特斯拉 bev transformer

特斯拉率先将BEV（纯电动汽车）与Transformer结合在一起，这是一种基于自然语言处理的模型。BEV+Transformer的出现对无人驾驶硬件体系产生了巨大的改变。它彻底终结了2D直视图+CNN（卷积神经网络）时代，为智能驾驶硬件系统带来了新的影响。

BEV+Transformer的优势在于它能够更好地处理自动驾驶感知问题。传统的2D直视图+CNN方法在处理感知问题时存在一些局限性，例如对于遮挡物的处理不够准确。而BEV+Transformer通过引入Transformer模型，能够更好地处理感知问题，提高感知的准确性和鲁棒性。

特斯拉的BEV+Transformer模型在自动驾驶领域具有重要的意义。它不仅提高了自动驾驶系统的感知能力，还为其他汽车制造商和自动驾驶技术提供了借鉴和参考。通过将BEV与Transformer结合，特斯拉为自动驾驶技术的发展开辟了新的方向。

相关问题

DETER transformer

DETER Transformer是一种基于Transformer算法的感知系统模型，专门用于自动驾驶领域。Transformer算法在CV领域的应用自2020年底开始受到关注，并且特斯拉在2021年的AI Day上公开了他们在FSD中使用Transformer算法的情况。随后，国内多家公司也开始将Transformer应用于感知系统中，如毫末智行、地平线、纽劢等。在BEV感知中，Transformer模型面临的主要挑战是如何获取更多维度的数据和产生更高质量的真值。由于Transformer本身的特性，它对数据量的要求比传统的卷积神经网络更高，因此对数据的需求更大。此外，使用Transformer进行图像处理时，计算复杂度与图像尺寸的平方成正比，这可能导致在处理大型图像时计算量过于庞大。

特斯拉FSDV12端到端自动驾驶

### Tesla FSD V12 端到端自动驾驶详情

#### 设计理念与技术基础
特斯拉FSD V12（Supervised）版本代表了公司在自动驾驶领域的显著进步，旨在使车辆能够在高速公路和城市街道上自主驾驶[^1]。这一系统的功能套件包括Autopilot、Navigate on Autopilot、Auto Lane Change、Autopark、Summon以及Traffic Light and Stop Sign Control等功能[^2]。

#### 架构演进
自2016年Nvidia发布关于端到端深度学习应用于自动驾驶汽车的研究以来，此类架构经历了快速发展。最初采用的是9层CNN模型，能够处理来自摄像头的单张图片输入，并直接输出转向角和加速指令[^4]。随着时间推移和技术的进步，特斯拉在其FSD系统中引入了更复杂的神经网络结构，特别是transformer-based BEV (鸟瞰视角) 模型，这有助于提高环境理解能力并支持更加精细的操作决策过程[^3]。

#### 关键特性
- **统一框架(UniAD)**: 提出了一个全新的基于查询设计的方法论，它不仅连接了感知、预测与规划等多个环节，还特别强调了以规划为中心的思想，在实际道路条件下的表现达到了当前最优水平(SOTA)。

- **减少计算负担**: 通过共享骨干网(shared backbone)，即让不同任务之间可以复用相同的特征提取部分；同时针对具体应用场景定制化开发特定头部(heads), 这样既提高了效率又降低了对车载硬件资源的需求.

def process_image(image_data):
    # 使用预训练好的BEV Transformer模型进行前向传播
    bev_features = bevt_model.forward(image_data)

    # 对于每一个子任务(如物体检测,轨迹预测等),应用相应的heads获取最终结果
    detection_results = object_detection_head(bev_features)
    prediction_results = motion_prediction_head(bev_features)
    
    return {
        "detections": detection_results,
        "predictions": prediction_results
    }