特斯拉自动驾驶技术亮点是什么_特斯拉自动驾驶技术亮点

1.特斯拉的自动驾驶靠什么实现

2.如何看待特斯拉的自动驾驶技术？

3.关于自动驾驶，特斯拉最近都有哪些“神”操作

4.特斯拉发布自动驾驶新专利 通过摄像头数据/自主权可达5级

5.官宣！特斯拉自动驾驶功能迎来重大变革：不走寻常路

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。

特斯拉的自动驾驶靠什么实现

特斯拉的核心技术优势在于自主研发的FSD芯片和先进的EEA架构。

研FSD芯片：

FSD芯片是一款高性能，只为自动驾驶和安全而打造的专属芯片。主板采用完整的双系统冗余，保证某功能区出现问题时，依然可正常工作。SRAM容量达到2TB每秒，用于存放处理图像数据，远超过竞品芯片。（处理全自动驾驶的缓存带宽至少要达到1TB每秒）

先进EEA架构：

整个EEA架构有3个模块，CCM（中央计算模块）、BCMLH（左车身控制模块）、BCMRH（右车身控制模块）。中央计算模块运行LinuxOS，整合驾驶辅助系统（ADAS）和信息娱乐系统（IVI）两大域，同时负责外部连接和车内通信系统域功能。左车身和右车身控制模块负责剩余的车身与便利系统、安全系统和部分动力系统控制，为软件OTA提供充分便捷，实现软件定义汽车。

如何看待特斯拉的自动驾驶技术？

太平洋汽车网依靠人工智能、机器学习、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶汽车又称无人驾驶汽车，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟，能像人那样思考、也可能超过人的智能。

自动驾驶汽车又称无人驾驶汽车，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。自动驾驶汽车依靠人工智能、机器学习、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。常听说的特斯拉汽车、谷歌汽车就属于自动驾驶汽车。

机器学习是让机器从大量样本数据中自动学习其规律，并根据学习到的规律预测未知数据的过程。机器学习的目标是发现数据中暗藏的规律，由此对未知进行预测。这个过程要通过学习来实现，学习用到的材料则是大数据。机器学习被广泛应用在网络搜索、垃圾邮件过滤、推荐系统、网页搜索排序、广告投放、信用评价、欺诈监测等领域。

沃达德软件通过人工智能来分析、探索和预测趋势，并根据过去的变化预测未来的趋势。通过经典的机器学习算法，为客户提供智能应用程序，包括：频繁模式挖掘、聚类、分类、推荐引擎（获得用户行为并从中发现用户可能喜欢的事物）、频繁子项挖掘（利用一个项集，如查询记录和购物目录，去识别经常一起出现的项目）。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

关于自动驾驶，特斯拉最近都有哪些“神”操作

提到汽车的自动驾驶技术，很多朋友都会想到特斯拉。毕竟特斯拉的自动驾驶技术在全球范围内都处于领先水平。但根据相关数据统计，2019年大约有50人丧生于特斯拉自动驾驶造成的交通事故。那么对于自动驾驶技术，我们又该作何评价，这项技术又是否应该继续发展下去呢？

首先，所谓的自动驾驶技术主要是通过人工智能，车辆雷达，监控以及定位等系统的合作对路面信息进行判断，进而自动驾驶汽车安全运行。很多车企都将自动驾驶技术作为一大卖点。目前搭载这一技术的车型除特斯拉之外还有很多，但是大部分的自动驾驶技术只能够达到L1-L2级。其中L1级驾驶主要包括一些辅助驾驶功能，例如定速巡航，车道保持，而L2级的功能要更全面一些，其中包括危险预判以及一些驾驶辅助功能。即便是特斯拉，目前也只能达到L2.5到L3级的水准，只能在正常路段下实现完全的自动化驾驶，但是在一些紧急情况或者是道路状况相对复杂的情况下，还是需要人工来进行驾驶。也就是说，目前特斯拉的自动驾驶技术能够应用的道路工况是非常有限的。

其次，之所以有人员伤亡与特斯拉的自动驾驶技术有关，还是因为这种技术有些被过度宣传了。除了官方所发表的广告以及言论之外，还有很多消费者认为特斯拉的自动驾驶技术已经达到了很高的级别，甚至把特斯拉叫做“神车”，虽然此前特斯拉也曾经修改过部分广告用词，但是对于消费者来说，特斯拉自动驾驶技术已经深入人心了。

最后，我们还是要从客观的角度来看待自动驾驶技术。虽然目前大多数的自动驾驶只能称之为辅助驾驶，但的确能够在一定程度上提高行车安全性，例如危险警示系统，车道保持系统等功能都能够帮助驾驶者避开可能会发生的危险。除此之外，自动驾驶技术的发展能够给我们的生活带来很大的方便，未来很有可能会成为所有汽车的标配技术，因此我们还是需要去积极的研发自动驾驶技术。

