芝能科技出品特斯拉的全自动驾驶（Full Self-Driving，简称FSD）是其智能驾驶技术中的顶尖产品，旨在逐步实现全面的自动驾驶能力。该技术栈不仅适用于汽车领域，还可以复用于Optimus等机器人项目。
通过结合历届特斯拉投资者日、AI日等公开活动中的展示，我们通过探讨FSD技术栈，以了解特斯拉如何通过全栈自研、第一性原理以及垂直整合，来对Robotaxi进行前瞻研究。
全栈自研：
从硬件到软件的垂直整合
特斯拉的核心优势在于其自上而下的全栈自研能力。
特斯拉不仅依赖于纯视觉感知技术，还自研从车端到云端、从硬件到软件的完整系统，展现了对技术本质的深刻理解。
与其他公司依赖第三方供应商不同，特斯拉的垂直整合策略使其能够更高效地优化技术栈，从而在速度、效能和创新上保持领先。
● 感知技术：从单帧到多帧时空感知
特斯拉的感知系统主要依赖于纯视觉输入。通过摄像头获取的视觉图像，系统使用骨干网络（如HydraNets）抽取图像特征，并在此基础上构建基于鸟瞰图（BEV）和占用网络（Occupancy Network）的向量空间。
车辆可以分析道路和环境要素，从而作出驾驶决策。特斯拉的感知系统基于单帧图像进行决策，但这种方法在复杂场景中面临挑战。
随着技术演进，特斯拉转向通过多帧图像的时空信息来构建向量空间。新的BEV架构使得感知系统可以更高效地整合来自不同时间点的视觉信息，通过Transformer架构提升了系统对时空信息的处理能力。
这一技术提升为特斯拉的FSD感知算法带来了跨越式的进步，逐渐成为行业标准。
● 占用网络与车道感知神经网络
通过占用网络，特斯拉可以更精准地判断三维空间中每个体素的占用情况，无论这些体素代表的是静态物体还是动态物体。
Occupancy Network打破了传统的物体静动态分类，为FSD系统提供了统一的感知框架，使系统能够更灵活地应对复杂道路环境。
特斯拉的车道感知神经网络也经历了精细化的设计与迭代。从早期的图像实例分割方法到如今更复杂的车道语言模型，特斯拉在复杂道路场景下的感知能力显著提升，增强了车辆在多样化道路条件下的适应性，为未来更高等级的自动驾驶功能奠定了基础。
● 预测算法：稀疏预测与高效性
特斯拉的预测算法展现了其技术的深度。
与传统的全局预测不同，特斯拉采用了稀疏化的预测策略，即通过两个阶段逐步完成物体未来轨迹的预测。
◎ 在第一阶段，系统识别出感兴趣的区域（Region of Interest），这些区域内包含潜在危险场景。
◎ 在第二阶段，系统结合自车运动学、车道信息以及交通信号等额外数据，生成物体的未来轨迹预测。
这一稀疏化策略极大地提升了预测的实时性和计算效率。
通过集中计算资源处理有限的关键区域，特斯拉的预测算法能够更迅速地应对复杂的驾驶场景，确保车辆在快速变化的道路环境中做出及时的反应。
● 决策算法：神经网络与搜索算法的结合
特斯拉的决策算法中，神经网络与搜索剪枝算法的结合是其核心优势之一。
◎ AI Day 2上展示的新一代决策算法架构——基于交互的搜索算法，展示了特斯拉在智能驾驶技术上的创新。不仅依赖神经网络对驾驶环境进行数据驱动的分析，还通过搜索算法进行行为预测，确保车辆的决策符合物理学规律。
◎ 神经网络帮助系统快速处理大量复杂的数据，而搜索算法则在具体场景下提供了可行性检验，确保决策的安全性和可执行性。
两者的结合使得特斯拉的自动驾驶系统不仅高效，还具备更强的交互性能。
云端技术：
大规模AI训练与仿真
特斯拉的自动驾驶技术不仅依赖于车端的计算能力，云端的AI模型训练与仿真同样至关重要。
在云端，特斯拉通过离线数据标注和大规模的仿真训练，不断提升其神经网络的能力。通过采集自工程测试车和客户驾驶车的数据，特斯拉可以在云端进行深度处理，生成用于训练的大量标签数据。
云端系统相比车端具有更强大的算力，不受实时推理的约束。因此，特斯拉可以在云端部署更大规模的AI模型，并通过自动标注和仿真技术，将这些模型的能力“蒸馏”至车端。
这一过程不仅提升了车端模型的效率，还通过处理长尾场景和难以标注的数据，增强了系统在极端条件下的适应能力。
特斯拉FSD的全栈自研能力、基于视觉的感知技术以及高度集成的云端和车端系统，构筑了其智能驾驶的强大技术壁垒。
特斯拉不仅在软硬件整合上展现出卓越的技术创新，还通过数据驱动的算法和工程化设计，推动了自动驾驶技术的发展。
随着FSD技术的进一步迭代和完善，特斯拉有望在自动驾驶领域继续保持领先地位，并通过其真实世界AI的构筑，为整个自动驾驶行业树立新的技术标准。
特斯拉的FSD技术栈不仅是其在自动驾驶领域迈向更高等级的基础，也是其未来机器人项目的核心技术支撑。
通过第一性原理的应用、全栈自研以及持续优化的工程设计，特斯拉正在构筑一套真正能够适应复杂现实世界的AI技术栈。
