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自动驾驶技术分享 ✨
最近开着我的Model Y跑长途，发现FSD Beta又更新了几个小功能，高速上自动变道比之前更丝滑了。作为一个从2021年就开始体验特斯拉辅助驾驶的老车主，经常有朋友问我自动驾驶到底用了什么技术，今天就结合我的实际体验和行业信息，给大家拆解一下。
感知层：眼睛和耳朵的组合 自动驾驶的第一步是“看见”世界，特斯拉用的是纯视觉方案，全车8个摄像头覆盖360度视野，最远能看到250米外的物体。我试过在夜晚无路灯的郊区道路行驶，系统依然能识别出路边的行人和限速牌，不过遇到暴雨天气时，摄像头容易被雨水遮挡，系统会主动提示“功能受限”，这时候就得手动接管了。需要注意的是，纯视觉方案对极端天气的适应性通常弱于激光雷达方案，但特斯拉通过海量数据训练，在大多数日常场景下表现稳定。
决策层：大脑的思考过程 摄像头收集到的信息会传输到车载计算机，也就是被称为“Hardware”的硬件系统。目前最新的HW4.0芯片算力达到200TOPS，相当于20个PS5的运算能力。我升级HW4.0后，明显感觉系统处理复杂路口的速度变快了，比如在没有红绿灯的T型路口，以前需要1-2秒的判断时间，现在几乎是瞬间做出反应。决策层的核心是AI算法，特斯拉通过“影子模式”收集全球车主的驾驶数据，不断优化模型，这也是为什么FSD每次OTA升级后都会有新变化。
执行层：手脚的配合动作 当系统做出决策后，就会通过执行层控制车辆。比如自动加速时，系统会精准调整电门开度；自动刹车时，刹车力度的变化比我自己踩刹车更线性。我印象最深的是一次在高速上遇到前方车辆突然减速，FSD的刹车反应比我快了大概0.3秒，避免了一次追尾事故。不过执行层也有局限性，比如在湿滑路面上，系统虽然会降低加速和刹车的力度，但依然需要驾驶员保持警惕，毕竟物理定律是无法突破的。
数据层：持续进化的燃料 特斯拉的自动驾驶技术之所以进步快，关键在于数据优势。全球超过400万辆配备Autopilot的车辆每天都在产生数据，这些数据会被上传到特斯拉的服务器进行训练。我曾经遇到过一个非常复杂的施工路段，系统第一次通过时有些犹豫，第二次再走同样路线时，就已经能流畅通过了，这就是数据训练的效果。不过需要说明的是，数据训练是一个长期过程，目前FSD在非封闭道路上的表现还达不到L5级自动驾驶的要求，驾驶员仍需随时准备接管。