馬斯克曾說會在2019年年底推出功能齊全的自動駕駛（Full Self Driving,簡稱 FSD），但現在已經到了2020年，特斯拉升級系統后除增加了“車輛召喚”功能，也并沒有完全開放自動駕駛權限。對此，馬斯克表示特斯拉希望通過訓練神經網絡來識別城市中可能遇到的每個物體并采取相應的行動，從而強行進入城市駕駛，這可能還需要數月的時間。

　　不得不說，盡管還需數月，但如果能在今年內開放城市內的完全自動駕駛，也足以令人驚嘆。而最近有日本媒體拆解了特斯拉Model 3，更是宣稱它的自動駕駛技術要領先其余汽車制造商6年的時間，究竟有什么玄妙？

　　什么是“Hardware 3”？

　　說起來特斯拉的自動駕駛技術，不能忽略的就是它的自研芯片，也就是在2019年4月發布的“Hardware 3”。

　　其實在最開始的時候，特斯拉并沒有完全獨立研究這塊集成芯片，而是與 Mobileye 合作，但后來特斯拉產品在輔助駕駛情況下經歷了一次事故，這顯然沒有達到預期的要求，所以二者不歡而散。隨后特斯拉又攜手英偉達，采用英偉達的芯片解決方案，但顯然馬斯克覺得這還不夠，于是在2016 年請來“芯片皇帝” Jim Keller 擔任特斯拉硬件開發副總裁，也正式拉開了自研自動駕駛芯片的序幕。

　　從成品的FSD 電腦中可以看出，里面包含了兩塊自研芯片。這兩款芯片獨立運行，擁有各自的電源、DRAM 內存以及閃存，也就是說，當其中任何一個出現故障，FSD 電腦依然會正常驅動汽車進行自動駕駛。

　　“Hardware 3”擁有60億顆晶體管，每秒能完成144萬億次計算，能同時處理每秒2300幀的圖像。對比特斯拉上一代處理器（HW2.5），FSD在性能方面提高了21倍，并且能夠應對L5級別自動駕駛所需的感知層數據量和計算能力，目前來看哪怕與英偉達這樣的芯片公司相比也絲毫不落下風。

　　“神經網絡”才是重點？

　　想要在自動駕駛方面比其它汽車制造廠更好僅僅擁有一塊自研芯片也是不夠的。特斯拉之所以能在輔助駕駛領域擁有較好口碑，還有一個關鍵點，就是神經網絡。

　　神經網絡（NEURAL NETWOTRK）現在對于用戶來說并不再陌生，因為大家熟悉的手機產品很多都使用了這種機器學習方式，比如：Iphone 上的Siri。神經網絡的工作原理的數學模型就像是生物神經網絡。最主要的能力就是能夠依賴大量的數據信息進行自我學習，而特斯拉擁有龐大的用戶群以及數據量。所以特斯拉可以通過大量用戶數據，教會機器識別車道線、車輛、行人、交通信號等內容。

　　具體來說，特斯拉會首先在神經網絡中放置一個種子數據集，隨機采集大量數據然后進行標注，當神經網絡在后續識別中存在識別不準確或者車內司機進行某些操作觸發反饋機制后，車子會向總部回傳這些數據，特斯拉會對數據進行驗證修復，在經過海量數據學習之后，機器就變得更加智能，識別更加準確，同時更利于后續的路徑規劃以及決策操作。

　　根據之前特斯拉公布的一份數據，利用在全球的車隊，特斯拉已經收集超過 160 億公里的真實行駛數據，其中超過16 億公里的行駛里程使用了 Autopilot 自動輔助駕駛系統，海量的自動駕駛數據也是特斯拉相比其它汽車制造廠更占優勢的地方。

　　視覺傳感器有何作用？

　　說完了特斯拉自動駕駛中的“大腦”，想要完成出色的自動駕駛功能，還有一個部分不可缺少，那就是車輛的“眼睛”，也就是視覺傳感器，俗稱攝像頭。

　　在特斯拉看來，人就是通過兩只眼睛來實現對外界的感知，車輛上的攝像頭作用與之類似，而特斯拉產品上的的視覺傳感器有8 個，并且還有毫米波雷達等輔助設備一起完成車輛在自動駕駛時對外界的感知。

　　總結

　　通過上述內容可以總結出，特斯拉自動駕駛技術的核心就是視覺感知+自我學習。而特斯拉這種通過神經網絡來完成的“用戶數據—自動駕駛—用戶數據”提升閉環也能使特斯拉自動駕駛技術愈發的領先。

　　要說特斯拉完全自動駕駛功能何時能下放到現有產品上，很多行業人士樂觀的認為將會在2020年內完成。反觀其它汽車制造商，無論是傳統品牌還是造車新勢力，要么就被禁錮在傳統的汽車制造邏輯中難以脫離，要么就是缺乏可用的大量用戶數據。這些因素雖不說讓它們在技術上落后特斯拉6年，但差距總歸還是有一些的。據消息稱，特斯拉的下一代芯片也會在兩三年內面世，如再不加以追趕，特斯拉會不會在自動駕駛的道路徹底甩離這個時代呢？