特斯拉的完全自动驾驶系统是,特斯拉全自动驾驶功能再度上线,不过马上又要涨价了

1.马斯克：特斯拉两周内大规模推送全自动驾驶（FSD）测试版

2.特斯拉最新发布的完全自动驾驶FSD Beta，究竟厉害在哪?

3.特斯拉都有自动驾驶吗

4.特斯拉FSD自动驾驶测评中三次撞上假人模型

5.重写系统 引入人工智能的特斯拉自动驾驶将有巨大进步

6.特斯拉全系都有自动驾驶吗

车东西3月5日消息，据外媒Electrek报道，特斯拉首席执行官马斯克近日在回复网友时表示，特斯拉计划在本月底向用户推送几项全新的自动驾驶功能，特斯拉也将逐渐迈向FSD完全自动驾驶。

特斯拉最早于2014年在车内安装自动驾驶计算芯片，目前计算芯片已经更新到第三代，能在停车场和高速公路支持4种自动驾驶功能。特斯拉官方网站显示，识别交通信号灯和停车标志、城市道路自动驾驶两项功能也即将推出。

外媒Electrek认为，特斯拉即将在月底推出的全新自动驾驶功能很可能就是这两项，并且还会加入一种“反向召唤”功能，让汽车在停车场中自行寻找车位。

一、马斯克推文确认：本月底将发布更多FSD功能更新

近日，特斯拉首席执行官马斯克在社交媒体上祝贺特斯拉Model?3车主提车，并表示，特斯拉将在本月底向用户推送更多自动驾驶功能，不少网友留言表示十分期待，这也将使特斯拉完全自动驾驶FSD功能更加完善。

▲马斯克预告本月底前将发布更多FSD新功能

根据特斯拉官网公布的消息，特斯拉将在近期推出两项自动驾驶功能，分别是识别交通信号灯和停车标志、城市道路自动驾驶。

特斯拉早在2019年初就预告了这两项自动驾驶功能，并着手研发，当时预计2020年之前正式发布。不过，特斯拉的这项功能最终跳票，马斯克也一直表示这两项功能“即将到来”。

外媒Electrek预计，3月底即将发布的自动驾驶功能很可能就是城市自动驾驶，还包括交通信号灯和停车标志识别功能。

目前，选配完全自动驾驶FSD功能的特斯拉车型具备L2级自动驾驶功能，特斯拉希望通过后期OTA升级，逐步将特斯拉汽车的自动驾驶能力提升到L4级。即将更新的两项自动驾驶也将满足人们更多的出行需求。

此外，特斯拉也一直在研发“反向召唤”功能。特斯拉曾推出了召唤功能，车主通过定位，让特斯拉汽车在停车场内自动驾驶到指定位置。而“反向召唤”就是让车辆在停车场内自行寻找停车位并自动泊车。

▲正在开发的“反向召唤”功能

网友问到特斯拉何时能够推出“反向召唤”功能时，马斯克表示，特斯拉即将完成对这一功能的开发工作，包括基础代码和3D物体识别功能的完善，不久之后普通车主就能体验到这一功能。

▲马斯克回复反向召唤功能

此前，特斯拉首席执行官马斯克曾在一次采访中表示，特斯拉正在对Autopilot自动辅助驾驶功能进行重大基础性改写，神经网络将会解决更多问题。

外媒Electrek认为，特斯拉自动驾驶软件改写完成后，将会大幅提升对路面物体识别的准确性。这样一来，既能够识别城市道路周围的物体，也能够在停车场中自动找到合适的车位并自动泊车。

二、FSD已支持两个场景?还差关键的城市道路自动驾驶

特斯拉最早于2014年开始为车辆配备自动驾驶系统，当时仅支持安全性辅助。经过几年的发展，目前所有在售的特斯拉汽车都标配Autopilot基础版辅助驾驶功能，包含车道保持辅助、自动辅助加速、自动辅助制动等初级安全保障。

如果车主选装了特斯拉完全自动驾驶能力FSD套件，就能实现更多自动驾驶功能。除了标配的Autopilot基础版辅助驾驶功能外，还能实现自动辅助变道、自动辅助导航驾驶、智能召唤、自动泊车等L2级自动驾驶功能。

▲特斯拉完全自动驾驶FSD高速路功能

目前，特斯拉的L2级自动驾驶功能一部分适用于高速公路，另一部分适用于停车场低速运行的场景。

在高速路中，特斯拉汽车能够自动辅助变换车道，也可以根据导航规划的路线驶入、驶出匝道岔路，还能完成超车动作。在停车场中，特斯拉能够完成自动泊车，倒车入库、侧方位停车都能完成。同时还能通过召唤功能让汽车自动驶向指定位置。

▲特斯拉完全自动驾驶FSD召唤功能

目前，完全自动驾驶能力FSD选装套件的价格是7000美元（约合4.9万元人民币，中国官网售价5.6万元人民币）。特斯拉也表示，随着完全自动驾驶FSD的功能不断增多，这一选装套件也可能涨价。

