以下用30張截圖簡易導讀
以往各個鏡頭分別偵測車道線和道路邊緣雖然準確(上)，但投影到市區行駛需要的Vector Space是無法使用的(下)
需要校正不同車輛安裝角度的些微差異
多鏡頭融合後在Vector Space的成果(右下)
橘色：單一鏡頭辨識／藍色：多鏡頭融合辨識
忘了在說什麼總之很酷
即時辨識繪製環境，有別於HD map的圖資是items，Tesla的圖資是features
[視野被遮蔽時] Video作法：能準確辨識／單一幀作法：被迫"猜出"最有可能的車輛位置(不準確)
[捨棄雷達前後比較]
1.上：距離／下：速度
2.綠線：雷達／藍線：Video作法／橘線：單一幀作法(只能得到深度，其中速度是深度微分，非常不準確)
本段總結
前方路口要左轉，1.5毫秒內做完2500次最佳化試算，右上：距離vs時間／右下：速度vs時間
路口左轉的最佳化試算，各個圖表分別是綜合評分、通過時間、碰撞機率、橫向加速度、橫向搖晃(舒適度)
整體架構！
人工標記的統計數據(看不懂總之很酷)
一個片段的處理過程
不同車輛經過同一個路口的即時繪製情況
即時繪製情況加總
純視覺辨識的點雲
辨識成果1
辨識成果2
每週可從車隊取得一萬個自動標記的片段
建構虛擬世界讓Autopilot演練
包括在高速公路上跑步的夫妻與狗
還有過馬路的駝鹿
Dojo架構
D1晶片拆解
D1晶片特點
D1晶片伺服器特點
Tesla Bot!
延伸閱讀：
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FSD初探50－圖靈測試 (後車能分辨是人類或車子在駕駛嗎？)
FSD眼中的世界 (工程模式破解版)
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