功能安全和自動駕駛之間的不同權衡，已經成為傳統車企和特斯拉之間的天然差距

總結。 大家好，首先，所謂自動駕駛技術，主要是通過配合人工智慧、車載雷達、監控定位系統來判斷路面資訊，進而判斷自動駕駛汽車的安全執行。 許多汽車製造商將自動駕駛技術作為主要賣點。

目前，除了特斯拉之外，搭載該技術的車型很多，但大部分自動駕駛技術只能達到L1-L2。 1級駕駛主要包括一些輔助駕駛功能，如巡航控制和車道保持，而2級駕駛功能則比較全面，包括危險預測和一些駕駛輔助功能。 即使是特斯拉，目前也只能達到L3級別，也只能在正常路段下實現全自動駕駛，但在一些緊急情況或相對複雜的路況下，仍然需要手動駕駛。

換句話說，特斯拉的自動駕駛技術可以應用的道路條件非常有限。

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大家好，首先，所謂自動駕駛技術，主要是通過配合人工智慧、車載雷達、監控定位系統來判斷路面資訊，進而判斷自動駕駛汽車的安全執行。 許多汽車公司將自動駕駛技術視為主要賣點。 目前，除了特斯拉之外，搭載該技術的車型很多，但大部分自動駕駛技術只能達到L1-L2。

1級駕駛主要包括一些輔助駕駛功能，如巡航控制和車道保持，而2級駕駛功能則比較全面，包括危險預測和一些駕駛輔助功能。 即使是特斯拉，目前也只能達到L3級別，也只能在正常路段下實現全自動駕駛，但在一些緊急情況下或路況相對複雜的情況下，仍然需要手動進行渣打。 換句話說，特斯拉的自動駕駛技術可以應用的道路條件非常有限。

眾所周知，雷射雷達一直是無人駕駛汽車研究的熱點，但特斯拉卻反其道而行之，更專注於基於攝像頭的視覺處理技術。

據外媒報道，特斯拉周二宣布，北美市場部分特斯拉汽車將放棄雷達技術，轉而使用基於攝像頭的視覺處理技術來輔助自動駕駛系統。

根據特斯拉的說法，Autopilot正在繼續轉向基於攝像頭的Tesla Vision視覺處理。 從 2021 年 5 月交付開始，面向北美市場的 Model 3 和 Model Y 車輛將不再配備雷達。

這些車輛也將是首批依靠攝像頭的視覺神經網路處理技術來協助Autopilot和FSD（全自動駕駛）和其他主動安全功能的車輛。

但是，在過渡期間，配備 Tesla Vision 的車輛可能會受到某些功能限制，包括：自動輔助轉向的最高速度將限制為 75 英里/小時（約 120 公里/小時）和更長的最小跟車距離; 禁用智慧型召喚和緊急車道偏離避讓功能。

但是，這些受限功能預計將在未來幾周內通過 OTA 軟體公升級恢復。

所有新款Model S和Model X，以及為北美以外市場生產的所有其他車輛，將繼續配備雷達系統，以協助實現自動駕駛功能。

據悉，Tesla Vision視覺處理是特斯拉開發的一款視覺處理工具。 基於深度神經網路，Tesla Vision可以對駕駛環境進行專業的解構分析，比梁習的傳統視覺處理技術更可靠。

平均而言，“人類駕駛員大約每 10 年發生一次重大機動車事故，或行駛約 100-150 英里。 自動駕駛汽車已經在公共道路上行駛了數十萬英里，並且沒有關於駕駛軟體造成事故的報道。 從表面上看，這似乎表明無人駕駛汽車比司機更安全。

鑑於大多數事故是由 1） 受損、2） 分心或 3） 缺乏經驗的駕駛員造成的，即使結果比清醒、專注的成年駕駛員更糟糕，計算機也可以通過純粹的一致性更安全。電腦不會喝醉，不會睡覺，不會打**，不會吃辣椒狗，也不會被搶占。

不幸的是，車禍非常罕見，除非你聚集了數百萬司機，否則很難嚴格研究它們——技能和運氣有很大的不同。 許多人類司機一生中沒有發生過事故（超過 500,000 英里的山地航行），許多人每隔幾年就會發生一次事故。 自動駕駛汽車似乎比後者更接近前者，但沒有足夠的資料可以肯定。

我們所知道的是，自動駕駛汽車的測試和審查比16歲的孩子參加駕駛考試要徹底數百萬倍。 想想看，我們社會為乙個人駕駛2噸重的死亡機器設定的門檻真的很低。

太平洋汽車網路依靠人工智慧、機器學習、視覺計算、雷達、監視裝置和全球定位系統協同工作，使計算機能夠自動安全地操作機動車輛，而無需任何主動的人工干預。 自動駕駛汽車，也稱為無人駕駛汽車，是通過計算機系統實現無人駕駛的智慧型汽車。

人工智慧是電腦科學的乙個分支，旨在了解智慧型的本質，並產生一種新型的智慧型機器，可以以類似於人類智慧型的方式做出反應，包括機械人技術、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統。 人工智慧可以模擬人類意識和思維的資訊過程，可以像人類一樣思考，也可能超越人類的智慧型。

自動駕駛汽車，也稱為無人駕駛汽車，是通過計算機系統實現無人駕駛的智慧型汽車。 自動駕駛汽車依靠人工智慧、機器學習、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同工作，使計算機能夠自動安全地操作機動車輛，而無需任何主動的人工干預。 經常聽到的特斯拉汽車和谷歌汽車都是自動駕駛汽車。

