特斯拉全自動駕駛系統(tǒng)的技術(shù)難點主要在于感知、規(guī)劃決策、控制和硬件這幾個方面。

感知方面，自動駕駛汽車需通過攝像機、激光雷達(dá)、雷達(dá)和超聲波等傳感器捕捉大量數(shù)據(jù)，并提供實時反饋，這需要每秒數(shù)萬億次的運算來處理，同時要確保高速處理、可靠性和準(zhǔn)確性。比如，特斯拉要解決不同國家和地區(qū)道路交通法律法規(guī)、行人和車輛行為習(xí)慣及道路路況千差萬別帶來的影響，要像人類一樣主動、及時、準(zhǔn)確地做出判斷，這對人工智能要求極高，目前技術(shù)尚難達(dá)到。

規(guī)劃決策和控制方面，它需要更多的數(shù)據(jù)積累，也需要到更多場景去學(xué)習(xí)，逐步打磨技術(shù)。

硬件上，激光雷達(dá)成本曾高達(dá) 70000 美元左右，雖如今已降低，但仍價格不菲。特斯拉一直堅持視覺系統(tǒng)，馬斯克曾多次否定雷達(dá)系統(tǒng)，但在人工智能尚未取得突破性進(jìn)展時，脫離文明浸潤的技術(shù)會最先取勝。

另外，建立準(zhǔn)確的向量空間很難，需大量軟件和代碼，將數(shù)字信號映射到向量空間，識別汽車、人、車道線、曲線和紅綠燈等。同時，控制邏輯不是難點，難的是建立準(zhǔn)確的向量空間，這之后控制車輛就會像玩游戲一樣。

還有，獲取數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)相關(guān)概念是個迭代過程，汽車神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展需要記憶，跨越時間和空間的記憶，且要解決抖動等問題。

總之，特斯拉全自動駕駛系統(tǒng)要克服諸多技術(shù)難題，實現(xiàn)真正的自動駕駛還有很長的路要走。