特斯拉自动驾驶持续优化的底层逻辑

        特斯拉内部数据离线自动标注（Data Auto Labeling）以及自动训练框架“数据引擎（Data Engine）。

        首先，特斯拉神经网络团队在对这些长尾情况有所了解后，会先编成一个样本数据集，并为此创造一个局部小型神经网络来学习、训练（与其他神经网络并行），通过OTA方式部署到全球英语地区特斯拉车辆上。

        再利用车辆影子模式，但凡遇到实际驾驶情况和自动驾驶AI决策不一致的情况，这部分行车数据会自动上传至特斯拉后台数据引擎中，在被自动标注后，重新纳入已有的数据训练集中，继续训练原本的神经网络，直到新的数据被掌握。

        就这样，在大量训练数据的喂养下，神经网络变得“见多识广”、更加聪明，可以识别不同条件状况下的STOP标识，精确度逐渐从40％提升至99％，完成单一任务学习。

        不过，这仅仅是学习一个静态的信号，在汽车驾驶过程中会涌现无数静态和动态的信号，静态如路边大树、路障、电线杆等，动态的有行人、车辆等，而这些信号由摄像机捕捉到后交由神经网络训练、学习。目前特斯拉的自动驾驶神经网络已发展出九大主干神经（HydraNet）和48个神经网络，识别超过1000种目标。

        直到特斯拉视觉算法在预测物体的深度、速度、加速度的表现，达到可替代毫米波雷达的水平，特斯拉的视觉算法才算真正独立。

        不仅如此，纯视觉算法还可以在雾、烟、尘等环境里保持对前方车辆的测速、测距工作，如此一来拿掉毫米波雷达也不奇怪了。根据特斯拉AI Day上最新发布的信息，目前特斯拉每周能够获得一万个人们恶劣环境

最后

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