马斯克还介绍 ， 特斯拉自动驾驶系统的计算将从目前的2.5D提升至4D 。 目前 ， 特斯拉自动驾驶系统仍以2.5D场景计算 ， 这个2.5D就是带有信息标签的2D图像 。 无论有多么详细的信息标签 ， 2D图像都无法包含深度信息 ， 自动驾驶时的决策可能出现不准确情况 。 所以特斯拉希望通过多个2D图像的拍摄 ， 建立包含深度信息的3D立体场景 ， 还要为这些3D信息加入时间码 ， 形成4D信息 ， 提升自动驾驶感知、识别、决策的准确性 。
值得注意的是 ， 马斯克曾在本月9日的世界人工智能大会（WAIC）开幕式上称 ， 特斯拉已经非常接近实现L5级自动驾驶技术 ， 并表示有望在年内实现L5级别自动驾驶基本功能的开发 。 对此 ， 专家一致认为 ， 当前这是一个在技术上不可实现、且几乎荒谬的目标 。
事实上 ， 专家对此持否定态度 ， 源于目前还没有公司宣布已经实现L5级别自动驾驶 。 现阶段 ， 大多数车企的自动驾驶辅助功能多停留在L2、L3级别 ， 以特斯拉为例 ， 其现在仅处于L2级别 。 而即使谷歌旗下自动驾驶汽车部门Waymo部署的是L4级自动驾驶测试车 ， 但与其他企业一样 ， Waymo大部分自动驾驶测试车都需要配备人类安全员 。 Waymo公司对此也认为 ， 实现L5级自动驾驶并不是一个切合实际的目标 。
值得关注的是 ， 完全自动驾驶为何难以推进 ， 始终是一道难题 。 据了解 ， 麻省理工学院未来工作特别小组近期发表的一份报告对此进行了解答 。 该报告合著者约翰·伦纳德(麻省理工学院机械与海洋工程教授)和埃里克·斯泰顿(麻省理工学院博士研究生)指出 ， 除了技术 ， 成本才是采用无人驾驶商用的最大障碍 ， 真正的自动驾驶车辆需要复杂且昂贵的传感器和计算机 。 而对于马斯克概念上认为已经实现了完全自动驾驶 ， 这份报告的最终结论是全无人驾驶系统至少需要十年时间才能大面积商用 。
由此可以看出 ， 对特斯拉来说 ， 其未来的发展和研发之路仍存在太多的未知 ， 描绘的宏伟蓝图是否会如马斯克预期般实现还是会成为泡影？业界将持续关注 。
采访人员|刘李星 实习采访人员 赵雨萌
编辑|孙磊卢祥勇 王嘉琦
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