在汽車駕駛領域，主要是大資料、人工智慧兩個技術在解決問題，特斯拉駕駛系統的實現主要包含資訊收集、特徵提取、訓練學習、評估、反饋改進五大步驟，通過資料+演算法+反饋不斷垂直整合，完善自動駕駛能力。
第一步資訊採集，在汽車行駛的過程中，駕駛系統需要感知到交通路況、道路行人、周圍環境後才能進行駕駛判斷。在特斯拉中主要通過大量的感測器（如前置攝像頭、後置攝像頭、雷射雷達、超聲波雷達、公釐波雷達）進行資訊收集。
第二步特徵提取，通過汽車內外置的大量感測器收集了大量資訊之後，特斯拉使用神經網路的深度學習演算法來進行特徵提取。常用的深度學習神經網路演算法有感知器（單層神經網路）、前饋神經網路、深度前饋神經網路、迴圈神經網路、深度卷積神經網路、反卷積神經網路等27種，但特斯拉並沒有採用。在特斯拉中需要同時判斷車輛、行人路、交通燈、障礙物、行人、駕駛員、溫度、濕度等多個環境變數的相互關係，因此他們的算力系統必須是超強的，同時執行多個神經網路（約50個）才能工作。
因此特斯拉採用一種特殊的共享主幹神經網路結構hydranets進行處理。首先把所有的運算任務都分配給到乙個大型的共享骨幹網路，在骨幹網路中又細分多個子網路，把運算任務分配給子網路進行處理，每個子網路只需要學習訓練一小部分影象資訊、提取特徵，處理完了之後彙總給到主幹網路再計算處理。
第三步是訓練學習，特斯拉使用pytorch進行分布式訓練，除了使用大量的資料進行訓練分析之外，還進行**處理。pytorch是乙個開源的python機器學習庫，支援多gpu，支援在執行時構建或更改計算圖（每一行**都可以定義改圖形的乙個元件，），非常的適合特斯拉複雜的計算場景。pytorch包含張量、數**算、autograd模組、optim模組、神經網路模組等五大主要元素，張量是乙個多維陣列，對應於我們採集到的資料；數**算則是使用pytorch提供的介面進行運算，比如多維矩陣的轉化；autograd則是自動微分技術，記錄我們所有執行操作，再通過回放記錄來計算梯度；optim模組是演算法優化模組，用於構建神經網路，產生輸入輸出。pytorch在機器學習界對於tensorflow有過之而無不及之處。特斯拉使用pytorch進行分布式訓練，不斷訓練系統對於行人、路徑、周邊環境的判斷能力，提供多種路徑規劃演算法供工程師進行選擇。
第四五步是評估反饋。通過駕駛系統提供司機駕駛路線，觀測模擬結果和駕駛員操作是否匹配，如果不匹配則將該類資料反饋給到後台，後台再修正神經網路學習結果，摒棄不合適的資料，為後續類似的操作提供更好的推薦路線。
從獲取汽車行駛的真實資料、深度學習進行訓練判斷，形成了「資訊採集-特徵提取-訓練學習-評估-反饋」的閉環鏈路，為特斯拉提供了新的商業模式，特斯拉也從汽車生產零售公司變成汽車科技公司，因此特斯拉必然是好用的產品，必然讓投資人看到想象力，也必然是會成功的人工智慧賦予生活的典型案例～
如何學習人工智慧
從基礎的資料分析 線性代數及矩陣等等入門，只有打好了基礎，後面才好學，不能沒有邏輯的看一塊學一塊。python具有豐富和強大的庫，能夠把用其他語言製作的各種模組 尤其是c c 很輕鬆地聯結在一起。比如3d遊戲中的圖形渲染模組，效能要求特別高，就可以用c c 重寫，而後封裝為python可以呼叫的擴充...
如何學習人工智慧？
1.人工智慧，涉及的範圍廣。當我們在網上搜尋資料學習時很容易走彎路，陷入漩渦迷失自己。所以第一步要確立學習路徑。2.認真學習。勤加練習，多做筆記，與人分享學習成果和心得。學習的道路是枯燥和漫長的，若不給自己找點樂子，又怎麼堅持的下去呢？3.和小夥伴溝通，一起做出一些案例，和專案。網上有些付費的課程其...
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