特斯拉智能驾驶技术演进与创新

作者：陶烟烟

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。

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。

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。