全面解析特斯拉自动驾驶体系

特斯拉通过纯视觉方案实现了完全自动驾驶（FSD），其架构包含感知、规划与控制三个关键部分。感知层利用摄像头构建三维向量空间，规划层结合时空序列网络和MCTS算法实现路径规划与决策，数据层通过标注与仿真闭环提升算法性能，算力层自研Dojo超级计算机支持大规模训练。特斯拉的自动驾驶系统在感知、规划、仿真和算力方面均处于全球领先，为智能汽车革命提供了重要支撑。

汽车革命的前半程以电动化为主，而其后半程则聚焦于智能化。电动化仅改变了汽车的动力供给方式，未对其本质进行根本性改变。智能化才是这场革命的核心，它将彻底改变汽车的未来走向，汽车将从传统的机械主体转变为集强大计算能力于一身的智能体。

在汽车智能化的进程中，特斯拉作为行业领军者，由Elon Musk领导。其开发的自动驾驶技术成为全球关注的焦点领域。马斯克曾在社交媒体上发表观点，认为特斯拉的人工智能技术处于全球领先地位。

马斯克3月6日发布微博内容

特斯拉成为全球首个在自动驾驶核心领域实现全栈自研自产的科技公司。在数据、算法、算力等基础要素上，构建了覆盖感知、控制、执行的全系统自动驾驶软硬件架构。

就整体而言，特斯拉的自动驾驶架构基于全视觉方案，实现对世界的感知。并基于原始视频数据，通过深度学习模型构建出真实世界的三维向量空间。在向量空间中，通过结合传统规控方法和神经网络的混合规划系统，实现汽车的行为与路径规划。生成控制信号并将其传递至执行机构，同时通过完善的数据闭环体系和仿真平台，实现自动驾驶能力的持续迭代。

本文将依次从感知、规划与控制、数据仿真以及算力四个维度，对特斯拉实现FSD（Full Self-Drive，完全自动驾驶）的核心体系进行全面解析。

01 感知

根据2021年8月的Tesla AI Day展示，特斯拉的最新感知方案主要依赖于摄像头，不再依赖激光雷达和毫米波雷达等非摄像头传感器，这种以摄像头为核心的设计在自动驾驶领域独树一帜。

人类感知世界的方式为：光线经由眼睛被视网膜接收信息，随后经过传递和初步处理，这些信息随后抵达大脑的视觉皮层。在此过程中，神经元从视网膜接收到的信息中识别出颜色、方向、边缘等基本特征，并将这些信息传递至下颞叶皮层。通过复杂的认知神经网络处理后，最终输出感知结果。

人类视觉感知原理

该自动驾驶视觉感知方案借鉴了人类视觉系统的基本原理，其中摄像头系统扮演着"汽车之眼"的角色。具体而言，特斯拉汽车的摄像头系统在车体四周布置了八个摄像头，这些摄像头分为三组：前部区域部署了三组摄像头，包括前视主视野摄像头、前视宽视野摄像头（采用鱼眼镜头）以及前视窄视野摄像头（采用长聚焦镜头）；侧前方和侧后方各配备了两组摄像头，分别用于侧前方和侧后方的视野采集；车身后部配备了专门的后视摄像头。这种布局实现了360度全局环视视野，最大监测距离可达250米。

特斯拉车身摄像头环视视野

利用"汽车之眼"获取真实世界图像数据，并通过多层次的感知网络结构进行处理，构建出一个三维向量空间。该向量空间包含动态交通参与者、道路线、交通标识、红绿灯以及静态环境要素等。各元素的坐标位置、方向角、距离、速度、加速度等参数信息被系统化地记录。这个向量空间并不要求完全还原真实世界，而是更注重于提供一个便于机器理解的数学表达。

利用摄像头采集数据通过神经网络输出三维向量空间

基于特斯拉在AI DAY的官方信息，该品牌经过多轮的优化升级，现采用的视觉感知系统如图所示，这是一套基于视频流数据的共享特征的多任务型神经网络架构，具备物体的深度识别能力和短时记忆能力。

