Day 上，特斯拉着重强调了⾃⼰的BEV ⽹络（更多⽤于静态物体的识别）。

  但是今年，特斯拉基本上没太多去提BEV 相关联的内容，⽽是⼜新推出占⽤神经⽹络（the occupancy network），直接通过摄像头来构建真实世界三维模型。

  同时，增加了对动态物体以及运动状态可能发⽣变化的物体的识别，⽐如这个公交：

  此外，特斯拉还准备引⼊更多新的神经网络，⽐如NeRF（(Neural Radiance Fields) 神经辐射场，提升重建三维场景的能⼒。

  举特斯拉的例⼦其实是为说明：「纯视觉这条路并没那么好⾛，技术路线可能随时会发⽣调整。」就好像现在BEV ⽹络被占⽤⽹络替代⼀样，后续很有可能还会被新的⽹络模型所替代。「纯视觉⽅案能⼒上限：逼近L3」特斯拉FSD基本上代表了纯视觉的最⾼⽔平，这⼀点⼤家不否认吧。   ⽽从能⼒实现层⾯，在海外，就说美国本⼟吧，「现在特斯拉FSD Beta 能⼒已经⽆限逼近L3。」不管是城市、⾼速，亦或者是没有⻋道线的乡村⼟路，特斯拉FSD 都能去开上⼀开。   特斯拉的⽜逼之处就在于使⽤普通的导航地图，就能实现类似⾼精地图的能⼒。 不过，特斯拉⽬前在两⽅⾯去继续钻研：「能⼒和体验。」「能力」能⼒层⾯，⾏⻋「这⼀块差不多实现七七⼋⼋」，仍在啃⼀些⻓尾场景的硬⻣头，⽐如说这种路边随处停着的⼀台⻋，⽆法分辨这台⻋的状态（动态or 静态）：

  「在拿掉超声波传感器之后，特斯拉纯视觉正式向泊⻋域开进」，将会解决此前此前特斯拉泊⻋⽅⾯的问题（⽐如⽆法识别空⻋位、泊⻋识别率和泊⼊成功率等）。「体验」体验层⾯，特斯拉引⼊打分机制，提升FSD 使⽤舒适度：

  「纯视觉领域的玩家」其实，不单单是特斯拉，还有好⼏个玩家都在纯视觉领域摸索。   ⽐如Mobileye。这位也是纯视觉领域的⼤拿。   EyeQ 系列芯⽚在⾏业⾥出货量很多，很⼤⼚商都在采⽤EyeQ 芯⽚来提供视觉感知，⽐如早期的特斯拉、蔚来、理想，都和Mobileye 有很深的合作。   接下来说Mobileye 在纯视觉领域的进展。   Mobileye 开发了两套⾃动驾驶系统：纯视觉：摄像头⼦系统Mobileye SuperVision和雷达/ 激光雷达⼦系统，两台系统独⽴运⾏，互为补充。   不同于特斯拉，Mobileye 会⽤到众包⾼精地图。   摄像头⼦系统Mobileye SuperVision，也就是纯视觉这套，已经在国内新实⼒⻋企极氪上量产，能⼒差不多是L2+ 的样⼦：

  但是由于没能解决地图问题，很多能⼒⽐如领航辅助都⽆法解锁。   今年9⽉，Mobileye 宣布与吉利控股集团进⼀步扩⼤业务合作：极氪还将在两款新⻋型上搭载Mobileye SuperVision，并与Mobileye 共同开发基于激光雷达的新功能。   基于环视视觉打造的系统预计将于今年年底通过OTA 更新实现全部功能释放。

  虽然国内Mobileye SuperVision能⼒看着很差，但它真正的实⼒不容⼩觑（要不然吉利也不会扩⼤和它的合作）。   和特斯拉⼀样，Mobileye SuperVision也要看它在海外的能⼒。今年8⽉，Mobileye 完成了为期数天的洲际公路之旅，对其下⼀代Mobileye SuperVision开展了测试，基于现有REM 的⾼精地图，⽤4 天⾏驶近2000 公⾥，穿越南欧和中欧6 国。「翻译⼀下就是，Mobyeye 这套纯视觉解决⽅案适⽤性⾮常强，只要有REM 众包地图，不管是在哪个国家或者地区，都能很快应⽤起来。」⽬前，关于下⼀代Mobileye SuperVision，我们也可以得到的信息是： 1、采⽤两块EyeQ6HEyeQ6H 芯⽚（⽬前极氪⽤的那套还是EyeQ5芯⽚）； 2、能⼒⽅⾯，可实现可脱⼿/ 眼睛需注视的L2++ 系统。

  还是那句话，我们不知道⾃动驾驶的最终哪条路能⾛通。我们分为三种情况来看：

  2、纯视觉和激光雷达路线、只有激光雷达路线、只有纯视觉这条路⾛得通」但是如果只有这条路真的⾛通了，那么特斯拉⼜将成为开创者。   就像现在她在电动⻋领域创造的辉煌⼀样，作为头⽺，可以吃到最⼤最多的红利。   ⽽且，纯视觉路线成本很低，毕竟摄像头也没多少钱。随着⻋辆⼤规模交付，规模效应之下，成本会更低。   也不⽤说那么远，现在特斯拉拿掉毫⽶波雷达和超声波传感器，根据⻋拆解团队Munro Live 公开的分析报告数据显示，「这样操作特斯拉平均每辆⻋节省114 美元,约合⼈⺠币817 元。」这都是实打实的好处。「2、纯视觉和激光雷达路线都可以⾛通」这就很意思了。   如果激光雷达路线也能跑通，但是各项成本算下来，似乎纯视觉成本还是要更便宜⼀点……「3、只有激光雷达路线⾛得通」如果到这样一个时间段，我想各种传感器价格应该被打下来了。   如果真到这样一个时间段，激光雷达和毫⽶波雷达⼀样便宜，我想特斯拉也⼀样会⽤。   虽然特斯拉⼀直专精在纯视觉，但是特斯拉也在研究各种可能性，⽐如4D 毫⽶波雷达等等。   所以，即便是调转研究⽅向，那么，特斯拉依然能够⾮常快的调整过来，并占据领先优势。   所以，最后，提⼀个建议，虽然激光雷达、4Dh 毫⽶波雷达的出现和应⽤，⼤幅度提升了⾃动驾驶感知能⼒，但是「我还是希望各家⻋企能够始终重视计算机视觉感知的研发，毕竟，任何传感器都无法替代摄像头的作⽤，同时也能在未来无人驾驶技术竞争中，取得领头羊。」

  。通过此次合作，双方将在中国开发和发布Mobileye的路网采集管理（REM®）产品，结合四维图新

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  实现的基础，若无法正确地感知周围环境，那么接下来的认知、决策与控制，都是空中楼台。

  习惯、运输行业并更广泛地影响社会。 我们不仅仅可以将汽车召唤到我们的家门口并在使用后将其送走，

  ，现在不是主流。4． 单线雷达＋IMU＋里程计融合满足室内定位的要求，个人理解可大致分为浅融合和深融合。浅融合使用IMU＋里程计的累加值作为推算雷达里程计的初值，在这

  ;某些高科技公司则希望能够通过各种外部传感器实时采集海量数据，处理器经过数据分析然后

  和背后技术有了更广泛地讨论、更深刻地认知；另一方面则是让不少风投看到了机会，认为传感器芯片为代表的硬件研发，以及计算机

  化、人工智能等技术的快速的提升，预计到2021年市场上会出现第一批绝对没方向盘等

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