从 2017 年，特斯拉自研自动驾驶芯片 FSD，2019 年末启动神经网络功能算法对 FSD 芯片的适配和移植，目前基本已经完成了这两者的深度解耦。 这段视频截图是 2021 年 6 月 20 日，AK在 CVPR 自动驾驶研讨会上的演讲，翻译来自「瓦砾村夫」。 在在演讲的最后，AK 在解释基于 FSD 芯片的纯视觉方案，是怎么通过移除毫米波雷达信号，而解决了「幽灵刹车」问题的。 简单说，AK 认为，毫米波雷达信号相对于视觉信号而言，在感知上会产生更多多数据噪声，进而影响判断，尤其是在像视频中这样的「过桥墩」场景中，系统被毫米波「骗」到踩了刹车。 在与地平线的人聊天中，他们发现，纯视觉感知的车型会比毫米波+视觉混合感知的车型，会在测试中更少的误触 AEB。他们认为单种类型的感知系统更加「好做、高效」，多一个传感器，就多一分麻烦。 当然，纯视觉感知和多传感器融合，一直是业内争论的热点，大家可以在评论区各抒己见，评论区见。