标签: 计算机视觉
共 4 篇文章
AI研究-126 Tesla FSD V14 深读：高精度视觉占用网络与智能泊车的工程路径
特斯拉 FSD V14 相关美国专利，对"高精度视觉占用网络（SDF 约 10cm）""稀疏采样+三线性插值""交互式智能泊车""多层次可视化""车与机器人（Optimus）通用 AI 架构"进行工程化解读，结合 HW3/HW4 的实时性约束，梳理其在停车场/低速场景的落地路径，并与 FSD V12、Waymo/Cruise 及 L2+/L3 方案对比定位。
AI研究-125 Tesla FSD 商业模式与竞品对比：订阅/买断、Robotaxi 与 2025 版图
FSD V14（2025）的商业模式与竞争格局，解析买断（约$15,000）/订阅（约$199/月）的定价逻辑与OTA迭代带来的递延收入确认方式，并对比Waymo、Cruise、Mobileye、百度Apollo等主流方案在传感器策略、地图依赖、决策范式与商业路径的差异。
AI研究-117 特斯拉 FSD 视觉解析：多摄像头 - 3D占用网络 - 车机渲染，盲区与低速复杂路况安全指南
详解特斯拉 3D 渲染（Occupancy Network）工作机制：多摄像头时空融合→voxel 占用→鸟瞰坐标。明确其为何成为 FSD/Autopilot 的世界模型和决策输入。结合 2025 实测与案例，归纳"可靠"场景（高速巡航、规则明确的城市路口、标准泊车）与"不可靠"场景（无信号路口/强并线、极端天气、复杂施工、超近距离盲区），给出驾驶员操作 SOP、盲区与误判速查表（幽...
AI研究-116 特斯拉 HW3.0 与 HW4.0 区别详解：摄像头分辨率、FSD算力、雷达与Vision泊车
Tesla HW3.0 vs HW4.0: 摄像头从约1.2MP升级到约5MP，支持更好的HDR/夜视；FSD计算机算力大幅提升；移除超声波传感器，替换为特斯拉视觉"高精度泊车"；HW4预留了Phoenix成像雷达接口，但不同批次的车辆可能未安装或未启用软件。