不过特斯拉在完全自动驾驶FSD的订购页面表示：目前可用的功能需要驾驶员主动进行监控，车辆尚未实现完全自动驾驶。自动驾驶功能的激活与使用将需要数十亿英里的行驶里程的论证，以达到远超人类驾驶员的可靠性；同时还有赖于行政审批（某些司法管辖区可能会需要更长的时间）。随着上述自动驾驶功能的进化与完善，您的车辆将通过?OTA?空中软件更新而持续升级。

也就是说，即使是车主购买了完全自动驾驶能力FSD套件，车辆还是需要依靠后续OTA软件升级才能得到更好的自动驾驶体验。因此驾驶员在驾驶过程中仍然需要时刻关注路面情况，并握住方向盘。

结语：自动驾驶领域傲气的特斯拉

虽然特斯拉即将发布的功能从2019年末跳票至今，但是仍有大量车主十分期待特斯拉的城市道路自动驾驶功能。

▲特斯拉车外的探测系统

自动驾驶的浪潮之下，特斯拉走在行业前沿，似乎也有一丝的傲气。特斯拉认为激光雷达不适用于自动驾驶汽车，一直仅采用摄像头和毫米波雷达，车辆的自动驾驶芯片通过计算判断周围物体。这就要求自动驾驶芯片超强的计算能力、识别系统优秀的识别能力。

而这两个方面，特斯拉似乎已经做到了。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

马斯克：特斯拉两周内大规模推送全自动驾驶（FSD）测试版

作者?/?陈念航

编辑?/?王德芙

出品?/?汽车之心

在刚过去的?8?月，马斯克在推特上公布了关于?Autopilot?以及?FSD?的两条重要消息：

AP?团队正对软件的底层代码进行重写和深度神经网络重构；全新的训练计算机?Dojo?正在开发中。

「重写?AP」，是今年马斯克在推特上不断提及的一项重要行动。

在回应推友提问时，马斯克会时不时披露?AP?将有的新功能，比如：

对路面上的隆起和坑洞（bumps&patholes）的识别；对环岛路况（roundabouts）的处理等等。

特斯拉对?AP?的全面重写，包括了对数据标注、训练、推理全流程的重构。

而基于新架构的?FSD?将不再是渐进式的优化，而是一次「量子式跃升」（马斯克原文是?quantum?leap）。

马斯克在?7?月的世界人工智能大会上表示「有信心在今年完成开发?L5?级自动驾驶的基本功能」，马斯克能够实现他的承诺吗？

特斯拉为什么要在这个阶段对?AP?软件进行重写？重写?AP?到底要重写些什么呢？作为当下市面上量产最强的自动驾驶系统，AP?走向何方，FSD?何时到来？

1、特斯拉?AP?两大新进展

身兼特斯拉?AP?团队的最高负责人，马斯克经常充当着软件测试员的角色。

根据马斯克在推特上透露，他本人经常开着搭载?FSD?最新测试版本的特斯拉上下班，马斯克称在他使用系统的过程中，几乎不需要人工接管。

基于此，他乐观估计，最快在?6-10?周后（也就是10月-11月份），就可以向小规模地向用户推送?FSD?测试版本。

作为重写?AP?的一部分，马斯克还向外界介绍了其全新的用于神经网络（NN）训练的超级计算机?Dojo。

Dojo?在日语中意为「道场」，现在它成为了特斯拉训练数据的「道场」。

Dojo?将专门用于大规模的图像和视频数据处理，其浮点运算能力达到了?exaflop?级别，也就是每秒运算百亿亿次。正因此，马斯克称?Dojo?如野兽一般。

需要注意的是，Dojo?计算机将配合无监督学习算法（unsupervised?learning），来减少特斯拉对于数据人工标注的工作量，这样来帮助其数据训练效率实现指数级提升。

马斯克还在推特上发布英雄帖，为自家的?AI?和芯片团队招人。

目前，Dojo?计算机仍在开发中，从?V1.0?开始，大约一年后才会有成果。

有了全新的?AP?软件架构以及强大的数据训练计算机?Dojo，难怪马斯克会对其?FSD?的落地进展如此自信。

但话说回来，特斯拉为什么要在这个阶段对?AP?软件进行重写？还是以这样一种推倒重来的方式。

2、为什么特斯拉要重写?AP?