特斯拉视觉感知网络架构

网络基础结构：HydraNet多头网络

特斯拉视觉感知网络的基础结构由主干网络（Backbone）、中间处理模块（Neck）以及多个特征提取分支（Head）共同构成，该网络得名于古希腊神话中的九头蛇Hydra，体现了其多头感知的能力。

主干层模块通过残差神经网络（RegNet）及多尺度特征融合机制（BiFPN）对原始视频数据进行处理，完成端到端的训练流程，最终在颈部层模块中提取出多尺度视觉特征空间（feature map）。随后，在头部层模块中，根据不同的任务类型完成子网络的训练，并输出相应的感知结果。该系统支持包括物体检测、交通信号灯识别、车道线识别等在内的1000余种任务类型。

HydraNet多任务网络结构

HydraNet网络的主要优势在于通过共享同一个特征空间实现多个子任务分支的协同工作

通过整合同一主干提取特征并将其共享至各任务头部，可以有效避免不同任务之间重复计算的现象，从而显著提升网络整体运行效率。这一设计不仅能够减少各任务之间重复计算的问题，还能够通过优化资源分配，进一步提升网络的整体运行效率。

各子任务之间具有解耦特性，各子任务之间相互独立运行，互不影响，因此对单一子任务的升级验证可无需同步检查其他子任务状态，显著降低升级成本。

生成的特征空间具备缓存能力，便于随时调用以满足各任务需求，展现出良好的扩展能力。

数据校准层：虚拟相机构建标准化数据

特斯拉利用多辆汽车收集的数据构建了一个通用的感知网络架构。由于各车辆摄像头安装的外参差异，可能导致数据采集存在一定偏差。为此，特斯拉在感知框架中引入了一层"虚拟标准摄像头"。对每辆车采集的图像数据进行去畸变、旋转等处理后，统一映射到同一套虚拟标准摄像头坐标系中，从而实现了各摄像头原始数据的"校准（Rectify）"，有效消除外参误差，确保数据一致性。经过校准的数据被主干神经网络用于训练。

在原始数据进入神经网络前插入虚拟摄像头层

空间理解层：Transformer实现三维变换

因为摄像头获取的数据属于二维图像类型，而现实世界属于三维空间，因此要实现完全自动驾驶，必须将二维数据转换为三维空间的数据。

为了构建三维向量空间模型，网络必须能够生成物体的深度信息。在自动驾驶领域，主要采用的方案是使用激光雷达、毫米波雷达等传感器来获取深度信息，并对视觉感知结果进行融合处理。而特斯拉公司的独特之处在于，其采用的方法是，在网络结构中引入一层BEV空间转换层，以增强网络的空间理解能力。其中，BEV坐标系即为鸟瞰俯视图坐标系，这种坐标系忽略了车辆的高度信息，完全基于水平视角构建。

早期特斯拉采用的方法是先在二维图像空间实现感知，随后将感知结果投影到三维向量空间，最后对各摄像头获取的数据进行融合处理。然而，这种基于地面平面假说的图像感知方式存在局限性，即它将地面简化为一个无限延展的平面，而现实中地面存在坡度变化，这会导致深度信息预测出现偏差。此外，基于纯视觉的摄像头方案还面临单个摄像头无法完整捕捉目标物的挑战，这使得后续的'后融合'处理难以有效实施。

为了针对这一问题展开研究，以提高感知精度为目标，特斯拉团队创新性地运用了多摄像头数据融合技术。该技术通过将多摄像头获取的视频数据进行融合处理，再利用统一的神经网络模型进行训练，实现了从二维图像空间到三维向量空间的特征提取过程。

