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马斯克在上个月发推表示 “我尽力警告人们激光雷达并不是车辆的最佳选择。道路是为生物神经网络和眼睛而设计的，因此数字神经网络和相机效果最好。”
集成后的系统可以同时"看"到每一个方向，其波长远超人类的感官，提供了一幅驾驶员自身无法触及的世界影像。苏黎世大学在基于视觉的自主系统方面的突破表明，通过使用先进的神经网络和机器学习算法，基于视觉的自主系统确实可以超越人类。对特斯拉基于纯视觉的自动驾驶方法的信心，提供了一个令人信服的论点。
专注摄像头视觉解决方案
目前，大部分车企自动辅助驾驶的解决方案，均以雷达方案、摄像头和传感器的融合方案为主。通过发射激光束来检测周围的物体，从而构建一个三维的周围环境模型，这在自动驾驶领域的使用率非常高。
不过，这种方案存在一些缺点。比如，搭载激光雷达的车越来越多，它们彼此之间会互相干扰，影响探测精度；雷达的观测值会不定时地发生一些跳变，带来一定误差；除此之外，当摄像头和激光雷达传回的信息冲突时，车机又该选择相信谁呢？
必须强调的是，道路是为生物神经网络和眼睛设计的，人没有类似于雷达的器官，只靠眼睛依然能够识别道路上的交通情况。马斯克坚持第一性原理，相信基于算法的数字神经网络，配合摄像头的纯视觉方案，才是实现自动驾驶的最优方案。
前特斯拉AI高级总监Andrej说：“希望能够打造一个类似动物视觉皮层的神经网络连接，模拟大脑信息输入和输出的过程。就像光线进入到视网膜当中，我们希望通过摄像头来模拟这个过程。”
“Tesla视觉神经系统”，是依靠车身搭载的高分辨率摄像头捕捉周围的环境信息，经过不断迭代的先进算法和神经网络模型处理，最终直接输出3D场景下的 “Vector Space”用于辅助驾驶。
这种纯视觉方案，目前已经应用在了9月上市的Model 3焕新版。
Model 3焕新版移除了车上所有的超声波雷达和毫米波雷达，共有8个高精度摄像头，前视三目分别是主摄像头、鱼眼和窄摄像头，负责近、中、远3种不同距离的视角感知；左右侧柱共两目，可以看到侧前方视野；左右翼子板也有两目，覆盖侧后方视野；最后一颗摄像头是广角镜头，安装在后备箱门上，负责整个后方视野。8个摄像头环绕车身，提供360度无死角的视野，最高探测距离能达到250米。
和激光雷达相比，摄像头的信息传输速率快出几个量级，对于环境感知更为真切。举个例子，在十字路口，摄像头是可以捕捉分辨红绿灯颜色的，但是激光雷达却无法实现。当然，也有激光雷达派认为，摄像头捕捉到的图像是二维的，不能像激光雷达一样实现精准测距，是无法脱离雷达的配合独立存在的。
针对这个所谓的“短板”，特斯拉的工程师研发了一套纯视觉测距法。就像人类可以通过双目测距一样，“Tesla视觉神经系统”通过这套算法，借助多个摄像头配合，也可以实现对目标距离的测算。
这套纯视觉测距算法，在经过研发团队反复验证后，才正式推出。工程师首先通过二维图像测距，再用这套数据与毫米波雷达探测的距离数据进行对比验证，不断对纯视觉测距算法进行修正。从最终验证的结果来看，纯视觉测距已经足够精确，毫米波雷达自然也就可以功成名退。因此，Model 3焕新版去掉毫米波雷达并不是减配，反而意味着纯视觉方案已经足够成熟。
即使Model 3焕新版拥有先进的视觉测距算法，但在正式出厂前，每辆车都要经历严格的“视力测试”。只有当其8颗摄像头完美通过标靶检测，车辆才会进入下一阶段的检验。
然而，仅仅依赖8个摄像头对环境的精准捕捉，还不足以在Model 3焕新版的中控屏上生成3D实时地图。这背后，还需要一个核心部件的支持——那就是车载芯片。
持续进化，视觉方案才是未来
人类实现实时驾驶依赖于眼睛和大脑的协同处理。如果将摄像头比作Model 3焕新版的“视觉器官”，那么芯片则可视为其“智慧中枢”。