现在的?AP?已经碰到了性能瓶颈，必须要进行升维革命，否则难有大的突破。

马斯克用了一个术语来表述这个问题，他认为过去?AP?被困在一个局部最大值（Local?Maximum）里面，要向上突破已经非常困难了。

其中一个很关键的问题在于，原有?AP?软件架构下，其处理的数据都是不含有时间坐标的?2D?图像数据。

再想往上去处理?3D?甚至?4D（加上时间维度）?的数据，实现从图像级处理到视频级处理的跃迁，?AP?固有的软件和训练网络难以胜任。

关于引入?4D?数据带来的影响，一位来自国内自动驾驶公司的工程师向汽车之心分析：

「因为有了时间维度，系统就能知道目标物的运动，对其行为进行预测，而且，系统处理目标物识别、分类以及场景的重构这类任务会更加轻松。

总之，加入时间维度，很大程度上是提高系统对整体场景的理解。」

AP?要再往前走，必须进行革命，所以特斯拉这才决定重写?AP。

另一方面，因为数据转变成?4D，信息量更丰富，整个数据的容量也会变大，这也给特斯拉?AP?现有的用于深度神经网络训练的基础设施带来了挑战，所以就有了?Dojo。

所以，?AP?为了实现性能和功能上更大的突破，倒逼其对?AP?基础代码以及训练深度神经网络的基础设施进行重构。

这样工作量庞大的复杂工程也成为?FSD?迟迟推出不了落地版本的重要原因。

除了在车载软件和训练服务器端变革，特斯拉在车载硬件端也做好了准备，就是其自研的?FSD?芯片。

FSD?已经在去年?4?月份开始量产并搭载在特斯拉的车端。

一位对熟悉特斯拉的业内人士表示：

「在?FSD?发布后的一段时间里，特斯拉?AP?团队仍是基于?HW?2.x?的硬件（英伟达?Drive?PX?平台）进行功能开发，直到今年年初，特斯拉才开始全面转向基于?FSD?芯片的软件开发。」

相较于英伟达?Drive?PX?平台，特斯拉?FSD?芯片在基础算力和深度神经网络推理效率方面都有革命性提升，而且在视觉处理性能上，FSD?相较于英伟达的芯片有更大的优势。

所以趁着这一次特斯拉重写?AP，整个系统需要处理的数据升维到了?4D，对计算硬件的要求指数级提高，FSD?的强大性能便终于有了广阔的用武之地。

引入?FSD?芯片的?AP?在性能上会有多大提升？

马斯克此前在接受?Youtube?视频博主采访时透露过：

「如果特斯拉全车的?8?颗摄像头以?36?帧/秒的速度运行（性能拉满），软件则会基于?FSD?芯片的算力同步进行?3D?标注（2D?图像+深度信息），这会使标注效率提升?3?倍，准确性也会大幅提升。」

特斯拉重写?AP，除了马斯克口中所说的要突破「Local?Maximun」以及挖掘?FSD?芯片的极限性能这两方面的原因之外，还有一种可能性存在。

硅谷一位资深自动驾驶工程师告诉汽车之心：

「特斯拉现有的?AP?系统和后续要推出的?FSD?是两套独立开发的系统。

前者的架构是针对于?L2/L3?级自动驾驶，而?FSD?的目标从一开始就是?L4/L5?级自动驾驶。因此，两套系统在架构上有本质的差异，两者差着一个代际。」

后续，随着技术不断进步，FSD?也走向成熟，特斯拉决心把?FSD?和?AP?的框架进行整合。

但问题是，两个系统中有些模块可以融合，但是有些模块是融合不了的，毕竟一个为?L2?开发的系统很难直接演变成?L4?系统。

所以特斯拉?AP?团队要改写?AP?软件的框架和代码，以实现两个系统间的完美兼容，这样的话，后续才能以统一的版本推送给购买了全自动驾驶选装包的特斯拉车主。

实际上，我们也能从?AP?这些年的功能更新中发现一些蛛丝马迹。

2017?年?3?月，推送自动泊车和自动辅助变道功能；2018?年?10?月，推送自动辅助导航驾驶（NoA）功能；2019?年?9?月，推送智能召唤（Smart?Summon）；2020?年?4?月，推送识别交通信号灯和停车标志并作出反应（海外先行）。

AP?还在最新的迭代过程中更新了一些令人惊喜的小功能：

比如在城市工况施工区域，没有车道线的情况下，车身两侧皆为锥形桶，AP?能做到以锥形桶为依据实时绘制车道线。

AP?系统还能检测到小动物并及时进行避让，不过特斯拉是把小动物一律识别成人后才做出相应的操作。

基本上，在特斯拉官网上标明的?FSD?完全自动驾驶功能，还剩下一项最难的、也最能代表?L4?级自动驾驶能力的更新：在城市街道中进行自动辅助驾驶。

为了实现这一难度最大的更新，特斯拉给出的最优解就是重写?AP。

基于以上分析，特斯拉重写?AP?的原因便包括突破「Local?Maximun」、挖掘?FSD?芯片的极限性能以及将系统能力从?L2?进化至?L4。

4、特斯拉重写?AP，是重写什么？

先来看看特斯拉?AP?现在最新的?AI?软件堆栈是怎么样的：

最底层的是数据、GPU?集群以及?Dojo?计算集群，这一层主要进行数据采集、标注和训练，生成算法模型；往上走就是采用深度神经网络对模型进行分布式训练；再往上走就是用损失函数对模型进行评估；在评估层之上，是云端推理层和车端?FSD?芯片推理层，到这一层，意味着算法模型走完了大部分流程，然后就是部署到车端；在车端，特斯拉通过影子模式（Shadow?Mode）将这些算法模型与人类驾驶行为进行比对，检测是否存在异常。

