在這種全自動駕駛選項中，主要包括6種功能。它們分別是自動停車，自動***，自動***導(dǎo)航駕駛，智能呼叫，分別識別交通信號燈和停車標(biāo)志以及進行響應(yīng)，并自動***在城市街道上駕駛。前四項已在更新之前實施，后兩項是此升級的重點。不得不說，特斯拉的自動駕駛技術(shù)確實是最先進的，就像最簡單的自動泊車基本上是在主流自主品牌車型上實現(xiàn)的一樣，自動***導(dǎo)航在某些韓國車型上也可以看到。當(dāng)前剩余的四個功能估計只有特斯拉敢于創(chuàng)建所有者應(yīng)用程序。
自動***變速是全自動駕駛的第一個問題，否則您的自動駕駛僅限于汽車，這一點特斯拉已經(jīng)做到了。智能傳票可以說是遠程發(fā)射飛行器的升華版，不僅可以遠程打開飛行器，還可以自動為您打開，非常方便。確定交通信號燈和停車標(biāo)志以作出反應(yīng)。這是自動駕駛的另一種發(fā)展。
當(dāng)前，只有車輛能夠跟隨前車的運動軌跡，停止或啟動，并且能夠識別交通信號?；緦崿F(xiàn)。全力以赴。此功能也是在城市街道上自動***駕駛的先決條件。特斯拉似乎已經(jīng)暴露了全自動駕駛的基本功能。特斯拉的自動系統(tǒng)說到現(xiàn)在，是不是一點都不實用？
盡管特斯拉當(dāng)前的自動駕駛系統(tǒng)在實際應(yīng)用中仍然存在事故，但技術(shù)是基于不斷的實驗，沒有人能夠保證自己開發(fā)的新技術(shù)不會引起問題。特斯拉可能會大膽一些，但他們的技術(shù)確實值得其他汽車公司學(xué)習(xí)。全自動駕駛的測試版本將成為未來真正全自動駕駛的可靠基礎(chǔ)。至于升級是否值得，取決于您是否敢于對早期***用者感興趣。特斯拉的自動系統(tǒng)說到現(xiàn)在，是不是一點都不實用？
特斯拉的自動駕駛功能怎么樣，是不是足夠安全？
撰文?/?朱?琳
編輯?/?溫?莎
設(shè)計?/?杜?凱
來源?/?Forbes，作者：Brad?Templeton
10月20日，特斯拉發(fā)布了一個***的測試版，面向其部分早期用戶。該測試版被埃隆?馬斯克（Elon?Musk）稱為“功能完整的完全自動駕駛”。該公司還宣布，將目前出售給車主的“FSD?in?the?future”套裝的價格上調(diào)2000美元(現(xiàn)價10000美元)，以便他們在準(zhǔn)備就緒時可以使用該軟件。
該軟件包給許多用戶留下了深刻印象。一些人在Youtube上發(fā)布了該系統(tǒng)在城市街道上運行的***。盡管有這個名字，但“完全”自動駕駛既不是自動駕駛，也不是業(yè)內(nèi)大多數(shù)人所說的完全自動駕駛。更準(zhǔn)確的說法是，它是在城市街道上運行的特斯拉“Autopilot”。
像Autopilot一樣，它需要駕駛員不間斷的監(jiān)控，也確實會發(fā)生錯誤，需要駕駛員的控制以避免事故的發(fā)生。它可以處理各種各樣的城市街道，但不能應(yīng)對車道或停車場，所以人類司機在旅程的起點和終點都要開車。之前的Autopilot只操作高速公路、鄉(xiāng)村公路和部分城市快速路，不操作標(biāo)志、交通信號燈等基本要素。
該車輛的功能比我在那工作時的Google?Chauffeur（現(xiàn)在的Waymo）在2010年展示的稍好，盡管重要的是它僅使用攝像頭和最小限度的地圖即可完成工作，而Chauffeur需要使用詳細的地圖和激光雷達，并盡量減少使用攝像頭。