综上来看，自动驾驶技术在还未成熟之前，不管是生产厂商还是经销商，都应该将其作为一种辅助驾驶系统来进行宣传，避免误导更多的消费者。而对于技术研发者来说，自动驾驶技术研发过程中还需要不断创新不断发现，解决可能会带来安全隐患的问题。

本文为汽车观察家原创，如有抄袭将依法追究法律责任。

（运营人员：博洋）

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。

特斯拉发布自动驾驶新专利 通过摄像头数据/自主权可达5级

10月21日，埃隆·马斯克（Elon Musk）发布推特表示，特斯拉的全自动驾驶（Full Self-Driving，以下简称 FSD）beta 版软件已向小部分客户推送。

这可能是全球第一个最高级别的自动驾驶系统的规模应用案例，当FSD启用时，车辆将能够：

在高速道路上实现自动变道

在岔路口自主选择道路

按照导航线路处理与其他车辆及周围物体的关系（比如超车）

自动转弯

但特斯拉官方提醒，在视觉死角区域、十字路口和狭窄的驾驶环境中，司机要尤其关注周围环境，并随时准备接管。

和刚推出辅助驾驶系统 Autopilot 时的激进不同，特斯拉对 FSD 的态度略显低调，对「安全」进行了反复强调。这种略显低调的态度，在这家明星公司和明星CEO身上，是在不常见。也有可能是因为特斯拉最近惹上的麻烦事确实比较多吧。

与系统更新相伴而来的，当然是——涨价。马斯克同时宣布，FSD价格将上涨约2000美元，约合人民币1.4万元。你觉得值吗？

官宣！特斯拉自动驾驶功能迎来重大变革：不走寻常路

易车讯 日前，易车从海外媒体获悉，特斯拉发布一项最新自动驾驶专利，该专利“使用视觉图像数据评估外界对象特性”，使用摄像头构建自己的自动驾驶系统。并且可以提供真正的5级自主权。

通常自动驾驶系统需要安装大量各种昂贵的传感器，例如，雷达，激光雷达，超声波等。通过收集每个传感器捕获的数据，系统可以了解车辆的环境并确定如何控制车辆。但是，随着传感器数量和类型的增加，系统的复杂性和成本也随之增加。

特斯拉决定避免这种情况，该专利“使用视觉图像数据评估外界对象特性”，使用摄像头构建自己的自动驾驶系统。虽然这使AI学习过程变得复杂，但是它具有许多重要优势，有助于基于由车辆摄像机捕获的图像来接收数据，以识别物体与车辆的距离。

特斯拉的专利中描述，该系统包括一个或多个耦合到存储器的处理器，基于由车辆摄像机捕获的图像来接收图像数据。然后，目标是利用此数据，至少可部分地识别物体与车辆的距离。该专利描述了一种用于从视觉数据生成高度准确的算法，使用辅助传感器数据（例如雷达和激光雷达），辅助数据与从视觉数据中识别出的对象相关联，以准确估算对象属性（例如距离）。辅助数据与视觉数据的收集和关联都是自动完成的，几乎不需要人工干预。

众所周知，激光雷达一直是自动/无人驾驶 汽车 研究的热门，但特斯拉却反其道而行之，更专注于依靠摄像头的视觉处理技术。

据外媒报道，特斯拉在周二宣布，北美市场的部分特斯拉车辆将放弃雷达技术，转而使用基于摄像头的视觉处理技术来辅助自动驾驶系统。

根据特斯拉的说法， Autopilot 自动辅助驾驶功能正在持续向基于摄像头的Tesla Vision视觉处理技术过度。从2021年5月交付开始，为北美市场制造的Model 3和Model Y车辆将不再配备雷达。

而这些车辆也将成为特斯拉首批依靠摄像头的视觉神经网络处理技术，辅助Autopilot和FSD（完全自动驾驶）及其他主动安全功能的车辆。

不过，在过度期间，带有Tesla Vision的车辆可能会限制部分功能，包括： Autosteer(自动转向)将被限制为最高时速为75英里/小时（约为120公里/小时）和更长的最小跟随距离；禁用智能召唤和紧急车道偏离避让功能。

但这些被限制的功能有望在未来几周的时间里通过OTA软件升级进行恢复。

所有新的Model S和Model X车辆，以及为北美以外市场制造的其他所有车辆，将继续配备雷达系统来辅助自动驾驶功能。

据悉，Tesla Vision视觉处理是由特斯拉研发的视觉处理工具。 Tesla Vision基于深度神经网络，能够对行车环境进行专业的解构分析，相比传统视觉处理技术可靠性更高。