- 特斯拉Autopilot将适当引入高精地图，可实现躲避道路坑洼
- 特斯拉的自动驾驶是什么级别
- 特斯拉的自动驾驶叫什么
- 特斯拉新专利 “影子模式”升级 将收集更多学习数据进行深度学习
- 车主实测特斯拉完全自动驾驶：遇见修路就傻眼，左摇右摆频繁画龙
- 上路后我吓出一身冷汗，实测蔚来和特斯拉自动驾驶
1、产销设备：
特斯拉是一家美国电动汽车及能源公司，产销电动汽车、太阳能板、及储能设备。
2、动力系统组成：
特斯拉不同于传统的汽油动力车，其动力系统主要由四个部分组成储能系统、功率电子模块、电动机、顺序手动变速箱。储能系统ESS由6831块锂离子电池组成，输出直流电DC，是电动车的动力之源。储能系统输出的直流电经过功率电子模块PEM逆变成交流电AC，为交流电动机供电。根据 SAE 对自动驾驶级别的划分，L5级别的自动驾驶意味着，车辆可以在任何情况下进行驾驶，车内乘客无需参与任何驾驶行为。当前无论是从技术还是从公认的分级标准来看，要达到L5级别的自动驾驶还有很长的路，特斯拉目前的自动驾驶只能算是L2.5。
与马斯克大肆宣传自动驾驶功能相悖的是，特斯拉频频发生的自动驾驶交通事故，也引发了对自动驾驶安全性以及视觉派与激光雷达派的争论。许多车企为了保障安全，选择了在传感器上做“加法”，车辆不仅搭载多种雷达，还有视觉派的摄像头。但作为视觉派坚定的支持者，马斯克却选择了做“减法”，甚至去掉了毫米波雷达。
特斯拉Autopilot将适当引入高精地图，可实现躲避道路坑洼
太平洋汽车***斯拉自动驾驶用的分别是自动泊车、自动变道、自动导航驾驶、智能召唤、识别交通信号灯和停车标志并作出反应、以及在城市街道中自动驾驶等技术。
6项功能，初步组成完全自动驾驶在这个完全自动驾驶选装包中，主要是包含6项功能。分别是自动泊车、自动变道、自动导航驾驶、智能召唤、识别交通信号灯和停车标志并作出反应、以及在城市街道中自动驾驶。其中前四项在更新之前已经实现，而后两项是本次升级的重点所在。不得不说特斯拉的自动驾驶技术的确是目前最先进的，像最简单的自动泊车在主流的自主品牌车型中基本已经实现，自动导航驾驶在一些韩系车型上也能见到，而其余四项功能目前估计只有特斯拉敢让车主应用。
自动变道是实现完全自动驾驶首先要突破的问题，不然自动驾驶就只限于跟车行驶，这一点特斯拉早已做到。智能召唤可以说是远程启动车辆的升华版，不仅能够远程开启车辆，还能自动开到面前，着实方便了不少。识别交通信号灯和停车标志从而作出反应这是自动驾驶的又一次进化，目前市面上达到L2+级自动驾驶的车辆仅能够根据前车的运动轨迹跟随行驶、停止或起步，能识别交通信号算是基本实现了完全自动驾驶。这个功能也是城市街道中实现自动驾驶的先决条件，看样子特斯拉似乎是已经做到了完全自动驾驶的基本功能。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
特斯拉的自动驾驶是什么级别
去年的特斯拉Autonomy?Day上，埃隆·马斯克曾表示特斯拉的Autopilot不会依赖高精地图，他认为高精地图是一个“很糟糕的想法"，会导致自动驾驶系统过于依赖已存储的高精地图而失去灵活性，从而不能像真正的司机那样根据路况灵活应变。
因此，特斯拉的Autopilot则主要依靠处理视觉信号来对环境进行感知，并辅以雷达来对正前方及周遭物体的运动状态和距离进行信息补全，这与大多数依赖高精地图和激光雷达（LiDAR）的自动驾驶公司形成了鲜明对比。
即便如此，特斯拉也并不是完全拒绝高精地图的，比如它还可以用来提高自动驾驶系统对环境的感知精度。
特斯拉与高精地图的渊源
