让用户在驾驶时解放双手，这是大部分汽车厂商梦寐以求的终极目标。
10 月 9 号，Musk 在推特高调发声：特斯拉将发布一款「令大多数人意想不到」的新产品。当时媒体纷纷猜测特斯拉发布的「新产品」极有可能是 Autopilot 2.0。
果不其然，今天的「新品」与自动驾驶有关。更确切地说，是与硬件相关。
特斯拉具体的硬件升级包括：
车身四周安装了 8 个摄像头，提供 360 度环视功能，最远能够测量 250 米范围内的物体；
特斯拉还加装了 12 个超声波传感器，能够探测到比此前系统远两倍距离范围内的障碍物；
特斯拉车前还有一个加强版的前向雷达，能够在雨雪、大雾、扬尘天气下工作以及探测到前方车辆；
升级的车载电脑「Tesla Neural Net」基于英伟达 Titan GPU——每秒钟能进行 12 万亿次计算，运行效率是上一代车载电脑的 40 倍。
用「 GPU+摄像头」代替了激光雷达，这是特斯拉与 Mobileye 分道扬镳之后所采用的最新的自动驾驶解决方案。
这样的升级自然也造成了成本的提升，新系统的价格约为 8000 美元，作为对比，上一代 Autopilot 的价格只有 3000 美元，而在今年 8 月之前，Autopilot 的价格为 2500 美元。
汽车信息安全专家、360 攻防实验室负责人刘健皓对这一方案评价道，（相对于激光雷达方案而言）真的是物美价廉，技术上也可行。
在他看来，「GPU+视频采集设备」，这两种组合就相当于对环境数据能够进行处理，并且处理能力能够达到一定级别，是能够支撑自动驾驶汽车对环境感知的需求，在一定程度上可以替代激光雷达。
特斯拉表示，目前特斯拉工厂生产的所有车型（包括 Model 3）都已具备了进行完全自动驾驶（Full self-driving）所需的硬件，但尚未激活。在激活新硬件提供的这一功能之前，特斯拉将通过数百万英里的实际道路驾驶不断地调试校准该系统。
图片来自 Vox
此次特斯拉的硬件更新，相当于从 SAE 的 L2（半自动驾驶）直接跳到了 L5（全自动驾驶）。
一位从事自动驾驶研发的相关人士对此评价道，特斯拉不按车厂的套路（循序渐进研发自动驾驶），没有车厂稳定的基因（特斯拉 Autopilot 去年 10 月发布至今，已发生多起事故），是用「献血来祭奠科技进步」。
一个有意思的现象是，当特斯拉公布自动驾驶新硬件的时候，有人惊呼：没有激光雷达怎么实现全自动驾驶？这不禁让人怀疑：激光雷达到底是不是实现自动驾驶的必要传感器？
实际上，Musk 一直是低成本自动驾驶解决方案的坚定拥护者。
Musk 曾公开表示，激光雷达是一项矫枉过正的技术，让汽车实现自动驾驶并不一定要用到激光雷达。所以特斯拉采用了另外一种解决方案：将摄像头作为无人驾驶汽车的「眼睛」，并且给汽车配备 12 个远距离超声波传感器，这些传感器可以提供 360 度视角，前置雷达系统可以帮助实现半自动驾驶功能。
但是，在一些业内人士看来，为了自动驾驶汽车行驶更具安全性，激光雷达确实是自动驾驶必要的传感器。但眼前一个不容忽视的事实：激光雷达成本太贵（以 Velodyne 64 线为例，价格高达 70 万元），短期内还不能降下来。
换句话说，特斯拉想要提升销量，必须控制好成本。「如果固态激光雷达的价格真能降到 100 美元到 200 美元，Musk 肯定是会用的。」一位汽车圈内人士告诉雷锋网。
此外， 他还指出，在前不久 Autopilot 8.0 版本中，特斯拉将控制系统主要参考的信源从摄像头改成了毫米波雷达，可见特斯拉也认为雷达比较靠谱。所以，出于商业化考虑，特斯拉一边用现有的传感器收集数据，一边等激光雷达价格降下来。
Musk 曾在推特上表示，特斯拉 AutoPilot 已经收集了 2.22 亿英里的数据。作为对比，谷歌无人车研发将近 10 年，积累的里程只有 200 万英里。
毋庸置疑，越来越多的行驶里程对下一代自动驾驶产品的设计和改进有巨大的帮助。
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卢洁萍