说说特斯拉如何实现自动驾驶 自动辅助驾驶简单理解，它是通过感知信息，收集信息，处理信息来实现的，但是远不止这么简单。那特斯拉是怎么做的呢？ 首先实现自动辅助驾驶一定是需要对周边环境进行感知的，那特斯拉是怎么实现的呢？他的感官是什么呢？就是视觉传感器即遍布车身的8个摄像头，在特斯拉看来，人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，再配以毫米波雷达，12个感应器，一起完成对外界360度的感知。 收集完信息当然就需要超强的大脑来进行处理，特斯拉的 “Hardware 3”芯片就是它的超级大脑，它拥有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。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。 当然要完成优秀的自动辅助驾驶远不止如此，“神经网络”才是重点。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，并通过空中升级来进行不断优化。 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。 通过上述内容可以总结出，特斯拉自动辅助驾驶的核心就是环境感知+超级大脑+神经网络。