特斯拉感应功能,特斯拉感知介绍

1.上汽大众vs特斯拉，谁的智能体验更加人性化？

2.特斯拉面试视频自我介绍怎么说

3.三大自动驾驶辅助系统对比谁更智能？

4.特斯拉自动驾驶识别红绿灯吗

5.目前最强智能驾驶？特斯拉FSD Beta推送上路

马斯克曾说会在2019年年底推出功能齐全的自动驾驶（Full?Self?Driving,简称?FSD），但现在已经到了2020年，特斯拉升级系统后除增加了“车辆召唤”功能，也并没有完全开放自动驾驶权限。对此，马斯克表示特斯拉希望通过训练神经网络来识别城市中可能遇到的每个物体并采取相应的行动，从而强行进入城市驾驶，这可能还需要数月的时间。

不得不说，尽管还需数月，但如果能在今年内开放城市内的完全自动驾驶，也足以令人惊叹。而最近有日本媒体拆解了特斯拉Model?3，更是宣称它的自动驾驶技术要领先其余汽车制造商6年的时间，究竟有什么玄妙？

什么是“Hardware?3”？

说起来特斯拉的自动驾驶技术，不能忽略的就是它的自研芯片，也就是在2019年4月发布的“Hardware?3”。

其实在最开始的时候，特斯拉并没有完全独立研究这块集成芯片，而是与?Mobileye?合作，但后来特斯拉产品在辅助驾驶情况下经历了一次事故，这显然没有达到预期的要求，所以二者不欢而散。随后特斯拉又携手英伟达，采用英伟达的芯片解决方案，但显然马斯克觉得这还不够，于是在2016?年请来“芯片皇帝”?Jim?Keller?担任特斯拉硬件开发副总裁，也正式拉开了自研自动驾驶芯片的序幕。

从成品的FSD?电脑中可以看出，里面包含了两块自研芯片。这两款芯片独立运行，拥有各自的电源、DRAM?内存以及闪存，也就是说，当其中任何一个出现故障，FSD?电脑依然会正常驱动汽车进行自动驾驶。

“Hardware?3”拥有60亿颗晶体管，每秒能完成144万亿次计算，能同时处理每秒2300帧的图像。对比特斯拉上一代处理器（HW2.5），FSD在性能方面提高了21倍，并且能够应对L5级别自动驾驶所需的感知层数据量和计算能力，目前来看哪怕与英伟达这样的芯片公司相比也丝毫不落下风。

“神经网络”才是重点？

想要在自动驾驶方面比其它汽车制造厂更好仅仅拥有一块自研芯片也是不够的。特斯拉之所以能在辅助驾驶领域拥有较好口碑，还有一个关键点，就是神经网络。

神经网络（NEURAL?NETWOTRK）现在对于用户来说并不再陌生，因为大家熟悉的手机产品很多都使用了这种机器学习方式，比如：Iphone?上的Siri。神经网络的工作原理的数学模型就像是生物神经网络。最主要的能力就是能够依赖大量的数据信息进行自我学习，而特斯拉拥有庞大的用户群以及数据量。所以特斯拉可以通过大量用户数据，教会机器识别车道线、车辆、行人、交通信号等内容。

具体来说，特斯拉会首先在神经网络中放置一个种子数据集，随机采集大量数据然后进行标注，当神经网络在后续识别中存在识别不准确或者车内司机进行某些操作触发反馈机制后，车子会向总部回传这些数据，特斯拉会对数据进行验证修复，在经过海量数据学习之后，机器就变得更加智能，识别更加准确，同时更利于后续的路径规划以及决策操作。

根据之前特斯拉公布的一份数据，利用在全球的车队，特斯拉已经收集超过?160?亿公里的真实行驶数据，其中超过16?亿公里的行驶里程使用了?Autopilot?自动辅助驾驶系统，海量的自动驾驶数据也是特斯拉相比其它汽车制造厂更占优势的地方。