上周，有用户在推特上向特斯拉咨询，特斯拉未来有没有可能创造一张包含如路边警示牌、道路坑洼等所有细节的高精地图，并且可以共享给行驶在这条道路上的其它特斯拉？马斯克对此回复到”yes“。看来，特斯拉很可能会利用高精地图来帮助Autopilot更精确地驾驶。
对于自动驾驶技术来说，能否识别到道路上的坑洼是非常重要的，只有实现了这一点才能让一个自动驾驶系统更接近真正的“自动驾驶”。曾在2019年4月，马斯克就曾经表示，将在未来为Autopilot提供一个“躲避坑洞”补丁，来作为自动驾驶能力的补强。
但即便如此，迄今Autopilot仍在要求驾驶员要时刻关注路况，并注意和躲避道路上的坑洼，看来这一功能目前还是难以实现的。
特斯拉对高精地图的利用
对于特斯拉来说，Autopilot并不是要依赖于既存的高精地图，而是要利用车上的各种传感器来共同“绘制”高精地图。
目前的特斯拉Autopilot虽然已经是市面上最好用的自动驾驶系统了，但它对环境的感知仍然还远未达到人眼的水平，这就导致了单纯依靠视觉信号和算法还难以识别道路上的坑洼。但难以识别不代表识别不到，目前的Autopilot算法应该是可以识别到坑洼处的不同的，但它难以判断那里究竟有什么，是一滩水，还是一个坑？
对此，特斯拉将利用车上的传感器以及地图信息，实时在地图上进行标注，并根据车主的部分操作来进行判断。例如，如果被标注的地面连续几天都有车辆上报，那么基本上就可以排除那是一滩水的可能。
同时，如果车主主动选择规避这一区域，那么就可以判断这里可能是个坑或者其它危险的东西，需要规避，再根据多辆车反馈的数据，在地图上绘制其形状、大小，之后便可以交由后来的特斯拉Autopilot主动规避了。
当然，这一过程说起来很容易，但实现起来是很难的，首先它的环境影响很大，一天中不同的时间、不同的天气、不同的照明条件等等，都会导致不同车辆在识别和标注上的不同。
同时，找到坑也需要非常复杂的算法，需要在视觉信号中找出路面上的差异区域，识别其形状，并与附近的路面进行比较，这也就提高了对Autopilot算法和硬件的要求。在这一点上，目前只有Hardware?3和特斯拉神经网络才能实现。
特斯拉为何执着“找坑”
老司机们都知道，路面上的坑洼是非常危险的，贸然趟坑轻则爆胎伤地盘，重则坏避震甚至车毁人亡。纵观全球，即便基建好如北美，也有大约三分之一的道路条件是不合规的，因此而导致的车辆损伤在过去的5年中超过了1600万起，平均每起事故的维修成本超过了2000元人民币，而这一损失往往是保险所不包含的。
也正因如此，特斯拉并不是唯一执着“找坑”避坑的公司。
福特正在开发一套系统以帮助司机识别到这种路面上的危险并主动干预。谷歌的自动驾驶汽车部门waymo多年来一直在自己建立自动驾驶系统所需要的高精地图，其中就包含了坑洼和消防栓等细节。丰田正在与CARMERA合作开发一个自动绘图平台(AMP)，以通过搭载激光雷达和摄像头的车辆来自动扫描并创建高精地图。
可见，高精地图是目前全球大多数自动驾驶公司的共同研发方向，而坑洼躲避则是其中一个典型应用，这也不难理解特斯拉为何也捡起了高精地图了。
那么我们何时才能体验到自动躲避坑洼的特斯拉呢？目前看来可能还要一段时间，但我们不妨期待一下，毕竟Autopilot的许多意想不到的功能不都是通过OTA突然就i来到了我们身边么？
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
特斯拉的自动驾驶叫什么
