特斯拉致力于使用高度依赖视觉的方式来实现全自动驾驶。利用电动汽车上的摄像头和人工智能，特斯拉可以训练自己的神经网络，使其能够对道路上的情况做出反应。其他主流的自动驾驶公司没有采用这种方法。Waymo和Cruise都被认为是该领域的领导者，他们都依赖激光雷达，而特斯拉的CEO埃隆·马斯克称这是徒劳的。
去年2月，特斯拉人工智能总监安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）在一次演讲中解释了这种方法。卡帕西在演讲中讨论了特斯拉的自动驾驶计划策略。卡帕西涵盖了多个主题，从长尾事件中涉及的挑战，到基于视觉的方法在广泛采用和推出全自动驾驶解决方案中的重要性。
很快有人指出特斯拉公司的演示——比如在Autonomy Day之后展示的一段自动驾驶Model 3的视频——并不引人注目，因为Waymo等其他公司多年来也做过类似的演示。卡帕西解释说，事实并非如此，因为特斯拉采用了一种截然不同的方式来实现自动驾驶。“关键的一点是，它看起来是一样的，但本质上，我们采取的方法是完全不同的，”他说。
Waymo等公司使用激光雷达和高清地图，在预先复杂绘制的区域内导航。这是一个合理的方法，尽管它也有相当多的限制。例如，Waymo多年来一直在开发自己的自主车队，但迄今为止，它只能在少数几个地点运营。这也是为什么基于激光雷达的全自动驾驶方法可能不可行的最终原因。道路上有太多的不确定性，无论是在高速公路上还是在市中心的街道上，这可能会使预先制定的解决方案无效。
特斯拉不使用高清地图。相反，特斯拉主要依靠其车辆的摄像头和人工智能来实现无人驾驶。这与人类开车的方式非常相似，因为人们用眼睛来观察道路，他们用大脑来决定开车时要做什么。卡帕西指出，这种方法为特斯拉提供了一个机会，使得特斯拉可以推出一款不受预先映射数据限制的改进版自动驾驶软件。
当然，这是一个复杂的过程。幸运的是，特斯拉非常愿意接受挑战。卡帕西的演讲最终强调了特斯拉开发可在任何地方使用的全自动驾驶解决方案背后的远见。
有趣的是，特斯拉的全自动驾驶项目今天收到的反应与几年前人们对Model S项目的反应有相似之处。当Model S发布时，有人指出这是徒劳的。在那时，还没有人真正制造出一款高端、现代、可生产的电动汽车，所以没有人看好特斯拉，但现在特斯拉都向世界证明了自己的先见性，或许特斯拉也会在未来不久证明自己在自动驾驶的远见。