這十年間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺的能力得到了突飛猛進的發(fā)展。特斯拉做出了很大的努力——僅在主要參與者中有效——避免了激光雷達，并嚴(yán)重依賴于攝像頭（還有雷達，這是每個人都在使用的）。
***顯示，這些車輛在各種街道和十字路口行駛。這包括沒有標(biāo)志的小街道，大的多車道街道，合理復(fù)雜的十字路口，包括無保護的轉(zhuǎn)彎等等。這就是特斯拉所謂的“功能完整”——它至少在所有典型的路線上做了一些事情。
雖然我們不能從一小部分***中得出確切的結(jié)論，但可能會有施工和一些等級的道路的問題，我們看到了白天和晚上，但還沒有看到惡劣天氣下的***。
這些***中，有一些必要的干預(yù)——人類司機必須抓住方向盤，控制局面，以避免極有可能發(fā)生的事故。雖然沒有關(guān)于需要這些的頻率的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，但這種干預(yù)似乎相當(dāng)頻繁。這是需要持續(xù)人工監(jiān)督的系統(tǒng)規(guī)范，也是他們需要這種監(jiān)督的原因。
所有的完全自動駕駛汽車項目都需要一個或兩個“安全司機”在方向盤后面，他們也需要做這樣的干預(yù)，一開始很頻繁，隨著時間的推移越來越少。
直到最近，Waymo和現(xiàn)在的Nuro才部署了沒有監(jiān)管司機的車輛。Cruise最近獲得了這樣做的許可，但還沒有實施，他們聲稱可能會在今年年底實施。亞馬遜的Zoox也有這樣的許可證。
根據(jù)特斯拉的***和聲稱，在埃隆?馬斯克的通勤中，他通常很少干預(yù)駕駛，有時根本沒有干預(yù)，但這“似乎在大多數(shù)情況下都是有效的”。在現(xiàn)實中，我們要計算需要干預(yù)的頻率。
據(jù)報道，特斯拉的Beta測試只對有較高安全記錄的司機進行，但沒有透露測試是如何進行的，這給我們帶來了一些大問題：
這種干預(yù)有多頻繁，情況有多嚴(yán)重？ 特斯拉在沒有經(jīng)過培訓(xùn)和合作伙伴的情況下，能有效地讓客戶扮演自動駕駛汽車安全司機的角色嗎？這與優(yōu)步在發(fā)生致命事故時的做法有何不同？ 特斯拉決定不使用激光雷達和詳細地圖，這對他們系統(tǒng)的質(zhì)量有什么影響？ 駕駛員可以安全地使用它嗎？通過測試又能得到什么呢？ 這合法嗎？干預(yù)的頻率有多高？
人們不能從這些***中辨別，但我們可以比較一下人類發(fā)生事故的頻率。
有時候，干預(yù)會在不需要的時候發(fā)生，所以真正需要衡量的是“必要的”干預(yù)，即沒有干預(yù)就會發(fā)生不好的事情。許多團隊使用模擬器來模擬在沒有干預(yù)的情況下會發(fā)生什么?！皦氖隆笨梢灾竾?yán)重的事故，或者只是指明顯的駕駛失誤，比如短暫地轉(zhuǎn)向另一條車道，即使你很***，車道上沒有車。
人類每10萬英里就遭遇一次事故，普通駕駛大約需要8-10年的時間。保險公司每25萬英里（25年）就會遇到一次，警察每50萬英里（40-50年）就會遇到一次。
***的是，死亡非常罕見——人類駕駛每8000年發(fā)生一次，高速公路上每2萬年發(fā)生一次。這對任何一個司機來說都是罕見的，我們開得太多，所以我們才會遇到那么多。
就其本身而言，整天駕駛無需干預(yù)似乎非常令人印象深刻，尤其是對那些初入這一領(lǐng)域的人來說，但這距離真正實現(xiàn)完全自動駕駛，而不是監(jiān)控駕駛員***的目標(biāo)還有很長的路要走。
這種測試方式可以嗎？
如果沒有受過良好訓(xùn)練的安全駕駛員，并且每輛車配備兩名駕駛員，大多數(shù)自動駕駛團隊是不會測試這種水平的系統(tǒng)的。
