特斯拉在无人驾驶领域制定的规则与目标是什么

特斯拉公司的无人驾驶技术是基于人工智能和机器学习的，通过安装在汽车上的摄像头、雷达和LIDAR传感器，使车辆能够自主驾驶。该技术能够识别道路标志、交通标识和其他车辆，并利用大量的数据来学习如何驾驶。

无人驾驶技术的核心在于一种叫作深度神经网络的算法，它能够识别和分析图像和数据，从而决定车辆的行动。该技术还包括一系列的安全功能，例如自动紧急制动和自动驾驶重新定位系统，以确保车辆在出现危险情况时能够自动停下。

特斯拉的无人驾驶技术目前仍处于发展阶段，但公司已经开始将该技术植入其生产的汽车中。随着技术的持续改进和完善，特斯拉未来的目标是实现完全自主驾驶，使车辆能够在不需要驾驶员干预的情况下完成全程行驶。

未来，无人驾驶技术将对汽车行业产生重大影响，使驾驶员不再需要专门的驾驶技能，并有望改变城市交通和出租车业的格局。此外，无人驾驶技术还可以减少交通事故，提高道路效率和减少污染。然而，在实现全面应用之前，仍然需要解决诸多技术和法律上的障碍。

总之，特斯拉无人驾驶技术是一项具有里程碑意义的技术，它将改变人们的生活方式，推动汽车行业的发展。特斯拉将继续投入大量的研究和开发资金，以确保该技术能够在最短的时间内得到广泛应用。

近一百多年来，内燃机汽车横扫了这个蓝色星球的几乎每一个角落。背着干粮踏歌而行的日子变成了坐在真皮坐垫上的慵懒。但是反思总是比发展晚一步。

二氧化碳的过量排放带来了一系列严重的气候问题，冬天不冷、夏天不热、四季混乱、极端天气频发……但是发展，始终是第一位的，没有人愿意为了保护环境失去工作。所以，改变才是出路。

几十年前，电动汽车的技术就出现了，但是近几年，特斯拉把这项似乎属于“未来”的技术拉回了“现在”，而它的革新之处不仅仅在于电动二字，更在于它互联网的思维。

说起无人驾驶技术和新能源汽车，你会想到谁呢?

我相信大多数人会说特斯拉。特斯拉现在几乎成为了行业的标杆。那么，你知道特斯拉无人驾驶是怎样实现的吗?下面我们一块看一下。

在Tesla创始人ElonMusk的看来，“每年交通事故造成全球死亡人数高达120万，其中美国人有3万多人。汽车实现全自动驾驶的基础已经具备，且其安全性至少是人类驾驶员的2倍以上，既然如此为什么不加速这个进程呢?“从理论上讲，这是有道理的，因为汽车上安装的传感器能够不知疲倦地实时捕捉汽车周围人类无法察觉到的大量信息，由车载计算设备及时处理后以人类无法触及的速度做出反应。但事实上，由于今年5月美国佛罗里达州的一位Tesla车主在使用Autopilot时发生车祸不幸生亡，普通民众对TeslaAutopilot系统并不十分信任。

一路既往地，Tesla全自动驾驶的这条新闻一经发布，便在全世界范围内引起热议。在Tesla的拥趸看来，ElonMusk是精明而有远见的企业家，而在批评家及竞争对手(主要是传统车企)眼中，Musk的部分决策过于冒险甚至有些胆大妄为(reckless)：ElonMusk给自己设置的研制能够从洛杉矶自动行驶到纽约的无人驾驶汽车的最终期限是2017年年底之前，而福特、通用与Google都是2021年，百度则为2019年，由此可见Musk的雄心和激进。

原本应在普及电动汽车前先普及的公共服务设施还没有跟上步伐，于是特斯拉公司的埃隆·马斯克正计划根据现有的公路完善电动汽车。作为硬件的宿命，它们虽然会在发表初期掀起以技术为主的竞争风，一时备受关注，但最终仍会陷入价格竞争。