引入BEV三维空间转化层

该模块采用Transformer神经网络作为核心架构，模拟了人脑信息处理机制。这种基于注意力机制的深度学习模型，在处理大量信息时，能够有效筛选出关键信息，从而显著提升了信息处理效率。该模型在面对大规模数据量级的学习任务时，展现出卓越的性能。

Transformer模型的核心参数包含Query、Key、Value三个关键参数。其中，Key和Value参数来源于HydraNet主干部分生成的多尺度特征空间，经过MLP层的处理得到。此外，通过池化操作获得全局描述向量，同时，对输出的BEV空间中的每个栅格进行位置编码。将描述向量与位置编码结合后，再通过MLP层生成Query参数。

特斯拉采用了一种创新的技术手段，能够将地面坡度、曲率等几何特征纳入神经网络的训练参数，从而实现对物体深度信息的准确感知和预测。这也为其采用纯视觉方案提供了技术保障。

短时记忆层：视频时空序列特征提取

引入空间理解层后，感知网络能够实现对现实世界三维向量空间的描述能力，尽管这种描述基于的是单个时刻的图像片段，但其缺乏对时空信息的整合能力。这表明，汽车仅能基于当前时刻获取的信息进行判断，从而可能导致某些世界空间中的特征无法被感知。

在行车过程中，当行人正在穿越马路时，由于障碍物静止遮挡，而汽车仅具备瞬时感知能力，当行人被汽车遮挡时，由于此时行人被汽车遮挡，导致无法识别行人，从而带来严重的安全隐患。而在面对类似情况时，人类驾驶员会根据之前看到行人在穿越马路的记忆，预测当前时刻行人有很大概率被汽车遮挡，并决定减速或刹车避让。

因此，自动驾驶感知网络同样需要具备类似的记忆能力，能够记忆过去某个时间段内的数据特征，从而推断出当前情境中最有可能出现的结果，而不仅仅依赖于当前时刻所呈现的场景进行判断。

为了解决这一技术难题，特斯拉感知网络架构团队构建了时空序列特征层模块。该系统通过分析基于时间维度的视频片段序列，显著提升了自动驾驶系统的短时记忆能力。

引入时空序列特征提取层以实现短时记忆能力

特斯拉还引入了IMU传感器获取了车辆运动数据，包括速度和加速度信息。结合三维向量空间特征，分别构建了基于时间维度和空间维度的特征序列。时间维度的特征序列体现了时间上的连续性，而空间维度的特征序列则避免了部分场景因等待时间过长而造成的时序信息丢失。通过三维卷积、Transformer和RNN等技术，实现了时序信息的融合，最终获得了多传感器融合的视频流时空特征空间。

特斯拉进一步探索了时序信息融合的新方法，即Spatial RNN。这种方法避免了BEV层位置编码的使用，将视觉特征直接连接到RNN网络中。通过隐藏层，系统能够积累和存储多个时间点的状态编码信息，从而指导系统根据当前环境选择和调用相关的记忆片段。

短时记忆层显著提升了特斯拉感知网络的鲁棒性，在恶劣天气、突发事件以及遮挡场景等情况下，特斯拉感知网络均展现出良好的感知能力。

这一架构基于特斯拉的感知网络设计而成，通过端到端训练的模型，将输入的视频数据映射至向量空间中。

经特斯拉AI技术总监Karpathy透露，基于该架构的特斯拉视觉感知体系，其对深度信息的感知能力甚至超过了雷达。同时，由于该系统具备短时记忆功能，特斯拉可以实现局部地图的实时构建。通过整合多个局部地图数据，理论上可以构建出任意区域的高精度地图。这也是特斯拉目前尚未将高精度地图作为输入的原因。

02 规划与控制

当人体接收周围环境的各种信息时，会依据这些信息构建认知结构，并作出相应的判断。这种判断会引导人体规划躯体的反应方式，并发出控制指令。同样，汽车在完成信息接收任务后，会根据接收的信息制定相应的决策方案，指导汽车执行相应的动作，这构成了自动驾驶中的规划与控制环节。