这样的从数据采集到算法部署的闭环，目的就是让系统性能不断迭代，更加优秀。

在这个闭环当中，涉及到数据集、模型训练神经网络、云端和车端推理算法等等要素。

所以，当数据形式从二维的图像数据（2D）转换成四维的视频级数据（4D）后，相应的神经网络和推理算法都需要进行重写。

据马斯克透露，特斯拉?AP?新版本的深度神经网络会将包括感知、路径规划、目标识别等所有子神经网络综合于一体。

特斯拉?AI?高级总监?Andrej?Karpathy?在此前的一次演讲中表示：

「我们无法让每一个任务都享有单独的神经网络运算，因为同时处理的任务数实在太多，我们只能把一些运算分摊到共享骨干网络上」。

Andrej?Karpathy?将这一骨干网络称为?HydraNets（Hydra?意为九头蛇），意思就是有一个主干网络（Backbone），在这个网络上有多个不同的出口（Head）来做应用，然后输出各自的结果。

在特斯拉?AP?最新的?AI?软件堆栈中，有一个最值得关注的部分就是?Dojo?训练集群，这个集群可以处理海量的图像、视频数据。

引入这一训练计算机，一方面是为了满足特斯拉?AP?系统此后的?4D?视频数据处理需求。

另一方面，特斯拉在全球有超过?82?万辆搭载?HW?2.0/3.0?硬件的车辆每天在道路上行驶，可以采集海量的数据用于?AP?的训练，而如此海量的数据，必然需要具备强大计算性能计算机来进行处理。

Dojo?还有一个特别之处在于，它可以与无监督学习进行配合。

所谓无监督学习，就是无需人工对训练数据集进行标注，系统可以自行根据样本间的统计规律对样本集进行分析，常见任务如聚类等。

例如无监督学习在不给任何额外提示的情况下，仅依据一定数量的「狗」的特征，将「狗」的从大量的各种各样的中将区分出来。

有了无监督学习技术加持的?Dojo?计算机，便能以极低的成本对数据进行自动标注和训练，实现算法性能的指数级提高。

不过，用上了无监督学习技术的特斯拉，依然有一支大约?500?人规模的数据标注团队。

因为在一些初始神经网络模型的搭建过程中，采用人工标注的方式置信度更高。而且，特斯拉并未大规模采用无监督学习技术，现在都还处在尝鲜阶段。

那么，Dojo?计算机上搭载的会是谁家的芯片呢？

目前特斯拉自研的?FSD?芯片属于推理芯片，用于?Dojo?计算机的芯片属于训练芯片。

有业内人士向我们分析表示，Dojo?所采用的芯片应该是?FSD?芯片的扩展版本。

这也是为什么马斯克在为自家?AI?和芯片团队招人时，特意公布了其在研发的?Dojo?计算机的情况，大概率要招的人就是为了研发用于?Dojo?计算机的芯片。

5、特斯拉?FSD?走向何方

无论是大力投入资源重写?AP?基础代码和深度神经网络，还是广纳贤才开发性能强大的数据训练计算机?Dojo，都体现了特斯拉要先人一步搞定完全自动驾驶的决心。

特斯拉拥有庞大规模的数据采集车队，也聚集了?300?多位全球顶尖的自动驾驶和深度学习方面的软硬件研发人才，从数据到算法到商业化，特斯拉在自动驾驶领域有着其他厂商无法比拟的优势。

在这些优势的加持之下，特斯拉仍然迟迟无法量产真正意义上的完全自动驾驶功能，那些买了?FSD?选装包的特斯拉用户着急，马斯克则更急。

所有人都在期待着重写完成后的?AP?系统能真正进化至?FSD?版本，而这一切都要等到今年年底见真章。

在重写?AP?的同时，特斯拉也没有停止在硬件层面的持续研发。

据媒体报道，特斯拉正与博通合作研发新款?HW?4.0?自动驾驶芯片，其性能比?FSD?还要强大?3?倍，计划明年第四季度进行大规模量产，由台积电负责生产。

特斯拉在?AP?层面，是一个接一个的大动作，而这一切动作都有一个统一的目标：更优秀的?AP、更强大的?FSD。

即使现在其表现还不尽如人意，但未来值得期待。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

特斯拉最新发布的完全自动驾驶FSD Beta，究竟厉害在哪?