機器學習是讓機器從Kibi中的大量樣本資料中自動學習其規則和節奏的過程，根據學習到的規則，資料是未知的。 機器學習的目標是發現資料中隱藏的模式，從而實現未知。 這個過程是通過學習來實現的，用於學習的材料是大資料。

沃達軟體利用人工智慧來分析、探索和發展趨勢，並基於過去的變化，未來的趨勢。 通過經典的機器學習演算法，我們為客戶提供智慧型應用，包括：頻繁的模式挖掘、聚類、分類、推薦引擎（獲取使用者行為並發現使用者可能喜歡的內容）、頻繁的子挖掘（使用一組專案，如查詢記錄和購物目錄，來識別經常一起出現的專案）。

圖片來源：Pacific Automobile Network Q&A）。

無論汽車行業如何發展，不可否認的是，它是乙個為人服務的專案。 隨著這麼多年汽車行業的飛速發展，讓我們簡單展望一下汽車行業的未來和未來發展趨勢。

外觀：未來，搭載無人駕駛技術的汽車應該更科幻、更簡潔，更貼近時代的新技術。 流暢流暢的線條、隱藏式大燈、A-B C柱褪色、一體式車身結構、輕量化都是未來發展的方向。

如今，前途無量的概念跑車也是基本的量產物質。

車內小心謹慎

未來，相較於現在的汽車內飾，車內除了觸控控制台（也許不應該叫中控台）操作面板外，應該還要寬大一些，基本上操作面板上絕不會有其他的作用，當你想要轉換手動駕駛情況時，只能通過智慧型語音系統進行轉換， 然後隱藏式汽車方向盤、換檔按鈕、油門和制動器都可以彈出，方便駕駛員進行操作。

角色級別：目前基礎指紋識別和人臉識別的關鍵技術未提及。 該車智慧型語音識別自動控制系統包括模組操作、導航路線選擇、發動機溫度控制等。

駕駛過程中的整個行程資訊可以以3D3D全息投影的形式顯示在駕駛員的視線中。

閥體結構：<>

智慧型系統軟體：

用前面的一句話來形容“四輪智慧型手機”，不僅是汽車功能的智慧型互動，更是高品質的生活體驗、便捷的新聞資訊。 智慧型座椅將對車內員工進行身體掃瞄和健康檢查，並可隨時提供預警資訊。

第一點是汽車會有很多功能，比如能夠自動駕駛是很神奇的，第二點是汽車的整體設計會越來越時尚，越來越大氣，第三點是整車會設計得更加完整美觀， 而且功能並不總是完整的。

如果你還能在建輝車裡休息，那麼你就不必被告知你開車累了什麼的，就有可能發生這種情況。 您也可以為您提供按摩。

它肯定會自動喚醒新空調，它會自動調節座椅，讓我們在裡面休息

首先，他也許可以讓你的椅子慢慢躺下，這樣你就可以在裡面睡覺，他就可以給你播放歌曲了。

如今，一些汽車具有自動駕駛功能，但道路上的安全仍然得不到保證這意味著自動駕駛功能將在很長一段時間內仍然是乙個噱頭。 <>

自動駕駛功能是近年來汽車行業的熱門話題，畢竟涉及到汽車的自動駕駛人工智慧問題。 一家車企需要掌握自動駕駛功能，前期必須研發出相應的AI技術，同時也必須通過路試訓練自己的AI機械人，但大多數企業還沒有將機械人訓練到相對智慧型的程度，一般企業也會匆匆忙忙地訓練功能商用， 這是自動駕駛功能的固有缺陷。<>

事實上，有些汽車具有自動駕駛功能安全性也不是很好畢竟，正如我之前所說，這涉及到人工智慧領域的問題，但投資過程中固有的缺陷會讓這項技術本身並不那麼安全; 同時，自動駕駛功能也是如此法律不允許至少目前，沒有法律允許自動駕駛。 前段時間，我們也看到有人使用自動駕駛功能發生車禍的新聞，這告訴我們自動駕駛功能並沒有那麼神奇。 <>

乙個新功能的出現需要慢慢接受，但這種接受是基於技術逐漸提高的趨勢，如果技術沒有完善並投入商業市場，這本身就有很大的危險。 同時，如果法律不允許這種功能的存在，那麼這種功能的存在只能如駕駛輔助功能輔助駕駛功能往往起不到主導作用，這應該有助於車主駕駛。 當然，我們不能一棍子就扼殺自動駕駛功能的使用，畢竟這種功能只有投入使用，逐步完善，才能越用越好。

綜上所述，雖然現在有些汽車已經有了自動駕駛功能，但是因為這個自動駕駛功能還不是那麼完善，所以這個功能還是噱頭多於實用。

汽車的安全仍然可以得到保證。 當汽車配備自動駕駛功能時，駕駛員可以解放雙手和雙腿。

與傳統的自動駕駛汽車相比，自動駕駛汽車不僅改變了駕駛行為，也改變了車輛安全和風險管理的標準和維度。 從這個角度來看，對於哪個更安全、自動駕駛或自動駕駛的問題，沒有普遍的答案。 由於各細分市場的安全標準和風險維度不同，不同的安全或檔案指標存在巨大差異，無法一概而論。

由此可見，面對智力發展的挑戰和問題，我們既能運用現有的標準和觀念來應對，又能積極學習、體驗，建立新的認知和行動策略。