多数车企不愿尝试视觉技术，认为视觉方案在雾天、暗夜等条件下存在缺陷，但特斯拉经过一系列研究得出的结论是，视觉方案的不足主要源于AI算力不足和算法不够精密。
在HW1.0、HW2.0和HW2.5硬件系统时代，特斯拉芯片来自不同的供应商。纯视觉方案，本质上是将摄像头上传二维图像结合AI算法，利用芯片还原成3D图像。但很快特斯拉就发现，供应商的芯片达不到纯视觉方案对芯片算力和算法的要求。于是，以“科技狂魔”著称的特斯拉再次走上了自研道路。
HW3.0开始，特斯拉旗下电动车搭载的就是特斯拉自研自产的FSD芯片，和其他芯片不一样的是，FSD芯片既负责图形处理、也负责数据处理和深度学习。
FSD芯片拥有强大的计算能力，高达600TOPS，而当时主流车企使用的英伟达AGX Xavier仅提供了30TOPS的性能。在图像处理方面，FSD芯片也遥不可及，能够达到每秒2100帧的处理速度，远超其他供应商通常使用的17FPS浮点运算能力，这意味着它可以以每秒25亿像素的超高速度处理8个摄像头同时捕捉到的画面，从而协助驾驶员实时观察路况和车流。
特斯拉在算法方面也在不断创新。早在2021年，特斯拉就提出了使用合成数据进行算法训练的概念，例如合成高速公路上奔跑的行人、突然变道的车辆等等。而在2022年，特斯拉进一步推出了构建自动化仿真环境，用于算法的训练和测试。不管是在视觉技术、算力还是算法方面，特斯拉都明显领先于其他电动车制造公司。
目前的FSD芯片已经研发到二代，即HW4.0芯片。Model 3焕新版目前搭载的就是4.0芯片，这一代芯片上，特斯拉开创了在车载领域使用 GDDR高级显存的先河，而且是用了 16 颗，算力比HW3.0有 3-5 倍提升。
然而特斯拉并不满足于此，“Tesla视觉神经系统”还在持续升级。8月26日，马斯克在社交网络开启了一场FSD Beta V12试驾直播。直播中，特斯拉轻松识别了各种道路标识。
遇到交叉路口时，特斯拉会主动停下来等待信号灯变化；前方有减速带，特斯拉会自动减速慢行；遇到环形交叉路口，特斯拉甚至做出了转弯行驶的动作。FSD Beta V12从头到尾都是通过AI实现的，由视觉输入，神经网络给出决策，就像人类大脑一样。
FSD Beta V12整体还在升级调试，等到真正应用于车机的那一天，电动车纯视觉方案必将迎来一次全面进化。
车主点赞，多次紧急避险
目前，Model 3焕新版升级成了纯视觉方案，实际上，原版Model 3的“Tesla视觉神经系统”就已经有不俗的表现。
2022年曾发起《辅助驾驶系统测试内容与评分》，“ 参赛选手”有特斯拉Modle 3、比亚迪汉、比亚迪海豹、长安深蓝SL03和极氪001，其中Model 3的表现一骑绝尘，满分通关十种真实驾驶场景，证明了“Tesla视觉神经系统”的满级实用性。
“Tesla视觉神经系统”通过精准探测附近车辆，也多次帮助车主避险。
一位来自上海的Model S车主分享了自己的经历：他在机动车道以较快的车速正常行驶，前方突然出现一辆电动车在机动车道违章行驶，夜间视线不好，车主第一时间没有反应过来，特斯拉凭借“Tesla视觉神经系统”率先“看”到，并直接介入方向盘向左成功避让，避免了一场严重追尾的事故。
在特斯拉之前，乘用车行业通常采用激光雷达为主的融合方案。然而，特斯拉的“Tesla视觉神经系统”取得了巨大突破，将乘用车3D成像推向了一个新的阶段。Model 3焕新版取消了毫米波雷达，选择了纯视觉方案，完全依靠卓越的算力和成熟的算法。毫无疑问，特斯拉在自动驾驶领域是绝对的领导者。特斯拉坚持第一性原理，将继续秉承“零广告投入，专注研发”的原则，让更多的全球消费者能够享受低碳、科技和智能化的电动车。
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