近日，特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon?Musk)表示，特斯拉可能会在两周内大规模推送全自动驾驶（FSD）软件的测试版。顾名思义，完全自动驾驶系统将完全负责驾驶、导航和所有交通规则，完成驾驶体验。据外媒报道称，该系统甚至可以在没有标记的道路上完成正常驾驶。

马斯克是在社交媒体上回复粉丝时透露的该消息。据悉，特斯拉的全自动驾驶系统还在测试阶段，今年10月份，特斯拉曾“谨慎地”向少量车主开放该测试，并允许其在社交媒体上分享测试经历。筛选车主的标准是“专家”或者“细心的驾驶员”。11月初，特斯拉对完全自动驾驶系统进行了发布后的首次升级，并表示此次升级使特斯拉汽车人工干预的需求降低了30%。

此前，马斯克曾表示，如果测试进展顺利将进行更大范围的发布。日前，有车主发布了全自动驾驶系统的测试视频，视频显示，该系统可以在十字路口为行人自动让行。此外，也有车主表示在长途旅行中，该系统在没有干预的情况下做到了没有任何事故发生。这些真实的测试和特斯拉公司内部的测试数据，为大规模开放该系统提供了信心。因此，即便当前仍处于测试阶段，马斯克也回复粉丝称“两周内进行更大范围的测试版推送”。

就目前透露的消息来看，完全自动驾驶系统测试版的更新和测试范围并不局限于美国。马斯克此前曾明确表示，挪威和加拿大将是该系统首批进入的国际市场。

事实上，特斯拉将在12月份开始完全自动驾驶系统更大范围的测试并不意外。今年早些时候，马斯克就曾表示，计划在今年年底前广泛发布完全自动驾驶的最新升级版。后来，在三季度财报的电话会议上，马斯克再次透露，全自动驾驶功能有望在年底前推出。

随着全自动驾驶功能的升级，特斯拉也在“升级”全自动驾驶套件的价格。10月底，该套件涨价2000美元，售价达到10000美元。

不过值得留意的是，该系统依然面临监管的压力，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）曾表示，出于保护公众免遭安全威胁的考量，将密切关注特斯拉全自动驾驶测试版。

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特斯拉都有自动驾驶吗

10月21日，马斯克在Twitter上宣布了一个重磅消息，特斯拉的全自动驾驶测试版beta正式更新了，改测试版将首先推送一小批测试版供测试使用，后续将会逐步开放测试版，马斯克表示，最新版的系统中，对特斯拉的自动驾驶FSD软件进行了革命性的改写，成为可以完成90%的非干预驾驶。

按照马斯克的描述，在最新的测试版本中，选装有FSD自动驾驶的特斯拉车辆可以在无需任何驾驶员干预的情况下导航进出高速公路，还允许驾驶员在私人停车场召唤他们的车辆并导航到指定位置；还能自主识别停车标志和交通信号灯并作出相应操作：甚至可以完全实现在城市街道中的完全自动驾驶。

这一次，心高气傲的马斯克第一次用了：我们会非常谨慎，他本该如此。这句话，要知道，这样的语气和马斯克勇敢爱冒险的性格是完全相悖的。据了解，第一批FSD测试版将首先推送给“仅限于少数专业和谨慎驾驶的人。”但截至目前，已经有不少媒体和个人车主都收到了测试版本的更新提示。

其实早在今年八月份，马斯克就曾在公开场合承诺，此次FSD更新将是一次质的飞跃，因为这是一次基本的架构重写，而不是一次渐进式的代码调整，重新编程的新系统可以将特斯拉的车辆自主驾驶能力从2D扩展到4D，这不仅意味着车辆不仅能感知周围的三维世界，而且还能预测位置、方向和速度等其他环境因素并做出自己的判断。

虽然截至目前为止，官方还未公布此次FSD?beta版的具体内容，但从众多媒体的路试视频中可以看出,新版FSD自动驾驶设计了全新的UI模型，可以让车辆的UI在白天、夜晚不同的光照环境下对车体的不同光影处理，原来占据三分之一的左侧车辆状态区域被推进到临近二分之一的比例，车辆模型所占的比例也从之前的下方被提升到居中位置,车辆控制可以直接在车体上点击完成，例如后尾门，前备箱等，还将雨刮器放到了桌面的一级菜单。

从官方发布的视频当中可以看到，测试版用户从家到餐厅的路线中，90%都是采用FSD自动驾驶，包括过环岛路线的自动处理、主动避让直行车辆、在城市道路中快速变道、交叉路口的90°转向、在无标线道路下行驶并识别两侧车辆、识别地狱难度的雪糕筒、以及新版自动泊车，他甚至还能识别路边的一颗草.....

