特斯拉：FSD Beta V9.0，纯视觉能力的究极进化体

美国时间 7 月 10 日，特斯拉 FSD Beta V9.0 终于在美国向用户推送了。相比起上一个版本，V9.0 或将是 FSD 有史以来最大的一次更新。

从美国车主更新后的变化来看，V9 无论是 UI 界面、加减速还是变道都更强，UI 可视化可显示车辆能够感知到的真实世界中所有的交通参与者。

当然，对于 Elon 多次在推特上力捧的 V9.0 系统肯定不止这些更新，因此，我们一起来看看相比上一个版本经历了 126 天的研发后都有哪些表现。

2014 - 2021年自动驾驶更新的故事

Autopilot 的时间表：2014 - 2021

在说 FSD Beta V9.0 之前，我们需要看一下 Autopilot 的整个更新背景，作为智能汽车的自动驾驶系统，Autopilot 也是迄今为止更新最多的智能驾驶系统，每一次更新都能带来不同的体验。

而这里要说一个小细节，Autopilot 其实与 FSD Bets 并不是完全意义上的一套系统，有两个地方的区别：

一，面对不同硬件的车辆推送不同版本的系统。

特斯拉的更新方式一般是：2021.4.18.2，所对应的就是系统具体版本号，比如 2021.4.18.2 就是 6 月 5 日发布的一个最新版本。

而还有一个系统版本为：2020.48.37.2 ，如果对比上面的版本号，你可能会觉得一个是去年的版本一个是今年的版本，但并不是，比如 2020.48.37.2 与2021.4.15.5 都是今年 4 月 19 日同时发布的更新。

区别在于，以 2020 为开头的是特斯拉为第一代辅助驾驶硬件推送的系统，但因为硬件受限，所以和 HW 3.0 硬件推送的系统不相同。

二，核心算法被重写。

算法重写是 FSD Beta 版最核心的变化，重写感知算法让特斯拉只要用纯视觉就可以实现城市级别的完全自动驾驶能力。

也就是说，V9.0 是特斯拉的纯视觉方案，系统将不再采用雷达数据。

特斯拉 Autopilot 从 2014 年首次推送 HW1.0 的时间表：

从 FSD Beta 首次推送到现在，我们可以发现它推送的时间仅仅占 Autopilot 整个系统推送时间的 9% 左右，如果从特斯拉与 Mobileye 分手的时间节点算，特斯拉用了不到 5 年时间就研发到了 FSD Beta 版。

