特斯拉FSD的全称是特斯拉Full Self-Driving，在国内智能辅助驾驶日渐成熟的今天特斯拉也是终于推出了自己的智能辅助驾驶，下面我们就来一起来看看特斯拉FSD都应用了哪些技术吧。
与国内的大部分智能辅助驾驶不同，特斯拉FSD并没有使用高性能的毫米波雷达、激光雷达等感知硬件，而是完全依靠摄像头来进行感知，这种方案叫做纯视觉方案，要知道摄像头的成本会比雷达更低一些，但是特斯拉FSD的价格却需要6.4万元，我个人认为性价比是有点低的。
通过在车身前后左右分布高清摄像头，来获取车辆周围的信息，摄像头每秒的像素达到了25亿可以采集丰富的信息，这些信息会被传输到FSD系统当中处理。因为没有雷达的存在，让特斯拉看起来更加的简洁，车身也更加的平整，对于优化车辆的风阻系数也有一定的作用。相较于雷达来说，依靠摄像头的纯视觉方案在面对复杂场景的时候更为优秀，比如说对一些交通标志、车道线、行人等物体的判断力会比雷达更清晰，但如果是在雨雪、暴雨等恶劣天气下，都会影响到摄像头的清晰度，在这种环境下雷达的感知能力会更优秀，所以特斯拉FSD在恶劣天气下的表现还有待商榷。
智能辅助驾驶需要依靠强大的芯片算力，特斯拉在芯片研发上能力强大，采用了自主研发的FSD芯片，该芯片拥有多个处理单元，包括了CPU、GPU和NNA等，异构化的设计拥有60亿晶体管，一秒钟可以实现144万次的计算，即便是每秒2300帧的图像都可以轻松的处理。正是因为有强大的算力，才让特斯拉可以实现完全自动驾驶、自动变道辅助、上下匝道、自动泊车等功能。
特斯拉FSD还有深度学习和神经网络技术，FSD经过了丰富的数据支撑和深度学习，在模型优化和算法上较为出色。神经网络对于特斯拉FSD来说就像是我们人类的大脑，能够对传输的图像进行快速的识别和处理，根据实际情况采取相应的对策。例如，在自动驾驶过程中，摄像头感知到前方有人或者是障碍物，特斯拉FSD系统通过控制车辆的制动系统让车辆实现减速或者是停车的操作，来保证行车的安全性。目前，特斯拉的神经网络技术还在持续的优化，后续将会实现完全依靠神经网络来实现对车辆的控制。
特斯拉FSD现在的数据驱动也在不断地优化，特斯拉的销量自然是毋庸置疑，所面临的用户群体也是十分强大的，而带有特斯拉FSD的汽车其实还是一个数据收集器，在每一次实际的驾驶过程中，那些数据都会被记录下来，比如路况信息、突发情况信息等，后台通过处理这些信息来不断地优化特斯拉FSD，从而进一步的提升智驾的水平以及安全性。
特斯拉FSD在实际的测试中，还是出现了像闯红灯、走公交车道、实线变道、未礼让行人等违规行为，说明特斯拉FSD还没有真正的成熟，对于复杂路况和国内的交通法规还需要更加理解一些。而随着国产车企比亚迪“天神之眼”的落地，可能10万元的汽车都会配备智驾，这对于特斯拉FSD来说会是不小的打击。