视觉传感器有何作用？

说完了特斯拉自动驾驶中的“大脑”，想要完成出色的自动驾驶功能，还有一个部分不可缺少，那就是车辆的“眼睛”，也就是视觉传感器，俗称摄像头。

在特斯拉看来，人就是通过两只眼睛来实现对外界的感知，车辆上的摄像头作用与之类似，而特斯拉产品上的的视觉传感器有8?个，并且还有毫米波雷达等辅助设备一起完成车辆在自动驾驶时对外界的感知。

总结

通过上述内容可以总结出，特斯拉自动驾驶技术的核心就是视觉感知+自我学习。而特斯拉这种通过神经网络来完成的“用户数据—自动驾驶—用户数据”提升闭环也能使特斯拉自动驾驶技术愈发的领先。

要说特斯拉完全自动驾驶功能何时能下放到现有产品上，很多行业人士乐观的认为将会在2020年内完成。反观其它汽车制造商，无论是传统品牌还是造车新势力，要么就被禁锢在传统的汽车制造逻辑中难以脱离，要么就是缺乏可用的大量用户数据。这些因素虽不说让它们在技术上落后特斯拉6年，但差距总归还是有一些的。据消息称，特斯拉的下一代芯片也会在两三年内面世，如再不加以追赶，特斯拉会不会在自动驾驶的道路彻底甩离这个时代呢？

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。

上汽大众vs特斯拉，谁的智能体验更加人性化？

eap是特斯拉汽车上的一个系统，这个系统来自可以实现召唤功能和自动泊车等功能。

特斯拉的自动驾驶功能还包括增强型自动辅助驾驶EAP和全自动驾驶FSDEAPBAP，开灯自动变道，高速NOA，智能通话，自动泊车基本包括FSD已经落地的所有功能FSDBAP，EAP，信号灯识别，城市高速导航。

满足自动驾驶的条件后，先拨动一下定速巡航杆打开“交通感知巡航控制”，然后连续拨动两次定速巡航杆即开启自动驾驶功能前段时间，特斯拉宣布，为所有满足条件的用户提供一个月的增强版自动辅助驾驶EAP限时免费体验。

EAP在Autopilot基础上，加入自动辅助导航驾驶NOA自动辅助变道自动泊车暂不适用于ModelY智能召唤等功能EAP的加入，可实现自动跟车行驶，有效缓解驾驶者在拥堵低速路况下的驾驶负担。

特斯拉面试视频自我介绍怎么说

近年来，随着汽车智能化进程的不断推进，“智能体验”在消费者心目中的重要性正日渐提升。但聊起“智能化”大家往往只重视配置水平，而忽略了实际的使用体验，尤其智能配置的人性化使用体验。

在当下的汽车市场，哪个品牌的智能科技体验更加人性化？为了解答这一个问题，我们挑选了两个极具代表性的品牌：上汽大众和特斯拉，来一场面对面的直接较量。

特斯拉作为新势力的代表，其智能化水平在公众的固有认知中一直有着很高的认可度。而上汽大众的IQ.科技实力则同样强悍，作为品牌智能化方向的拳头产品，其通过洞悉用户习惯打造的智能人机交互水平，在传统大厂中处于领先地位。

一个是传统品牌打造的智能科技，另一个是新势力代表品牌的固有强项，二者在智能化使用体验上到底有哪些区别？让我们在随后的对比测试中寻找答案。

01 智能驾驶辅助测试

在当下衡量汽车智能化水平的诸多考察项目中，「智能驾驶辅助」被普遍视为其中最具含金量的评价项目之一。因此，这场对比的第一个项目，我们选择直击关键问题，来一场“高速辅助驾驶测试”。

为了能够用客观数据，更直观地呈现测试结果，我们基于「电车实验室辅助驾驶评价标准-2022版」的测试路线，设计了一场双车的高速辅助驾驶测试。

测试路线总长度112公里，该路线会途经6条高速，其中包括4次匝道转换、1次高速分流和2次高速合流，能够尽可能多地模拟日常用车路况，为评价车辆辅助驾驶系统应对不同道路状况、交通状况的表现，提供了较为全面的测试环境。

