自动驾驶计算机视觉
今天给大家分享自动驾驶纯视觉优势，其中也会对自动驾驶计算机视觉的内容是什么进行解释。
简述信息一览：
马斯克称正在研发纯视觉技术自动驾驶,这一技术有何优势?
更有趣的是，马斯克曾多次公开唱衰激光雷达（高成本），并坚定地拥护纯视觉派感知方案。马斯克坚信，雷达是一种过时的技术，不适合用于自动驾驶。他表示，特斯拉的目标是实现“纯视觉”自动驾驶。
才内部邮件宣布达成L2级自动驾驶，这次彻底“纯视觉”了。 这次是美国时间7月10日，特斯拉 FSD Beta V0终于在美国向用户推送。相比起上一个版本，V0做了FSD有史以来最大的一次更新。彻底抛弃了雷达的使用。而且，特斯拉征召了2000名车主内测，报名踊跃。不过，BUG很快就出来了。
所以目前特斯拉已经推出了FSD V9的测试版本了，也就是说这一个版本完全放弃了雷达，***用纯视觉系统去实现辅助驾驶。其实。用雷达去检测还是存在一定的盲点，不准确率也非常高的。
首先，特斯拉在电动汽车行业的开创性地位是其脱颖而出的关键。自特斯拉成立以来，它一直引领着电动汽车的革新，凭借其创新的技术和独特的设计，特斯拉的电动汽车在续航里程和充电速度上领先，促使消费者更青睐其产品。特斯拉的自动驾驶技术更是独树一帜，使其在全球自动驾驶技术竞争中拔得头筹。
马斯克称自动驾驶将更安全，会是普通驾驶的十倍，自动驾驶在我看来并不会更加的安全，反而会让乘车人深陷危险之中。特斯拉这个品牌我们并不陌生，那么，特斯拉让驾驶者和乘车者更安全了吗？答案是显而易见的！因此，自动驾驶还有很长的路要走，想要驾驶百分百的安全，还是要驾驶者自己牢牢地握住方向盘。
特斯拉前AI总监Karpathy是如何解读纯视觉方案的?
1、Tesla的FSD系统，正是通过纯视觉和深度学习技术的结合，革新了全景感知，尽管目前仍处L2阶段，但其技术价值不容忽视。Tesla的AI专家Andrej Karpathy，跨领域专家，将自然语言处理与计算机视觉融合，负责FSD系统的关键算法设计。
2、除此之外，特斯拉AI与Autopilot 视觉主管，斯坦福李飞飞教授的博士生Andrej Karpathy，曾是OpenAI的创始成员及研究员之一，2017年至2022年则成为特斯拉人工智能与自动驾驶的灵魂人物。
3、也是目前全球仅有的两家“纯视觉”智驾方案之一，代表着高阶智驾未来的发展方向，而另一家，正是全球新能源汽车的标杆——特斯拉。
4、他在特斯拉工作了五年，最高做到了AI高级总监兼自动驾驶负责人，而这五年也被绝大多数人认为是特斯拉自动驾驶成长最快的五年。 入职后不久，Andrej Karpathy就重写了特斯拉自动驾驶算法，以BEV纯视觉感知+Transformer为基础，将特斯拉的智能驾驶带入了新的阶段。 当下小鹏、华为、毫末智行、理想等企业正在纷纷跟进这一路线。
5、特斯拉的底气，是***用了“通用视觉系统”和“神经网络”两种黑 科技 。当然，Karpathy 强调，基于视觉的自动驾驶，在技术角度更难实现，因为它要求神经网络仅仅基于***输入就能达到超强性能的输出。“不过，一旦取得了突破，就能获得通用视觉系统，方便部署在地球的任何地方。
6、这一灵感源于AI专家Andrej Karpathy的研究。虽然有黑客尝试破解，但特斯拉通过不断调整模型，利用监督学习区分人类认知和机器学习的差异。马斯克曾预测的2020年全自动驾驶里程碑并未实现，但技术发展并非直线，特斯拉正处在平台期，收获早期投资的成果。
哪些车企在学特斯拉用纯视觉,纯视觉又到底好在哪?
在国内车企中，运用纯视觉方案最早的便是极越，极越是百度和吉利共同打造的品牌，其智驾技术便是来自于百度阿波罗。虽然百度在搜索领域的口碑并不是很好，但在自动驾驶领域，百度却非常超前，全球排名极为靠前。除了极越，前段时间广汽也发布了自己的无图纯视觉智驾。
在国外市场一支独秀的特斯拉，他们所推崇的「纯视觉」路线，给人一种风光无限的观感。 而回到国内市场，从「高阶智能驾驶」开始走进公众视野开始，各大车企推向市场的车型都是***用「视觉+雷达」的多模态融合感知方案。 早期实现「城区领航辅助驾驶」落地的车型，基本都是***用激光雷达+毫米波雷达+视觉摄像头的融合感知方案。
在世界互联网大会上，马斯克上台发表了一段言论。马斯克表示正在研发纯视觉技术下的自动驾驶技术，通过视觉神经的网络控制来实现自动驾驶。与此同时，全新的自动驾驶时代马上就要到来，特斯拉也会专门研发具有相关性能的专用芯片。这个技术并没有实现，所以我们不知道这个技术的安全性能如何。
易车讯 近日，我们从“HiEV大蒜粒车研所”获悉，蔚来汽车子品牌“阿尔卑斯”（项目代号），在智能驾驶辅助方面将使用类似特斯拉的纯视觉解决方案，不依靠激光雷达，搭载单颗英伟达Orin X芯片，其算力预计为100TOPS左右。
关于自动驾驶纯视觉优势，以及自动驾驶计算机视觉的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
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