太平洋汽车***斯拉的自动驾驶技术属于L2级，L2级自动驾驶不是完全自动驾驶，需要驾驶员保持注意力。
国内和国外自动驾驶技术都分为5级，即L1～L5，目前世界上大部分的汽车，都处于L1级别，只有少数汽车，比如特斯拉，已经可以处于L2级别，并在不断完善当中。
等级0：即无自动。驾驶随时掌握著车辆的所有机械、物理功能，仅配备警报装置等等无关主动驾驶的功能也算在内。
等级1：驾驶者操作车辆，但个别的装置有时能发挥作用，如电子稳定程式（ESP）或防锁死刹车系统（ABS）可以帮助行车安全。
等级2：驾驶者主要控制车辆，但系统阶调地自动化，使之明显减轻操作负担，例如主动式巡航定速（ACC）结合自动跟车和车道偏离警示，而自动紧急煞停系统（AEB）透过盲点侦测和汽车防撞系统的部分技术结合。
等级3：驾驶者需随时准备控制车辆，自动驾驶控制期间，如在跟车时虽然可以暂时免于操作，但当汽车侦测到需要驾驶者的情形时，会立即回归让驾驶者接管其后续控制，驾驶必须接手因应系统无力处理的状况。
等级4：驾驶者可在条件允许下让车辆完整自驾，启动自动驾驶后，一般不必介入控制，此车可以按照设定之道路通则（如高速公路中，平顺的车流与标准化的路标、明显的提示线），自己执行包含转弯、换车道与加速等工作，除了严苛气候或道路模糊不清、意外，或是自动驾驶的路段已经结束等等，系统并提供驾驶者?足够宽裕之转换时间?，驾驶应监看车辆运作，但可包括有旁观下的无人停车功能。（有方向盘自动车）
等级5：驾驶者不必在车内，任何时刻都不会控制到车辆。此类车辆能自行启动驾驶装置，全程也不须开在设计好的路况，就可以执行所有与安全有关之重要功能，包括没有人在车上时的情形，完全不需受驾驶意志所控，可以自行决策。（无需方向盘自动车）（图/文/摄：太平洋汽车网曹博）
特斯拉自动泊车系统的工作原理
特斯拉是可以实现自动驾驶的，特斯拉的自动驾驶技术其实是l2级自动驾驶。
自动驾驶是特斯拉的灵魂配置，然而特斯拉并没有实现全自动驾驶，其搭载的自动驾驶系统准确说是驾驶系统。
特斯拉的L2级别自动驾驶系统Autopilot迎来重大更新，正式向北美用户推送“Nigate on Autopilot”，在原有的单车道自动驾驶和半自动变道的功能上，增加了半自动上下匝道功能，可谓是L4级点到点自动驾驶的雏形。
驾驶系统
特斯拉传统的Autopilot主要有两大功能，一是可以在单车道内自动驾驶，包括根据前车自动加减速，控制方向将车辆保持在一个车道内两部分（即ACC+LKA），二是在用户打开转向灯后，车辆会自动行驶到临近车道，并继续保持向前行驶。
特斯拉此前推出了Autopilot2.0硬件为其全自动驾驶做准备，本次升级之后，Nigate on Autopilot会调用全车总计8个摄像头、1个毫米波雷达和12个超声波雷达来监测四周的情况，并将周围的车辆信息显示在仪表盘上。
特斯拉的自动驾驶“黑科技”是靠什么硬件实现？
特斯拉自动泊车系统，也被称为自动驾驶停车功能，通过将多个传感器和摄像头安装在车辆周围，以实现自动泊车功能。其工作原理如下：
1.传感器和摄像头：特斯拉车辆配备了多达8个环绕视图摄像头、12个超声波传感器以及一个前向雷达传感器。这些传感器和摄像头协同工作，以检测周围环境和障碍物的位置和距离。
2.环境感知：特斯拉车辆使用这些传感器和摄像头来感知周围环境。传感器可以检测到车辆周围的物体、行人、车辆和道路标志等。
3.地图和定位：特斯拉车辆还使用内置的地图和GPS定位系统，以及车辆内置的计算机来确定车辆的确切位置和车辆周围的地理特征。
4.路径规划：一旦车辆感知到周围的环境，并确定了车辆的位置，它会计算出最佳停车路径和转向角度。