识别出一团草

识别无标线路面

而经过几天的路试测试后，马斯克宣布，新版FSD?beta版本将每隔五天更新一次，顺便还吐槽了近几天的仿真测试，表示不做测试的话，一定会高估自己的成果，所以，为了安全起见，车主最好将手放在方向盘上监管路况并随时准备接管车辆。

而特斯拉最不易模仿的就是FSD芯片强大的学习能力，特斯拉一项专利中显示，全自动驾驶技术是一种用于生成高度精确的机器学习结果的机器学习训练技术，他可以利用车辆上的传感器捕获数据创建数据库，通过捕获车道线、车道、交通路况、障碍物、交通标志等，再结合里程表和其他类似传感器捕获的车辆运行数据，将捕获的数据集传输到训练服务器以创建训练数据集，用于训练机器熟悉模型，进而形成高度准确的机器学习结果。

而通过测试发现，经过熟悉路段时，机器确实会通过学习来逐渐提高驾驶能力，这样的进步让机器机械的开车转到像人一样思考，驾驶方式也更加拟人化，从这一点来说，特斯拉的FSD自动驾驶依旧处于业界领先水平，但这么厉害的系统也有他搞不懂的地方，那就是倒车入库，就算是选装了FSD的特斯拉，自动泊车的成绩一直不太理想，甚至可以用行业倒数来形容。

截止目前，特斯拉方面表示,他们原来预计在2020年能生产和交付50万辆电动汽车。现在加利福尼亚州弗里蒙特的工厂已将Model3和Y的生产能力提高到每年50万辆，并且预计到2020年底或2021年初将达到满负荷生产:在中国上海的工厂产能将提高到25万辆，现在分三班运行;位于德国柏林的工厂正在建设进行中，设备应在“未来几周”内开始到位,预计明年投入生产。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

特斯拉FSD自动驾驶测评中三次撞上假人模型

太平洋汽车网特斯拉是可以实现自动驾驶的，特斯拉的自动驾驶技术其实是l2级自动驾驶。自动驾驶是特斯拉的灵魂配置，然而特斯拉并没有实现全自动驾驶，其搭载的自动驾驶系统准确说是驾驶辅助系统。

第一场发布会上仅仅展示了Model3的外观，并没有透露内饰信息和相关使用功能。

原定于10月17日举行的特斯拉新品发布会被推迟到19号，Model3的粉丝们以为可以看到更加真实的Model3，结果却是得到了一个更加梦幻的承诺——即日起，特斯拉生产的全部车型都将装备具有全自动驾驶功能的硬件。

不要管这套硬件系统“硬不硬”，先来段特斯拉全自动驾驶测试视频过过瘾。

对于自动驾驶的等级划分，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）和美国汽车工程师协会（SAE）做出了详细规定。

从视频中展现出的几个细节可以看出特斯拉确实能够实现完全自动驾驶，而且非常智能。

试验道路选在完全开放道路，全程驾驶员没有进行任何干预。在行至路口时，车辆能够识别交通信号灯，这在当前的自动辅助驾驶中是不存在的功能。

驾驶者，更准确的说法应该是乘客，到达目的地后直接走下车辆，随后汽车会自动寻找停车位。

而且车辆寻找的是真正能够停靠的车位，从视频中可以看出，当车辆驶过一个画有禁停标识线的车位时车辆并没有泊车，而是寻找下一个可停靠车位。

支撑如此炫酷全自动驾驶功能的硬件设备是这次发布会的重点。该系统包含8个摄像头，覆盖360度可视范围，对周围环境的监控距离最远可达250m。除此之外，车辆配备的12个超声波传感器完善了视觉系统，探测和传感硬、软物体的距离，接近上一代系统的两倍。增强版前置雷达通过冗余波长提供周围更丰富的数据，雷达波可以穿越大雨、雾、灰尘，甚至前方车辆。为了更好的使用这些数据，车辆搭载了比上一代运算能力快40倍的处理器。

Autopilot1.0与2.0硬件设备对比Autopilot1.0Autopilot2.0前置摄像头1个3个（正常、长焦、广角）后置摄像头1个（仅用于倒车影像）3个（参与自动驾驶）侧置摄像头无2个（一左一右）超声波雷达12个12个（探测距离增加一倍）前置雷达1个1个（性能增强）车载处理器运算能力第二代处理器运算能力是第一代的40倍爱卡汽车网制表www.xcar.com.cn有了这套升级之后的硬件设备，特斯拉车辆对于周围环境的感知能力大大提高。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

重写系统 引入人工智能的特斯拉自动驾驶将有巨大进步

特斯拉FSD自动驾驶测评中三次撞上假人模型

　特斯拉FSD自动驾驶测评中三次撞上假人模型，测试团队驾驶员驾驶Model 3在开启FSD的状态下进行假人碰撞测试，然而车辆一连三次都撞上儿童假人模型。特斯拉FSD自动驾驶测评中三次撞上假人模型。

特斯拉FSD自动驾驶测评中三次撞上假人模型1

　马斯克曾多次吹爆特斯拉的FSD（完全自动驾驶）功能，称其‘令人惊叹’，但并非所有人都认同他的观点，甚至还有批评者，将特斯拉FSD功能，看作是所有美国人的致命威胁。

　8月10日消息，Green Hills Software的CEO、特斯拉知名反对者丹·奥多德（Dan ODowd）资助并发布了一项评测结果，特斯拉的FSD自动驾驶系统在评测中多次撞上儿童假人模型。

