这是“汽车人参考”第388篇原创内容

“让一部分组织率先把握住未来”

之前有一个认知，认为特斯拉一定会坚决走“纯视觉”路线，因为这与特斯拉要造更便宜电动车以及马斯克第一性原理的逻辑是一致的。但是，从目前曝光特斯拉HW4.0信息来看，摄像头数量和性能有了提升、可能还会引入高分辨率毫米波雷达，马斯克似乎离“纯视觉路线”越来越远，这里借助将到来的特斯拉投资者日，对特斯拉自动驾驶认知进行重新梳理。

01、FSD远比想象中的困难

马斯克有一个很形象的比喻，自动驾驶就像驴面前悬着一根诱人的胡萝卜，驴总感觉马上就可以吃到嘴了，但总是够不着。

马斯克不止一次承认，自动驾驶是一件极其困难的事，而在项目推进的过程中，他发现比之前想象的还要困难。

基于此，引发了马斯克对自动驾驶本身的思考，他认为，现有街道在内的整个道路系统，其实都是为人眼和生物神经网络而设计的。

要让汽车实现自动驾驶，需要重现人类的驾驶方式，即用眼睛感知并用神经网络处理信息。

如果说自动驾驶的本质是人工智能，而人工智能的发展，其实取决于我们当前对人脑及神经网络的了解程度。

所以，自动驾驶发展瓶颈最终要解决的是仿生学问题，或许不是数学问题。

02、重现人类的驾驶方式

特斯拉FSD软硬件实际上就是按照“人类驾驶”的逻辑来进行设计的，软件上将视觉算法和神经网络以数字的形式重建起来，形成一个向量空间，硬件上提升摄像头性能，采用硅基芯片（非人类的碳基）。

重复这种已经经过自然选择的人类能力，是自动驾驶唯一的解决方案。

当前最困难的是建立一个准确的向量空间，类比人类的大脑处理大量数据、再呈现出少量清晰图像的环节。

汽车通过摄像头感知图像之后，形成数字信号，再将数字信号输入到一个统一的、由固定物体和移动物体组成的向量空间里面，最终识别出汽车、人、车道线、曲线和红绿灯等。

一旦建立起了准确的向量空间，控制车辆就会变得像玩GTA、赛博朋克等游戏一样简单，马斯克如此解释道。

建立准确的向量空间虽然很难，要太多的软件，以及大量的代码，但并不是不可逾越。

03、雷达在自动驾驶中的作用

毫无疑问，特斯拉FSD架构中，摄像头作用类似于人双眼，需要不断增强接近人类，那么毫米波雷达的定位是什么？

众所周知，从2021年开始，特斯拉逐步在Model 3、Model Y，以及之后的Model S和Model X上，移除了毫米波雷达，转向了所谓的纯视觉系统“Pure Vision”。

主要原因一是降低成本，二是采用低分辨率的雷达会让FSD系统更加复杂。

因为在雷达的检测结果和摄像头的结果不一致的情况下，车机难以做出抉择，马斯克选择去掉。

但去掉雷达后，特斯拉“幽灵刹车”等问题没能通过软件解决，马斯克不得不迈向了高分辨率雷达，马斯克在近期接受访谈中，提出了“带有高分辨率雷达的视觉会比纯视觉更好”的言论。

他认为，除了视觉，自动驾驶还要将声音融入其中，如同人类驾驶一样，还需要听到周围环境的声音，如救护车警报声、消防车、周边的人等，就类似于雷达之于汽车的作用。

因此，一款名为凤凰（Phoenix）的高分辨率雷达，出现在了HW4.0中车机方案中。

04、汽车人参考小结

通过对特斯拉自动驾驶路线重新梳理，我有以下三点感受：

第一，从去掉雷达到增加雷达，特斯拉自动驾驶，也从纯视觉，回归到了以视觉为主，但是，也确实真的越来像人类的驾驶方式，随着对自动驾驶以及人类驾驶方式认知的加深，或许之后地图也会找到一个合理的位置。

第二，HW4.0的发布，可以看到其中的变化是硬件的升级，包括增加了高分辨率的毫米波雷达，但不变的还是马斯克解决自动驾驶的思考方式，至于究竟是不是纯视觉，要不要加毫米波、甚至激光雷达，其实都是工程问题，都是表面的现象。

第三，提出想法其实非常容易，但实施起来非常困难，就像提出去月球是最简单的一部分，而到达月球是最难的部分，马斯克在整个过程中不断地在刷新和迭代，马斯克的思维方式一个是极限思考，一个是第一性原理，这种思考方式很有效，但很少人这么想。

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