特斯拉自動駕駛用雷達。

目前，特斯拉在自動駕駛方面的配置有過變化。起初，特斯拉取消毫米波雷達轉用純視覺方案，這一決策在當時引起了爭議。有觀點認為這樣能降低硬件成本，且視覺分辨率高于其他傳感器。

但實際情況是，自采用純視覺后，特斯拉汽車出現事故的概率更高，比如無故自動剎車、錯誤識別街道標識、難以識別應急救援車輛等問題。

不過，在最新的 HW4.0 自動駕駛套件中，特斯拉又重新加入了 4D 毫米波雷達，其分辨率大大提高，增強了在靜態(tài)物體識別上的可信度。4D 毫米波雷達的量程為 40m，分辨率達到 5cm，探測距離在 200m 以內，能夠在 120°至 180°之間進行 360°全覆蓋探測。4D 毫米波雷達具有高精度、抗干擾、抗強光、能準確測量速度和距離等優(yōu)勢。

對于未來，毫米波雷達技術可應用于自動駕駛和智能交通、成為下一代人機交互工具、智能家居、工業(yè)環(huán)境監(jiān)測等領域。

馬斯克一開始否定激光雷達方案，是因為其硬件成本高，還需搭配高精地圖，搭建和更新成本也很高。特斯拉只依賴純攝像頭的技術路線，靠的是強大的軟件支撐，主要是 AI 算法模型。特斯拉通過神經網絡 Transformer 大模型對車輛周圍物體進行分析，建立 Occupancy Network 神經網絡，輸出 Occupancy Volume 和 Occupancy Flow，組成 4D 投影畫面，還借助 NeRFs 神經網絡建立 3D 模型用于交叉驗證和環(huán)境備份。路徑規(guī)劃算法也有轉變，從人為規(guī)定規(guī)則到讓 AI 學習人類駕駛素材。

總體上，特斯拉只依靠攝像頭的純軟件技術方案對硬件傳感器依賴低，但對軟件和算力要求高。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯網）