一個完整的自動駕駛流程包括“感知-決策-執行”三個層級，在感知層，以感測器配置為標準，業內分裂為兩大陣營：視覺系和雷達系。 特斯拉就屬於以攝像頭+毫米波雷達為主感測器，本質是“輕資料重演算法”的視覺系。而雷達系採用鐳射雷達、攝像頭、毫米波雷達等多感測器融合方案，本質為“重資料輕演算法”。
特斯拉
今天我們主要要講的就是特斯拉的Full Self-Driving（FSD，完全自動駕駛系統）。
Full Self-Driving（FSD，完全自動駕駛系統）是特斯拉汽車上的一個高階駕駛員輔助套件，其中包括了自動駕駛和其他一些更復雜的功能：1、主動巡航控制；2、自動輔助轉向；3、自動輔助變道；4、自動輔助導航駕駛；5、自動泊車；6、召喚；7、智慧召喚；8、主動安全功能；9、顯示和響應交通燈和停止標識牌；10、城市街道自動輔助駕駛；11、完全自動駕駛。它基本原理是對道路上各種物體和物件進行準確的識別，其行車電腦將會根據這些識別的路況做出各種駕駛操控動作。
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與FSD對應的一個概念是特斯拉“Autopilot”，這也是特斯拉新車的駕駛員自動輔助標準套件，其功能包括自動緊急制動、前方碰撞警告、車道保持和自適應巡航控制。
對比來說，標配的“Autopilot”雖然叫作“自動輔助系統”，但關鍵點還是“輔助”，而FSD的關鍵點在於“完全自動駕駛”。 按照自動駕駛的分級標準，Autopilot相當於L2級別，FSD則相當於L4級別。但其實FSD現在離“完全自動駕駛”可以說還有一段距離。
最新的FSD Beta 10。6 的主要改進包括：
—— 改進了針對非 VRU（例如轎車、卡車、公交車）的目標檢測網路體系結構。召回率提高 7%，交叉車輛檢測的深度誤差降低 16%，速度檢測誤差降低 21%。
—— 新的可見性網路平均相對誤差降低 18。5%。
—— 在高曲率和夜間情況下，新的通用靜態目標網路的檢測精度提高了 17%。
—— 使用交叉點以外的物體預測能力，改進了無保護左轉彎的停車位置，同時能更好地應對迎面而來的目標。
—— 透過整合並道區域末端的建模，在並道期間為縱向對齊提供更多空間。
—— 改進了對正在切出車道的目標進行偏移時的舒適性。
與此同時，特斯拉已經多次表示，其超級計算機 Dojo 的改進速度將會提高。
但在推出以後，在使用者測試中也是問題頻發，遇到了地圖延遲、自動駛入公共交通車道、轉彎時差點撞上行人等諸多意外情況。想要達到真正全自動駕駛還有很遠的距離。不過即使如此，特斯拉自動駕駛技術對消費者的吸引力依然不減。
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特斯拉是否能成為你心中的未來汽車？馬斯克畫的大餅究竟還要幾個五年才能成為現實？