特斯拉的自动驾驶系统的主要目标是基于感知系统生成的三维空间模型，通过规划汽车的行为和行驶路线，使汽车能够准确到达预定的目的地，最大限度地保证安全、高效和舒适的出行体验。

汽车行为空间的复杂性主要体现在两个关键方面。首先，从非凸性角度来看，同一个目标任务可能对应多个可行解，这使得全局最优解的获取难度增加，具体表现为车辆可能陷入局部最优状态，难以迅速做出准确决策。其次，行为空间的多维性要求在短时间内完成速度、加速度等多维度参数的快速调整，以确保任务规划的高效性。

特斯拉采用了一种将传统规划控制方法与神经网络算法相结合的创新方案，构建一个混合规划系统，通过任务分解的方式逐一解决两大核心难题。其规划控制流程如图所示。

混合规划系统解决方案

在感知构建的三维向量空间中，以固定的目标位置为基础，通过粗搜索方式初步确定一条路径，随后，综合安全性、舒适性等多方面指标，对障碍物间距、加速度等参数进行持续的微调优化，最终获得最优的时空轨迹。

在多数典型的结构化场景中，如高速公路等，粗搜索通常采用经典的A算法（启发式搜索方法）进行节点选取。然而，在一些复杂的场景，如闹市中心、停车场等，由于场景中非结构化元素较多，导致搜索空间增大。传统A算法在处理这类场景时，运算量过大，导致决策速度较慢。

特斯拉采用了强化学习方法，其工作原理类似于人类的学习模式。该方法通过给予正向反馈来引导学习者掌握特定技能。具体而言，系统首先通过神经网络分析整个场景，提取关键特征，构建价值函数模型。随后，结合MCTS算法（蒙特卡洛树搜索）进行智能搜索，算法通过模拟可能的决策路径，逐步优化搜索方向，最终收敛于最优策略。这种方法不仅显著降低了搜索空间的复杂性，还显著提升了决策的实时响应能力。

MCTS算法规划停车场行车路线

在行车过程中，会遇到与其他车辆竞争的问题，例如进行变道动作，以及在狭窄路段的变道场景。在这些情况下，需要根据对向车辆的反应调整自己的决策方案。

除了传统的单车规划方案外，特斯拉还实现了交通参与者联合轨迹规划。该系统通过分析其他车辆的状态参数（如速度、加速度、角速度等）来规划自身路径，从而选择最优的自车行驶方案。当其他车辆的状态发生变化时，系统会实时调整自车的行驶方案，以最大限度地避免车辆停滞或无反应的情况，从而提升整体系统的智能性。

狭窄路口联合轨迹规划

在此时此刻，特斯拉FSD的最终架构正式浮出水面。该系统通过视觉感知网络构建三维向量空间，针对仅存在唯一解的问题，能够直接生成明确的控制方案。而对于涉及有多重解决方案的复杂问题，系统则通过视觉感知网络提取的中间层特征，训练神经网络规划器，获取轨迹分布信息。在此基础上，系统结合成本函数、人工干预数据以及其他仿真模拟数据，综合优化后，最终确定最优控制方案。这些优化后的指令包括汽车的转向动作、加速指令以及刹车指令，由汽车执行模块接收并执行，从而实现自动驾驶功能。

特斯拉FSD 感知-规划-控制整体架构

03 数据标注与仿真

可以看出，在特斯拉的自动驾驶方案中，无论是感知层还是控制层，核心算法体系都是以数据驱动为基础构建的。数据量和数据质量直接决定了算法性能的关键指标，由此可见，构建一套高效的数据获取、标注和仿真训练的闭环系统至关重要。

数据标注

特斯拉每年生产近百万辆汽车，通过这些汽车的日常运行，可以采集到超大规模的原始数据集。特斯拉最早是将这些数据集的标注工作外包给合作方，后来发现交付存在延迟问题以及数据质量不高，因此特斯拉在内部组建了一支数千人的标注团队，并独立开发了标注基础设施。