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。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），执行包含转弯、换车道与加速等工作，除了严苛气候或道路模糊不清、意外，或是自动驾驶的路段已经结束等等，系统并提供驾驶者“足够宽裕之转换时间”，驾驶应监看车辆运作，但可包括有旁观下的无人停车功能。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
特斯拉新专利 “影子模式”升级 将收集更多学习数据进行深度学习
太平洋汽车网又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪也已经有数十年的历史，于21世纪初呈现出接近实用化的趋势，自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
自动驾驶汽车（Autonomousvehicles；Self-pilotingautomobile）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪也已经有数十年的历史，于21世纪初呈现出接近实用化的趋势，自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
自动驾驶的技术原理：汽车自动驾驶技术包括摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图（通过有人驾驶汽车集的地图）对前方的道路进行导航。这一切都通过谷歌的数据中心来实现，谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。就这点而言，自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车.。汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一。
0：NoAutomation无自动化顾名思义，LEVEL.0就是完全的人工驾驶，最好的例子就是上个世纪60年代的车辆，它们非常纯粹的诠释了LEVEL.0的概念。车辆没有任何的智能而言，一切的是靠驾驶员一人掌控。当然，各位要将车辆自身的电子系统以及智能系统与“自动驾驶”概念区分开来。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
车主实测特斯拉完全自动驾驶：遇见修路就傻眼，左摇右摆频繁画龙
车东西3月24日消息，据外媒Electrek报道，近日，特斯拉申请了一项关于自动驾驶机器学习的专利。如果特斯拉可以获取庞大的车辆行驶数据和硬件机器学习数据，就能够训练自动驾驶神经网络，实现更深入的机器学习。
实际上，这项专利就是特斯拉“影子模式”的升级版本。此前，特斯拉通过车辆硬件自主进行机器学习，加强自动驾驶能力。而目前，通过收集大量的实际驾驶数据，可以让自动驾驶具有更强大的判断能力，尤其加强对未来发生的预判。如果这项工作得以顺利开展，特斯拉的自动驾驶能力将得到更大提升。
一、特斯拉申请新专利?用驾驶大数据进行更加深度的机器学?
日前，特斯拉申请了一项关于自动驾驶机器学习的专利。专利中描述，特斯拉可以使用车辆行驶的大数据训练自动驾驶神经网络，让自动驾驶系统能力得到提升。
▲特斯拉新专利
这一专利已经通过审核并对外公布，特斯拉是这项专利的持有者，特斯拉人工智能和Autopilot自动驾驶软件负责人Andrej?Karpathy是唯一发明者。
实际上，这就是特斯拉“影子模式”的一个升级。
专利描述中首先对驾驶数据收集的困难进行了阐述：“深度学习系统的性能通常受制于训练模型的质量。大多数情况下，深度学习开发者都会花大量精力收集、整理、注释训练数据，这一过程通常十分枯燥乏味。而且，机器学习模型通常需要非常特殊的个例，这些个例也难以收集。”
