特斯拉公司的無人駕駛技術(shù)是基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的，通過安裝在汽車上的攝像頭、雷達(dá)和LIDAR傳感器，使車輛能夠自主駕駛。該技術(shù)能夠識別道路標(biāo)志、交通標(biāo)識和其他車輛，并利用大量的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)如何駕駛。

無人駕駛技術(shù)的核心在于一種叫作深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，它能夠識別和分析圖像和數(shù)據(jù)，從而決定車輛的行動。該技術(shù)還包括一系列的安全功能，例如自動緊急制動和自動駕駛重新定位系統(tǒng)，以確保車輛在出現(xiàn)危險(xiǎn)情況時(shí)能夠自動停下。

特斯拉的無人駕駛技術(shù)目前仍處于發(fā)展階段，但公司已經(jīng)開始將該技術(shù)植入其生產(chǎn)的汽車中。隨著技術(shù)的持續(xù)改進(jìn)和完善，特斯拉未來的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)完全自主駕駛，使車輛能夠在不需要駕駛員干預(yù)的情況下完成全程行駛。

未來，無人駕駛技術(shù)將對汽車行業(yè)產(chǎn)生重大影響，使駕駛員不再需要專門的駕駛技能，并有望改變城市交通和出租車業(yè)的格局。此外，無人駕駛技術(shù)還可以減少交通事故，提高道路效率和減少污染。然而，在實(shí)現(xiàn)全面應(yīng)用之前，仍然需要解決諸多技術(shù)和法律上的障礙。

總之，特斯拉無人駕駛技術(shù)是一項(xiàng)具有里程碑意義的技術(shù)，它將改變?nèi)藗兊纳罘绞?，推動汽車行業(yè)的發(fā)展。特斯拉將繼續(xù)投入大量的研究和開發(fā)資金，以確保該技術(shù)能夠在最短的時(shí)間內(nèi)得到廣泛應(yīng)用。

近一百多年來，內(nèi)燃機(jī)汽車橫掃了這個(gè)藍(lán)色星球的幾乎每一個(gè)角落。背著干糧踏歌而行的日子變成了坐在真皮坐墊上的慵懶。但是反思總是比發(fā)展晚一步。

二氧化碳的過量排放帶來了一系列嚴(yán)重的氣候問題，冬天不冷、夏天不熱、四季混亂、極端天氣頻發(fā)……但是發(fā)展，始終是第一位的，沒有人愿意為了保護(hù)環(huán)境失去工作。所以，改變才是出路。

幾十年前，電動汽車的技術(shù)就出現(xiàn)了，但是近幾年，特斯拉把這項(xiàng)似乎屬于“未來”的技術(shù)拉回了“現(xiàn)在”，而它的革新之處不僅僅在于電動二字，更在于它互聯(lián)網(wǎng)的思維。

說起無人駕駛技術(shù)和新能源汽車，你會想到誰呢?

我相信大多數(shù)人會說特斯拉。特斯拉現(xiàn)在幾乎成為了行業(yè)的標(biāo)桿。那么，你知道特斯拉無人駕駛是怎樣實(shí)現(xiàn)的嗎?下面我們一塊看一下。

在Tesla創(chuàng)始人ElonMusk的看來，“每年交通事故造成全球死亡人數(shù)高達(dá)120萬，其中美國人有3萬多人。汽車實(shí)現(xiàn)全自動駕駛的基礎(chǔ)已經(jīng)具備，且其安全性至少是人類駕駛員的2倍以上，既然如此為什么不加速這個(gè)進(jìn)程呢?“從理論上講，這是有道理的，因?yàn)槠嚿习惭b的傳感器能夠不知疲倦地實(shí)時(shí)捕捉汽車周圍人類無法察覺到的大量信息，由車載計(jì)算設(shè)備及時(shí)處理后以人類無法觸及的速度做出反應(yīng)。但事實(shí)上，由于今年5月美國佛羅里達(dá)州的一位Tesla車主在使用Autopilot時(shí)發(fā)生車禍不幸生亡，普通民眾對TeslaAutopilot系統(tǒng)并不十分信任。

一路既往地，Tesla全自動駕駛的這條新聞一經(jīng)發(fā)布，便在全世界范圍內(nèi)引起熱議。在Tesla的擁躉看來，ElonMusk是精明而有遠(yuǎn)見的企業(yè)家，而在批評家及競爭對手(主要是傳統(tǒng)車企)眼中，Musk的部分決策過于冒險(xiǎn)甚至有些膽大妄為(reckless)：ElonMusk給自己設(shè)置的研制能夠從洛杉磯自動行駛到紐約的無人駕駛汽車的最終期限是2017年年底之前，而福特、通用與Google都是2021年，百度則為2019年，由此可見Musk的雄心和激進(jìn)。

原本應(yīng)在普及電動汽車前先普及的公共服務(wù)設(shè)施還沒有跟上步伐，于是特斯拉公司的埃隆·馬斯克正計(jì)劃根據(jù)現(xiàn)有的公路完善電動汽車。作為硬件的宿命，它們雖然會在發(fā)表初期掀起以技術(shù)為主的競爭風(fēng)，一時(shí)備受關(guān)注，但最終仍會陷入價(jià)格競爭。

埃隆·馬斯克已經(jīng)針對自動駕駛的所需成本進(jìn)行了探討，僅憑這一點(diǎn)就能了解他對自動汽車普及的野心。事實(shí)上，他還針對特斯拉與谷歌的系統(tǒng)發(fā)表了如下看法：“與谷歌方面，眼下探討的問題是傳感器系統(tǒng)的造價(jià)過于昂貴。如果搭載圖像處理類系統(tǒng)會更好。因?yàn)橹灰獢z像頭自帶算法，能夠識別障礙物，那就能分析判斷出當(dāng)下的情況了?！?

