特斯拉智駕算力是如何隨著車型的更新迭代而發展的？

特斯拉智駕算力隨著車型更新實現了顯著提升與迭代發展。早期的HW1.0采用Mobileye EyeQ3等主芯片，算力有限。隨后2016年的HW2.0 算力有所進步，到2019年的HW3.0采用雙冗余設計，計算性能達144 TOPS 。而2023年量產的HW4.0有了質的飛躍，預估算力達400 - 500TOPS。未來規劃中的AI5芯片組目標更是高達2500 TOPS。可見，特斯拉在車型演進中不斷升級智駕算力，以適配日益復雜的智駕需求 。

在軟件算法層面，特斯拉同樣在持續創新。早期與Mobileye合作之后，特斯拉便開啟了自研算法的征程。2018 - 2019年，通過多任務網絡提高模型效率，在BEV空間下進行后融合，讓智駕系統對環境的感知更為精準。到了2020 - 2021年，進入BEV+Transformer時代，感知融合從后融合走向特征級融合，這使得車輛能夠更高效地處理各種傳感器數據，對周圍環境做出更快速且準確的判斷。

2022年，模型從BEV升級到占用網絡，進一步提升了系統的泛化能力，即便面對未曾遇到過的場景，也能較好地應對。到了2023年，規劃決策端應用神經網絡，邁向“端到端”自動駕駛模型，簡化了從感知到決策的流程，讓智駕系統更加智能和流暢。

特斯拉FSD功能也在不斷更新，從2021年7月FSDBeta v9.0重構底層算法等舉措中，我們能看到其為提升智駕體驗所做的努力。同時，數據閉環體系也在持續完善，從早期依賴人工標注，到如今4D標注、虛擬仿真技術成熟以及Dojo超算中心投產，大大提升了數據處理和模型迭代能力。

總之，特斯拉在智駕算力發展上，硬件層面芯片算力不斷攀升，軟件算法持續優化，數據閉環體系日益完善。這一系列的發展，為特斯拉車型的智駕功能帶來了質的飛躍，推動自動駕駛技術邁向新的高度 。