特斯拉自动驾驶演化史

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　　特斯拉自2016年起启动自动驾驶自主研发，至2024年6月推出V12.4版本，历经8年，迭代了4代硬件计算平台和12个软件算法版本。V12版本采用端到端自动驾驶技术路线，产品具备拟人化体验，被业界视为自动驾驶“chatGPT”时刻。

计算平台演进

HW1.0：

• 硬件：1个前置摄像头，1个前置Radar（博世中程雷达传感器，探测距离160米），12个超声波传感器。
• 计算芯片：Mobileye EyeQ3芯片，采用传统CV算法解决问题，无AI能力。
• 生产时间：2014年-2016年。
• 主要功能：基础ADAS功能，如车道保持、AEB等。

HW2.0：

• 硬件：前视摄像头3个，周视摄像头4个，后置摄像头1个；前方雷达1个（探测距离160米，博世中程雷达传感器），超声波传感器12个（探测距离8米）。
• 计算芯片：NVIDIA DRIVE PX 2 AI计算平台，21Tops。
• 生产时间：2016年-2019年。
• 支持功能：TACC、高速NOA、自动变道、自动泊车等。特斯拉从2016年开始自研智能驾驶算法，2年内性能一直弱于Mobileye基于传统CV算法的性能，直到2017年底才逐步赶上。

HW3.0：

• 硬件：自研车载推理芯片，设计用时18个月，2019年正式装车。HW3硬件传感器系统兼容HW2，搭载HW2的车辆可换装HW3硬件系统，特斯拉免费用HW3替换了很多HW2的硬件。
• Tesla HW3 FSD芯片规格：BPU: 72 Tops（int8量化），CPU: 12xA72 2.2GHz，三星代工，14nm工艺，整板功耗小于100w。安全性：双FSD芯片独立运行，功能安全冗余备份。
• 生产时间：2019年至今。
• 支持功能：ADAS、FSD、自动泊车等。

HW4.0：

• 启动设计：2020年，2023年开始装车，主要装在Cybertruck、改款的Model Y、Model 3上。HW4.0硬件系统不兼容HW3.0。当前阶段特斯拉HW4.0和HW3.0跑的是一样模型，HW4.0推理能力强的优势未发挥。马斯克表示今年下半年会在HW4.0适配更大的模型。采用技术路线是训练更大的模型跑在HW4.0上，对这个大模型做压缩来适配HW3.0。从HW4.0看硬件芯片设计前瞻性：HW4.0启动设计时特斯拉还没走通端到端，导致设计的算力不够，会变成一个过渡产品，很快被HW5.0取代。HW4.0和HW3.0性能指标对比显示，HW4.0性能是HW3.0的约3倍增加。

HW5.0：

• 推理性能：是HW4.0的十倍，可更好支撑端到端大模型。预计Robotaix车型将来会大批量搭载HW5.0。25年底开始装车，适配HW5.0重新训练的模型预计要到26年。猜测特斯拉是在23年看到端到端模型效果大幅提升后，立即着手设计HW5.0，HW4.0作为过渡。特斯拉Robotaix需要更大的模型和HW5.0支撑更好体验，猜测2026年特斯拉才会大规模运营Robotaix。有传言称HW5.0 FSD芯片将在台积电代工，使用台积电最先进的N3P工艺。

产品功能

　　特斯拉在北美地区支持的产品功能如下表，FSD功能当前在中国还不支持，特斯拉已推进FSD功能进入中国，预计最快24年年底进入国内。

算法功能演进

　　特斯拉从V9版本过渡到V12端到端架构的关键阶段包括：

• 2020年: 引入BEV Transformer
• 2021年: 引入HydraNets
• 2022年: 引入Occupancy Network
• 2023年: 过渡到end to end 从特斯拉算法演化来看，特斯拉自动驾驶团队一直尝试使用AI取代基于规则的编码解决自动驾驶问题，进化到端到端是一种必然。例如，在感知模块中引入BEV Transformer和Occupancy Network等新技术。此外，特斯拉还通过共享骨干网络和多个“头”的HydraNet结构来提高模型的灵活性和针对性。最终，特斯拉在2023年开始大规模推送到终端用户时实现了从基于规则到端到端的转变。这种转变不仅提高了模型的性能还增强了系统的可扩展性和适应性。

驱动力分析

　　单位成本购买算力增长曲线表明过去100年间每隔5年单位价格购买的算力翻10倍。自动驾驶摩尔定律指出同等算力下每两年自动驾驶硬件成本减半。这使得自动驾驶技术得以快速发展和普及化进程不断加速。此外随着AI吞噬软件趋势愈发明显以及通用方法解决问题有效性提升等因素共同推动了特斯拉自动驾驶技术不断向前发展并实现全球范围内扩展性良好局面！同时国内端到端方案也面临着技术路线未公开、数据获取困难以及训练算力不足等挑战需要克服！