而特斯拉所用的数据收集方式和其他公司完全不同。其他自动驾驶研发公司通常会选取一部分自动驾驶车辆收集数据，因此数据量通常较少，也难以具有普遍性。
特斯拉则使用旗下大量车辆的行驶数据用于深度学习，数据量更大，也能覆盖更多的场景。因此，在进行深度学习时也会得到更精准的结果。
▲特斯拉数据收集流程图
可是，如果不进行大量数据收集就无法完成机器学习了吗？Karpathy对此进行解释：“随着机器学习模型变得越来越复杂，机器学习需要使用更多数据才能保证准确性。与较浅的机器学习相比，更深入的学习可以保证软件通用性更高。虽然经过反复的机器学习训练，浅层的机器学习也能提高准确度，但它对未来发生的判断仍不够强大。”
也就是说，通过前期的机器学习，特斯拉自动驾驶已经取得了一些成果。目前进行的数据收集，则是为了能够达到更高的自动驾驶目标。
二、特斯拉去年推出影子模式?日“测试量”可达数百万英里
特斯拉在自动驾驶领域已经是老玩家了，不过特斯拉官方的上路测试真的很少，大部分都是靠特斯拉车主贡献自动驾驶方面的数据。此前，特斯拉在2019年4月发布了“影子模式”，希望让大量特斯拉汽车的自动驾驶硬件在车辆行驶时工作，达到机器学习的目的。
“影子模式”的原理是，让特斯拉汽车的自动驾驶软件处于开启状态，传感器探测车辆行驶道路周围的数据，但驾驶操作完全由人来完成，机器不参与驾驶。在人的驾驶过程中，机器就能学习人的驾驶操作，从而达到提升自动驾驶能力的目的。
▲特斯拉2019年发布“影子模式”时的演讲
特斯拉当时就认为，如果只收集特定车辆的自动驾驶信息，测试结果通常都不准确，因为数据量、测试场景的局限性太大。如果大量特斯拉车主希望共享驾驶数据，使用这些数据进行机器学习，数据量和准确度都有更多保障。
特斯拉表示，如果使用电脑模拟器进行自动驾驶测试，每天测试量可以达到100万英里，而特斯拉车主所能共享的数据已经超过这个数字，车主共享的数据有更高的价值。
结语：特立独行者——特斯拉
在自动驾驶测试中，特斯拉算是个特立独行者。没有官方的自动驾驶测试，靠的是大量用户的驾驶数据；坚决不用激光雷达，相信摄像头+毫米波就能解决大多数自动驾驶难题。特斯拉的这种特立独行也让许多自动驾驶公司有些不知所措。
不过，正是特斯拉的特立独行才造就了特斯拉。从推出电动汽车的那一刻起，特斯拉就注定是个特立独行者。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
上路后我吓出一身冷汗，实测蔚来和特斯拉自动驾驶
车东西（公众号：chedongxi）
作者?|?James
编辑?|?晓寒
特斯拉的FSD“完全自动驾驶”系统，离规模量产可能比你想的还要远。
10月份，特斯拉向少数用户推送了FSD?Beta功能（后续又推送了多个更新），让特斯拉Model?3可以在城市的各种场景实现L2级自动驾驶，包括车道内跟车、自动变道、自动等红灯、自动调头，甚至是经过环岛等等。
特斯拉FSD?Beta车机显示
这一功能的推送，让特斯拉的车型在高速和城市两个场景都实现了L2级自动驾驶，用户只需要盯着路况监控车辆表现即可，相当于是实现了L4自动驾驶的功能，再次展示了特斯拉在自动驾驶方面的领先实力。
马斯克今年在上海世界人工智能大会上宣布，特斯拉将在今年完成L5级自动驾驶基本功能的研发工作，说的就是FSD。
虽然目前美国用户上传的显示FSD?Beta有很多惊人之处，但也有车主发现了一些致命问题——比如在遇到道路维修时，FSD?Beta的表现就非常差，甚至可以说完全无法使用。