優(yōu)步對其安全司機的培訓(xùn)很差，該公司承認，發(fā)生事故時，每輛車只安排一名司機是錯誤的。這起事故的主要責(zé)任是安全司機無視所有規(guī)則，用手機看電視而不是工作，但我們知道其他特斯拉車主也會做類似的事情。
另一方面，Autopilot表明，對于遵循良好程序的駕駛員來說，安全使用Autopilot是可能的。
統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，在高速公路上使用Autopilot的特斯拉司機不如不使用的司機安全，但安全程度只是略有下降。（特斯拉公布了誤導(dǎo)性的數(shù)據(jù)，聲稱它們更安全。）這種較低的安全水平可能可以解釋為這樣一個事實：一些司機正確地使用了它，是安全的，而另一些司機則沒有，從而降低了平均水平。
我的經(jīng)驗是，使用它的一個好方法是在你的頭腦中一直保持“影子駕駛”，即腦中想著移動你的手但不施加壓力，當(dāng)汽車轉(zhuǎn)動方向盤時讓你的手隨著方向盤移動。用這種方法，如果方向盤不像你想要的那樣移動，你可以快速地從輕力轉(zhuǎn)變?yōu)閷嵙?，推動方向盤到它應(yīng)該去的地方。
但并不是所有的司機都這么做，有些人不這么做，甚至試圖打破特斯拉的警告。許多人認為，車內(nèi)的攝像頭監(jiān)控著司機的視線，以確保注意力得到了關(guān)注。其他競爭系統(tǒng)也這樣做。特斯拉對此進行過實驗，但迄今為止拒絕***取此類對策。
當(dāng)然，讓細心的司機測試這個軟件對特斯拉來說是非常有價值的。這就是為什么其他公司花費數(shù)百萬美元來支付安全駕駛員在幾個州進行試車的原因。
馬路中央也有拐角案例
所有這些測試的目的都是為了解決部署這些汽車的難題。在沒有持續(xù)干預(yù)的情況下，在普通道路上駕駛相對“容易”（但要做到特斯拉所做的，即在沒有激光雷達和地圖的城市街道上駕駛，就比較困難）。
即使你能處理99.9%的情況，你也只是達到目標(biāo)的一小部分。你需要找到所有那些不尋常和罕見的***，人們稱之為“拐角案例”。但這些不只是發(fā)生在角落里，找到它們中的大多數(shù)是一個非常漫長和困難的項目。Waymo的頂尖團隊耗費了十年時間來做這件事。沒有人真正做到過。
在網(wǎng)絡(luò)***中，司機們所表達的喜悅之情，是那些外行人的心聲，他們以為得到99.9%的答案就能解決99.9%的問題。但它解決的問題還不到1%的十分之一。
駕駛***工具中，通過人工監(jiān)視，你可以讓人工監(jiān)視人員處理剩下的問題，作為人類一般的問題解決者，我們通常可以這樣做。
也就是說，特斯拉有一個很棒的測試工具。司機們不再花錢找人來測試車輛，而是為這樣做的特權(quán)付費。這讓特斯拉比其他任何公司都能以更低的成本更快地積累里程，他們自然想要利用這一點。
這對特斯拉來說是個好消息，因為當(dāng)我說他們已經(jīng)走了千分之一的路時，你可能認為這意味著他們還有幾千年的工作要做。好消息是，由于團隊隨著時間的推移越來越快，他們做后期的工作比早期的工作更快。
Waymo可能花了2年時間才達到1/1000，但再過10年，他們就差不多達到目標(biāo)了。這是因為隨著時間的推移，他們都壯大了自己的團隊和測試隊伍，也接觸到了各種各樣的新技術(shù)，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高級模擬等等。
特斯拉一直在這么做，而且還制造自己的處理器，幾乎和谷歌自己定制的處理器一樣好。摩爾定律還沒有消亡，它不斷提供更多的工具來加快其余工作的進行。但目前特斯拉還有很長的路要走。
