本文來源：智車科技

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自從上周特斯拉發(fā)布全自動駕駛測試版系統(tǒng) FSD Beta后，有部分美國加州特斯拉Model 3 車主已經(jīng)通過OTA升級，從各路測試視頻來看，F(xiàn)SD Beta版本的功能完善度得到了大幅提升，自動化程度更高，不需要高精地圖與激光雷達。

被重寫的FSD

特斯拉曾無數(shù)次許諾過完全自動駕駛系統(tǒng)到來的期限，這個期限比很多專家的預測早了好幾年，著實吊足了用戶的胃口。能上天入地的馬斯克可能沒有想到，車輛實現(xiàn)FSD竟然會這么困難。在原基礎(chǔ)框架上打磨多年后，今年8月，馬斯克宣布“新軟件不是在原有基礎(chǔ)上做的優(yōu)化改進，而是對底層架構(gòu)的完全重寫?！?/p>

他表示：在整個重寫的過程中，用戶可能不會看到任何進展，從重寫開始到95%準備好用于量產(chǎn)部署，沒有任何東西可以提前交付給用戶。只有當開發(fā)人員跨過最后關(guān)頭，才會看到明顯的進展。

從馬斯克的描述中，可以推斷中特斯拉從L3到L4演進的過程，是不斷推翻原有基礎(chǔ)框架，或許采用了新的底層算法，跳躍式得實現(xiàn)了FSD。

上周，這個被重寫的FSD Beta版全自動駕駛系統(tǒng)已經(jīng)通過OTA給一些早鳥用戶升級。從目前網(wǎng)絡(luò)上流出了一些測試視頻來看，F(xiàn)SD Beta的輔助駕駛功能確實得到大幅提升，自動化程度更高。

對比之前的車機可視化界面，這次更新畫面從2D轉(zhuǎn)為現(xiàn)在的4D畫面，而且視角由車內(nèi)第一視角變?yōu)檐嚭蠓降纳系垡暯牵粌H能清晰的辨認出多條車道線和護欄，紅綠燈和限速標志也能清晰的顯示出來。據(jù)專家分析，這是通過Birdview映射網(wǎng)絡(luò)和RNN處理遮擋等，實現(xiàn)了感知系統(tǒng)的深度預測和時間預測。

官方對FSD Beta版本的功能是這樣介紹的：

FSD的Beta版本將是一個非常受限制范圍內(nèi)使用的軟件，人類司機使用者應(yīng)該提供更高的監(jiān)控力度，因為在不確定中，Beta版本可能會做出錯誤的判斷和決策，因此需要您提供最大程度的監(jiān)視和控制。所以需要駕駛員不可掉以輕心，始終將手放在方向盤上，并持續(xù)觀測路面的交通狀態(tài)。

按照設(shè)計目標，當FSD Beta啟動激活時，將會自動控制您的車輛在高速道路狀態(tài)下自動換道，且自動按照導航的線路方向，在分岔路口做出正確選擇（駛離或者選擇道路方向）；同時還可以按照導航的線路方向處理和其它車輛和目標的關(guān)系（navigatearound），比如超車等；同時還可以自動實現(xiàn)左轉(zhuǎn)和右轉(zhuǎn)（沒有強調(diào)左轉(zhuǎn)是否受到信號系統(tǒng)保護）。在以下情況下，提醒人類駕駛員要始終關(guān)注FSD Beta版本的工作狀態(tài)并準備隨時接管，比如：視覺死角區(qū)域、十字路口、狹窄且擁擠的行駛區(qū)域。

FSD Beta版本一些功能已經(jīng)得到了早期用戶的驗證，比如支持路口紅綠燈識別，自動選擇車道并遵守讓行規(guī)則，遇到路障也可順利地進行自主避讓，無保護的左轉(zhuǎn)。即使是沒有任何標線、路邊停滿車輛的復雜路面，F(xiàn)SD仍可識別出絕大部分交通參與者并順暢通過。