美国特斯拉车主Raj日前就专门进行了一次系统的测试，打开FSD?Beta功能驶过了4个道路施工区域，向我们表明了特斯拉FSD?Beta遇到施工这一场景究竟有多不靠谱。
一、驶过八个施工区域?六个都无***常通过
近日，特斯拉车主Raj在测试FSD?Beta的过程中发现，FSD的最强对手竟然是封闭路段。
他在公共道路上行驶时发现，特斯拉FSD?Beta在大多数路段都能很好地自动驾驶，在十字路口转弯、等红灯、调头都能轻松完成。
在12分钟的中，Raj一共测试了8个施工区域，其中有6个都无***常通过，某些区域还需要人为干预。
在行驶一次后，Raj调头让车辆再次行驶，表现依然不太理想。有时候不敢往前走，有时候又想撞向封闭道路的锥桶区域，甚至还会“画蛇前进”。
车主Raj道路实测特斯拉FSD?Beta
1、遇到施工频繁蛇形前进
在Raj发布的中，他一直开启特斯拉FSD?Beta前进，但车辆遇到了多个区域临时道路封闭。在数百米以外的位置，道路修复单位已经摆上了警示牌，提示前方左侧道路变窄。但由于特斯拉无法识别停车标志以外的路标，因此仅能识别在道路变窄标志下方的锥桶。
继续向前行驶，特斯拉能够沿着锥桶划定的路线前进，防止撞上锥桶。但是在通过路口时，由于没有摆放锥桶，此时特斯拉“有点懵”，在左右两条车道之间纠结，并作出了非常危险的“画蛇前进”动作。
特斯拉在左侧道路变窄时“画蛇前进”
不过还好，当时车速比较慢，换道过程比较平缓，最终特斯拉通过第一个路口，进入左侧道路封闭路段。
2、碰见自行车道不知所措
在这一路段，车辆仅能在最右侧非机动车道行驶，这时特斯拉的表现越来越不稳定。
非机动车道道路狭窄且车道线将车道一分为二，特斯拉以这样的道路似乎不太适应，一直打着左转向灯，想向左侧变道。同时，在“踏上”非机动车道的那一刻，特斯拉就开始紧张，方向盘不稳定地左右转动。
在经过两个锥桶之间的空隙时，特斯拉多次向左猛打方向，驾驶员快速反应接管车辆，继续保持右侧非机动车道行驶。
同时，也逐渐跟不上前方大奔的脚步，速度放缓。在即将停车时，车辆发出提示音，请求驾驶员接管。
进入非机动车道后，车辆开始画蛇同时减速
Raj重新开动车辆后，这一路段不再允许打开自动驾驶，仅能驾驶员手动驾驶前进。
3、道路中央施工直接撞了上去
在另一临时封闭路段，工作人员将中间车道封闭，看似车辆可以选择左右两条路行驶，但道路最右侧为非机动车道，因此车辆只能靠左侧车道行驶。同时，临时路牌也提醒驾驶员，车辆需要靠左行驶，避免驶上非机动车道。
不过，FSD?Beta在检测到前方道路将要封闭后，错误地选择向右行驶进入非机动车道。
临近封闭道路时，特斯拉在谨慎地右转的同时，反而将路径规划选择向左。
特斯拉错误选择右侧非机动车道行驶，但仍需要驾驶员接管
在撞上锥桶之前，驾驶员选择手动接管，被迫让车辆驶上非机动车道。
4、无视施工阻拦硬要转弯
之后，Raj又将车辆开上另一路段，在规划路线中，车辆将会遇到右转道路封闭的场景。
特斯拉在临近右转路口时，打开转向灯并向右侧变道。到达路口时，特斯拉微微右转，但因为识别到障碍物，所以放弃右转继续前行。
右转道路封闭时强闯
在前行几米后，特斯拉再次尝试右转，试图强行闯入右侧封闭道路，驾驶员手动接管，最终没有造成事故。
5、仅有两次顺利通过
临时封闭道路场景给特斯拉FSD带来了不小的麻烦，但是在某些情况下，特斯拉也能完美处理临时道路变窄的场景。
在整个测试过程中，特斯拉FSD?Beta仅有两次妥善处理了封闭道路设施。
仅有少数情况能顺利通过修缮路段
Raj分析称，这是因为特斯拉提前向右侧变道，并非真正识别左侧变窄路标。
6、同一场景再尝试?依然无法通行
这几个复杂路段测试完成后，Raj让车辆调头，如果将此前的场景再测试一次，特斯拉的表现会有提升吗？结果是，第二次的表现似乎更糟糕。