地圖和激光雷達
到目前為止，我們所看到的并不能告訴我們很多關(guān)于特斯拉避開激光雷達的爭議選擇和相關(guān)問題。
特斯拉希望利用攝像頭和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建虛擬激光雷達，告訴他們攝像頭看到的視覺目標(biāo)有多遠。這些***向我們展示了他們對汽車和其他障礙物閃爍的感知，這在這些視覺系統(tǒng)中很常見，但也顯示出他們還沒有完全實現(xiàn)。
我們進一步了解了他們不使用詳細地圖的決定。人們試圖在沒有地圖的情況下開車，以避免地圖成本，并能夠立即處理整條道路而無需繪制地圖。地圖可為你提供更多數(shù)據(jù)（即使它們錯了并且道路已經(jīng)改變），可以幫助你更安全。
不管你對地圖的成本有什么看法，你很快就會想到?jīng)]有它們的情況，而不是你想在第一批上路的汽車上做的事情。我們可以在特斯拉“FSD”的***中清楚地看到這一點，該***向左轉(zhuǎn)彎并帶有分隔線。
在這個***中，你看到車輛左轉(zhuǎn)。在幾乎恰好一分鐘的時間內(nèi)，汽車針對要駛?cè)?/a>的道路計算出了一個錯誤的地圖，從而將道路分隔線放置在錯誤的位置。它試圖駛進迎面而來的車流中，但司機接管了它，把車開進了正確的車道。
一輛沒有地圖的汽車在駕駛時，它的地圖就會自動生成。它必須弄清楚所有的路緣、車道、標(biāo)志和交通控制系統(tǒng)在哪里，以及每條車道的規(guī)則，然后從中選擇駛?cè)肽臈l車道以及如何駛?cè)搿?/p>
一輛有地圖的汽車依賴于之前通過交叉路口的經(jīng)驗，以及對數(shù)據(jù)理解的人類質(zhì)量保證。它仍然需要了解現(xiàn)場情況，特別是道路發(fā)生變化的任何地區(qū)，當(dāng)然還要了解道路上所有移動的東西，但首先要做的是讓路面更安全。
特斯拉自然會努力使自己的汽車更好地處理這樣的路口，而不會再次犯同樣的錯誤。而且，他們的車隊意味著他們將迅速獲得有關(guān)此方面的報告，并在進行必須進行的逐步改進方面具有優(yōu)勢。
但是，尚無法從攝像頭圖像完全了解道路的布局，這就是為什么大多數(shù)團隊都覺得擁有包含所有細節(jié)的地圖可以使它們更安全，功能更強大，即使制作和維護地圖要花錢，并且它最初限制了可提供更高安全性的駕駛區(qū)域。
這是合法的嗎？
其中一些測試人員在加州。這讓人想起了早期的一個***，當(dāng)時由安東尼·萊萬多夫斯基（Anthony?Levandowski）領(lǐng)導(dǎo)的優(yōu)步自動駕駛團隊試圖在加州測試優(yōu)步的車輛。加州法律要求測試自動駕駛汽車必須獲得許可。
優(yōu)步并不想獲得許可，盡管萊萬多夫斯基參與了起草這部法律的談判。優(yōu)步聲稱，由于法律豁免了“司機***”系統(tǒng)需要許可，優(yōu)步并不需要許可，因為他們在任何測試車輛上都有一名安全司機，因此這就是司機***。
汽車制造商一直在推動在法律中加入駕駛員協(xié)助例外條款，因為他們不希望他們銷售的***系統(tǒng)突然需要許可。
加州車管所說“不行”。畢竟，既然每個人都使用安全駕駛員，那么法律就毫無意義，任何汽車都不需要許可證。
他們的觀點是，如果你真的試圖制造一輛自動駕駛汽車，你需要許可證，即使你有一個人作為正式司機監(jiān)控它。他們告訴優(yōu)步，他們將吊銷所有優(yōu)步車輛的牌照，除非他們排隊等候。
這使特斯拉處于一種不尋常的狀況。特斯拉的高速公路版Autopilot是駕駛員的***工具，不需要許可證。但是他們將這個Beta測試版本稱為“完全自動駕駛”。
