2022年的特斯拉 AI Day分为三大主题：AI机器人-Optimus、AI智能驾驶FSD、AI超算芯片技术。本文针对只介绍FSD智能驾驶，该部分主要介绍特斯拉底层人工智能算法技术，也是其汽车，机器人共用的底层算法。

激光雷达是自动驾驶领域非常依赖的传感器，越来越多的自动驾驶公司看好激光雷达的应用前景。激光雷达是实现更高级别自动驾驶（L3级别以上），以及更高安全性的良好途径，相比于毫米波雷达，激光雷达的分辨率更高、稳定性更好、三维数据也更可靠

通常毫米波是指30～300GHz频域(波长为1～10mm)的。毫米波的波长介于微波和厘米波之间，因此毫米波雷达兼有微波雷达和光电雷达的一些优点。同厘米波导引头相比，毫米波导引头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。与红外、激光、电视等光学导引头相比，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强，具有全天候(大雨天除外)全天时的特点。

摄像头是目前自动驾驶车中应用和研究最广泛的传感器，其采集图像的过程最接近人类视觉系统。基于图像的物体检测和识别技术已经相当成熟，随着近几年深度学习的发展，基于深度学习的视觉感知算法已大量应用于实际生活和生产中，在某些任务上甚至已经超越人类水平。在自动驾驶车上，一般会安装多个摄像头，兼顾不同的视角和任务

神经网络架构搜索（NAS）是一种自动搜索最优神经网络架构的方法。通过使用NAS，研究人员可以避免手动设计网络架构的繁琐过程，从而节省时间和精力

强化学习又称增强学习，是指一类从与环境交互中不断学习的问题以及解决这类问题的方法

强化学习又称增强学习，是指一类从与环境交互中不断学习的问题以及解决这类问题的方法

Argoverse是一个大规模的自动驾驶数据集，由Argo AI公司发布。它包含了多个城市和天气条件下的驾驶数据，包括激光雷达、相机、GPS、IMU等多种传感器数据

神经网络架构搜索（NAS）是一种自动搜索最优神经网络架构的方法。通过使用NAS，研究人员可以避免手动设计网络架构的繁琐过程，从而节省时间和精力

摄像头是目前自动驾驶车中应用和研究最广泛的传感器，其采集图像的过程最接近人类视觉系统。基于图像的物体检测和识别技术已经相当成熟，随着近几年深度学习的发展，基于深度学习的视觉感知算法已大量应用于实际生活和生产中，在某些任务上甚至已经超越人类水平。在自动驾驶车上，一般会安装多个摄像头，兼顾不同的视角和任务