另外，針對谷歌的技術(shù)，埃隆·馬斯克還做出了如下看法：“我司團(tuán)隊(duì)與谷歌團(tuán)隊(duì)，就激光雷達(dá)方面發(fā)生了多次技術(shù)層面上的爭論，谷歌增加費(fèi)用的方法可能行不通?！瘪R斯克強(qiáng)調(diào)：“自動駕駛系統(tǒng)必須基于攝像頭，而非基于激光雷達(dá)?！?

現(xiàn)各家企業(yè)就著眼于哪項(xiàng)技術(shù)這一問題上，產(chǎn)生了互不相讓的局面。另一方面，取攝像頭抑或是取激光雷達(dá)，其對策也取決于這項(xiàng)決定，但在將來，特斯拉也可能與谷歌聯(lián)手。無論怎樣，現(xiàn)狀就是連自動駕駛的基礎(chǔ)技術(shù)也尚未被定奪，亦就是說，在成本這個(gè)問題上也還是個(gè)未知數(shù)。

在現(xiàn)場，特斯拉官方以直播的形式展示了其完全自動駕駛(FSD)3.0硬件和特斯拉自研的自動駕駛專用芯片，以及CPU、GPU、ISP等一系列芯片計(jì)劃。根據(jù)計(jì)劃，最早到2020年，將有100萬輛特斯拉汽車在街上提供無人駕駛出租車服務(wù)。

馬斯克在自己的演講中重點(diǎn)介紹了特斯拉將全自動駕駛汽車推向市場的時(shí)間表，以及所謂的“特斯拉網(wǎng)絡(luò)”(Tesla Network)，即該公司共享自動駕駛出租車車隊(duì)的計(jì)劃。他樂觀地表示，今年年底特斯拉就能開發(fā)出全自動駕駛系統(tǒng)所需的功能與相關(guān)軟件。

不過，馬斯克也謹(jǐn)慎地強(qiáng)調(diào)道，此版本自動駕駛系統(tǒng)仍然需要駕駛者或多或少地參與其中，不能算字面意義上的完全自動駕駛。不過，等到2020年第二季度，這個(gè)問題就將不復(fù)存在。從那時(shí)起，特斯拉將與監(jiān)管機(jī)構(gòu)合作，徹底解放駕駛者。

一旦實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，特斯拉就將對現(xiàn)有的移動應(yīng)用程序進(jìn)行升級，從而啟用其Robotaxi網(wǎng)絡(luò)。通過這款應(yīng)用，特斯拉車主可以將自己的愛車加入共享車隊(duì)來賺錢，或者叫一輛自動駕駛的特斯拉汽車來接送他們。

具體到無人駕駛汽車而言，最先研制出的Google的做法也體現(xiàn)了“利用信息消除不確定性”并在此基礎(chǔ)上“根據(jù)反饋不斷進(jìn)行調(diào)整輸出”的原則——Google無人車是Google街景項(xiàng)目的延伸，只能在街景車掃過的、具有大量數(shù)據(jù)積累的地方行駛，Google工程師根據(jù)測試的結(jié)果離線調(diào)整程序。而當(dāng)Google的無人駕駛大數(shù)據(jù)具有了完備性，即覆蓋了所有可能的情況時(shí)，不確定性就被完全消除了，無人駕駛汽車就實(shí)現(xiàn)了100%的安全。但事實(shí)上，這對Google而言比較困難，因?yàn)槠湓跍y的無人車數(shù)量比較少，只有幾百臺。據(jù)華爾街日報(bào)美國當(dāng)?shù)貢r(shí)間10月5日報(bào)道，Google宣布自己的無人駕駛汽車剛剛完成200萬英里道路行駛里程。從2010年紐約時(shí)報(bào)曝光Google無人車算起，時(shí)間經(jīng)過了6年。而由于搭載Tesla Autopilot的汽車數(shù)量大了兩個(gè)量級，Elon Musk幾天后在個(gè)人Twitter上宣布：Tesla Autopilot發(fā)布后的1年中累計(jì)行駛里程已達(dá)到2.22億英里。因此，Tesla更有機(jī)會先達(dá)到大數(shù)據(jù)的完備性。

當(dāng)然，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)完備性不可能是一蹴而就的。如果汽車工況也如自然界和社會中的許多現(xiàn)象一樣，遵循帕累托分布(即冪律)，則圖4中綠色部分表示的經(jīng)常發(fā)生的少數(shù)工況占所有工況發(fā)生次數(shù)的絕對比重(如80%以上)，而不經(jīng)常發(fā)生的大量工況則分布在圖中黃色的長尾中。但由于汽車保有量的基礎(chǔ)達(dá)到億輛級別，長尾中的小概率工況乘以10^9后，發(fā)生的次數(shù)也是驚人的。而要覆蓋長尾中的小概率工況，需要積累比80%經(jīng)常發(fā)生的工況多得多的行駛里程，比如后者需要積累100萬公里，前者可能需要積累100億公里里程，相似的例子可以在搜索引擎中找到。細(xì)心的用戶可能會發(fā)現(xiàn)，對于常見的關(guān)鍵詞搜索，比如“人工智能”，Google和微軟Bing搜索的結(jié)果差不多，但是遇到偏僻的關(guān)鍵詞，如“倫勃朗早期作品”，由于Google長期積累的數(shù)據(jù)足夠訓(xùn)練出這些“長尾搜索”的點(diǎn)擊模型，它的結(jié)果要比Bing要準(zhǔn)確的多。