经过发展，特斯拉的标注技术扩展到了四维空间。在完成三维空间标注后，还对时间维度进行了标注。经过向量空间的精确计算和处理，确保标注的准确性，并通过反向投影技术将其还原到对应的摄像头图像空间。

特斯拉的四维标注

随着数据规模的快速增长，人工标注的方式不仅带来了高昂的人力成本负担，而且在语义分割等标注任务上，人类依然具有更强的能力，而机器在几何图形标注方面则表现出色。鉴于此，特斯拉公司开发了自动标注系统，以实现人机协作的标注模式。

特斯拉的自动标注方案是通过汽车在一段时间内采集的视频、IMU、GPS、里程表等数据构成最小标注单元（Clip），这些数据经过离线神经网络系统训练获得中间层结果，例如目标物、语义分割、深度、光流等。随后，通过大量机器算法生成用于训练的标签集，这些标签包括行车轨迹、静态环境重建、动态物、运动学参数等。人工可以对自动生成的标签集进行调整和干预。

自动标注方案实现过程

对于静态标注物，例如某段道路的标注，通过摄像头捕获的路面每个点的平面坐标作为输入，利用神经网络预测该点的高度信息，并生成相关的语义分割结果、道路边界信息等三维中间数据。随后将该三维点逆向投影到各个摄像头的二维图像空间中，并将该二维图像空间内的语义分割结果与直接进行语义分割的结果进行对比分析。通过跨时空维度的联合优化，整合各摄像头的对比结果，实现对整个道路场景的一致性标注。

通过不同车辆在不同时间在同一路段行驶时采集的视频数据，采用上述方法进行自动标注，将所有标注结果融合并进行优化后，最终获得该路段的精确标注结果，从而实现道路重建。

自动标注实现道路重建

利用该方法不仅可以系统性地重建道路，而且能够同时修复墙体、屏障以及各种建筑物等静态建筑设施。

对于动态标注物，其核心任务是进行运动学参数的标注以及行为轨迹的预测。通过不同车辆在同一路段采集的标注视频数据，不仅能够获取标注物过去的行为信息，还能推断其未来的行为趋势。因此，我们能够准确推断出每个动态标注物的真实运动轨迹和关键参数，即使在被遮挡的情况下，这些运动物体的信息也能被有效标注。

动态物体自动标注

对静态物体和动态物体分别进行标注，最终实现了最小标注单元的完整标注结果，如图所示。

自动标注实现Clip的完整标注

可以看出，仅需汽车行驶过程中的数据作为输入，接着运行标注模型，再对结果进行融合优化，即可获得任意场景的标注结果 ，整个流程完全自动化，无需人工干预。

成千上万的标注单元在一周内即可完成自动化标注工作，纯人工标注耗时数月，自动标注显著提升了标注效率。

仿真

受路测条件限制的影响，导致积累数据和训练算法的效率偏低，同时成本高昂。为了提高数据训练效率，特斯拉构建了一个真实世界的虚拟仿真空间，以加速FSD能力的训练。仿真在实现完全自动驾驶方面的重要性如今在行业内已得到广泛认可。

在模拟环境中，自动驾驶系统通过精确调节各类交通参与者及其环境模型参数，构建出多样化的虚拟场景环境，以提升算法在不同复杂场景下的性能表现。

特斯拉仿真场景

其价值 主要体现在以下几个方面：

通过仿真技术，可以利用仿真环境构建在现实世界中难以遇到的极端场景（Corner Case），例如三人在高速公路上赛跑的情景。这种场景在现实世界中出现的可能性极低，但为了确保自动驾驶系统的安全运行，必须掌握应对此类极端情况的能力。通过仿真训练，可以有效提升自动驾驶系统在极端情况下的应对能力。

