据Teslarati报道，特斯拉的新自动驾驶系统最近获得了专利认证。这个系统只需要对摄像头捕捉到的视觉信号进行处理和学习，就可以自行构建一套自动驾驶逻辑，不依赖雷达的辅助。
这套自动驾驶系统主要基于芯片、神经网络和人工智能，对传感器的种类和数量等硬件指标要求不高。马斯克宣称，“可以更简单，更便宜。价格，使车辆获得不逊于行业领先水平的自动驾驶能力。"
作为自动驾驶技术的先驱，特斯拉从未停止创新。这套全新的autopilot系统兼具高效率和低价格两个看似矛盾的属性，再次体现了特斯拉强大的创新能力。
一、充分利用视觉信息特斯拉autopilot成本低但效率高。
在传统的自动驾驶系统中，会有特殊类型的传感器负责特定类型的数据采集。例如，激光雷达是一种收集距离数据的传感器。随着人们对自动驾驶系统性能的要求越来越高，车企在车辆上安装更多的传感器是必然的，这样车辆才能更准确、更细致地感知外界环境，随之而来的问题就是整车成本飙升、结构复杂。
另外，传感器的种类和数量越多，信息传输量越大，对车载传输系统的带宽要求也越高。如果不相应增加带宽，堆叠传感器的结果很可能只有1+1 < 2，增加带宽必然增加整车的复杂度和成本，陷入恶性循环。
特斯拉新技术的精髓在于高效和谐地调用全车摄像头采集的图像信息，结合强大的芯片计算能力、充足的传输带宽和深度的人工智能学习，实现自动驾驶，而不是堆砌传感器的种类和数量，不计后果地采集数据量。有了特斯拉的自动驾驶技术，车企只需要为车辆安装刚好合适数量的传感器，就足以构建一个结构简单、成本低廉、安全实用的自动驾驶系统。
▲马斯克推特说，纯粹靠“看+学”实现自动驾驶的系统，才是真正的人工智能。
特斯拉的新自动驾驶系统是基于两套神经网络开发的。第一组神经网络处理来自车载摄像头的图像，然后判断此时外部物体与车辆的距离。第二组神经网络将对第一组处理后的图像进行标注，这些标注后的图像将被用作人工智能的学习材料。
在学习了足够多的数据后，人工智能会将学习中获得的经验反馈给神经网络系统，让它们更加“智能”地工作。超高的通信带宽将作为坚实的后盾，确保大量数据能够顺利往返于上述地点。这种良性循环启动后，整个自动驾驶系统会更准确地感知和应对路况的变化，以更安全、更灵活的思路控制车辆的行驶。
▲自动驾驶系统示意图，以及人工智能对外界物体距离的判断。
二、自动检测+主动学习特斯拉自动驾驶的关键是人工智能。
此外，新专利还包括自动标记视觉信息的技术。该技术实现了视觉信息和相关辅助信息的同步采集和实时关联，整个过程几乎不需要人工干预。视觉信息和辅助信息会被自动捆绑打包，作为学习资料传输给人工智能。
就像一个学生看课本，需要学习题目和对应的知识点。但问题是，只有好的教材才能让学生学得事半功倍，只有好的老师才能找到每个题目对应的所有知识点，写得正确，讲解透彻。特斯拉声称，这种视觉信息的自动标记技术相当于一份“教学计划”。神经网络因为教案好，成为了“好老师”。好老师通过自动标注视觉信息，将“话题”和“知识点”紧密联系起来，大大提高了“好学生”的学习速度和准确率。也就是说，现在的特斯拉autopilot系统FSD融合了学生明亮的眼睛、简洁的教案和指导有方的老师。
马斯克表示，特斯拉的自动驾驶系统FSD与行业领先的竞品“无法区分”。到马斯克3月13日发推文时，他已经了解到，在最初的FSD Beta计划的帮助下，约有2000名特斯拉车主在交通事故中幸存下来。最新版本的程序早在4月份就已经更新，购买了FSD权限的特斯拉车主不妨多加关注和体验一下。
结论:特斯拉的自动驾驶是自学习驾驶。
特斯拉自动驾驶专利的推出，以其简单、低价、高效的优势，给市场和消费者带来了新的惊喜。更难能可贵的是，这套系统不会随着使用而变得“陈旧”或“无用”。司机和乘客使用的时间越长，频率越高，自动驾驶系统就越能抓住学习的机会，提高自己的判断能力。
此外，在后市场层面，这套以软件而非硬件为主的系统，有利于官方通过线上手段(如OTA)进行更新，无论是厂商还是车主都省时省力省心。届时，这套经验丰富、能与时俱进的自动驾驶系统，一定会让车主由衷地赞叹“家有老，若有宝”。
作为自动驾驶技术的先行者，特斯拉一直是各大企业关注甚至模仿的对象。特斯拉在自动驾驶技术上的创新，体现了基本面思维上的创新，对于固守“自动驾驶需要堆积传感器”传统观念的竞争对手来说，可谓是降维打击。
谁也说不准，未来会不会有其他公司效仿特斯拉，推出仅由视觉数据支持的自动驾驶系统。但科技原理的改变只是创新的表，想象力，禁止的执行力，千万人勇往直前的勇气才是创新。可以预见，现在这样的特斯拉，会在创新的道路上渐行渐远，走向辉煌。这只能通过自我提升来实现，谁也学不来！