據(jù)外媒報(bào)道，特斯拉人工智能（AI）總監(jiān)Andrej Karpathy在今年2月舉行的Scaled Machine Learning大會(huì)上，公布了Autopilot及其功能的一組新數(shù)據(jù)。

與大多數(shù)從事自動(dòng)駕駛研究的汽車制造商和科技公司不同，特斯拉不僅僅依賴內(nèi)部測(cè)試車隊(duì)或仿真，而是利用其擁有龐大客戶群的電動(dòng)汽車車隊(duì)來收集數(shù)據(jù)。此類車輛配備了大量的傳感器陣列，可用于收集數(shù)據(jù)并改進(jìn)其駕駛輔助功能。特斯拉希望此類數(shù)據(jù)不僅可用于改進(jìn)其Autopilot，還能夠幫助監(jiān)管機(jī)構(gòu)確認(rèn)其系統(tǒng)可以改善道路安全。

目前來看，特斯拉車隊(duì)采用Autopilot完成了30億英里，而其中10億英里都由Navigate on Autopilot功能完成，該功能還完成了20萬次自動(dòng)變道。此外，自從去年特斯拉發(fā)布智能召喚功能（Smart Summon）以來，特斯拉車主已經(jīng)使用了該功能120萬次。

眾所周知，特斯拉致力于采用高度依賴視覺的方式以實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)駕駛，即利用其汽車上的攝像頭套件和人工智能技術(shù)，以訓(xùn)練其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓車輛能夠?qū)Φ缆飞系那闆r做出反應(yīng)。而其他主流的自動(dòng)駕駛汽車公司，如自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者Waymo和Cruise等，都依賴于激光雷達(dá)和高精地圖，預(yù)先繪制好地圖，再讓自動(dòng)駕駛汽車在地圖區(qū)域內(nèi)行駛。雖然方法合理，但也有很多限制。例如，Waymo進(jìn)行自動(dòng)駕駛汽車研究已經(jīng)多年，但是迄今為止，也只能在少數(shù)幾個(gè)地點(diǎn)運(yùn)營。這也是為什么基于激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)駕駛（FSD）不可行的原因。無論是在高速公路還是市中心街道，道路上都有太多不確定性，因而可能會(huì)導(dǎo)致預(yù)先制定的解決方案無效。

因此，特斯拉不采用高精地圖，而主要依靠車輛攝像頭和人工智能。該方法與人類駕駛的方式非常類似，因?yàn)槿艘彩怯醚劬τ^察道路，利用大腦決定開車時(shí)的行為。Karpathy指出，此種方法啟發(fā)了特斯拉改進(jìn)Autopilot和FSD，并高效應(yīng)用于整個(gè)車隊(duì)。改進(jìn)版本的Autopilot軟件完全不會(huì)受預(yù)先繪制的地圖數(shù)據(jù)的限制。