那么，什么是 FSD？
路径及运动规划算法：算法植入到终端，终端通过算法感知环境，规划路径，确保安全，平顺前进；
环境感知算法：Occupancy 算法用于可活动空间探测；Lane & Objects 算法用于交通中车道线、物体识别以及运动信息探测；
训练数据设施：超算中心用来支持数据处理，算法训练；
自动标注算法：标注数据，训练环境感知算法识别这类场景或者物体；
环境虚拟仿真：合成制造虚拟场景；
1. 路径以及运动规划算法：应对无保护左转
特斯拉采用的规划模型名为交互搜索（Interaction Search），主要分为五个步骤：
预先构建人类驾驶行为和虚拟驾驶行为库供算法查询的技术思路节省了计算时间，决策树提供了利用各项指标去框定选择最优路径的能力。
2. 环境感知算法：实现交通参与者行为预测
面对复杂驾驶场景：六个方向的交叉路口，每个路口均有较多行驶车辆、静止车辆、行人等交通参与者。即使车上配 8 个摄像头，如遇到其他车遮挡，其预测难度也大大增加。对此，特斯拉公布了一种详细架构 Occupancy Network 用以进行交通参与者（车辆、行人等）行为预测。
（1）Occupancy Network 算法
特斯拉环境感知主要依赖视觉，其提出 Occupancy Networks 算法用来探索可运动 3D 空间，该算法在算力和内存之间取得很好的效率，大概 10ms 可建模完成，此算法已经运行在所有 FSD 的特斯拉上，Occupancy Network 算法工作流如下：
（2）车道识别算法
传统车道识别算法采用 2D 分割算法，如 RegNet，在高速以及清晰高度结构化的场景应用较好，但在面对复杂的城市应用场景，如繁忙交通中交汇口前车遮挡等无法采集到足够数据时，特斯拉如何在不依赖高精地图仅仅依靠纯时间算法情况下进行对车道信息的精准识别呢？特斯拉给出的答案是：采用神经元算法预测，生成全套车道实例及其相互连接。
特斯拉最新的 FSD 车道算法由以下三个组件组成：
车道识别算法创新性地借鉴语言算法来解决视觉算法问题。
3. 语义分割 自动标注 场景仿真：完成周边车辆预测
面对复杂驾驶场景：如高速公路上行驶，车前摄像头出现雪花盲区或起雾导致其视线无法看清前车时，对车辆自主决策、自动安全驾驶等提出巨大挑战。
（1）语义分割
（2）自动标注
即使特斯拉有大量数据和高效的自动化标注工具，也并不意味着它们的数据够用。现实场景的复杂程度超乎想象，比如场景非常罕见以至于几乎收集不到（例：高速上人车狗同时飞奔），或者是场景复杂程度超过自动化工具能力（例：一条街上塞了重重叠叠的几十上百号人）。特斯拉依靠过去收集到的数据，仿真出全新的、自带标注的场景以供训练。
视觉仿真的先决条件是要准备自动标注的真实世界道路信息 和丰富的图形素材库，然后依次执行以下步骤：
特斯拉提出，FSD 核心技术难点之一在于汽车如何去理解复杂的动态驾驶场景，保证自动驾驶的安全性。在座舱内对 BIVMS（Bulit-in Vehicle Intelligent Monitor System）开发过程中，其核心技术难点之一同样在于 BVIMS 如何去理解复杂、多样化的驾驶员动态驾驶场景，以保证其识别的准确性和提醒的合理性，需在面向复杂场景时将技术做深做精，减少误识别、漏识别等情况，打造高性能产品以快速抢占座舱智能化市场。随着座舱内功能的愈发丰富，为了提升用户越来越高的交互体验需求，参考特斯拉 FSD 采用多摄像头纯视觉方案，智能座舱内可同样采用多摄像头方案（DMS，即 Driver-Monitor-System；OMS，即 Occupancy Monitoring System；TOF，即 Time-of-flight），基于多传感器融合方案大大提高座舱算法识别精度，在数据丰富性和精准性上不断提升，开发多模态、3D TOF 应用、AR-HUD（Augmented Reality Head-Up Display）、健康检测等极具创新性的车载产品，此方案也是智能座舱视觉领域后期开发的演进思路和发展趋势。
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