　据悉，奥多德去年曾发起一项运动“黎明项目”，禁止他所说的不安全软件进入安全系统，该组织一直在积极测试特斯拉的软件。

　该组织发布的最新一段32秒的宣传视频中，在加州的一条测试车道上，一辆特斯拉在开启FSD功能后，车辆一连三次都撞上或碾压了儿童假人模型。

　测试团队称，这项测试在过去一个月的时间里进行了几十次。在撞到人体模型之前，特斯拉车辆从未尝试转向，或者减速超过每小时25英里。

　测试司机表示，在FSD启动之后，特斯拉Model 3“开始摇摇晃晃，好像很迷惑，放慢了一点速度，但仍然以超过每小时25英里的速度撞击并碾压了人体模型”。

　奥多德发声称：“我们对特斯拉FSD的安全测试结果非常不安，这应该成为采取行动的呼声。埃隆·马斯克（Elon Musk）说，特斯拉FSD软件‘令人惊叹’，但事实并非如此。它对所有美国人都是致命的威胁。”

　目前，特斯拉还未对此回应。

特斯拉FSD自动驾驶测评中三次撞上假人模型2

　知名特斯拉批评人士CEO丹·奥多德（Dan ODowd）日前发布的一段测试视频，批评特斯拉FSD（全自动驾驶）功能。

　在这段测试视频中，测试团队驾驶员驾驶Model 3在开启FSD的状态下进行假人碰撞测试，然而车辆一连三次都撞上儿童假人模型。

　测试团队表示，这台Model 3对于前方假人的`表现很“迷惑”，虽然放慢了一点速度，但仍然以超过每小时25英里的速度撞击了假人。

　丹·奥多德表示对这一测试结果非常担忧，并呼吁相关方面采取行动，“特斯拉FSD软件被马斯克赞扬，但事实并非如此，这对所有美国人都是致命的威胁。”

　丹·奥多德算是特斯拉的“头号黑粉”，他同样是Green Hills Software软件公司的CEO，因此两家公司可能在利益上存在瓜葛。实际上，这已经不是丹·奥多德第一次攻击特斯拉了。

　他曾公开表示，特斯拉FSD Beta“糟糕透顶”、“问题频出”，应当在美国道路上彻底封杀。为了达到这一目的，他曾花费约200万美元向全美投放了一条名为《什么速度都不安全》的广告宣传视频，集中阐述了特斯拉FSD系统的潜在危险。

　特斯拉的FSD Beta系统被认为是全球量产车中能力最强的自动驾驶系统之一。该公司曾在去年安排一台特斯拉Model 3，在自动驾驶开启的状态下，从SpaceX总部前往位于硅谷的特斯拉前总部，在500多公里的路程上没有进行过一次人工接管。

特斯拉FSD自动驾驶测评中三次撞上假人模型3

　根据本周公布的一项非监管评测结果，特斯拉的FSD自动驾驶系统在评测中多次撞上一个儿童大小的人体模型。这项测试由Green Hills Software首席执行官、知名的特斯拉批评者丹·奥多德（Dan ODowd）资助并发布。

　奥多德去年曾发起一项运动“黎明项目”，禁止他所说的不安全软件进入安全系统。随后，该组织一直在积极测试特斯拉的软件。这场由奥多德资助的运动呼吁美国国会关闭特斯拉的软件，奥多德此前还曾试图以禁止特斯拉FSD自动驾驶系统为纲领来竞选美国参议员。

　本周二，该组织在最新的广告宣传中发布了一段视频。在视频中，一辆特斯拉汽车在开启FSD功能时多次撞坏人体模型。

　特斯拉发言人没有对这条消息做出回应。

　这段32秒的视频展示了，在加州一条测试车道上，特斯拉汽车三次撞坏人体模型。“黎明项目”的发言人表示，这项测试在过去一个月的时间里进行了几十次。在撞到人体模型之前，车辆从未尝试转向，或者减速超过每小时25英里。但根据视频的宣誓书，这项测试只进行了三次。

　值得注意的是，这项测试并不是在美国监管机构的监督下进行，而是独立开展的，因此没有受到一致的测试标准的约束。

　例如，在美国，美国国家公路运输安全管理局（NHTSA）和公路安全保险研究所使用至少五种不同类型的测试方法来测试汽车的安全性能。NHTSA在2020年启动了一个自动化的测试项目，通过崩溃报告来评估软件。

　特斯拉此前一直避免向机动车辆管理部门报告事故数据，这是因为该公司的系统被归类为L2的驾驶辅助系统，而不是类似Waymo等竞争对手的自动驾驶系统。后者需要遵守不同的事故报告标准。

　在“黎明项目”进行的每一次测试中，特斯拉汽车都会以每小时40英里的速度起步，在指定的车道内行驶100码，随后撞上人体模型。在测试中，专业的测试司机被要求将手从方向盘上移开，只有在车辆与人体模型碰撞后才能刹车。

