图1. FSD2022 更新解析
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。
一、特斯拉自动驾驶FSD现状
图2. 特斯拉自动驾驶FSD现状
目前特斯拉自动驾驶软件FSD的使用客户已经从2021年的2千人上升到现在的16万人。仅去年就通过480万段数据训练了超过75000个算法模块，其中交付给车辆281个算法模块，完成了35次版本的发布。
关于特斯拉的FSD的算法技术部分，此次特斯拉2022 AI Day把其FSD背后的技术，按照从终端客户使用感觉到的使用问题开始，然后一步一步深入背后的算法创新优化，算法背后的数据训练等串起来讲。本文将其总结为如下四个部分：
二、特斯拉自动驾驶FSD算法优化情况
图3. 特斯拉自动驾驶FSD算法优化情况
（1） 路径以及运动规划算法： 当算法植入到终端（车或者机器人），终端通过算法感知环境，规划路径，确保安全，平顺前进。
（2） 环境感知算法：
- Occupancy 算法，也就是可活动空间探测
- Lane & Objects 车道以及物体算法，交通中的信息语义层也就是车道线，物体识别以及运动信息。
（3） 训练算法设施以及软件：
- 训练数据的设施，超算中心用来支持数据处理，算法训练。
- 人工智能算法的编译器以及推理，就是训练算法的框架以及软件方法。
（4） 数据标注，采集和虚拟：
- 自动标注算法，训练环境感知算法必须需要已经具有标签的数据，自动标注算法就是标注数据，训练环境感知算法识别这类场景或者物体。
- 环境虚拟，合成制造虚拟场景。
- 数据引擎，现实场景车辆，测试软件获取真实场景环境数据，闭环数据引擎，更正标签等。