安全是第一底线 独行者特斯拉FSD路在何方?

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网易汽车7月24日报道 全球每天有3万余人死于交通事故。对于一台优秀的智能电动汽车而言，每个人的理解或许不同，但安全、绿色、智能是绕不过去的，特别是安全。

众所周知，安全又有主被动之分。

被动安全方面，没有发动机的纯电汽车溃缩区空间更大，提升关键部位超高强度钢的使用量，再配合良好的车身结构和底盘设计，电动汽车的安全性并不比燃油车差。

以特斯拉为例，其全系车型均获得过五星碰撞安全评级，Model 3（参数丨图片）不仅获得NHTSA全五星安全评级、ENCAP全五星评级，还摘得了IIHS SAFETY PICK+顶级安全大奖。

而主动安全则跟配置相关，当前以主动刹车、盲点检测、车道保持、侧撞预警等为代表的ADAS功能，已经成为一辆靠谱车辆的必备。诸如特斯拉等玩家，甚至可以依靠更高维的Autopilot帮助车辆进一步提升预知风险的能力，为车辆安全尽一份力。

有一组数据更有说服力。

NHTSA公布的最新数据显示，在美国每行车674万公里，平均会发生8.66次事故。

而这个数据，在使用了Autopilot的特斯拉车主中仅为1次；没有使用Autopilot但有主动安全功能参与的驾驶中，事故约为2次。

也就是说，特斯拉的Autopilot让行车安全水平达到平均水平的8.66倍。

安全只是车辆的底线，智能电动汽车时代，需要解放用户在车内时间，实现汽车从交通工具到智能终端的价值质变，这就需要FSD甚至更高阶自动驾驶能力的规模化落地。

而特斯拉FSD的核心价值又是什么呢？

答案估计很多人都知道，芯片+算法+数据。

特斯拉的芯片已经经过3次迭代，目前最新搭载的是自研的两枚FSD芯片，也就是Autopilot 3.0硬件。如果有一颗芯片的附件损坏或者出现了问题时，另一颗FSD芯片依旧可以正常工作。

此外，整个系统接入的8个摄像头也采用双独立供电，一个电源供4个摄像头。

HW3.0芯片封装里面包含三种不同的处理单元，负责图形处理的GPU、负责深度学习和预测的神经处理单元NPU，负责通用数据处理的中央处理器CPU。

其中NPU处理器是为AI算法而存在的，这是这颗SOC芯片的灵魂。

因为，对自动驾驶这件事，传统的通用芯片没有任何人类的推理或认知能力，本质上他们只是些计算设备罢了，这就需要开发以深度学习为基础的AI芯片。

HW3.0三个处理单元中，NPU负责深度学习和预测的神经处理单元，同时也处于最核心的地位，承担大部分深度学习计和算工作。而GPU+CPU更多的承担了打辅助的作用。

因为特斯拉自动驾驶走的是摄像头视觉路线，这就需要芯片对图像数据的处理速度和数据量非常高。

可以和HW2.5做个对比，性能方面，HW3.0综合性能表现方面是HW2.5的2.5倍，而功耗水平只涨了一点。

HW3.0还是首款采用全水冷散热，比HW2.5的液冷集成度更高散热性能也更好。

算力方面，相较于HW2.5，FSD将算力提升至了144TOPS，每秒处理的图片速度提升至2300帧。

此前，马斯克也曾表示，HW4.0硬件也正在研发筹备中，很快就会到来。

拥有强大的硬件算力外，还需要配合大量数据反哺算法，做到闭环优化。

特斯拉的自动驾驶辅助系统之所以能够快速迭代和提升体验，就在于通过各类不常见但仍可能存在的边角案例，再通过神经网络深度学习让系统能够处理越来越多的驾驶场景。

每当车辆在遇到比较棘手的驾驶场景，或驾驶员的操作与系统预想操作不一致时，车辆都会脱敏匿名将实际情况上传给特斯拉云端服务器，通过庞大的集中算力进行深度学习以优化系统。

为了处理巨量驾驶数据，特斯拉将把针对自监督学习技术的研发提高到绝对优先级。

特斯拉启动了一个代号为Dojo 的项目，它是一台超强的训练计算机，处理的数据不再停留在图片层面，而是针对视频类的数据，能够以较低的成本实现算法性能的指数级提升。

坚定的视觉派

自动驾驶系统，传感器得到的数据是一切的基础，不过不同的传感器各有不同优劣势。对于特斯拉而言，其一直想取缔毫米波雷达，并且已经开始行动了。

特斯拉认为，毫米波雷达的优势在于对距离、速度等信息的判断，不过通过算法的优化，这些也完全可以能够通过摄像头实现，甚至做得更好。

例如，对于毫米波雷达来说，前方车辆停靠在路边，导致识别较晚，在距离车辆110米时才感知到前方停有卡车。而纯视觉方案在距离车辆180米的时候就已经识别了该车辆。

此外，特斯拉认为，多传感器融合方案会难免面临数据矛盾，会对信息对决策产生重大问题。

比如，在前车紧急制动的场景下，纯视觉方案没有出现毫米波雷达那种信息中断和误判的情况，非常线性，从而能够提供线性的制动决策，带来更佳的使用体验。

经过实际测试和对比，特斯拉官方表示，其通过纯视觉方案不仅能够提供与毫米波雷达一样的信息，并且还将体验优化提升了很多。

特斯拉官方不止一次表示，无论是产品还是自动驾驶系统，规模化都是核心，在各类自动驾驶方案中，纯视觉方案的适应性和潜在覆盖驾驶场景都是最全面的。

目前，特斯拉FSD Beta V9已经在美国小范围推送给用户测试，表现有好有坏，既然是测试版本这样的表现自然并不意外，我们好奇最终大面积推送给用户后的版本会是什么样？

至于取消毫米波雷达是否是正确的，答案还是交给时间验证吧。