凤凰网汽车

作者 | 克克

编辑 | 晓寒

车东西3月30日消息，据Teslarati报道，近日特斯拉新的自动驾驶系统获得了专利认证。这种系统仅通过对摄像头捕捉到的视觉信号进行处理和学习，就能自行构建出一套自动驾驶逻辑，不必依赖雷达的辅助。

这套自动驾驶系统主要基于芯片、神经网络和人工智能而建立，对传感器种类、个数等等硬件指标要求不高。马斯克宣称，“它能以更简洁的结构、更低廉的价格，让车辆获得不逊于业界领先水平的自动驾驶能力。”

作为自动驾驶技术的先驱，特斯拉从未停止过创新。此次的新式自动驾驶系统同时具备了高效和低价两个看似互相矛盾的属性，再次反映出了特斯拉强大的创新能力。

一、充分利用视觉信息 特斯拉自动驾驶低价却高效

传统的自动驾驶系统中，会有专门类型的传感器负责特定类型的数据收集，比如激光雷达就是专门收集距离数据的传感器。随着人们对于自动驾驶系统性能上的要求越来越高，车企不可避免地要给车辆加装更多传感器，让车辆能更准确、详尽地感知外界环境，随之而来的问题就是成本和整车结构复杂程度的飙升。

另外传感器的种类和数量越多，信息传输量越大，对车内传输系统带宽的要求也越高。如果不相应提高带宽，堆砌传感器的结果很可能只是1+1＜2，而提升带宽又免不了要增加整车复杂度和成本，陷入恶性循环。

特斯拉新技术的精髓，就在于高效且协调地调用全车摄像头采集到的图像信息，结合强大的芯片运算能力、宽裕的传输带宽和深度的人工智能学习实现自动驾驶，而不是堆砌传感器种类和个数、硬拼收集到数据量的多少。有了特斯拉自动驾驶技术加持，车企只需为车辆加装数量恰到好处的传感器，就足以搭建起结构简洁、成本低廉又安全实用的自动驾驶系统。

▲马斯克推特表示，纯靠“看+学”实现自动驾驶的系统才是真正的人工智能

特斯拉的新型自动驾驶系统基于两套神经网络开发。第一套神经网络专职处理来自车载摄像头的图像，进而判断出此时此刻外界物体与车辆之间的距离。第二套神经网络会对第一套处理过的图像进行注释，这些加了注释的图像会作为人工智能的学习资料。

人工智能研究过足够多的资料后，会把学习获得的经验反哺神经网络系统，让它们更“聪明”地工作。而超高的通信带宽会作为坚实的后盾，确保大量数据通畅地往返于上述各个位置。这样良性循环开启之后，整套自动驾驶系统会更准确地感知和应对路况变化，以更安全、更灵活的思路控制车辆行驶。

▲自动驾驶系统工作示意图，人工智能对外界物体距离的判断

二、自动探测+主动学习 特斯拉自动驾驶的关键是人工智能

另外，新专利中还包括一种自动标记视觉信息的技术。这种技术实现了视觉信息和相关辅助信息的同步收集与实时关联，整个过程几乎不需要人工干预。视觉信息和辅助信息会被自动捆绑打包，传输给人工智能作为学习资料。

就像一个学生读一本教材，需要学习题目和与之对应知识点。可问题是，只有好的教材才能让学生学起来事半功倍，也只有好的老师才能把每道题目对应的知识点找全、写对、讲透。特斯拉宣称，这种视觉信息自动标记技术就相当于是一篇“教案”。神经网络因为有了好教案而成为了“好老师”，好老师通过对视觉信息的自动标注，将“题目”与“知识点”紧密联系在了一起，大幅提升了“好学生”学习的速度和准确度。也就是说，现在的特斯拉自动驾驶系统FSD集心明眼亮好学生、简明扼要好教案和指导有方好老师于一身。

马斯克表示，特斯拉的自动驾驶系统FSD与业界领先的竞品“难分伯仲”。截止马斯克3月13日发推时，他已获悉约有2000名的特斯拉车主因为初代FSD Beta程序的帮助而幸免于交通事故。而最新版本的程序最早或于4月更新，购买了FSD权限的特斯拉车主不妨多多关注和体验一下。

结语：特斯拉的自动驾驶就是自学驾驶

此次特斯拉自动驾驶专利的推出，用自己简洁、低价又高效的优势为市场和消费者带来了新的惊喜。更难能可贵的是，这种系统不会越用越“老”或者“不中用”。驾乘者使用时间越长频率越高，自动驾驶系统越能抓住学习的机会，提升自己的判断能力。

此外在后市场层面，这种主要基于软件而不是硬件的系统有利于官方通过线上手段（比如OTA)实现更新，对于厂家和车主来说都是省时省力又省心。届时，这套有着丰富经验的又能与时俱进的自动驾驶系统，想必会让车主由衷地赞叹一句“家有一‘老’，如有一宝”。

作为自动驾驶技术的先驱，特斯拉一直是各大企业关注甚至是模仿的对象。此次特斯拉在自动驾驶技术上的获得的创新，体现的是根本思路上的创新，对固守“自动驾驶需要堆砌传感器”这样传统观念的竞争对手可谓降维打击。

谁都说不好，未来会不会有其他企业效仿特斯拉，也推出仅依靠视觉数据支持的自动驾驶系统。但是，科技原理的变化只是创新之表，天马行空的想象力、令行禁止的执行力和虽千万人吾往矣的魄力才是创新之里。可以预见，表里如一的特斯拉会在创新之路上渐行渐远渐辉煌，这一点只能通过自强不息来实现，谁也学不来！