同一路段再次行驶表现更加糟糕
在左侧道路封闭时，特斯拉不断试图向左侧变道，驾驶员仍旧需要多次紧急接管，才避免事故发生。
在表现最糟糕的情况下，在20秒的时间内驾驶员一共干预了4次。几次紧急接管后，Raj都将车辆的行驶报告向特斯拉提交，特斯拉工程师将会通过自动驾驶电脑的“影子模式”不断提升车辆的自动驾驶能力。
二、城市道路L2自动驾驶基本实现?环岛都能轻松拿下
特斯拉虽然在临时封闭路段表现不佳，但是FSD?Beta在其他路段的表现可谓非常出色。在多家量产自动驾驶车企推出与特斯拉类似的自动导航驾驶、自动变道功能之后，特斯拉在今年10月面向测试用户更新了FSD?Beta，可以基本实现城市道路的L2级自动驾驶。
目前，特斯拉车主在购买FSD选装套件之后，车辆都能在高速公路和城市快速路上实现自动导航驾驶、自动变道等L2级自动驾驶功能。在停车场，驾驶员可以使用自动泊车让车辆泊车入位，取车时可以智能召唤让车辆自动开到驾驶员面前。在美国，车辆还能识别道路上的信号灯，并根据信号灯颜色判定停车或前进。
不过，特斯拉完全自动驾驶FSD缺失了一个重要场景，那就是无法在城市道路实现自动驾驶。FSD?Beta的发布，补充了这一短板。
根据FSD?Beta的更新说明，车辆可以在非高速公路路段实现自动变道、根据导航路线行驶，既能够在车流和其他物体之间穿梭，也能在路口左转、右转。这也就意味着特斯拉将在不久的将来面向所有FSD选配用户更新城市道路L2级自动驾驶功能。
特斯拉FSD?Beta更新说明
同时，特斯拉也提示，驾驶员需要实时关注道路交通状况，并握住方向盘，随时准备接管车辆，在有盲区的拐角、十字路口以及窄路路段要尤其注意车辆行驶状态。
实际测试显示，特斯拉FSD?Beta的表现确实非常出色。
另一名车主Brandon让特斯拉在黑夜行驶，行驶至一段双向两车道的道路上，车道线并不清晰，车机显示中央车道线显示时隐时现。即使没有车道线，车辆一直保持靠右，并跟随导航行驶。
FSD?Beta转弯测试
到达路口停车标志前300英尺（约合91.4米）时提示前方有停车标志，即将停车。
在路口左转时，对向车道驶来车辆，系统根据对向车辆可能造成的威胁标记成白色、**、紫色、红色。在停车标志前停下等待（美国交通法规规定）后启动车辆，左转通过十字路口。
这是量产L2级自动驾驶的一项重大进步。
在此前，所有量产版L2级自动驾驶系统都只能随公路“调整方向”，并非真正的“转弯”，而特斯拉实现了让车辆在十字路口转弯。
据外媒The?Verge报道，特斯拉在完成自动驾驶的神经网络和控制算法基本架构的重写之后，才得以拓展更多的自动驾驶功能。也就是特斯拉已经完成了从二维图像的识别升级到四维环境的识别，自动驾驶性能得以显著提升。
夜晚环境中，路灯、路边建筑物灯光、前车刹车灯、对向车道头灯都会让车辆自动驾驶变得更加困难。此前车东西在夜晚测试使用特斯拉自动导航驾驶（NOA）时，夜晚的性能确实不如白天。
在Brandon的测试中，即便在光线干扰非常强的情况下，特斯拉也能“看清”前方交通信号灯变化。
夜晚光线复杂也能快速识别信号灯
接下来，Brandon将车开到了有环岛的路段，根据导航路线，车辆需要在环岛第二出口驶出。
中可见特斯拉首先在环岛外停车（美国交通法规规定），确认安全后驶入环岛并按照导航路线顺利驶出。
特斯拉自动驾驶通过环岛
这是量产L2级自动驾驶的另一项重大进步。
在此前，所有量产L2级自动驾驶系统都无法在环岛自动驾驶。别说自动驾驶系统，即便是驾驶员手动驾驶，有许多驾驶员也难以“驾驭”环岛这样的特殊路段，不敢驶入、驶出环岛、错过环岛出口等情况时有发生。
