下一版本Autopilot自動駕駛界面流出，全面開啟8個攝像頭
近期，特斯拉自動駕駛的好消息連連，最新的軟體版本2018.10.4更是深藏不漏。表面上只更新了前後備箱開啟的功能，其實打開了自動駕駛升級的大門。
在上一篇特斯拉自動駕駛Auotpilot迎重大更新，1.0用戶就該哭泣嗎？文中提到更新後對靜止物體識別明顯改善，沒想到，驚喜來得更快！
國外車友 John Sorenson 實測了 2018.10.4 的新版 AutoPilot成功地識別出了雪糕筒，並能壓線避讓它！John 說，整個過程自己沒有控制過方向盤。
△ 2018年3月John Sorenson上傳的視頻
Autopilot一直被詬病的不能識別雪糕筒的bug，看來已經被終結！
不過有一個問題：上圖能不按道路劃線修正方向的Autosteer（輔助轉向），可能需要藉助於高精度GPS地圖和車載感測器識別行車標識功能，在國外特斯拉搭載的是谷歌地圖，國內搭載的是四維圖新地圖，因此國內是否已經可以使用，還有待測試。
與此同時，另外一名車友 i1Tesla 通過粘膠布的方式，對「 AutoPilot 啟用了幾個攝像頭」進行了測試：
結論是本次更新後「8個攝像頭全部開啟」，與網路流傳出的一張Autolipot的新UI界面圖不謀而合。
從圖片中看出，通過車輛側方的攝像頭已經可以識別出兩側的車輛，並在變道時發出了警告。
目前的輔助變道，需要手動打轉向燈，如果頻繁超車將非常繁瑣。如果可以識別側面的車輛，那麼離高速自動變道超車功能也不再遙遠了！
對於近期一系列的自動駕駛更新，特斯拉自動駕駛團隊給出的結論是「革命性的」：
1、添加完善了十多個主動安全類功能；
2、從零搭建了底層技術架構和基礎設施，將特斯拉在全球各地跑著的數十萬輛汽車利用起來，實現了收集而來的圖像和視頻數據處理，在雲端搭建大數據基礎設施處理和使用這些數據；
3、定義並了（Autopilot）功能路線圖，推出了未來功能的技術架構；
4、推動Tesla Vision視覺處理工具中的深度神經網路進行重大改寫，從而顯著提高精度、召回率和推理性能；
5、改進了一些不便詳細描述的內部基礎架構和流程。
由此看來特斯拉已經開始使用車隊神經網路學習的成果了，此前一直處於「影子模式」（只在車上做出模擬動作）。
還記得一家名為Navigant Research的諮詢公司前段時間公布的一個排行榜，目前通用的自動駕駛技術排在第一名，特斯拉墊底，我想說的是，目前除了特斯拉，沒有一個企業將自動駕駛技術用在了量產車型上，而且大多使用的是激光雷達，成本少則幾萬美元，多則一二十萬美元，想要商業化，可能路還很長。
△ 谷歌最新款Waymo自動駕駛車輛
我們每個車主都是特斯拉神經網路上的一員，每天匿名上傳著大量的自動駕駛模擬數據。還記得上圖谷歌自動駕駛測試車嗎？5年的時間裡收集了約650萬公里的自動駕駛數據。
這...特斯拉只需要20個小時罷了。
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