埃隆·马斯克已经针对自动驾驶的所需成本进行了探讨，仅凭这一点就能了解他对自动汽车普及的野心。事实上，他还针对特斯拉与谷歌的系统发表了如下看法：“与谷歌方面，眼下探讨的问题是传感器系统的造价过于昂贵。如果搭载图像处理类系统会更好。因为只要摄像头自带算法，能够识别障碍物，那就能分析判断出当下的情况了。”

另外，针对谷歌的技术，埃隆·马斯克还做出了如下看法：“我司团队与谷歌团队，就激光雷达方面发生了多次技术层面上的争论，谷歌增加费用的方法可能行不通。”马斯克强调：“自动驾驶系统必须基于摄像头，而非基于激光雷达。”

现各家企业就着眼于哪项技术这一问题上，产生了互不相让的局面。另一方面，取摄像头抑或是取激光雷达，其对策也取决于这项决定，但在将来，特斯拉也可能与谷歌联手。无论怎样，现状就是连自动驾驶的基础技术也尚未被定夺，亦就是说，在成本这个问题上也还是个未知数。

在现场，特斯拉官方以直播的形式展示了其完全自动驾驶(FSD)3.0硬件和特斯拉自研的自动驾驶专用芯片，以及CPU、GPU、ISP等一系列芯片计划。根据计划，最早到2020年，将有100万辆特斯拉汽车在街上提供无人驾驶出租车服务。

马斯克在自己的演讲中重点介绍了特斯拉将全自动驾驶汽车推向市场的时间表，以及所谓的“特斯拉网络”(Tesla Network)，即该公司共享自动驾驶出租车车队的计划。他乐观地表示，今年年底特斯拉就能开发出全自动驾驶系统所需的功能与相关软件。

不过，马斯克也谨慎地强调道，此版本自动驾驶系统仍然需要驾驶者或多或少地参与其中，不能算字面意义上的完全自动驾驶。不过，等到2020年第二季度，这个问题就将不复存在。从那时起，特斯拉将与监管机构合作，彻底解放驾驶者。

一旦实现这一目标，特斯拉就将对现有的移动应用程序进行升级，从而启用其Robotaxi网络。通过这款应用，特斯拉车主可以将自己的爱车加入共享车队来赚钱，或者叫一辆自动驾驶的特斯拉汽车来接送他们。

具体到无人驾驶汽车而言，最先研制出的Google的做法也体现了“利用信息消除不确定性”并在此基础上“根据反馈不断进行调整输出”的原则——Google无人车是Google街景项目的延伸，只能在街景车扫过的、具有大量数据积累的地方行驶，Google工程师根据测试的结果离线调整程序。而当Google的无人驾驶大数据具有了完备性，即覆盖了所有可能的情况时，不确定性就被完全消除了，无人驾驶汽车就实现了100%的安全。但事实上，这对Google而言比较困难，因为其在测的无人车数量比较少，只有几百台。据华尔街日报美国当地时间10月5日报道，Google宣布自己的无人驾驶汽车刚刚完成200万英里道路行驶里程。从2010年纽约时报曝光Google无人车算起，时间经过了6年。而由于搭载Tesla Autopilot的汽车数量大了两个量级，Elon Musk几天后在个人Twitter上宣布：Tesla Autopilot发布后的1年中累计行驶里程已达到2.22亿英里。因此，Tesla更有机会先达到大数据的完备性。

当然，实现大数据完备性不可能是一蹴而就的。如果汽车工况也如自然界和社会中的许多现象一样，遵循帕累托分布(即幂律)，则图4中绿色部分表示的经常发生的少数工况占所有工况发生次数的绝对比重(如80%以上)，而不经常发生的大量工况则分布在图中黄色的长尾中。但由于汽车保有量的基础达到亿辆级别，长尾中的小概率工况乘以10^9后，发生的次数也是惊人的。而要覆盖长尾中的小概率工况，需要积累比80%经常发生的工况多得多的行驶里程，比如后者需要积累100万公里，前者可能需要积累100亿公里里程，相似的例子可以在搜索引擎中找到。细心的用户可能会发现，对于常见的关键词搜索，比如“人工智能”，Google和微软Bing搜索的结果差不多，但是遇到偏僻的关键词，如“伦勃朗早期作品”，由于Google长期积累的数据足够训练出这些“长尾搜索”的点击模型，它的结果要比Bing要准确的多。