从演示中可以看到，特斯拉已经有能力解决人类驾驶中的这一痛点。
在FSD?Beta发布的第二天，马斯克就自信地宣布，FSD选配马上涨价。目前美国车主选配FSD的价格是1万美元（约合6.54万元人民币），这也是特斯拉年内第二次宣布FSD选配套件涨价。中国车主选配价格暂时没有变动，今年只经历了一次涨价，目前价格为6.4万人民币（对应8000美元）。
不过，目前选配了FSD的中国车主还不能让车辆识别红绿灯并作出正确反应，功能相比于美国用户更少。随着用户获得的功能增加，未来中国用户选配FSD的价格或许还将增加。
结语：软件定义汽车?同样能定义自动驾驶
在量产自动驾驶领域，特斯拉或许是最胆大的那一个。仅凭视觉传感器、非高精地图、非高精定位，就能实现在大多数场景中自动驾驶。相比其他厂商，激光雷达、高精度地图、高精定位、车路协同等技术堆上车身，受硬件成本限制，量产却成为最大的难题。
软件定义汽车如今已经成为行业共识，想要提升自动驾驶水平，必须要提升软件的水平，真正让自动驾驶车辆在路上跑起来，这样才能对自动驾驶系统不断迭代，让可靠性99.9%之后的9越来越多。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
作者：秦超
“哦，天那，又来一个并线的，快踩刹车啊！”
第一次体验?蔚来ES6和特斯拉Model?3的自动驾驶系统，真的手心里全是汗，对车辆的不够信任，我会早早的踩下制动踏板，生怕与别的车发生剐蹭。
安全问题自然是大家最…最…最关心的问题，如果不安全，一切都是白谈。那么蔚来和特斯拉的自动驾驶到底安全吗？这里我们就不说那些厂商所描述的虚概念了，什么多少雷达探头，多少运算能力。就从实际的体验上，来给大家做个总结。
首先，通过我们长达一天的反复体验来看，实际上，自动驾驶功能，更多的是人与车机不断信任的一个过程。刚开始上手，大家都会不信任，这就好比你做了一个陌生人开的车。经过一段时间磨合之后，你会了解系统的自动驾驶思维与模式。
事实上，无论是蔚来，还是特斯拉，它们都能做到保证安全，只要你足够信任它们。
当然，不得不说，中国路况有时候确实相当复杂。因此，这套系统仅适用于在没有红绿灯，且道路标识标线清晰的高速公路或城市快速路上。如果经过车流量较大的入口，最好不要贴着入口一侧的外侧车道行驶。做到以上，基本上这套系统是足够安全，并能够给予驾驶员很大帮助的。
场景一：堵车路段跟车
相比于传统的ACC自适应巡航，蔚来与特斯拉上的自动驾驶系统，可以做到全速域的自适应巡航，也就是说，即便是堵车的路况，这两台车也可以做到跟车。
蔚来ES6和特斯拉Model?3的跟车距离都是可以调节的，在调到最小的跟车距离情况下，两款车与前车的跟车距离，基本都在一个半车位左右。这大概是个什么概念？也就是说，除了那些喜欢来回并线的“老油条”，一般驾驶员看到这个跟车距离，都不会主动并线，因为他们觉得并线会有剐蹭风险。
蔚来ES6的自动驾驶在启动和停车时是柔和的，对于乘坐者来说是舒适的，这更像是一个老司机在开车。但缺点是，当堵车的时候原地停车超过5秒以上，那么前车启动，你就需要再次踩下电门，才能实现继续跟车。
特斯拉Model?3在堵车路段跟车，它会跟得很紧，这就避免了通常会出现的加塞情况，但这种敏捷操作也有弊端，那就是乘坐舒适性大打折扣，它有点像个鲁莽的驾驶员，起步和制动时而平稳，时而激进，有时候不经意间会突然急刹车，车上的人会吓一跳。而且特斯拉Model?3非常的谨慎，如果遇到前车骑线行驶，那么它会早早的就踩下刹车。不过，即便长时间的停车，Model?3也能在前车起步后，做出跟进的反应。只是出于安全，Model?3要求驾驶员必须时刻手握方向盘，否则将会退出自动驾驶系统。
