北京时间4月23日凌晨，特斯拉“自动驾驶日”活动在位于加州帕罗奥图的总部举行，马斯克终于亮出了自家的自动驾驶“核武器”——特斯拉“全自动驾驶计算机”（full self-driving computer，以下称FSD计算机），即之前所说的 Autopilot硬件3.0正式亮相。
FSD计算机的投入使用意味着特斯拉首度使用了自研车载AI芯片，目前这款芯片正安装进特斯拉生产线上的每一台电动车中。根据特斯拉官网信息，“完全自动驾驶能力”选装价格为46300元，但如果在交付后安装，价格则会上涨到6.5万元。
特斯拉坚定地选择计算机视觉
摄像头+数据+神经网络
团队取得的这些成绩，也让这位CEO再度发出豪言：“任何使用激光雷达的自动驾驶公司注定失败（doomed）”。
而在软件算法的部分，特斯拉人工智能和自动驾驶视觉总监Andrej Karpathy 罕见登场。这位李飞飞的高徒在斯坦福AI实验室攻读博士期间就已声名远扬，后加入Open AI，特斯拉正是看中他在计算机视觉领域内的深厚技术积累，才将其任命为人工智能部门主管。
这位AI大牛在特斯拉的主要工作是训练FSD以及神经网络信息处理。Andrej Karpathy的现场演讲展示了早期将神经网络部署在真实世界中训练的重要性，比如说，特斯拉的每一位司机其实都参与到了神经网络的训练中，每一个新手都将为特斯拉的自动驾驶系统喂入新的数据。
而且，Karpathy认为，在神经网络的训练中，和数据的规模相比，数据的质量更加重要，特斯拉的原始数据集也可能是全球最有价值的，因为特斯拉拥有全球范围的车队，可以提供各种环境、天气条件的数据，还会收集车辆的异常道路表现数据。在数据的标注上，特斯拉也正在尝试自动化标注的方向。
他同样对比了激光雷达（Lidar）方案和计算机视觉方案的优劣，而且显然也和马斯克一样是计算机视觉派：“某种意义上，Lidar是一个捷径。它回避了对自动驾驶非常重要的视觉识别基本问题，给人一种虚假的技术进步了的感觉”。他表示，和Lidar相比，特斯拉更加依赖计算机视觉，并将收到的视觉信息进行3D渲染，涵盖视频输入到深度感知。
也就是说，特斯拉认为，摄像头+数据+神经网络，足以挑战Lidar。如此认定计算机视觉嫌弃Lidar，这种选择现阶段这在业内也非常罕见，绝大多数业者还是采用Lidar的方案或者Lidar+计算机视觉，因为目前的纯计算机视觉方案在安全性的保障上仍有一定风险。
特斯拉自主研发自动驾驶芯片
Tesla FSD
Tesla FSD是一款FPGA芯片，采用三星14nm FinFET工艺制造，核心面积260平方毫米，集成了60亿个晶体管和2.5亿个逻辑门、32MB SRAM缓存、96×96乘加阵列。
每颗处理器内部有多达12个ARM A72 CPU核心，主频2.2GHz。GPU部分未披露具体型号，只说频率1GHz，支持FP16、FP32浮点运算，性能600GFlops。此外还有专门独立的安全模块，只运行加密的特斯拉软件。
一块典型的自动驾驶电路板会集成两颗Tesla FSD芯片，执行双神经网络处理器冗余模式，两颗处理器相互独立，即便一个出现问题另一个也能照常执行。
每颗处理器每秒可处理1TB数据，标称性能36TOPS，合计72TOPS。功耗为每英里约250W，只有NVIDIA方案的七分之一，同时成本也只有七分之一。
RoboTaxi无人驾驶出租车服务
最快2020年发布
在特斯拉Autonomy Day的最后，马斯克公布，最快2020年，特斯拉会推出RoboTaxi（无人驾驶出租车）服务。未来Model S和Model 3系列将作为该产品的用车。
为配合这一计划，特斯拉还会变革电池组，把使用寿命从目前的300-500,000万英里提升到100万英里，实现最低成本的维护费用。
马斯克在活动中表示，公司预计明年将就会有Robotaxi投入运营，特斯拉汽车车主则可以将他们的汽车加入到这项服务中。
那么哪些人可以使用这些共享汽车呢？据悉，车主可以选择只将自己的车共享给自己的朋友、同事或社交媒体上的好友，同时他们还可以在特定时间限制Tesla Network的可用性。