测试的评价项目包括：跟车加减速控制、车道保持能力、弯道保持能力、应对插入车辆反应、应对拥堵路况反应、系统人机交互设计评价。

在测试开始前，先给大家简要介绍两车的辅助驾驶系统硬件配置。

首先是搭载IQ. Drive 智驾管家的上汽大众ID.4 X，采用了3毫米波雷达、12超声波雷达+5摄像头的辅助驾驶硬件配置。

其次是特斯拉Model Y，采用了8摄像头+1毫米波雷达、12超声波雷达的辅助驾驶硬件配置。

可以看出二者在硬件配置上基本处于同一水平，但在硬件的“配方”上有一定差异，上汽大众的IQ. Drive 智驾管家拥有数量更多的毫米波雷达，而特斯拉Model Y则使用了更多的车外摄像头。

测试路线、评价项目系统硬件介绍完毕以后，我们花费了一整天的时间，对二者辅助驾驶系统在高速行驶的表现进行了详细的测试，整体结果如下：

看完以上的整体评价，相信大家对于二者辅助驾驶系统在高速行驶的表现有一定了解，下面就根据不同评价项目，给大家详细介绍两套系统在每个项目中的具体表现。

首先，直线行驶的车道保持、车道居中表现，这是评价辅助驾驶系统的基础题。

在这个项目中，上汽大众IQ. Drive?智驾管家和特斯拉的成绩都相当出色，在上百公里的高速行驶中均没有出现一次偏离车道的状况，对于车道线的识别也都十分准确。毕竟，作为各自领域的代表选手，这样的“送分题”考验不大。

第二项是弯道中的车道保持、车道居中表现，这分为两个具体场景。

首先是高速主路上曲率较小的弯道，特斯拉和上汽大众IQ. Drive 智驾管家的车道保持、车道居中能力同样高度一致，均能将车辆稳定行驶在车道中央。

其次是像匝道这样的大曲率弯道，特斯拉的表现与主路上一致，且在匝道中的通过速度更高，给人的主观信心更足。

而上汽大众在匝道中行驶时，车道保持功能会更倾向于往弯心一侧偏移。二者在大曲率弯道行驶时的车道居中策略有一定差别。

就整体评价而言，上汽大众和特斯拉在弯道中的车道保持、居中能力，均能应付绝大部分高速路段，但在使用时必须时刻留意车辆动态，以备突发状况时能第一时间接管。

第三项加减速感受，这个项目同样分两个工况进行评价。

首先是顺畅路况的加减速体验，上汽大众和特斯拉的ACC功能，在顺畅路况的加减速感受都相当平缓，不会存在早期ACC功能经常猛加速、急制动，给车内乘员带来不佳乘坐体验的情况。

在测试中，我们还体验了上汽大众IQ. Drive 智驾管家所配备的智能跟车功能，其具有5挡跟车距离调节，可根据不同驾驶风格相应地对安全距离进行设置，另外还提供经济、运动、舒适3种跟车模式，能给用户带来更智能的跟车体验。

其次，是高速拥堵工况，在拥堵路况下上汽大众的IQ. Drive 智驾管家依旧保持了平缓、柔和的加减速控制，即便在频繁走走停停的路况下，其配备的拥堵排队功能依然能为车内乘客带来良好的乘坐体验。

而另一边的特斯拉，其在拥堵路况的加减速表现，却与顺畅路况形成了鲜明的反差。不仅加速动作变得“粗莽”，跟车刹停时的刹车力度变得也相当“猛烈”。

这样大开大合的跟车表现，让车内乘客在堵车时前俯后仰，也让我们参与测试的三人一致给出了差评。

最后一项，是二者应对前方插入车辆的表现。

面对保持安全车距的正常插入，上汽大众和特斯拉的应对表现趋同，均能在第一时间识别插入车辆，并且以较为柔和的制动保持安全跟车距离。

（上汽大众应对插入）

（特斯拉应对插入）

但面对近距离的“加塞式”插入，上汽大众会偶发出现急刹减速以进行避让的情况。特斯拉由于感知能力的优势，应对加塞式插入的表现会相对沉稳淡定。

在上述评价项目中，上汽大众的IQ. Drive 智驾管家和特斯拉的AutoPilot自动辅助驾驶系统，在整体使用感受上都有着不俗的表现，但在具体细分评价上则各有所长。

