Tesla 在近期召開了人工智能日(AI Day)的活動，在活動公佈了即將推出的全自動駕駛系統在郊區道路上的導航路線演示影片。
我們可以看到，司機在汽車的導航系統中設定了一個目的地，隨後雙擊軚盤上的操縱桿進入自動駕駛。汽車在行駛到目的地的路上匯入了車流，在自動停車標誌和紅綠燈的情況下通過了十字路口，整個過程無需人為干預。
以目前的技術來看， Tesla 的全自動駕駛系統在技術上不屬於真正的全自動駕駛。但 Tesla CEO Elon Musk 對自動駕駛技術仍舊保持樂觀，認為該技術不僅僅會得到完善，可能還會比普通駕駛者更好。其描述稱「我有信心，我們的硬件全自動駕駛電腦將能在比人類更安全的水平上達到全自動駕駛。至少比人類好 200% 或 300%。然後，很明顯，我們可能會在 Cybetruck 中引入硬件 4 FSD computer 2，所以可能在大概一年左右的時間。它的能力約是現在的四倍。」
此外，在演講中還話了大篇幅來介紹 Tesla 的人工智能工程師是如何努力提高 FSD 系統的舒適性和安全性。得知該技術的通過建立三維矢量空間開始的，通過汽車周圍的8個鏡頭來感知周圍環境，然後將數據矯正後建立起虛擬環境預測模型，用更少的鏡頭和類Tron 3D 再重現空間。
在 Tesla 演示影片的錶板上看到處理過的部分矢量空間數據，包含了道路、車輛、行人等資料，非常具體。此外，工程師介紹了一種正在使用的環境識別和檢測新方法，通過 AI 將資料緩存到短期記憶中，記憶車輛的位置，實現在車輛堵塞保持不動的情況下還可記住並預測車輛位置。在視野暫時被遮擋的情況下依然有效。
Tesla 的 Vector Space 數據被稱為神經網絡規劃師(Neural Net Planner)。該算法可以實現使用 FSD 時處理汽車在道路上的實際路線、軌跡甚至是行為。可每分鐘高速模擬運行數千次來選擇最佳行動方案，並預測其他行人車輛的行為，做出預防。
舉個例子，當開著 FSD 的 Tesla 與另一輛車在狹窄的路上一同形式，系統可以根據對面車輛的速度、路徑來預測是否讓車。當發現對方降低車速選擇讓車時，車輛會選擇優先通行，相當的智能。
由於預測需要做出大量的運算，所以 Tesla 開發了 Dojo 項目，用以設計專門為 AI 培訓設計的矽。目前一個房間大小的 1.1 exaflop 處理單元，相當於 30500張 Nvidia RTX 3090 GPU 的處理能力，並且其 AI 訓練的能力更加強大。
希望未來科技點進步，讓運算能力得到突破，真正的自動駕駛技術才得以進入我們的生活。
