太平洋汽车***斯拉自动驾驶主要依靠摄像头，然后再通过强大的AI芯片，和大量的机器学习，让汽车里的电脑知道前面是不是障碍物，要不要躲避，前面是不是坑，怎么识别坑，甚至识别路牌上的字符，该往哪里，这个做法让车子更智能，但是难度会更大，依赖更多的大数据和机器学习以及强大的算力，利好芯片
特斯拉的自动驾驶是两只不同的技术路线，特斯拉主要依靠摄像头，然后再通过强大的AI芯片，和大量的机器学习，让汽车里的电脑知道前面是不是障碍物，要不要躲避，前面是不是坑，怎么识别坑，甚至识别路牌上的字符，该往哪里，这个做法让车子更智能，但是难度会更大，依赖更多的大数据和机器学习以及强大的算力，利好芯片，可惜这种芯片现在只有英伟达，特斯拉，苹果，谷歌这些公司设计研发，目前只有英伟达外供。
这两种方法各有优劣，特斯拉的做法更依赖芯片，识别算法，以及感知距离短，而且受限制更大，比如在能见度不好的路面，或者摄像头镜头被泥水污染。
相对的，华为的技术对芯片依赖度就降低了，但是华为方案也是有缺点的，比如说车辆行驶前方飞来一个塑料袋，华为的方案识别压根不管是塑料袋还是砖头，都是障碍物，该躲，而特斯拉也许会认出这个是个塑料袋，直接碾压过去。目前看来，华为的方案应该是优于特斯拉的。后面的技术发展应该是两者相互融合。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
特斯拉的自动驾驶“黑科技”是靠什么硬件实现？
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。SAE标准将自动驾驶技术分为0-5级共六个级别，特斯拉的Autopilot驾驶技术属于L2技术，可控制车辆的速度，实现自动转向、变道，但仍需驾驶员时刻注意，必要时取回驾驶权。
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）。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
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。
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