上汽大众的IQ. Drive 智驾管家，应对拥堵状况的跟车表现更为出色，轻柔的加减速控制能给乘客更贴心舒适的乘坐体验。

而特斯拉的AutoPilot自动辅助驾驶系统，感知能力更强，在大曲率弯道中的通过速度更高，在匝道中行驶给人的主观信心更强。

除了辅助驾驶系统应对各种路面状况的表现以外，此次测试我们把二者辅助驾驶系统的人机交互也纳入到评测范围内。

毕竟，这不是自动驾驶，人和系统的交互联接对于使用体验的影响也十分显著。

在这一点上，经过一整天的高速辅助驾驶测试，以及数天的深度体验后，上汽大众IQ.科技的辅助驾驶系统人机交互体验，给我们留下了深刻的印象。

这主要得益于上汽大众IQ.科技配备了一套增强抬头显示系统——「AR-HUD」。

在特斯拉车型上，由于没有配备传统仪表，因此与行驶相关的信息全集成在中控屏内。但驾驶员在行驶时，视觉注意力往往集中在正前方，这样的设定导致驾驶员很容易忽略车辆的提示信息。

而上汽大众IQ.科技配备的AR-HUD系统，能让驾驶员在视线不从路面偏移的情况下，安全便捷地获取与行驶、导航、辅助驾驶相关的信息。

同时，由于AR技术的加入，HUD信息还可与前方道路视觉融合，显示物可跟随前车、行人、路口等不断变化的实景而改变位置与大小，使关键信息指示一目了然。尤其是针对导航信息的增强优化，大幅提高了导航信息的指示清晰度。

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在高速辅助驾驶测试中，上汽大众IQ.科技的人机交互方式，给我们最直观的感受就是，它洞悉了用户使用习惯并从细节处入手，营造了一种没有使用压力的直觉式人车交互体验。

02?智慧灯光

除了辅助驾驶测试以外，在这几天的时间里，我们还对两台车进行了日常使用场景下的深度体验。在连日来的夜间行驶中，我们发现了上汽大众的这套IQ. Light灯光系统，有着非常智能的照明效果。

其原理是使用前风挡的摄像头采集路况信息，运算分析将光学矩阵解构，按照现实环境的光照需求，通过全LED矩阵式大灯实现多种照明方式。可实现“该亮的地方亮，不该亮的地方暗”这样智能的照明效果。

同时，IQ. Light系统还可识别路边物体、交通标识，并在不影响其他交通参与者的情况下，对这些方位进行独立照明。通过在照明上的智能化配置，给驾驶者和其他交通参与者提供更安全的行车环境。

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03?自动泊车对比

在数天的日常使用场景体验中，我们曾多次使用两车的自动泊车系统进行泊车入库，在单独使用中我们能隐约感觉到，两车在自动泊车的使用体验上存在一定的差异。

为了验证二者的自动泊车能力水平，我们决定再加设一个对比项目，设计了一场上汽大众IQ.科技与特斯拉的自动泊车对比。

首先是测试场地，我们根据日常用车场景的总结归纳，选择了光线条件较好的户外停车场，以及光线较暗的室内停车场，两大测试场地。并设计了日常用车最常见的垂直车位泊车、侧方位泊车，两个测试项目。

在自动泊车测试中，对二者车位识别能力、泊车用时、泊车体验（加减速动作幅度、人机交互）、入库后车辆位置进行记录评价。以此客观地比较，上汽大众IQ.科技与特斯拉在自动泊车功能上的能力差异。<

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三大自动驾驶辅助系统对比谁更智能？

1、开场白：首先打招呼并表明自己的身份，例如：“大家好，我是XXX，非常荣幸能有机会参加特斯拉的面试。”

2、教育背景：介绍自己的教育背景，包括就读的学校、专业以及取得的学位，例如：“我毕业于XXX大学，专业是XXX，获得了XXX学位。”

3、工作经验：简要介绍过去的工作经验，包括公司名称、担任职位以及所负责的工作内容，例如：“我曾在XXX公司担任XXX职位，负责XXX工作，积累了丰富的XXX经验。”