正如我在上文中所斷言的那樣，這并不是像大多數(shù)行業(yè)內(nèi)部人士所說的那樣是真正的自動駕駛或完全自動駕駛，但是只要特斯拉說這是制造自動駕駛汽車的努力，許可證法似乎可能適用于他們，并關(guān)閉該州以及可能具有類似規(guī)則的其他州的Beta版程序。
本文來源于汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。
特斯拉***駕駛真的靠譜嗎？
這方面還是不用過于擔(dān)心，既然是已經(jīng)上市的車輛，也具備自動駕駛的功能，在這個一有點什么就會破產(chǎn)的年代，肯定是不敢還沒研究透徹就推行出來的，所以肯定是經(jīng)過了非常多的測試和研究，確保了不會有問題才會拿出來賣，所以可以基本證明自動駕駛功能是安全的。但是也不能完全放心，不怕一萬就怕萬一，就我個人而言還是不想使用自動駕駛技術(shù)的，因為總會感覺還不夠完美。
自動駕駛目前被分為6個級別,很多汽車廠商宣布將在2021年前后實現(xiàn)L4/L5級別自動駕駛車輛的商業(yè)化。特斯拉作為在自動駕駛方面最為激進的一家公司，全球所有特斯拉在 Autopilot 模式下已經(jīng)跑了超過 3.5 億公里。自特斯拉誕生以來，黑科技高性能等光環(huán)就一直加持在其產(chǎn)品身上，特斯拉更是首開自動駕駛商用化先河，在其車型上廣泛搭載了智能化自動駕駛系統(tǒng)。
但是特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)也經(jīng)發(fā)生過不少交通事故案例，不管是在美國還是國內(nèi)都造成過人員傷亡，但特斯拉并沒有停下研發(fā)的腳步?？v觀全球范圍內(nèi)，特斯拉的無人駕駛技術(shù)都還名列前茅。但還是發(fā)生過交通事故。
在美國新澤西州，Model X在使用特斯拉Autopilot自動駕駛系統(tǒng)原本是要沿著筆直的道路行駛，但是卻在行駛中路線偏移，直接沖進兩條道路的中間地段，接連撞倒了道路指示牌和其他物體，他曾試圖想要奪回自主駕駛權(quán)。一般來說，當(dāng)自動駕駛系統(tǒng)的自動轉(zhuǎn)向功能啟用時，駕駛員只需向方向盤施加壓力或按下剎車，即可解除駕駛員***功能，但是Autopilot并沒有要交還的意思。最終駕駛員沒有及時控制Model X，所以才導(dǎo)致Model X撞到面目全非，唯一值得慶幸的是駕駛員并沒有受到嚴(yán)重傷害。但依然證明自動駕駛技術(shù)還是存在漏洞。
為什么國產(chǎn)自動駕駛就是不如特斯拉？差距到底有多大
親您好!關(guān)于特斯拉***駕駛真的靠譜嗎？的問題官方又將其定義為“完全自動駕駛”能力下的功能，以特斯拉Model S為例，其在官方宣傳中稱“每輛新款 Model S 均標(biāo)配先進的完全自動駕駛硬件，目前已實現(xiàn) Autopilot 自動***駕駛功能，”就容易讓人產(chǎn)生歧義。
同時，根據(jù)自動駕駛等級分類的定義來看，目前任何宣稱的“自動駕駛”都需要特定場景，并僅能實現(xiàn)自動駕駛系統(tǒng)中算法所適用的情況。
眾所周知，人為算法都是有局限性和邊界的。
所以，在一系列超出特斯拉Autopilot系統(tǒng)算法之外的情況，駕駛員如果還想依靠它來自動駕駛汽車，就避免不了導(dǎo)致出現(xiàn)意外事故。
而在以上的事故中，駕駛員都存在過度相信和依靠特斯拉Autopilot駕駛的行為，最終因超出“特斯拉Autopilot系統(tǒng)場景范圍”而釀成悲劇。特斯拉也靠此項條件，否認了有設(shè)計上的錯誤，把事故歸咎于司機操作不當(dāng)。
