特斯拉的自动驾驶系统，和谷歌的无驾驶汽车有什么区别

谷歌的系统使用昂贵的64光束激光雷达，在一个详细的预先存在的地图上将自己定位在10厘米以内。它非常精确。它还使用LIDAR数据建立一个360度世界模型，跟踪和预测所有附近车辆，行人和其他障碍物的运动，因此它能够规划通过复杂的高速公路或城市环境的智能路径。特斯拉的自动驾驶系统，和谷歌的无驾驶汽车有什么区别。

据报道，特斯拉的系统基于Mobileye的单眼前视摄像技术。这意味着特斯拉的系统不太可能在地图上进行本地化，至少达到完成车道保持所需的程度（GPS不够可靠）。然而，前瞻性相机可以获取高速公路车道制造商的位置和曲率，这足以简单地将车辆保持在车道上并完成基本的车道变换操作。

这些系统中的每一个都在其自己的领域中表现出色。特斯拉的成本很低，可能有效地实现了ElonMusk在几年内实现90％自动驾驶自动化的目标。但处理最后10％的驾驶情况非常非常困难。谷歌在几年前创建了90％的解决方案并且准确地预测了其他人很快会跟进，所以他们决定专注于解决真正难以解决的问题，这些问题从长远来看会给他们带来一个主要的，甚至可能是垄断的优势。

正如其他人所说，他们完全不同。原因不是因为技术状态或者因为其中一家公司比另一家好-这是因为谷歌和特斯拉之间的整体思维方式完全不同。

特斯拉制造了一辆汽车，并慢慢实现了使其自动化的功能。从停车辅助，自适应巡航控制，车道保持和从那里建造开始。朝着自动驾驶汽车的增量步伐。谷歌走了另一条路，开始使用人工智能-然后围绕它制造了一辆汽车。

不同的是，虽然特斯拉现在拥有一个在各种情况下运作良好的系统，但谷歌汽车将能够接管人类驾驶员的所有活动-因为它被开发为像人类驾驶员一样思考，而不是只接管一些司机活动。

这是激进与渐进式创新的一个很好的例子-我相信，为了最终的结果，激进的创新是走向这里的方式。

据我了解，特斯拉有意在他们的汽车中提供FSD（全自动驾驶）。特斯拉采用与Waymo（谷歌）不同的策略来实现它。特斯拉正在为其所有汽车配备他们认为可能需要支持FSD的硬件（八个摄像头，12个超声波传感器，前视雷达，内部摄像头和nVidia的PX-2超级计算机平台的定制版本，可以很容易如果需要更多的计算能力，则升级。他们将结合传感器融合，深度学习神经网络以及高清晰度地图来实现完全自治。他们今天向客户销售的数千辆汽车将收集大量真实的驾驶数据，这些数据将用于提高其软件的准确性和可靠性，直到完成自动驾驶能力。