因此，我们可以发现，特斯拉的研发效率是极高的，而且特斯拉不仅只是研发了系统，它还建立了从芯片硬件到算法软件再到数据训练 Dojo 完整闭环。

FSD Beta 更新时间表

FSD Beta V9.0 的更新是特斯拉的一个里程碑，它意味着特斯拉正式打通了车辆全场景的自动驾驶能力，即：高速   城市。

看一下 FSD Beta 的更新时间表：

FSD Beta 版开始

  • 2020.40.8.10 | 10 月 21 日 | 特斯拉向早期测试人员发布 FSD Beta；

  • 2020.40.8.11 | 10 月 24 日 | 距离上次更新 3 天；

  • 2020.40.8.12 | 10 月 31 日 | 自上次更新后 7 天；

  • 2020.44.10.2 | 11 月 14 日 | 自上次更新以来的 14 天。

FSD Beta V6

  • 2020.44.15.3 | 11 月 27 日 | 自上次更新以来的 13 天；

  • 2020.44.15.4 | 11 月 30 日 | 距离上次更新 3 天。

FSD Beta V7

  • 2020.48.10.1 | 12 月 14 日 | 自上次更新以来的 14 天。

FSD Beta V8

  • 2020.48.12.5 | 12 月 24 日 | 自上次更新以来的 10 天；

  • 2020.48.26.1 | 12 月 30 日 | 自上次更新以来 6 天；

  • 2020.48.35.1 | 1 月 17 日 | 自上次更新以来的 18 天；

  • 2020.48.35.6 | 1 月 22 日 | 自上次更新后 5 天。

FSD Beta V8.1

  • 2020.48.35.7 | 1 月 26 日 | 距离上次更新 4 天。

FSD Beta V8.2

  • 2021.4.11.1 | 3 月 4 日 FSD | 自上次更新以来的 37 天。

今天 - 自上次更新以来的 127 天。

虽然中间出现多次「跳票」现象，但好在如约而至。

从更新的节奏就可以看出来 FSD Beta V9.0 版非比寻常，看看它到底实现了什么？

看上手体验惊呼：牛 X

V9.0 开始推送以后，不少推特博主就耐不住寂寞第一时间做了更新体验，看了众多博主的视频，总结一下 V9.0 功能上的变化：

  • 城市道路上变道行驶；

  • 城市「九曲十八弯」的辅路行驶；

  • 根据导航路线选择岔路；

  • 绕过其他车辆进行导航；

  • 在交叉路口进行转向；

  • 最高速度限制提到80英里/小时。

主要注意的是，这里说的能力都是在城市路况中，话不多说看看实际表现。

夜间城市铺装路面行驶，能够很明显感觉系统在自动变道与加减速时变得更加丝滑了，执行车道一变二时几乎不会有方向上的犹豫。

经过丁字路口时，车辆自动识别停止标识，监测来往车辆的方向然后确认是否通行。

对于无保护左转路口，新系统的执行逻辑更加接近真人驾驶，车辆转弯的弯率适中不会出现转到对向车道的现象了。

如果说这种正常的铺装路面并不能展现新系统的能力，那么在下面这段视频中你可以看到，真正的辅助驾驶弯道王者。

从视频可以看出，这个弯道基本可以用「九曲十八弯」来形容，而特斯拉的通过能力依然非常强，这里表现在感知识别的范围、预测和车控算法之间的拟合，一般像新造车的辅助驾驶在过弯道特别是大曲率弯时容易出现出线，就是因为三者之间没有拟合。

FSD Beta V9.0 采用了全新的 100％ 纯视觉系统。新算法将车辆所有用于自动驾驶的摄像头调用，修复跨镜头畸变、时域差，拼接成环视视觉，对周围环境进行实时的 3D 建模。也就是特斯拉所谓的鸟瞰图视觉。

新视觉算法中特斯拉将 2D 视图转化为拟激光雷达数据然后再用激光雷达算法处理这些数据，得到了比原先基于 2D 像素测距要好非常多的视觉测距精度。

期间提升测距精度的过程是通过放视频的头几帧，然后给系统预测后几帧里某一物体的位置，直到系统通过视觉预判的位置和实际位置精度相差很小。

这也是为什么特斯拉敢于取消雷达使用纯视觉的原因，而且特斯拉也多次强调摄像头数据和雷达数据在做融合的时候比较困难，当摄像头数据与雷达数据有冲突时对于数据的选择其实是比较困难的。

基于神经网络的特征识别、预判和规控对于道路环境项目进行学习，比如交通路牌的含义到底是什么，需要通过很多场景素材训练系统，训练得越多系统能处理的场景越多。

所表现出来的能力就是，特斯拉可以轻松做到目前城市道路的自主驾驶。

全新的 UI 界面

这个 UI 所指的并不是车机娱乐系统的 UI，而是自动驾驶的可视化界面，对于 Model S/X 与 Model 3/Y 可视化的显示区域并没有变化。

更新后，车道线、马路边的线条都变得更加细腻了。 大家可能已经注意到了，在 V9 界面中，上图车辆五颜六色的边缘框已经不见了。

这是因为 V9.0 屏蔽了负责测量边缘框和本车距离的雷达传感器，转而直接分析来自像素的运动得出车辆之间的距离。 车道线也不再是一条条「虚线」，而是更加连续细腻的直线。

V9.0 版本优化了算法或数据采集，对车道线进行了视觉降噪处理。

利用车身配备的 8 个摄像头采集数据并进行数据拼接，加上时间序列，分析帧与帧之间的像素相对运动，通过神经网络不断训练车辆对外部环境的理解，带来了更强的感知能力。

此外，轿车、SUV 和卡车等不同车辆类型都能被清楚地绘制出来，同时，还有环境中的其他物体，比如，路边的垃圾桶。

不仅如此，Elon Musk 表示，FSD 很快还将能够识别转向、危险指示灯、救护警报灯、以及手势等，也就是说随着数据的丰富程度以及感知算法的提升，特斯拉要做到真正意义上的所见即所得。

综上所述，特斯拉把自动驾驶带上了一个全新的台阶，不管是纯视觉还是感知融合技术，最终必须以产品的形式交付给用户，而特斯拉做到了这一点。特斯拉最重要的不止是自己实现了什么样的功能，还为行业提供了「标准答案」，比如，可视化能力、算法能力、演进步骤等。

写在最后

特斯拉北美已经推送了 FSD 能力也已经展现出来，而与此同时被被问及最多的就是什么时候在中国推送？

这个问题一般有一个问题是，因为法规以及中、美道路环境差异，FSD Beta 在中国推送也达不到美国的能力。

这里面是有认知偏差的，首先不管是中、美还是其他国家，道路不同是不同在基础信息，道路规则是一样的，比如，拥有车道线、无车道线、柏油路、水泥路，非铺装路等等，并不会出现类别的差异。

重要的是特斯拉技术强在算法，除了感知算法、还有行为预测和规控能力，也就是说特斯拉向全球汽车推送的是经过训练和验证的算法，而算法本身是可以复用的。

特斯拉纯视觉展现出来的能力确实值得称赞，但需要主要的是 FSD Beta 依然是一套辅助驾驶，特别是国内的还没有推送城市自动驾驶的系统，这里的驾驶主体依然是人，因此，要注意安全驾驶。

留一个问题：纯视觉 VS 感知融合，你站谁？

讲讲您的专业理由？

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