不過從這一點看，足以證明特斯拉宣稱的“Autopilot 自動***駕駛”并不可靠。
希望我的解答能幫助到您哦親
上周特斯拉更新的智能召喚功能，足足讓我在停車場”戲?！傲诉@輛Model?3一個多小時，真是太有意思了。
●無人駕駛：還挺有禮貌，轉(zhuǎn)向燈先打上了
這項功能比想象中的還要強悍，通過攝像頭以及毫米波雷達實時演算（不依賴地圖，不能在開放道路使用），Model?3儼然一個蹣跚學(xué)步的幼齡孩童一般摸索前進，他會嘗試走捷徑走直線抄近道，車速也要比預(yù)想中的更快，并且雷達測距精準(zhǔn)，禮讓行人也非常及時。
●拐彎速度還挺快，路人都沒發(fā)現(xiàn)這輛車有什么不對勁
●行人接近到一定距離就會剎停，這個過程沒有引起過路妹子的警覺
不過，這項功能主要還是針對美國大型戶外停車場居多，針對性開發(fā)的功能在中國來說還是有些水土不服的。首先在中國正兒八經(jīng)供你日常停產(chǎn)的大型正規(guī)停車場就不多，小區(qū)里七扭八歪的擠作一團才是常態(tài)，并且行人密度極高，顯然這樣的環(huán)境對于召喚功能來說，是有些“強車所難”，一旦走錯方向或者進入死胡同，馬上進入“懵逼”狀態(tài)，掉頭是這輩子都不可能掉頭的。
畢竟是前視攝像頭及雷達還是要強悍的多，安全第一。
因此這項功能在中國的實用程度肯定是要打一些折扣，炫技成分居多。
但這是Autopilot、NOA（自動***導(dǎo)航駕駛）、智能召喚等功能一步步走來，讓我們看到特斯拉逐漸把不可能變?yōu)榭赡?，從概念落地到現(xiàn)實、甚至真正到解放雙手，這才是更重要的。
特斯拉模式，是最強的么？
不確定一定最強，但是特斯拉的模式的確自成一派，極具個人特色。就像是蘋果，它強于軟件，但卻擁有軟件、硬件雙向驅(qū)動的能力。
或許你會覺得特斯拉的自動駕駛厲害，是因為他的硬件非常領(lǐng)先吧？其實并非如此。相反，特斯拉的硬件部分，可以用“人盡皆知”來形容，其緣由在于特斯拉一反它家常態(tài)，把自己的傳感器配置完完全全公布了出來，你甚至可以照搬做出一模一樣的布局，而這恰恰是特斯拉偉大的地方了，正如其早前就公布了一系列相關(guān)專利一般。
特斯拉又是怎么堅持在做這件事的呢，特斯拉在售的車型，都已經(jīng)配備了完整的、支持自動駕駛的硬件，但是具體到實際體驗當(dāng)中，特斯拉認為自動駕駛能力不是一蹴而就的，應(yīng)該通過不斷優(yōu)化軟件系統(tǒng)，進而逐步提升、開放自動駕駛能力。
因此，軟件或者說算法才是特斯拉整套自動駕駛系統(tǒng)中的核心，其硬件部分無非就是攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達的組合，高大上（昂貴）的激光雷達是沒有使用到的。
至于主處理器芯片，也歷經(jīng)了從***購到自研的三代迭代：
2014年-2016年，特斯拉配備的是基于Mobileye?EyeQ3的AutoPilot?HW1.0，包含1個前攝像頭+1個毫米波雷達+12個超聲波雷達。
2016年-2019年，基于英偉達的DRIVE?PX?2?AI計算平臺的AutoPilot?HW2.0，以及后續(xù)的AutoPilot?HW2.5，包含8個攝像頭+1個毫米波雷達+12超聲波雷達。
2019年-近幾年，將推出基于自主研發(fā)的處理器的AutoPilot?HW3.0，2019年中以后生產(chǎn)的Model?S、Model?X、Model?3已經(jīng)配備了這枚性能遠超第二代的FSD芯片，并且這一代并沒有在其他傳感器上做出改動，僅僅是升級了自動駕駛主芯片（但也不排除正式公布后升級部分傳感器的可能）。
