一个完整的自动驾驶流程包括“感知-决策-执行”三个层级，在感知层，以传感器配置为标准，业内分裂为两大阵营：视觉系和雷达系。 特斯拉就属于以摄像头+毫米波雷达为主传感器，本质是“轻数据重算法”的视觉系。而雷达系采用激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多传感器融合方案，本质为“重数据轻算法”。
今天我们主要要讲的就是特斯拉的Full Self-Driving（FSD，完全自动驾驶系统）。
Full Self-Driving（FSD，完全自动驾驶系统）是特斯拉汽车上的一个高级驾驶员辅助套件，其中包括了自动驾驶和其他一些更复杂的功能：1、主动巡航控制；2、自动辅助转向；3、自动辅助变道；4、自动辅助导航驾驶；5、自动泊车；6、召唤；7、智能召唤；8、主动安全功能；9、显示和响应交通灯和停止标识牌；10、城市街道自动辅助驾驶；11、完全自动驾驶。它基本原理是对道路上各种物体和对象进行准确的识别，其行车电脑将会根据这些识别的路况做出各种驾驶操控动作。
与FSD对应的一个概念是特斯拉“Autopilot”，这也是特斯拉新车的驾驶员自动辅助标准套件，其功能包括自动紧急制动、前方碰撞警告、车道保持和自适应巡航控制。
对比来说，标配的“Autopilot”虽然叫作“自动辅助系统”，但关键点还是“辅助”，而FSD的关键点在于“完全自动驾驶”。 按照自动驾驶的分级标准，Autopilot相当于L2级别，FSD则相当于L4级别。但其实FSD现在离“完全自动驾驶”可以说还有一段距离。
最新的FSD Beta 10.6 的主要改进包括：
—— 改进了针对非 VRU（例如轿车、卡车、公交车）的目标检测网络体系结构。召回率提高 7%，交叉车辆检测的深度误差降低 16%，速度检测误差降低 21%。
—— 新的可见性网络平均相对误差降低 18.5%。
—— 在高曲率和夜间情况下，新的通用静态目标网络的检测精度提高了 17%。
—— 使用交叉点以外的物体预测能力，改进了无保护左转弯的停车位置，同时能更好地应对迎面而来的目标。
—— 通过整合并道区域末端的建模，在并道期间为纵向对齐提供更多空间。
—— 改进了对正在切出车道的目标进行偏移时的舒适性。
与此同时，特斯拉已经多次表示，其超级计算机 Dojo 的改进速度将会提高。
但在推出以后，在用户测试中也是问题频发，遇到了地图延迟、自动驶入公共交通车道、转弯时差点撞上行人等诸多意外情况。想要达到真正全自动驾驶还有很远的距离。不过即使如此，特斯拉自动驾驶技术对消费者的吸引力依然不减。
特斯拉是否能成为你心中的未来汽车？马斯克画的大饼究竟还要几个五年才能成为现实？