针对部分复杂场景难以直接标注的情形，可以通过仿真模拟快速实现标注过程。具体而言，在仿真中，模拟一个路况复杂的十字路口场景，其中会包含各种川流不息的汽车、行人。由于仿真中各元素的初始参数可自行设定，因此模拟复杂的运动状态时所需标注的参数可通过计算轻松获得，从而实现快速标注的目的。

基于对汽车驾驶安全的重视，自动驾驶规控算法的训练与优化在实际道路测试中面临诸多限制，而在仿真环境中则能展现出显著的优势。仿真环境为规控算法的训练和验证提供了一个安全的测试平台，这使得我们在实验阶段便能对算法的性能进行全面评估和优化调整。

4、闭环场景算法的长期持续训练可以应用于泊车场景。在泊车场景中，由于空间呈现闭环特征，参与主体数量有限，因此可以通过持续仿真模拟各类工况，有效实现自动驾驶泊车能力的持续提升。

对于现实世界中FSD失败的场景，可以通过模拟再现 失败场景，深入分析失败原因并进行系统优化。

完整的仿真体系框架需要涵盖仿真场景、仿真系统和仿真评估三个主要部分，本次重点阐述特斯拉在仿真场景构建方面的探索与实践。

实现自动驾驶的关键在于感知能力的强健性。因此，对感知系统的仿真准确性要求极高。特斯拉的感知系统采用了纯摄像头作为基础，因此需要对摄像头的软硬件特性进行详细建模，包括传感器噪声、曝光时间、光圈大小、运动模糊、光学畸变等细节因素。值得注意的是，即使是对挡风玻璃上的衍射斑这种微小细节，特斯拉团队也给予了充分考虑。这套系统的仿真不仅用于FSD算法的训练与验证，同时也为摄像头硬件选型和设计提供了重要指导原则。

准确的传感器仿真

为了尽可能逼真地模拟现实世界场景，特斯拉旨在通过神经网络渲染技术实现视觉效果的提升，同时采用光线追踪技术模拟逼真的光照效果。

逼真的视觉渲染

为了避免仿真环境单一可能导致感知系统过拟合的问题，特斯拉为了解决这一问题，对仿真环境中的参与物进行了详尽的建模。该建模工作涵盖了多元交通参与者（如车辆、行人等）和静态环境物（如建筑、树木、道路等）。截至最近的Tesla AI Day发布的信息，特斯拉已完整绘制了2000余公里的道路环境。

多元交通参与者与地理位置

针对自动驾驶可能面临的各种复杂场景，本研究构建了一个大规模的可扩展场景库。该场景库通过调整参数生成多样化的形态特征，例如道路曲度、车道宽度等关键参数。为避免处理大量无用仿真数据带来的计算资源浪费，特斯拉团队引入了基于机器学习的异常检测算法（如MLB等神经网络），通过识别这些冗余数据并未提供实质性的改进空间，从而聚焦于具有实际改进潜力的故障点进行数据仿真，反哺优化规划网络，形成完整的闭环优化体系。

大规模场景生成

除了在虚拟场景中进行仿真训练外，特斯拉还致力于在仿真环境中还原真实世界场景，以便复现FSD失败的场景。通过实现仿真环境下的优化迭代，并将所得结果反哺至汽车算法模型中，特斯拉希望最终能形成一个数据闭环。完成对真实世界片段的自动标注构建后，特斯拉将通过叠加视觉图像信息，生成一个与真实世界“双子生”的虚拟世界。

场景重现

基于仿真技术生成的虚拟图像数据集已达到惊人的规模，包含37.1亿张图片和4.8亿条高质量标注数据。这些数据已成功整合到车端系统中，为提升Full Self-Driving（FSD）性能提供了可靠的数据支持。

04 算力

上文对特斯拉自动驾驶所采用的算法架构和数据闭环进行了介绍。这一技术体系中，超大规模的数据和高性能的算法需要强大的算力支撑。特斯拉为此自主研发了服务于自动驾驶的全球最强超级计算机——Dojo。