不需要激光雷達，也不需要高精地圖

“No Lidar,No HD maps."這是特斯拉AI高級總監(jiān) Andrej Karpathy 在年初的機器學習大會上提到的。

此次FSD Beta 系統(tǒng)發(fā)布果然印證了他的話，全視覺方案，不必提前加載高精地圖就能實現(xiàn)定位轉(zhuǎn)向等動作。不過，不用激光雷達并不能代表著不能借鑒激光雷達識別的原理，根據(jù)之前透漏的資料顯示，特斯拉通過視覺的拼接打造出了一種激光雷達效果的向量空間鳥瞰圖。

該方法通過將多個不同角度的視頻文件合并到融合層，再將融合層中視頻內(nèi)容加工處理進入時態(tài)模塊形成點狀的數(shù)據(jù)，點狀數(shù)據(jù)匯集到BEV網(wǎng)中，組成分類信息（運動物體，道路線，道路邊緣線等），進而形成類似于激光雷達的效果，說白了特斯拉是想通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習的算法模型方式去代替激光雷達的工作方式。

不知道是不是該算法的運用導致了FSD的重寫，也不知道借鑒激光雷達識別的原理是否打臉了當時馬斯克提到的第一性原理，只要讓機器足夠模仿人開車的狀態(tài)就能學會駕駛。偽激光雷達似乎成為了特斯拉實現(xiàn)無人駕駛的捷徑，不能模仿人，可以用攝像頭來模仿激光雷達，借助最先進的算法，趕上那些昂貴的硬件玩家。

從上圖重新修改后的FSD和目前FSD的差異中，可以看出老的FSD無法預測交叉路口的布局，重寫后的FSD與真實的地圖數(shù)據(jù)相比，真實地預測了交叉路口的布局，如果沒有重寫，F(xiàn)SD無法在交叉路口采取沒有任何干預的轉(zhuǎn)彎操作，這在水平視角上尤為明顯，短短幾個像素的差距就會在地圖映射上產(chǎn)生大量噪音。

重寫的FSD優(yōu)勢還體現(xiàn)在障礙物的時間預測上，也就是馬斯克所說的“在3d空間中標記”?，F(xiàn)在有一個專用的NN來預測每個像素的深度。這就雷同于模擬LiDAR（激光雷達），利用該“點云”隨時間對3d空間中的對象進行分類一樣的道理。

硬件不夠，軟件來湊。LiDAR的優(yōu)勢正在迅速消失，因為基于視覺的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以為自動駕駛汽車提供足夠精確的現(xiàn)實點云圖。所以我們在UI界面上看到的不是高精地圖。

激光雷達廠商還有機會？

特斯拉對一小波早期用戶提供FSD Beta 后，目前已計劃為不同州的EAP成員推出完整的自動駕駛FSD Beta。

這種取代了激光雷達和高精地圖的特斯拉純視覺方案，一定會激光雷達廠商、高精地圖廠商以及一些Lidar方案的解決方案商很大壓力，通過更低的成本控制，而且運用的都是車規(guī)級配件，已經(jīng)實現(xiàn)了大規(guī)模量產(chǎn)，擁有龐大的數(shù)據(jù)庫。

不過，目前的版本是否足夠安全仍需要被驗證。盡管FSD Beta版本發(fā)布時間很短，有些用戶已經(jīng)在測試中發(fā)現(xiàn)了一些安全隱患，自動駕駛時仍需要保持注意力準備隨時接管，用馬斯克的話說“該系統(tǒng)仍有可能在錯誤的時間做出錯誤的決策?！?br>

其次，未來的自動駕駛汽車仍可能是多樣性的。絕對安全可能永遠是個偽命題，未來自動駕駛系統(tǒng)的安全性可能會像現(xiàn)在的被動安全一樣求同存異，形成多種方案。所以，盡管配有激光雷達和高精地圖方案目前來說是個奢侈品，但在硬件上的強大性能是無與倫比的。特斯拉通過深度學習視覺算法去代替激光雷達，勢必也會犧牲掉一部分算力，隨之而來的影響還未顯現(xiàn)出來。所以，F(xiàn)SD Beta版本發(fā)布，但攝像頭和激光雷達的傳感器方案之爭還未定勝負。