第一批路测特斯拉FSD的车主已经傻了

文 | AUTO芯球

作者 | 雷慢

这下狼真来了,

而且是悄悄的,没有一丝声响,

就昨天,特斯拉向国内部分用户推送了FSD, 

第一批针对的是搭载HW4.0的车,

也就2024年2月之后的Model Y/3,以及新款ModelS/X 

升级后有城市道路自动辅助驾驶NOA功能,

就是国内华为、小鹏常说的高阶智驾,

这一功能让车可以自动出入匝道,掉头、红绿灯自动停车、起步。

但是啊,狼虽然来了,估计也抢不到肉了,

就刚刚,第一批升级FSD的车主路测视频已经出来了,

直行道左转,左转道直行,十字路口试图逆行进入对向车道,

这样子也不像水土不服啊,更像一个弱智, 

要知道,这些能城区用智驾的车主,可是花6.4万买的, 

你再看国内,定价最高的是华为ADS3.0,

也才3万块,但是这一价格很少实施,

大多数车主买车给送权益,

实际掏钱也就1万块就能永久买断,

我开问界M9那么多回,城区智驾已经非常精准,

像特斯拉FSD这种表现,

基本是国内华为、小鹏2022年左右的水平,

其他车企比如比亚迪、小鹏、理想,都是直接标配,无需花钱买,

比亚迪用“智驾平权”打价格战,

7万块的车配高阶智驾,直接卷死同行, 

再看特斯拉,一款卖23.55万的低配Model3,

再陶6.4万买FSD,价格就来到30万了 ,

你真要有这个钱,已经可以买小米SU7的顶配了,

还有在Model3上你想都别想的魔毯悬架、空气悬架、2.9秒零百加速,

以及800公里的纯电续航。

各位,特斯拉FSD入华,像极了当年苹果iPhone进中国,

骂它贵,骂它智障,但没人敢忽视它。

特斯拉数据本土化以后,力量也不可忽视,

我说过,买智驾是买预期 ,

特斯拉FSD能进国内,以特斯拉的AI能力,

它的智驾本土化的前景不会差,

但是今天国产车也不是五年前了,

智驾、硬件都是靠性价比碾压特斯拉,

我给大家一句话:硬件决定下限,软件决定上限, 

FSD或许会很聪明,但最根本的安全问题,

我还是相信有激光雷达的方案,

它们至少不会犯低级错误,

就跟车评人陈震去美国试驾特斯拉的Cybertruck,

用自动泊车时这车居然直接撞了护栏, 

这就是硬件不足导致的下限太低了。

而带激光雷达的下限更高,就这么个意思。

好了,买车比价钱,你买我推荐。

*本文图片均来源于网络

聚焦智能汽车,助力关键决策。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观信息,为深解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>嗯,用户想了解特斯拉的完全自动驾驶(FSD)技术的最新概况。我需要整理FSD的核心技术框架、关键特征和最新进展。用户可能不仅想要基础介绍,还希望了解技术原理和实际应用情况。 特斯拉FSD的核心是纯视觉方案,这和其他厂商的激光雷达方案不同。其技术架构包括多摄像头感知系统、HydraNet神经网络架构、Occupancy Network占用网络,以及重要的向量空间和BEV(鸟瞰图)表示。规划控制部分则采用神经网络的混合规划系统。 关于最新进展,2024年FSD v12版本是重大更新,转向端到端神经网络架构,减少了传统编码规则的数量。v12.3以上版本已在北美广泛推送,中国地区也启动了"超级许可"订阅。用户可能还关心实际表现,目前FSD在复杂城市环境中的表现持续改进,但完全无人监督阶段尚未实现。 安全机制方面需要强调多层冗余设计,包括实时监控和驾驶员注意力检。用户可能担心安全性,所以这部分要详细说明。 最后考虑设计相关问题:技术原理的对比问题(如纯视觉vs激光雷达)、实际部署进展、安全机制、订阅模式、与竞争对手的比较等。这些问题应该能帮助用户深理解FSD技术。</think>特斯拉完全自动驾驶(FSD)技术是基于纯视觉方案的高度集成自动驾驶系统,其核心架构和最新进展如下: ### 一、核心技术架构 1. **感知系统(Pure Vision)** - **多摄像头融合**:8个环绕摄像头提供360°视野,帧率36Hz - **HydraNet多任务神经网络**:单模型同时处理物体检($ \text{detection} = f(\text{image}) $)、车道线预、交通灯识别等任务 - **Occupancy Network(占用网络)**:通过3D体素栅格实时建模物理空间($$ V_{x,y,z} = \text{NeRF}(\text{Image}_t) $$),解决异形障碍物识别难题[^1] 2. **向量空间(Vector Space)** 将原始图像转换为鸟瞰图(BEV)的矢量道模型: ```python # BEV转换伪代码 camera_images -> Transformer编码 -> 空间特征融合 -> BEV解码器 -> 矢量地图 ``` 3. **规划控制系统** - **神经规划器(Neural Planner)**:v12采用端到端神经网络,输感知数据直接输出控制指令($$ \text{Steering} = \text{NN}(\text{VectorSpace}, \text{HD Map}) $$) - **混合控制系统**:神经网络决策+传统PID控制器执行 ### 二、关键版本演进 | 版本 | 重大改进 | 部署时间 | |--------|-----------------------------------|------------| | v10 | 引Occupancy Network | 2021 | | v11 | 统一高速/城市道堆栈 | 2022 | | **v12**| **端到端AI驱动(300万行神经代码替代30万行C++)** | 2024全面推送 | ### 三、2024年核心更新(v12.3+) 1. **行为范式转变** - 规则代码减少99%,驾驶风格更拟人化(如合理压虚线避让) - 通过**10亿+英里真实演**和**1000万+视频集群训练**优化决策 2. **中国专属升级** - 高精度地图备案完成(2024.5) - "超级许可"订阅启动(¥199/月) - 适配本地化场景:无保护左转/电动车流/特殊牌 3. **安全冗余机制** ```mermaid graph LR A[摄像头异常] --> B[毫米波雷达介] C[系统故障] --> D[电子制动冗余] E[驾驶员分心] --> F[舱内摄像头警报] ``` ### 四、技术局限与挑战 1. **长尾问题** - 极端天气(浓雾/暴雨)视觉感知衰减($ \lim_{\text{visibility}\to 0} \text{confidence} = 0.4 $) - 无标识乡村道循迹能力待提升 2. **监管框架缺失** - 全球尚未建立L4级责任认定标准 - 中国要求**双备份执行机构**(特斯拉转向系统待升级) > 最新数据显示:FSD v12.4在加州平均接管里程达**425英里/次**,但复杂口决策延迟仍比人类高200ms[^1]。
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