众所周知，采用视觉识别方案的特斯拉，它在实现自动驾驶功能时，不依赖高精地图，完全由车辆自身的视觉识别系统来完成路况的识别。8月20日，特斯拉AI日召开，期间，在讲到视觉识别对自动辅助驾驶技术的意义的时候，特斯拉的工程师展示了这样一张图：没有高精地图，特斯拉车辆就像RTS游戏里面开“战术迷雾”一样去感知、绘制周边的路况。
从中可以清楚的看到，特斯拉会通过自身传感器和摄像头，绘制出当前车辆周边的路况信息，并且会上传到特斯拉自己的地图信息数据库中。
看到这样一幕，也有网友感慨，难怪之前一些单位，会禁止特斯拉入内，你是不是也明白了点呢。
事实上，特斯拉虽然没有依赖数据服务商提供的高精地图，但是特斯拉也有自己的“高精地图”。之前特斯拉官方曾表示，自己不需要高精地图、不需要激光雷达。但是他们展示出的自动驾驶行驶地图，疑似也为高精地图。
而我们常规意义上的高精地图，是指高精度、精细化定义的地图，其精度需要达到分米级。而特斯拉的“高精地图”，是一种基于它自己车上传感器，和摄像头自己搞出来的一套地图数据。
相当于道路上行驶的特斯拉车辆，都是特斯拉的道路“测绘车”，采集到周边路况信息后，上传到特斯拉“高精地图”信息数据库中，为全球特斯拉车辆提供实时采集的路况“高精地图”信息。
不过，由于我国严格的法规限制，特斯拉无法直接在国内用车上的传感器收集数据。因此，特斯拉的自动测绘功能，很可能在国内无法被允许使用。
特斯拉是如何实现的呢？
AI可以视作一种生物，这种“生物”是从头开始构建的，包含了合成视觉皮层。而这就是应用在特斯拉汽车中的视觉组件。
特斯拉在设计汽车中的视觉时，是按照人眼感知生物视觉的方式进行建模。在特斯拉汽车中，每辆车都装有8个摄像头，摄像头的数据会输入到一个三维的矢量空间里。
每个相机获取原始输入后能创建不同的分辨率，以用于各种功能和目的。这些信息会输入到一个复杂的神经网络中，以生成对自动驾驶套件有用的附加信息。
特斯拉展示了过去如何处理其图像数据的视频。
在过去曾分享过的FSD的视频中可以看出，虽然每个摄像头的检测很好，但事实证明矢量空间是不够的。
如今，特斯拉已经能够在矢量空间进行自动标注，就算行驶过程中视野被遮挡，根据标注的数据，也能够安全、准确地导航。
除此之外，Karpathy还讨论了特斯拉神经网络学习的设计，包括相机校准、缓存、队列和优化，以简化所有任务。
他表示，与超级巡航和Waymo等竞争对手不同，现在特斯拉的FSD战略能让特斯拉汽车在行驶过程中实时绘制地图。
通过结合多个车辆经过同一地点的绘制，就可以得到一个完整的地图。
这些策略最终帮助特斯拉从其FSD和自动驾驶套件中退出雷达，采用纯视觉模型。
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来源：电动知家
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