2月2日下午，沈義人發(fā)文指出，基于視覺方案的神經(jīng)網(wǎng)絡算法經(jīng)過三年時間的訓練迭代，特斯拉有很大可能會實現(xiàn)在限定場景下的無人駕駛。

沈義人表示，特斯拉達成這一目標的前期是特斯拉汽車的銷量要持續(xù)保持增長，有足夠的車在行駛中可以不斷訓練算法。

此前特斯拉首席執(zhí)行官馬斯克不止一次強調(diào)，自動駕駛已經(jīng)近在咫尺，有朝一日，特斯拉汽車可以完全依靠自己應付各種路況。

業(yè)內(nèi)人士指出，無人駕駛真正的難點在于感知、規(guī)劃決策、控制和硬件。其中規(guī)劃決策和控制比較難，它需要更多的數(shù)據(jù)積累，也需要到更多場景去學習，逐步打磨技術(shù)。

由于無人駕駛汽車需要通過攝像機、激光雷達等技術(shù)捕捉大量數(shù)據(jù)，并提供實時反饋，而這些數(shù)據(jù)又需要每秒數(shù)萬億次的運算來處理。

所以產(chǎn)品的高速處理能力、可靠性和準確性顯得尤為重要，而且涉及到了行車安全。

百度創(chuàng)始人李彥宏曾表示，實現(xiàn)L5（完全無人）級別的無人駕駛還需要較長時間。在他看來，完全開放道路上不受任何限制的自動駕駛預計還需要10年左右時間。

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