算力提升之后，特斯拉也是趕在2019年年末就推出了完全自動駕駛的預(yù)覽版（FSD?sneak?preview），在這個版本中系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)識別道路/停車標(biāo)記、垃圾桶、樁桶、車道線、紅綠燈，也就是說，特斯拉下一步就是開放城市道路完全***駕駛功能了。
OK，輪廓是清楚了，那么攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達三者，又是如何協(xié)同的呢？我們不妨拋開各傳感器的型號及參數(shù)（咱也看不懂），就來大致了解一下分布也好。
特斯拉標(biāo)配的8枚攝像頭，可以分為三顆前三目攝像頭（長焦、標(biāo)準(zhǔn)、魚眼）、兩顆B柱攝像頭、兩顆翼子板后視攝像頭、最后當(dāng)然還有一顆后視攝像頭。當(dāng)然非要全算進去的話，Model?3還有一顆車內(nèi)監(jiān)控攝像頭，只不過這顆監(jiān)控攝像頭對自動駕駛功能的貢獻不大，主要為的是監(jiān)控司機在自動駕駛過程中的注意力是否集中。
●前三目攝像頭
●前翼子板后視攝像頭
●B柱側(cè)視攝像頭
●后視攝像頭
通過這8顆攝像頭，特斯拉也就基本實現(xiàn)了360°無死角照顧，讓自動駕駛功能的實現(xiàn)成為了可能。
說完了攝像頭，還有這顆毫米波雷達也值得關(guān)注，從早期的博世方案，再到Autopilot2.5的大陸方案，后者在探測距離、重量、功耗方面均有所提升。不過目前這套硬件和算法被普遍認為對橫向移動且反射較強的物體識別不佳（參考幾次特斯拉撞上橫向移動的卡車事故），因此在第三代自動駕駛當(dāng)中，這將是特斯拉重點要升級、迭代的方向。
●特斯拉***上的毫米波雷達
最后還有這配備多達12枚的超聲波雷達沒說呢，一般來說，超聲波雷達最便宜最常見（例如我們車上安裝的倒車?yán)走_），但也最易受到環(huán)境的影響，想要運用在自動駕駛當(dāng)中開發(fā)難度較大。
籠統(tǒng)上，我們認為超聲波雷達探測距離十分有限，對于環(huán)境（尤其是溫度、濕度）過于敏感，其次超聲波雷達也無法精確確認障礙物的具***置，因此筆者認為這12枚超聲波雷達主要是在泊車以及超車中發(fā)揮避障作用。
說完軟硬件配置，具體還是要落到實際體驗當(dāng)中去。特斯拉通過雷達和攝像頭（視覺）的深度融合，做出了大規(guī)模商業(yè)化且迄今為止進步最快、體驗最佳的自動駕駛***系統(tǒng)。更重要的埃隆已經(jīng)宣布：“在明年某個時候，特斯拉車主能在車?yán)锸褂米詣玉{駛功能，無需人工干預(yù)”。
這不是遙遠的將來，完全自動駕駛已經(jīng)近在咫尺，難道特斯拉就是毫無爭議的自動駕駛第一人了么？
論資金實力與專利技術(shù)儲備：Waymo才是第一
之所以先說特斯拉，主要在于這是用戶第一次接觸完全意義自動駕駛的窗口，但是真要在自動駕駛領(lǐng)域說出個第一人來，就不得不提Waymo了。
Waymo應(yīng)該算是這個領(lǐng)域最知名的公司了，最早Waymo只是屬于Google的一個項目部，在2016年正式獨立出來，成為一家專注自動駕駛領(lǐng)域的公司。并且Waymo自身致力于自動駕駛算法層的研發(fā)上，其自身并不參與造車。
Waymo的方法是打造了一套自動駕駛系統(tǒng)，讓各個汽車廠商來適配，或者壓根這些廠商就把車提供給Waymo讓其代勞，因此Waymo更像是提供了一種解決方案，無論你是什么汽車廠商、生產(chǎn)了何種用途的汽車，都可以主動適配這套系統(tǒng)。