Dojo是一种基于网络结构的分布式计算架构，其主要特点包括拥有大型计算平面、极高的带宽、低延迟以及极强的可扩展性。在去年8月的AI Day活动上，特斯拉为其超算推出了自研的AI训练芯片D1。

Dojo D1芯片

D1芯片采用分布式架构并采用7纳米制造工艺，单片面积仅为645平方毫米。该芯片拥有50亿个晶体管和354个训练节点，内部电路总计17.7公里长。单片FP32算力可达到22.6 TOPs，BF16 算力则可达到362 TOPs。1TOPS代表处理器每秒可执行一万亿（10^12）次运算，同时具备与GPU级计算能力及与CPU相匹配的连接能力。I/O带宽是现有最先进网络芯片的两倍。

D1芯片之间能够实现无缝连接，特斯拉通过将25个D1芯片连接起来，构建了独立的训练模块。该模块的算力达到9 PFLOPs，即每秒处理9千万亿次运算，其I/O带宽最高可达每秒36TB。

D1组成的训练模块

通过整合120个训练模块（每模块包含3000枚D1芯片）进行精密集成，成功构建了AI训练计算柜体——Dojo ExaPOD。该设备拥有超过100万个训练节点，BF16/CFP8的计算能力达到1.1 EFLOPs（即每秒110亿浮点运算，其中1京=10^18）。这一性能指标显著超过了当时全球排名第一的日本富士通的0.415 EFLOPs。在同等成本投入下，ExaPOD不仅展现出4倍于其他设备的性能优势，其能耗效率也实现了1.3倍的提升，碳排放量更是仅为同类设备的五分之一。

Dojo ExaPOD 超级计算机

基于Dojo计算机的无限扩展的连接特性，理论上讲，由其组成的系统拥有无限的性能潜力。因此，目前的计算能力并非极限。预计下一代Dojo系统将实现计算能力的十倍提升。

强大的计算能力将持续为特斯拉的规模化数据训练、自动驾驶算法的研发以及云计算能力的提升提供支撑，同时涵盖其他人工智能相关技术领域。

05 写在最后

特斯拉全栈自研自动驾驶体系在全球已经处于领先地位，却也仍然有非常大的提升空间，例如：

在感知层面，特斯拉的进展已接近甚至超越了人类水平。马斯克曾在采访中提及，特斯拉已采用摄像头捕获可见光的光子信息，跳过了传统的图像信号处理阶段，直接将未经处理的光子数据输入神经网络进行训练。这将使纯视觉方案在夜间视距方面超越人类水平。

2、在提升自动驾驶技术的成熟度方面，特斯拉在现有决策规划方面的技术方案尚显有限，从已公开的信息来看，整体上较为传统，如何进一步提升规控能力，增强公众对自动驾驶技术的信任，是一个值得深入探讨的重要课题。

_3、通过仿真层面的构建实现自动驾驶“数字孪生”，仿真技术是实现完全自动驾驶不可或缺的关键环节。由于仿真技术的试错成本极低，可以显著提升自动驾驶能力的训练效率，并推动L4级以上自动驾驶技术的提前发展。

自动驾驶可被视为人工智能领域的"明珠"，其地位亦可视为兵家必争的战略 heights。自动驾驶作为这一领域的"皇冠"，是全球各国科技竞争的焦点区域。其持续深入发展极有可能引发汽车交通行业乃至整个人类社会运行方式的深远影响。

数据、算法和算力被视为推动自动驾驶发展的关键要素。特斯拉通过大规模汽车生产积累了大量数据，这些数据为持续优化FSD算法提供了技术基础，从而为汽车性能的提升提供了有力支持。此外，特斯拉通过自主研发的超级算力服务，为AI训练提供了持续优化的机会，最终形成了一个良性循环，成功实现了完全自动驾驶的技术目标。

特斯拉正在并将持续引领智能汽车革命。