5.自动控制和操作：通过自动驾驶系统和车辆的电动助力转向功能，特斯拉车辆可以自动地进行转向、加减速和制动操作，以完成停车过程。
需要注意的是，特斯拉的自动泊车系统是驾驶系统，仍然需要驾驶员的监督和操作。驾驶员可以通过操作车辆的启动按钮、踩下刹车踏板或者使用遥控钥匙来激活自动泊车功能。同时，驾驶员也可以通过车载系统的显示屏上的实时图像和指示来监控泊车过程。
总的来说，特斯拉的自动泊车系统是基于传感器、摄像头、地图和定位系统、路径规划以及自动控制等技术的综合应用，以实现车辆自动泊车的功能。
特斯拉最新发布的完全自动驾驶FSD Beta，究竟厉害在哪?
此前，在国产版特斯拉车主发现，自己新买的特斯拉随车环保信息清单上的整车控制器型号与车辆实际装载的硬件型号不匹配——清单标注的整车控制器型号为HW3.0（代码为1462554），亦即去年4月份发布的那款"史上最佳自动驾驶芯片"，而车辆实际搭载的硬件型号却是HW2.5（代码为1483112）。遂将这一情况发到了微博上。当时就引发了一波对于特斯拉国产减配的质疑。那么特斯拉的HW3.0和HW2.5究竟有什么区别呢？
近年来，车载芯片的地位开始变得越发重要，因为其算力是支撑驾驶员、自动驾驶和主动安全功能的中流砥柱。因此许多OEM商与一级供应商开始用摄像头、雷达、LiDAR等传感器武装车辆，帮它们获知周边环境信息。传感器集的所有信息都要汇集到一起，这时就需要一个算力强大的控制单元。HW2.5硬件使用的是英伟达定制的DrivePX2计算平台，而HW3.0则是特斯拉自己专门为FSD打造的新计算平台，就性能而言，HW3.0的自动驾驶芯片拥有每秒2300帧的图像处理能力，是HW2.5的21倍，计算能力提升了大约7倍。同时，HW3.0的能耗只有HW2.5的1.25倍。可以说HW3.0强大的性能为之后自动驾驶的升级打下了坚实的基础。
在Model3上，特斯拉标配了8颗摄像头，1颗雷达和12颗超声波传感器。至于激光雷达LiDAR，出于成本原因，特斯拉并不打算用。8颗摄像头，能为Model3提供360度视野，探测半径250米。12颗超声波传感器则是视觉系统的补充。两套传感器相结合，相对于此前系统精确度大幅提高。除此之外，Model3的传感器套装还整合了处理能力增强版的前视雷达系统。它能为车辆提供额外的环境数据，同时在雨雾、沙尘等天气充当安全冗余。车头3颗摄像头负责前方视野，与雷达形成互补。这3颗摄像头技术特性并不相同，其中充当主摄那颗探测距离达到250米，但视场很窄，其他2颗探测距离分别为150和60米，但视场要宽上不少。另外5颗摄像头则负责监控车辆侧面和后方，其探测距离可达100米。12颗超声波传感器能在任何速度下稳定工作，控制车辆盲区。这些数据还可以被用于Autopilot的车道变线。
这8颗摄像头均为120万像素，均是2015年的产品。他们分辨率不算高，但优点是价格便宜。特斯拉的三摄系统用了OnSemiconductor的120万像素AR0136ACMOS传感器，单个像素尺寸为3.75μ。类似的埃孚的S-Cam4三摄系统搭载了Omnivision的COMS传感器与Mobileye的EyeQ4视觉处理器。特斯拉的前视三摄模组则将所有CMOS放在了一块PCB上，而埃孚则分置于不同PCB。因此不考虑效果，单从成本上来说，特斯拉的方案要更低。
