全网深度解析：特斯拉FSD的硬核魅力
在大小马聊科技的本期节目中，我们邀请了自动驾驶领域的专家大卫，一同探讨特斯拉全自动驾驶(FSD)的独到之处。不同于传统的SAE分级，FSD凭借纯视觉技术，颠覆了依赖高精地图和激光雷达的L4方案。特斯拉强调驾驶员责任，FSD作为辅助驾驶，不承担主要责任。其商业模型决定了FSD的定价策略，作为汽车制造商，特斯拉对性价比有着独特的考量。
大卫深入剖析了FSD面临的挑战：如何通过大量数据训练，让车辆精准识别环境中的障碍物，包括行人、车辆和交通标志。没有高精度地图时，如何解决空间识别难题，就像潜水者在深海中感知距离和空间。此外，FSD还需处理时间维度的复杂问题，如理解和执行交通指示，动态判断路况。
特斯拉的自动驾驶技术独具创新，采用HydraNet大神经网络模型，分段处理，主干网络负责识别主要障碍，减轻了计算压力。这一灵感源于AI专家Andrej Karpathy的研究。虽然有黑客尝试破解，但特斯拉通过不断调整模型，利用监督学习区分人类认知和机器学习的差异。马斯克曾预测的2020年全自动驾驶里程碑并未实现，但技术发展并非直线，特斯拉正处在平台期，收获早期投资的成果。
特斯拉坚持纯视觉路线，放弃了雷达数据，转而依靠BEV技术，通过神经网络直接处理空间信息，利用transformer技术解决多摄像头拼接难题。这种创新让特斯拉能在不依赖激光雷达的情况下，实现高精度的三维世界信息提取。激光雷达与毫米波雷达的融合为BEV提供了矢量化信息，但特斯拉选择专注于视觉，以降低成本并应对复杂场景识别，如交通标志定位和车道线识别。
大卫认为，特斯拉的最终目标可能是光子控制的相机技术，以提升自动驾驶效率。他们通过积累大量毫米波雷达数据，不断优化方案，最终选择摄像头作为核心。训练服务器芯片Dojo助力数据重训，使系统更具适应性。虽然特斯拉在美国表现优异，但在中国可能需要地区化调整，因为道路环境的差异显著。
节目中，小蛋泥和大卫还讨论了Waymo与特斯拉在自动驾驶决策逻辑上的区别，以及柔宇折叠屏公司面临的困境，包括市场定位、技术难题和市场接受度问题。在每期节目中，我们都会挑选评论者赠送神秘礼包，鼓励大家积极参与讨论。
特斯拉FSD的挑战与成就，反映出自动驾驶技术的前进与变革。尽管市场充满竞争，特斯拉以其独特的视觉策略，持续在创新和性能之间寻找平衡，为我们展示了未来出行的可能性。至于消费者，大卫提醒大家在购买时需谨慎，考虑价格和功能是否匹配。下期节目中，我们将深入探讨更多技术细节，敬请期待。