场景二：高速封闭道路行驶
相比于传统的ACC自适应巡航，这两款车更高级的地方在于它们可以实现自动转向，它们基于的原理是通过道路标线和高精地图来实现转向。可以肯定的是，在中国道路最高限速120km/h的时速之内，两款车在高速弯道都可以做到平稳通过。而且除了天气极其恶劣的情况（比如暴雨），普通的下雨天气，它们也都可以实现自动驾驶。当然，如果地面积雪挡住了道路标线，那么就不要尝试了。
这样的操作，基本上让日常的城市快速路驾驶和高速长途驾驶变得非常轻松。那么下面我们来说说蔚来和特斯拉各自的优缺点。
蔚来ES6最大的一个看点是，它可以实现自动变道，这是特斯拉不具备的。当道路前方出现慢车时，而隔壁车道又没有车的时候，蔚来ES6会自动并线，实现超车。整个超车过程非常顺畅，当然，正如我们前面所说，系统会在足够安全的情况下并线，如果旁边有并排的车辆，它一般不会做出并线。同时，为了避免驾驶员受到惊吓，系统会在开始并线前提示驾驶员。
这种自动并线适合车流量不太大的路段，如果车流量很大，并且前车速度不是很慢，系统一般不会做出超车动作。不过，蔚来ES6的自动并线功能并不是在所有道路上都会启动，通常只有在城市间的高速和快速路上才可以启动。比如在北京，基本上在五环（含）以外的道路才可以启动这个系统，因此，日常体验的机会并不太多。
特斯拉Model?3的自动驾驶并不能完全自动变道，需要手动打转向灯才可以实现自动变道（蔚来ES6也有打转向灯变道功能），相比蔚来来说，自动化程度稍低，但特斯拉并没有限制使用道路的条件，任何道路都可以启动自动驾驶。
Model?3的自动变道也同样适用于车流量不大的路段，如果旁边有同向行驶的车辆，如果驾驶员打了并线转向灯，系统会等待恰当时机并线，有时候也会适当加速、减速来完成车辆的并线动作，整个并线动作顺畅。
场景三：按照导航自动驾驶驶出匝道
由于蔚来ES6使用了高精地图，所以蔚来ES6可以在设置导航之后，在高速与高速的转化匝道中，完成自动的并线转入。在距离出口匝道还有一段距离时，蔚来ES6就会自动向外侧车道并线，到达匝道前，它会自动减速到匝道限速标准，平稳通过匝道，再通过匝道抵达新高速后，自动并线进入主路，可以说非常智能化。
如果遇到出匝道是收费站，或进入红绿灯路段时，蔚来ES6会提示驾驶员接管，将退出自动驾驶状态。不过，在一些匝道标识标线不清晰，或者比较新的高速出入口，蔚来ES6也有判断失误，没有进入匝道的情况出现。这一动作，并不是100%都能成功，还需要驾驶员提高注意力。
特斯拉Model?3虽然也有按照导航自动驾驶驶出匝道的功能，但实际上，这项功能基本上处于无法使用的状态。主要原因是，Model?3虽然可以偶尔成功的出匝道，但是它在匝道上并不会减速，如果是按照高速上的最高限速驶出匝道，将会是非常危险的驾驶行为。因此，Model?3的这一功能，基本上是不可用的。
综合来看，特斯拉虽然比蔚来更早拥有自动驾驶功能，但从目前的功能、使用感受和自动化程度来说，蔚来都要比特斯拉的体验更好，尤其是在本土化上，蔚来有着明显优势。毕竟中国的驾驶路况，远比国外要复杂的多。特斯拉自动驾驶唯一的优势，就是它可以在任何路况启动这项功能，这可以增加更多日常使用场景的体验。
需要说明的是，两个品牌的这项功能目前都是需要单独加钱选装。选装特斯拉Autopilot自动驾驶完全自动驾驶能力包的费用是6.4万元，选装蔚来NIO?Pilot全配包的费用是3.9万元。虽然蔚来和特斯拉在未来都可能会更新自动驾驶的功能，比如增加红绿灯路段的自动驾驶体验。但就当下来说，显然蔚来的选装包更值得单独花钱购买。
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