il sistema ha operato in modalità FSD Supervised, con i passeggeri a bordo senza alcun intervento sul volante o sui pedali: erano presenti e legalmente pronti a intervenire, ma non sono mai stati chiamati in causa. L’evento è stato documentato pubblicamente, con condivisioni ufficiali che confermano il completamento autonoma delle manovre di marcia e parcheggio.
Il team che ha condotto la prova era composto da Zack insieme ai co‑piloti Dan Burkland e Aaron, e ha utilizzato la release FSD 14.3.2, rilasciata alla fine di aprile 2026. L’itinerario è partito dal Red Ball Garage di New York e si è concluso al Portofino Inn di Redondo Beach, replicando la tradizionale rotta della Cannonball non ufficiale. Il risultato supera il primato stabilito il 22 gennaio 2026 da Alex Roy, che aveva impiegato 58 ore e 22 minuti nella direzione inversa.
La traversata e il nuovo primato
Nel confronto diretto con la performance di gennaio, il run di maggio ha ridotto il tempo totale di circa 8 ore e 26 minuti, un miglioramento quantificato in media intorno al 14,5%. Oltre alla pura velocità, la differenza è arrivata dalla capacità del sistema di gestire in autonomia le soste per la ricarica: l’auto non solo ha selezionato il posto, ma si è parcheggiata e ha ripreso la marcia senza interventi umani, riducendo i tempi di fermata e aumentando la continuità del viaggio. Questo aspetto ha inciso in modo significativo sul risultato finale.
Dettagli operativi del percorso
La prova ha comportato l’attraversamento di scenari diversi, dalle autostrade affollate ai tratti urbani vicino ai punti di ricarica. Il software ha calcolato rotte alternative per evitare ingorghi e ha mantenuto una velocità media superiore rispetto al precedente tentativo, pur rispettando le normative e la sicurezza degli occupanti. I dati telemetrici raccolti durante le quasi cinquanta ore forniscono un patrimonio informativo importante per l’ottimizzazione degli algoritmi e per futuri aggiornamenti del software.
Cosa introduce FSD 14.3.2 e perché cambia le carte in tavola
La release 14.3.2, disponibile dalla fine di aprile 2026, ha incorporato un compilatore AI riscritto e un migliorato encoder visivo che, secondo i responsabili, abbassano i tempi di reazione del sistema di circa il 20%. Il pacchetto comprende inoltre moduli di apprendimento progettati per risolvere scenari complessi e per interpretare segnali e ostacoli in condizioni di scarsa illuminazione. Questi miglioramenti tecnici hanno permesso alla vettura di affrontare con maggiore prontezza situazioni che in passato avrebbero richiesto l’attenzione del guidatore.
Componenti tecnologiche chiave
Al centro dell’upgrade ci sono reti neurali più sofisticate per il riconoscimento visivo, logiche di pianificazione del percorso più aggressive e routine automatiche per le manovre di parcheggio presso i Supercharger. La combinazione di questi elementi ha aumentato la fluidità di marcia, migliorato la gestione del traffico e reso possibili approcci autonomi durante le soste, riducendo così l’impatto dei tempi non di guida sul risultato complessivo.
Implicazioni regolatorie e prospettive future
Il record non è solo un dato sportivo: entra nel dibattito sull’omologazione della guida autonoma. elon musk ha più volte indicato che il raggiungimento di 10 miliardi di miglia percorse in modalità autonoma è una soglia di riferimento per avanzare verso approvazioni più ampie. In Europa la discussione resta prudente: autorità locali, come l’amministrazione fiamminga, hanno chiesto ulteriori test; il tema sarà valutato all’interno del Comitato Tecnico per i Veicoli a Motore della Commissione Europea convocato per il 30 giugno.
Risultati concreti come questo forniscono materiale tangibile agli enti regolatori e spingono il confronto tecnico e normativo. Pur rimanendo l’FSD uno strumento di livello 2 che richiede la presenza del guidatore, il progresso mostrato indica che le barriere tecnologiche si abbassano rapidamente. Nei prossimi mesi saranno fondamentali i dati di affidabilità derivanti da esperienze reali come questa per indirizzare decisioni su sicurezza, responsabilità e ammissione sul mercato di sistemi sempre meno dipendenti dall’intervento umano.