特斯拉Autopilot系统的信息处理是在自研的液冷双核计算平台上进行的，它们被安置在两块PCB上，但整合进了一个模组。新的计算平台整合了负责中控信息的ECU与AutopilotECU，而在HW2.5时代，Autopilot用的还是英伟达的SoC与GPU。尽管自研了FSD，特斯拉还是要用到英伟达的GPU，英特尔的处理器，恩智浦与英飞凌的微控器，镁光、三星的闪存以及意法半导体的音频放大器。在HW2.5时代，特斯拉整合了两块英伟达SoC，一块英伟达PascalGPU和一块英飞凌的TriCoreCPU。到了HW3.0时代，特斯拉则用上了两块自研SoC，两块GPU，两块神经网络处理器和一块锁步CPU。同样的体积下，特斯拉在HW3.0里塞进了4746个零部件，比HW2.5多了65个零部件。制程方面，特斯拉的自研SoC为14nm，与HW2.5时代英伟达的16nm相比稍有改进，但基本处于同一代水平。
目前在汽车行业，自行设计芯片搭载在自家车上的做法已经很少见了。因为这样做的风险太大了。现在的汽车市场并不像从前那样火热，如果没有足够的销量支撑，自掏腰包设计芯片只用于自己的车就会得不偿失。但同时，花大价钱自己定制芯片也有一个好处，那就是能将成本压到非常低。这样整车成本也会更低，而利润会更高。比如手机行业中的苹果华为，凭借自己设计的芯片能在同行的激烈竞争中获得更大的收益。过去几年里，车辆整合的电子元器件越来越多，而英伟达和英特尔这样的领军厂商并没有薄利多销。如果不愿将利润拱手让人，恐怕自行研发芯片才是将命运掌握在自己手中的最好方法。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
特斯拉自动驾驶用的什么技术
10月21日，马斯克在Twitter上宣布了一个重磅消息，特斯拉的全自动驾驶测试版beta正式更新了，改测试版将首先推送一小批测试版供测试使用，后续将会逐步开放测试版，马斯克表示，最新版的系统中，对特斯拉的自动驾驶FSD软件进行了革命性的改写，成为可以完成90%的非干预驾驶。
按照马斯克的描述，在最新的测试版本中，选装有FSD自动驾驶的特斯拉车辆可以在无需任何驾驶员干预的情况下导航进出高速公路，还允许驾驶员在私人停车场召唤他们的车辆并导航到指定位置；还能自主识别停车标志和交通信号灯并作出相应操作：甚至可以完全实现在城市街道中的完全自动驾驶。
这一次，心高气傲的马斯克第一次用了：我们会非常谨慎，他本该如此。这句话，要知道，这样的语气和马斯克勇敢爱冒险的性格是完全相悖的。据了解，第一批FSD测试版将首先推送给“仅限于少数专业和谨慎驾驶的人。”但截至目前，已经有不少媒体和个人车主都收到了测试版本的更新提示。
其实早在今年八月份，马斯克就曾在公开场合承诺，此次FSD更新将是一次质的飞跃，因为这是一次基本的架构重写，而不是一次渐进式的代码调整，重新编程的新系统可以将特斯拉的车辆自主驾驶能力从2D扩展到4D，这不仅意味着车辆不仅能感知周围的三维世界，而且还能预测位置、方向和速度等其他环境因素并做出自己的判断。
虽然截至目前为止，官方还未公布此次FSD?beta版的具体内容，但从众多媒体的路试中可以看出,新版FSD自动驾驶设计了全新的UI模型，可以让车辆的UI在白天、夜晚不同的光照环境下对车体的不同光影处理，原来占据三分之一的左侧车辆状态区域被推进到临近二分之一的比例，车辆模型所占的比例也从之前的下方被提升到居中位置,车辆控制可以直接在车体上点击完成，例如后尾门，前备箱等，还将雨刮器放到了桌面的一级菜单。
从官方发布的当中可以看到，测试版用户从家到餐厅的路线中，90%都是用FSD自动驾驶，包括过环岛路线的自动处理、主动避让直行车辆、在城市道路中快速变道、交叉路口的90°转向、在无标线道路下行驶并识别两侧车辆、识别地狱难度的雪糕筒、以及新版自动泊车，他甚至还能识别路边的一颗草.....