4、技能与能力：强调自己在相关领域的技能和能力，例如：“我具备扎实的XXX技能，熟练运用XXX工具，能够高效地完成XXX任务。”

5、特斯拉相关知识与兴趣：表达对特斯拉的热情和兴趣，并分享自己对特斯拉的了解和研究，例如：“我一直对特斯拉的创新技术和可持续发展非常感兴趣，并且经常阅读特斯拉的最新动态和研究成果。”

6、个人特质与价值观：突出自己的个人特质和价值观，例如：“我勤奋、细致、有责任心，并且乐于团队合作。我相信特斯拉的使命和价值观与我个人的追求非常契合。”

7、结尾总结：简要总结自己的优势和适应特斯拉的原因，例如：“总体而言，我对特斯拉的敬仰和热爱使我对这个岗位充满了激情，并且我相信我拥有足够的能力和潜力来为特斯拉的发展做出贡献。”

特斯拉自动驾驶识别红绿灯吗

在当前的市场环境当中，汽车技术正在不断发展，自动驾驶也越来越走近了日常用车当中。对比国外的驾驶环境来说，我国的交通环境更加复杂，因此也成为众多车企检验自动驾驶技术的重要场所。那么什么样的驾驶辅助系统才算是先进呢？，今天来对比一下智能汽车、特斯拉和华为的自动驾驶，性能到底如何？

智已汽车的自动驾驶技术是从软硬件方面协同入手，在硬件上，智已汽车搭载高性能感知设备，包括摄像头、雷达、超声波传感器，而在软件方面，他采用较强的算力系，统搭配高精地图，不仅能够实现自动驾驶，还能够让车辆与道路进行互联。

而特斯拉所采用的是 FSD纯视觉系统方案，它车身周围搭载8组高精度摄像头，每个摄像头可进行每秒36帧画面，时刻观察周围车辆的情况，同时它还拥有自身独特的算法，将拍摄的场景，迅速转化为模型，使汽车能够在道路上行驶安全。

接下来看一下华为的阿尔法T，阿尔法T搭载三颗激光雷达，6颗红米波雷达，12颗超声波雷达，同时搭载4颗摄像头，在软件方面他支持5G技术，能够在多种情况下实现自动驾驶的能力。

而在实际测试过程中，选择横穿车道来进行对比。行人横穿车道对于驾驶员来说，这是一个十分头疼的问题，当你反应稍微慢点，很有可能会酿成大祸。因此在实际测试当中，我们就测试一下，行人横穿车道时的情况，而他们的处理方式也有很大的不同。

智能汽车在行驶到双向车道，遇到电瓶车横穿马路，会自动地识别车辆，提前做出刹车的动作，并遵循减速慢行原则，从而确保行驶能够正常安全的进行。

而特斯拉在遇到相似情况之时，虽说没有大问题，但是可以感觉到系统预判是比较激进的，在避让横穿马路的机动车辆时，减速并不是十分明显，容易给驾驶者带来心理压力。

极狐阿尔法T在识行人横穿马路时，系统判断错误，车辆会自动驾驶到马路牙子，并作出停车的动作。

这三款车虽说都能实现一定程度的脱手驾驶，但是各有各一样的特点，相比较，智能汽车的自动驾驶技术更不错。

目前最强智能驾驶？特斯拉FSD Beta推送上路

太平洋汽车网特斯拉自动驾驶识别红绿灯，特斯拉在开启自动驾驶高级驾驶员辅助系统Autopilot状态下，可以通过车前摄像头检测即将到来的交通信号灯、停车标志及停车线并自动刹停，在驾驶员给出确认信息后，车辆还可以自动通过十字路口。

识别信号灯、停车标示并自动刹停先来看这次更新的版本介绍。

原文过长，后台回复AutopilotTACC获得完整版本介绍在新版本软件中，车辆在Autopilot（下文简称AP）状态下识别到「交通信号灯」、「停车标志」和「停车线」后，可以在停车线前自动刹停，并且在驾驶员给出确认信息后，车辆还可以自动通过十字路口。

