特斯拉利用占用网络来实现类似激光雷达的感知效果，国内主机厂由于机器视觉算法的缺失，预计仍将激光雷达作为重要的补充传感器，由此可减少在视觉领域所需积累的数据量 。
另外4D成像毫米波雷达或将完全替代3D毫米波雷达，有望对低线激光雷达形成替代 。
与激光雷达相比，4D成像毫米波雷达部分指标近似达到16线激光雷达性能，但成本仅为激光雷达十分之一 。
特斯拉基于全新的自动驾驶硬件HW4.0，首次在S/X的车型上搭载了4D毫米波雷达 。除特斯拉外，价格在40万元以下的理想车型和价格在70万以上的宝马车型、以及通用收购的Cruise自动驾驶服务车均于近两年完成了4D毫米波雷达布局 。同时大陆、采埃孚等汽车Tier-1巨头基本完成对该领域的布局 。
8月，马斯克亲自上线开启了一场FSD Beta V12的试驾直播，45分钟内FSD Beta V12系统在行驶全程进展非常顺利，能够轻松绕过障碍物，识别道路各种标志 。
马斯克激动地表示：
V12系统从头到尾都是通过AI实现 。我们没有编程，没有程序员写一行代码来识别道路、行人等，全部交给了神经网络 。
而这一切是建立在巨量的‘视频数据’和1万个H100之上 。
遗憾的是，这两个战略性资源都不是国内主机厂能够轻易追赶上的 。
参考资料[1] 你知道么，自动驾驶竟然已存在27年？佚名
[2] 智能驾驶芯片算力越大就越好吗，远川汽车评论
[3] 大模型应用下自动驾驶赛道将有哪些变化？天风证券
[4] AI大模型应用于汽车智能驾驶梳理：吐故纳新，如日方升，光大证券
[5] ALVINN探秘：一辆来自1989年的自动驾驶汽车，雷锋网
[6] 爆火的ChatGPT，能让自动驾驶更快实现吗？钛媒体
[7] 马斯克直播试驾特斯拉FSD V12！端到端AI自动驾驶，1万块H100训练，新智元
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