特斯拉智能驾驶技术演进与创新

芝能科技出品

特斯拉智能驾驶技术一直是行业内的热点话题，其智能驾驶系统经历了三个阶段的演进，从基础建设期到全面自研期，特斯拉不断突破技术边界。

本文将介绍特斯拉自动驾驶技术的发展历程，硬件迭代，以及创新的算法和数据获取方式。

Part 1

特斯拉自动驾驶的三个阶段

●基础建设期 (2013-2016)

在这个阶段，特斯拉着重于建设基础设施。2013年，特斯拉宣布开发辅助驾驶系统Autopilot。2014年，硬件1.0上车，由Mobileye提供硬件和软件支持。然而，2016年的一起事故使得Autopilot陷入争议，随后特斯拉与Mobileye合作宣告终止。

●自研过渡期 (2016-2019)

特斯拉在2016年初启动了全新计算平台FSD（Full Self-Driving Computer）的研发，标志着自研时代的开始。在2016年10月，硬件2.0推出，传感器配置进一步完善。2017年4月，特斯拉发布Hardware 2.5。自研算法的能力逐渐超越Mobileye。

●全面自研期 (2019-至今)

2019年4月，特斯拉推出了Hardware 3.0，标志着全面自研时代正式启动。

2023年3月，HW4.0低调上车，FSD芯片升级至2.0。2024年1月，特斯拉FSD v12开始向用户推送，实现了城市街道驾驶堆栈的端到端神经网络升级。

在这个过程中，特斯拉自动驾驶技术的硬件迭代是很重要的。特斯拉自动驾驶技术的硬件迭代经历了多个版本，从HW1.0到HW4.0，硬件配置和性能不断提升。特斯拉各个不同版本的前置、侧面和后置摄像头、雷达、激光雷达等传感器的变化。

Part 2

数据获取与处理

●特斯拉数据获取: 影子模式

特斯拉通过影子模式实现真实驾驶数据的获取。在行驶过程中，传感器持续验证决策算法，一旦发现决策与驾驶员行为不一致，即触发数据回传，从而大幅缩小计算中心存储需求。

特斯拉通过影子模式搜集数据，经过清洗、标注（自动标注+人工标注），与仿真数据一起构建训练集。车载模型使用训练集进行训练，完成后更新到车上，形成数据流的闭环。

●特斯拉算法的创新

◎ 多任务学习神经网络架构HydraNet：特斯拉在2018年推出HydraNet结构，实现多任务学习，减少重复计算，提高算法效率，尤其在自动驾驶目标检测方面取得重要突破。

◎BEV+Transformer：特斯拉引入BEV+Transformer架构，将2D图像升维为鸟瞰图，提升自动驾驶决策精准度且降低计算量，同时引入时空序列特征层，增加系统的推演能力。

◎占用网络：引入占用网络以解决现实世界的极端情况，通过预测每个体素是否被占用，简化算法逻辑，提升决策精确性。

端到端特斯拉在2024年1月推出FSD v12，将城市街道驾驶堆栈升级为端到端神经网络，通过深度神经网络实现对驾驶场景的直接处理，更接近人类驾驶。

从目前来看，总体的付费率不是很高，还需要更多的努力。通过上面的迭代和创新，特斯拉在智能驾驶实现了软件付费模式的开拓，FSD在北美地区提供订阅和买断两种付费模式，通过持续提升FSD价格和宣传功能，成功推动了软件的销售。

小结

特斯拉自动驾驶技术的不断演进与创新为整个行业树立了技术标杆，其硬件迭代、数据获取方式、算法创新以及软件付费模式的引领地位，使得特斯拉在自动驾驶领域占据着重要的地位。