看到這里你是不是覺得忽然想起了什么呢？沒錯，這不就是手機里的安卓系統(tǒng)么，各個車企就像手機廠商適配安卓一般選用Waymo的解決方案，這套方案異常龐大、復(fù)雜，也只有Google這樣的巨頭才能夠完成。是不是和特斯拉、蘋果的閉環(huán)模式有著明顯的區(qū)別？
既然是Google?，錢肯定是沒有問題，經(jīng)過那么多年研發(fā)，技術(shù)又進行到哪一步了呢？
就在2019年2月，美國加州機車輛管理局（DMV）公布了一份年度報告，這份報告中包含了48家在加州持證上崗的自動駕駛路測單位，Waymo位居第一且遙遙領(lǐng)先。這項排名，主要是取決于實驗條件下所用的測試車數(shù)量、測試行駛里程、以及測試過程中的人工接管次數(shù)，當(dāng)然是行駛里程越長、人工接管頻次越少越好。
●來源：量子位
致力于"一步到位"的Waymo，在硬件的選擇上相對特斯拉就激進很多了。首先是激光雷達，Waymo的激光雷達配備了自家研發(fā)的發(fā)射器，通過短距、中距、遠距來搭建自家的鐳射地圖。其攝像頭的門檻也要更高，不僅僅是更***，還加強了在強日光以及暗光下的識別能力。
另外Waymo還選擇的了電磁波雷達，相比超聲波來說對環(huán)境的適應(yīng)能力要強上許多，不怎么受氣象條件的影響，更加穩(wěn)定。這還沒完，Waymo甚至還增加了不少補充感應(yīng)器，包括但不限于聲音辨識、GPS***等，是不是高大上了許多？
雖說如此，畢竟Waymo的測試路況都是在實驗條件下完成的，其路況復(fù)雜程度及樣本都較為有限，數(shù)百輛的試驗車一年所累積的數(shù)據(jù)，就算加上剛開放不久的Waymo?One無人出租運載服務(wù)，放在特斯拉巨大的交付量面前還是顯得有些無力（當(dāng)然特斯拉的自動駕駛功能是逐步開放的，預(yù)***集也不存在小白鼠的問題）。
因此我們認為狹義上Waymo在自動駕駛領(lǐng)域的專利數(shù)目遙遙領(lǐng)先，但是廣義上特斯拉又擁有更為海量的數(shù)據(jù)，各有所長。
還有來自主機廠的奮力一擊
除了部分大廠會自己操辦（例如通用的Super?Cruise），對于體量相對較小的主機廠來說，投入巨資獨立研發(fā)自動駕駛顯然是不經(jīng)濟的。
對他們來說，能夠選擇的其實不多，基本只能依賴與上游巨頭供應(yīng)商的合作。
首先由上游供應(yīng)商完成硬件部分的匹配，一部分車企會基于軟件來開發(fā)自動駕駛系統(tǒng)，但是受制于體量、資金等限制，一般還是要與供應(yīng)商的基本方案相整合。在這種模式之下，想要發(fā)展并迭代自動駕駛能力就非常困難了。
這是因為這種形式的合作，一般是以上游供應(yīng)商為主導(dǎo)，這就造成兩邊其實都沒有太多的驅(qū)動力去提升相關(guān)的技術(shù)能力，供應(yīng)商勢必要優(yōu)先服務(wù)更大體量的合作伙伴；因此在自動駕駛領(lǐng)域，大多數(shù)車企原地踏步且創(chuàng)新能力乏善可陳，無外乎是因于此了。
其實從這三條技術(shù)線來看，我們也就大概明白了為什么特斯拉的自動駕駛技術(shù)能夠如此迅速的進化，與蘋果相似的閉環(huán)研發(fā)體系，還擁有軟、硬件雙驅(qū)動能力，帶來了目前最接近完全自動駕駛的全新體驗。
當(dāng)然我們也期待著Waymo大招落地的那天，還在踟躕不前的傳統(tǒng)主機廠商們，真的得加把勁了。
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