文：懂原创彩丽美车帝
[懂车帝原创行业]日前，工信部最新的《道路机动车辆生产企业及产品公告》变更扩展公示显示，4款特斯拉国产Model Y车型进行了信息变更申报。值得注意的是，变更后的新版车型中显示“无雷达”，也就是说，特斯拉国产ModelY车型的硬件配置已改用“纯视觉”系统
图源：工信部
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值得一提的是，特斯拉于2021年5月开始向纯视觉方案过渡。 之后，2022年10月，特斯拉官方发布了新车硬件配置的更新说明。 采用纯视觉系统(Tesla Vision )代替超声波传感器(USS )。
图源：工信部
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届时，特斯拉将在全球范围内取消Model和ModelY的超声波传感器，随后将于2023年从ModelS和ModelX中移除超声波传感器目前，在全球大部分地区，特斯拉传感器方案已从“8摄像头1毫米波雷达12超声波雷达”多传感器方案减少到“8摄像头”纯视觉方案。
特斯拉坚持视觉感知，通过AI神经网络技术提高辅助驾驶能力
众所周知，在自动驾驶的感知领域，在业界内分为立场明确的两派——视觉派和激光雷达派。 在全球多传感器融合的过程中，特斯拉仍然坚持只靠视觉方案实现准L4级自动驾驶，这也是特斯拉CEO马斯克长期以来决心实现的目标。
雷达传感器的成本通常相对较高，车辆处理来自雷达传感器的数据需要强大的计算能力。 作为纯粹视觉派最坚定的守护者，马斯克说：“激光雷达是没有意义的，对自动驾驶汽车来说是不必要的。”
雷达传感器的成本比较高
那么，特斯拉采用“纯视觉”方案的优点是什么？
实际上，特斯拉的面料采用了“通用视觉系统”和“神经网络”两种黑科技。
此前，在2021年的特斯拉AI日，特斯拉首席AI总监Andrej Karpathy拥有一个摄像头，每辆特斯拉汽车围绕8个车身，覆盖周围360度，获取信号灯、信号灯、灯、路缘石等周边信息，形成神经
Andrej说：“我们希望构建类似动物视觉皮质的神经网络连接，模拟大脑信息的输入输出过程。 就像光进入视网膜一样，我们想用相机模拟这个过程。 ”
雷达传感器的成本比较高
据了解，多任务学习神经网络架构(HydraNets )可以将8个摄像头获取的画面拼接在一起，平衡视频画面的延迟和精度。 通过人工或自动标记车道、车辆、信号灯、障碍物等环境和运动物体，系统逐帧分析视频画面，了解物体的深度、速度等信息，并将这些数据传递给团队进行学习。 利用8个摄像头输入的数据，实时绘制3D鸟瞰图，形成4D空间和时间标签的“网”来表示道路等信息，帮助车辆掌握驾驶环境，更准确地寻找最佳驾驶路径。
不过，对于这样的技术迭代，卡内基梅隆大学电气与计算机工程教授拉杰拉齐克马尔(Raj Rajkumar )表示：“这是前进还是后退，还有待观察。”
