9月17日上午，在海南海口舉行的2021世界新能源汽車大會上，特斯拉CEO埃隆馬斯克在視頻演講中表示，未來的自動駕駛可以通過視覺神經網絡實現，比普通人安全十幾倍。
最近，特斯拉將FSDBeta V10軟件引入其第一個體驗團隊這是全新版本的純視覺自動駕駛方案，在特斯拉AI日發布最新的應用于自動駕駛的視覺神經網絡后，做出了重要的技術改進
特斯拉CEO埃隆馬斯克表示，預計將于9月25日左右向所有特斯拉車主開放。
FSD Beta 10的軟件版本號為2021.24.15在這個版本軟件的支持下，特斯拉幾乎可以在高速公路和城市街道上行駛，但它仍然被認為是L2的駕駛員輔助駕駛，因為它要求駕駛員對車輛保持負責，把手放在方向盤上，隨時準備控制
根據參與測試的用戶在Youtube上發布的針對性測試和路測結果來看，仍有很多場景會出現問題最明顯的改進之一是駕駛過程中的視覺用戶界面越來越多的路標和交通標志正在被細分識別，但一些路標仍然無法準確識別
在最近的特斯拉人工智能日，特斯拉AI負責人Andrej Karpathy和自動駕駛硬件高級總監Ganesh Venkataramanan介紹了純視覺自動駕駛系統和FSD軟件的最新成果在此之前，5月，馬斯克發文稱，特斯拉最新版本FSD將取消毫米波雷達，采用純視覺感知方案
在自動駕駛感知領域，有兩種截然不同的路徑:——純視覺學校和激光雷達學校純視覺派認為自動駕駛所需要的周圍環境感知，只有依靠攝像頭才能實現特斯拉，氪星，百度都采用純視覺感知方案激光雷達學校以激光雷達為主導，配合毫米波雷達，超聲波傳感器，攝像頭多傳感器，實現周邊環境感知商湯的AR小巴，小鵬的P5，蔚來的ET7都采用了激光雷達方案
商湯智能駕駛R&D總監李益康在接受《The Paper》采訪時表示，無論是純視覺還是多傳感器融合，最終都有可能實現L4或L5級別的自動駕駛不同的是，激光雷達的引入實際上簡化了問題，因為我們引入了很多額外的信息，這些信息是視覺的補充，一些信息，比如深度，是可以準確估計的如果最后兩條路線能夠實現L5級自動駕駛，相信多傳感器融合的路線可能會更快當然，感知只是決定自動駕駛能否實現的因素之一
特斯拉純視覺派技術路線:視覺神經網絡。
特斯拉人工智能和自動駕駛視覺總監Andrej Karpathy認為，將激光雷達加入自動駕駛堆棧會帶來自身的復雜性在CVPR 2021自動駕駛研討會上，Karpathy說:你必須提前用激光雷達繪制一張環境地圖，然后你必須創建一張高清地圖您必須插入所有車道及其連接模式和所有交通燈收集，構建和維護這些高清激光雷達地圖是不可擴展的，要讓這一基礎設施保持最新將是極其困難的
Karpathy表示，特斯拉在自動駕駛堆棧中不使用激光雷達和高清地圖所有發生的事情都是第一次在車里，這是基于車周圍8個攝像頭的視頻
特斯拉安裝了8個攝像頭，沒有深度信息他們的目標之一是形成向量空間視圖那么你怎么知道下一輛車在哪里，還有多長時間
首先，一個難點是，不同視角的攝像機只能看到周圍環境的一部分，標定，位置和視角方向都不一樣比如下圖，誰能知道這個點在相機視圖中對應的是哪個點只有當我們知道這些信息，我們才能準確地將周圍的物體放在向量空間視圖中
因此，需要一種集成來自多個攝像機的信息的技術特斯拉使用Transformer神經網絡，該網絡于2017年提出，目前已席卷自然語言處理和計算機視覺領域
然后，加入具有時間概念的RNN來判斷運動物體的速度和預測障礙物RNN體現了人類的認知是基于過去的經驗和記憶的觀點，通過記憶處理具有任意時間序列的輸入序列，從而預測接下來會發生什么比如這里的遮擋物體的預測，通過遮擋前特征和軌跡的記憶，在視野暫時被遮擋時，仍然可以預測物體遮擋視野后的運動軌跡，記錄下已經行駛路段的各種路標
對于深度信息，在缺少雷達信息后，需要通過訓練大量帶有深度標簽的攝像機數據來獲取。
激光雷達多傳感器融合方案。
激光雷達多傳感器方案以激光雷達為主，毫米波雷達，超聲波傳感器和攝像頭為輔激光雷達發射激光束，測量激光發射和回收過程中的時間差和相位差，從而確定車輛與物體的相對距離，實現實時環境感知和避障功能相機的價格在幾十塊錢左右，而激光雷達貴很多，這可能是很多純視覺學校的廠商都沒有說過的秘密
商湯智能駕駛R&D總監李益康告訴《The Paper》，我們會對多種傳感器進行評估，找到最適合我們設計需求的傳感器方案，然后通過自動化算法將這些傳感器放在最合適的地方，從而實現最佳的環境信息采集傳感器不在同一坐標系中我們通過自動標定算法非常準確地找出不同傳感器的特征和相關性，然后設計融合感知模型，并利用大量感知數據對其進行訓練，最終實現多傳感器融合感知
自動駕駛的底層邏輯是三個步驟的結合:感知，決策和執行仔細感知周圍環境是一切決策的基礎，也是自動駕駛汽車
的安全保障在了解周圍環境中物體的位置，速度和方向，路面的性質，路緣石的位置，信號等之后，自動駕駛系統則要開始做計劃和控制:首先是其他移動物體在接下來的短時間會做什么，然后是根據整體計劃計劃自己要做什么，最后就是告訴汽車要做什么
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