　特斯拉则对司机表示，其驾驶辅助系统无法取代司机，因此即使该系统开启，司机也仍然应该将手放在方向盘上，并随时准备好接管车辆的操控。

　测试司机阿特·海尼（Art Haynie）在声明中表示，在FSD启动之后，特斯拉Model 3“开始摇摇晃晃，好像很迷惑，放慢了一点速度，但仍然以超过每小时25英里的速度撞击并碾压了人体模型”。

　奥多德则在声明中说：“我们对特斯拉FSD的安全测试结果非常不安，这应该成为采取行动的呼声。埃隆·马斯克（Elon Musk）说，特斯拉FSD软件‘令人惊叹’，但事实并非如此。它对所有美国人都是致命的威胁。”

　特斯拉FSD以往也曾引发过争议。上月，加州机动车辆管理局对特斯拉提起诉讼，称该公司在宣传驾驶辅助系统时采取了“错误或误导性”的说辞。

　尽管FSD顾名思义是“全自动驾驶”，但实际上只是选装的功能包，让特斯拉汽车能够自动变道，进入并离开高速公路，识别停车标志和红绿灯，以及自动泊车。

　该软件目前仍然处于测试中，用户可以以1.2万美元的选装包，或是每月199美元的包月服务等形式来购买。在使用FSD时，司机仍然需要随时关注车辆情况。目前，这款软件有超过10万名付费用户，特斯拉利用这些用户来实时测试该软件，同时让系统的人工智能模型可以向有经验的司机学习。

特斯拉全系都有自动驾驶吗

[汽车之家?行业]?据外媒报道，特斯拉完全自动驾驶系统的重写取得新进展，此次重写将带来“量子飞跃式”的改进，更新后的系统将在6-10周内推送给早期用户车主，测试反馈后才会面向更广泛用户应用。

“特斯拉正在经历自动驾驶系统的重大基础重写”的新闻，从去年就有了。这次重写，新系统将更多地发挥神经网络的作用，还将引入更复杂的标签系统，能够对道路上的各种物体和对象进行识别标注。埃隆·马斯克表示，特斯拉的此次完全自动驾驶（FSD）重写将带来“量子飞跃式”的改进，“因为这是一个根本性的架构重写，而不是一个渐进式的调整。”

特斯拉是目前最为激进的自动驾驶践行者，此次重写是基于其最新硬件系统Hardware?3（HW3.0）开展的，也被特斯拉称为Full?Self?Driving?Computer（全自动驾驶计算机），HW3.0采取双神经网络处理器冗余模式，包含两套完整的FSD。

『特斯拉最新的自动驾驶硬件：HW3.0』

与传统自动驾驶厂商采用激光雷达不同，特斯拉的自动驾驶系统放弃激光雷达，加入了人工智能处理器，人工智能技术的引入，使得系统具有更强大的自我学习能力。马斯克曾表示，他的车用的就是最前沿的技术，从家里去上班“没有对特斯拉汽车自动驾驶进行任何干预……真的比人们意识到的要好得多。”

马斯克此前表示，他非常有信心在今年年底推出完全自动驾驶能力。不过，此次重写改进的版本，将在6-10周内首先推送给早期用户车主，用于测试一些高级功能，并收集这些用户的反馈，大规模的推送还得在此之后。

编辑点评：

特斯拉的自动驾驶在质疑声中一再跳票，但这并没有阻止马斯克的“激进”。新系统的大规模商用还有待时日，对于个人用户，这一系统可能还会像AP早期推出那样，只作为选装而不是标配。（资料来源：Electrek；编译/汽车之家?王静波）

特斯拉全系都有自动驾驶，特斯拉是可以实现自动驾驶的，特斯拉的自动驾驶技术其实是l2级自动驾驶。自动驾驶是特斯拉的灵魂配置，然而特斯拉并没有实现全自动驾驶，其搭载的自动驾驶系统准确说是驾驶辅助系统。

自动驾驶是特斯拉的灵魂配置，然而特斯拉并没有实现全自动驾驶，其搭载的自动驾驶系统准确说是驾驶辅助系统。而SAE标准将自动驾驶技术分为0-5级共六个级别，特斯拉的Autopilot辅助驾驶技术属于L2技术，可控制车辆的速度，实现自动转向、变道，但仍需驾驶员时刻注意，必要时取回驾驶权。

特斯拉的自动驾驶技术属于先进水平，但有一个致命bug仍未解决。特斯拉采用的是视觉加算法的处理方式，就是靠摄像头，然后加后台算法计算位置操作，但其缺点在于无法识别静止物体，这是造成一些交通事故的最重要的原因。

虽然特斯拉在中国是可以自动驾驶的，但只适合在路况比较好的高速公路上使用，而且不能完全依赖自动驾驶，需要时刻注意路面上静止的物体，如雪糕筒。就以目前国内复杂的路面情况来看，无疑是给自动驾驶增加了难度，而这时用户更应该注意特斯拉自动驾驶的使用，避免发生交通事故。

（图/文/摄： 问答叫兽） 星瑞 理想ONE Model Y Model X 高合HiPhi X 零跑T03 @2019