特斯拉Model S是最早给车主带来”自动驾驶”体验的车，虽然经历了Mobileye和特斯拉自研两种自动驾驶方案，但归根结底特斯拉识别周围环境都严重依赖摄像头以及核心算法，马斯克也多次重申，激光雷达的方案太贵，特斯拉的摄像头方案真香。那么，同样是使用摄像头识别周围环境，特斯拉”眼中”的车流都是什么呢？技术人员通过隐藏模式解密数据流发现，原来为了简化计算，特斯拉把看到的所有车辆都识别成方盒子，也就是说，在特斯拉眼里，马路上跑的除了自己之外，都是面包车。
这样的”简化”算法也跟特斯拉的自动驾驶技术路线有着直接关系，比如马斯克一直鄙视用”激光雷达”的高成本方案，他的理由也很充分，人驾驶汽车用两只眼睛看就行了，为什么车载电脑就不能用两颗摄像头看？非得搞昂贵的激光雷达？其实大多数获取的路面信息数据都是对驾驶意义不大的场景绘制。所以马斯克自圆其说……
当然了，对于马斯克的言论，绝大多数搞自动驾驶车的大咖都是反对的，很大程度上是因为摄像头跟人眼根本无法相提并论，因为人眼是跟大脑直连的复杂生物结构，而摄像头只是采集画面的设备而已。特斯拉承诺要在短期内，证明可以通过ACC雷达和双目摄像头就做到完全自动驾驶，这实际上是要向进化论发起挑战，即一块顶级显卡和两个摄像头，可以代替数万年进化的人类的视觉和神经网络系统。大家都在拭目以待看特斯拉怎么搞出来，不过从最近频发的事故报告来看，这条路肯定不是平坦的。
有黑客已经成功破解了特斯拉正在测试中的Autopilot的一些原始数据，得到了特斯拉车载电脑是如何分析摄像头的画面数据的。整个系统会尝试给画面中拍到的车辆自动分类，比如分成小汽车、MPV（面包车）、轻卡、重卡、大巴车，但是电脑毕竟是电脑，它在模糊信息的处理上还是比较弱鸡的，尤其是在不断运动中动态取景，摄像头是很难分辨出精确的车辆形状轮廓的，电脑判断如果力求精确，就无形当中增加了信息处理量和降低识别效率。
其实如果单纯将马路上行驶的其他车辆，都视为障碍物，不要装上去就好这样一个目的的话，那其实对于这辆车究竟是SUV还是MPV意义并不大，所以特斯拉的Autopilot算法在这里有一个简化计算的趋势，就是索性啊，将大部分看得清看不清的车，都统一算成MPV（面包车），所以无论你是法拉利还是劳斯莱斯，在特斯拉Autopilot算法眼中，一律按照五菱宏光处理。
其实这也揭示了一个基本原理，就是大多数激光雷达用海量数据算出了周围汽车的精确形状，对比特斯拉Autopilot的摄像头粗略一拍，实际上在最终算法决策层面，不会形成本质的差异，这也是支撑了马斯克坚决不上激光雷达的理由。
联想起来近期小鹏汽车G3，在车库进行”无人化”自动泊车的时候，撞上了柱子上的消防箱，很多人不知道为何会撞上，实际上小鹏G3的视觉+雷达的方案，跟特斯拉Autopilot算法很类似，一个车位就被识别成一个标准形状的长方形盒子，车辆只要确认自己能够停到盒子里就行了，但是如果有形状怪异的地方，比如向内凸起的消防箱，摄像头看不见或者看不清楚，就会选择性忽略这个细节，导致一些小剐蹭或者事故，这在重效率、轻精度的识别技术路线里，是无解的。
小结：
说句题外话，汽车设计师和汽车厂商花了大量心血和财力，只为设计一个好看有个性的造型，结果在自动驾驶汽车时代，在”智能汽车”眼里，再好的汽车一律都变成了方盒子，不知道汽车设计师们会不会吐血。
特斯拉Autopilot数据解密：马路上所有车，一律按照五菱宏光处理http://t.zijieimg.com/MDYEoQ/
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