识别出一团草
识别无标线路面
而经过几天的路试测试后，马斯克宣布，新版FSD?beta版本将每隔五天更新一次，顺便还吐槽了近几天的仿真测试，表示不做测试的话，一定会高估自己的成果，所以，为了安全起见，车主最好将手放在方向盘上监管路况并随时准备接管车辆。
而特斯拉最不易模仿的就是FSD芯片强大的学习能力，特斯拉一项专利中显示，全自动驾驶技术是一种用于生成高度精确的机器学习结果的机器学习训练技术，他可以利用车辆上的传感器捕获数据创建数据库，通过捕获车道线、车道、交通路况、障碍物、交通标志等，再结合里程表和其他类似传感器捕获的车辆运行数据，将捕获的数据集传输到训练服务器以创建训练数据集，用于训练机器熟悉模型，进而形成高度准确的机器学习结果。
而通过测试发现，经过熟悉路段时，机器确实会通过学习来逐渐提高驾驶能力，这样的进步让机器机械的开车转到像人一样思考，驾驶方式也更加拟人化，从这一点来说，特斯拉的FSD自动驾驶依旧处于业界领先水平，但这么厉害的系统也有他搞不懂的地方，那就是倒车入库，就算是选装了FSD的特斯拉，自动泊车的成绩一直不太理想，甚至可以用行业倒数来形容。
截止目前，特斯拉方面表示,他们原来预计在2020年能生产和交付50万辆电动汽车。现在加利福尼亚州弗里蒙特的工厂已将Model3和Y的生产能力提高到每年50万辆，并且预计到2020年底或2021年初将达到满负荷生产:在中国上海的工厂产能将提高到25万辆，现在分三班运行;位于德国柏林的工厂正在建设进行中，设备应在“未来几周”内开始到位,预计明年投入生产。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
太平洋汽车***斯拉自动驾驶用的分别是自动泊车、自动变道、自动导航驾驶、智能召唤、识别交通信号灯和停车标志并作出反应、以及在城市街道中自动驾驶等技术。
6项功能，初步组成完全自动驾驶在这个完全自动驾驶选装包中，主要是包含6项功能。分别是自动泊车、自动变道、自动导航驾驶、智能召唤、识别交通信号灯和停车标志并作出反应、以及在城市街道中自动驾驶。其中前四项在更新之前已经实现，而后两项是本次升级的重点所在。不得不说特斯拉的自动驾驶技术的确是目前最先进的，像最简单的自动泊车在主流的自主品牌车型中基本已经实现，自动导航驾驶在一些韩系车型上也能见到，而其余四项功能目前估计只有特斯拉敢让车主应用。
自动变道是实现完全自动驾驶首先要突破的问题，不然自动驾驶就只限于跟车行驶，这一点特斯拉早已做到。智能召唤可以说是远程启动车辆的升华版，不仅能够远程开启车辆，还能自动开到面前，着实方便了不少。识别交通信号灯和停车标志从而作出反应这是自动驾驶的又一次进化，目前市面上达到L2+级自动驾驶的车辆仅能够根据前车的运动轨迹跟随行驶、停止或起步，能识别交通信号算是基本实现了完全自动驾驶。这个功能也是城市街道中实现自动驾驶的先决条件，看样子特斯拉似乎是已经做到了完全自动驾驶的基本功能。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
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