9月17日上午，在海南海口举行的2021世界新能源汽车大会上，特斯拉CEO埃隆马斯克在视频演讲中表示，未来的自动驾驶可以通过视觉神经网络实现，比普通人安全十几倍。
最近，特斯拉将FSDBeta V10软件引入其第一个体验团队这是全新版本的纯视觉自动驾驶方案，在特斯拉AI日发布最新的应用于自动驾驶的视觉神经网络后，做出了重要的技术改进
特斯拉CEO埃隆马斯克表示，预计将于9月25日左右向所有特斯拉车主开放。
FSD Beta 10的软件版本号为2021.24.15在这个版本软件的支持下，特斯拉几乎可以在高速公路和城市街道上行驶，但它仍然被认为是L2的驾驶员辅助驾驶，因为它要求驾驶员对车辆保持负责，把手放在方向盘上，随时准备控制
根据参与测试的用户在Youtube上发布的针对性测试和路测结果来看，仍有很多场景会出现问题最明显的改进之一是驾驶过程中的视觉用户界面越来越多的路标和交通标志正在被细分识别，但一些路标仍然无法准确识别
在最近的特斯拉人工智能日，特斯拉AI负责人Andrej Karpathy和自动驾驶硬件高级总监Ganesh Venkataramanan介绍了纯视觉自动驾驶系统和FSD软件的最新成果在此之前，5月，马斯克发文称，特斯拉最新版本FSD将取消毫米波雷达，采用纯视觉感知方案
在自动驾驶感知领域，有两种截然不同的路径:——纯视觉学校和激光雷达学校纯视觉派认为自动驾驶所需要的周围环境感知，只有依靠摄像头才能实现特斯拉，氪星，百度都采用纯视觉感知方案激光雷达学校以激光雷达为主导，配合毫米波雷达，超声波传感器，摄像头多传感器，实现周边环境感知商汤的AR小巴，小鹏的P5，蔚来的ET7都采用了激光雷达方案
商汤智能驾驶R&D总监李益康在接受《The Paper》采访时表示，无论是纯视觉还是多传感器融合，最终都有可能实现L4或L5级别的自动驾驶不同的是，激光雷达的引入实际上简化了问题，因为我们引入了很多额外的信息，这些信息是视觉的补充，一些信息，比如深度，是可以准确估计的如果最后两条路线能够实现L5级自动驾驶，相信多传感器融合的路线可能会更快当然，感知只是决定自动驾驶能否实现的因素之一
特斯拉纯视觉派技术路线:视觉神经网络。
特斯拉人工智能和自动驾驶视觉总监Andrej Karpathy认为，将激光雷达加入自动驾驶堆栈会带来自身的复杂性在CVPR 2021自动驾驶研讨会上，Karpathy说:你必须提前用激光雷达绘制一张环境地图，然后你必须创建一张高清地图您必须插入所有车道及其连接模式和所有交通灯收集，构建和维护这些高清激光雷达地图是不可扩展的，要让这一基础设施保持最新将是极其困难的
Karpathy表示，特斯拉在自动驾驶堆栈中不使用激光雷达和高清地图所有发生的事情都是第一次在车里，这是基于车周围8个摄像头的视频
特斯拉安装了8个摄像头，没有深度信息他们的目标之一是形成向量空间视图那么你怎么知道下一辆车在哪里，还有多长时间
首先，一个难点是，不同视角的摄像机只能看到周围环境的一部分，标定，位置和视角方向都不一样比如下图，谁能知道这个点在相机视图中对应的是哪个点只有当我们知道这些信息，我们才能准确地将周围的物体放在向量空间视图中
因此，需要一种集成来自多个摄像机的信息的技术特斯拉使用Transformer神经网络，该网络于2017年提出，目前已席卷自然语言处理和计算机视觉领域
然后，加入具有时间概念的RNN来判断运动物体的速度和预测障碍物RNN体现了人类的认知是基于过去的经验和记忆的观点，通过记忆处理具有任意时间序列的输入序列，从而预测接下来会发生什么比如这里的遮挡物体的预测，通过遮挡前特征和轨迹的记忆，在视野暂时被遮挡时，仍然可以预测物体遮挡视野后的运动轨迹，记录下已经行驶路段的各种路标
对于深度信息，在缺少雷达信息后，需要通过训练大量带有深度标签的摄像机数据来获取。
激光雷达多传感器融合方案。
激光雷达多传感器方案以激光雷达为主，毫米波雷达，超声波传感器和摄像头为辅激光雷达发射激光束，测量激光发射和回收过程中的时间差和相位差，从而确定车辆与物体的相对距离，实现实时环境感知和避障功能相机的价格在几十块钱左右，而激光雷达贵很多，这可能是很多纯视觉学校的厂商都没有说过的秘密
商汤智能驾驶R&D总监李益康告诉《The Paper》，我们会对多种传感器进行评估，找到最适合我们设计需求的传感器方案，然后通过自动化算法将这些传感器放在最合适的地方，从而实现最佳的环境信息采集传感器不在同一坐标系中我们通过自动标定算法非常准确地找出不同传感器的特征和相关性，然后设计融合感知模型，并利用大量感知数据对其进行训练，最终实现多传感器融合感知
自动驾驶的底层逻辑是三个步骤的结合:感知，决策和执行仔细感知周围环境是一切决策的基础，也是自动驾驶汽车
的安全保障在了解周围环境中物体的位置，速度和方向，路面的性质，路缘石的位置，信号等之后，自动驾驶系统则要开始做计划和控制:首先是其他移动物体在接下来的短时间会做什么，然后是根据整体计划计划自己要做什么，最后就是告诉汽车要做什么
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