这意味着AP已经可以主动通过一些没有车道线的直行路口了，注意加黑的3个关键词，也就是说本次的软件更新进一步拓展了AP在市区路况下的工作能力，逐渐摆脱了对车道线的强依赖，这是实现FullSelf-DrivingCapability的重要一步。

从以上几个场景来看，目前只能支持短时间摆脱了对车道线，特斯拉在版本介绍中明确表示，该功能并不仅仅基于前置摄像头的视觉感知识别，还会集合GPS地图数据。

也就是说虽然短时间摆脱了对车道线的依赖，但是GPS地图数据的依赖逐渐提高。

另外还有几个细节是，车机屏幕上会提前显示出识别到的红绿灯和停车线，即使在绿灯情况下，车辆的第一决策仍然是减速，驾驶者需要通过「拨换挡杆」或者「轻点加速踏板」两个方式，恢复巡航，车辆才会自动通过红绿灯路口。

在黄灯或者绿灯闪烁的情况下，如果车辆还未驶过停车线，系统则会自动刹停，如果车辆驶过了停车线，则会正常通过。

在红灯情况下，车辆会自动刹停，但是同样需要驾驶者通过「拨换挡杆」或者「轻点加速踏板」两个方式，恢复巡航。

这里的逻辑与目前高速路段中NoA状态下的变道策略完全相同，车辆自动做出变道的决策，但是需要驾驶者给出确认信号，车辆才会执行。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

从目前网路上流出了一些早鸟用户的视频来看，FSD?Beta的辅助驾驶功能确实得到大幅提升，自动化程度更高，但是因为使用样本有限，还无法认定是不是真正的L4级自动驾驶。

按照特斯拉的说法，FSD?Beta并没有使用高精度地图（业界猜测为SLAM建图），当然，更加没有使用激光雷达，它的感知功能基本上都是依靠视觉传感器完成的。SLAM，即Simultaneous?Localization?and?Mapping，主要用于解决人工智能在未知环境运动时的定位与地图构建问题，最早在?1989?年由?NASA?提出。

从实际体验来看，FSD?Beta在使用中，会在Model?3的中控屏上显示道路的具体信息，可视化范围大幅提升，且模型由2D变为4D。FSD?Beta还可以支持路口红绿灯识别和禁令标志识别，在路口的探测十分具象且准确，能够根据路口标线以及导航自动选择车道（譬如说面对前方慢速行驶的车辆，可自主变道行驶）。

在通过环岛等复杂路口时，FSD?Beta虽然在判断车流时稍有延迟，但也能自主遵守路口让行规则行驶，并自主避让路边的行人和非机动车。对于道路施工摆放的路障，FSD?Beta也能清晰识别。

现阶段，无任何标线划定的狭窄道路对于其它所有驾驶辅助系统而言都是噩梦，但FSD?Beta仍然能够胜任，路面的边界、通行路径和两侧停泊车辆全部都能被探测到。即使是在两边停满车辆的停车场路段，FSD?Beta仍可识别出几乎所有交通参与者。

值得注意的是，在夜间测试过程中，FSD?Beta的识别能力仍与白天时大致保持相同，依然相当精确。

除此之外，FSD?Beta的自主学习与进化能力也进一步加强，部分用户在收到FSD?Beta的首次推送后第二天，就收到特斯拉发来的FSD?Beta更新OTA。特斯拉希望测试车主能够在实际道路让FSD?Beta尽可能多的行驶，以让FSD?Beta尽可能多地收集数据，完善数据库并进行更新迭代。

当然，因为FSD?Beta目前还处于小范围的测试阶段，并且推送时间也就仅仅几天，还没有更大的问题反映出来，并不能说是一项尽善尽美的功能。特斯拉对此也做出申明：「FSD?Beta功能为仅供部分早鸟用户使用的测试版功能，使用时需要额外留心。它有可能在最危险的时候做出错误选择，所以您必须保持双手握住方向盘，并格外留意路况，切忌放松警惕。」

不过就这次的FSD?Beta来看，特斯拉或许比其他人更加接近真正的自动驾驶了。

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。