从根本上讲，计算机可以从一系列连续的静态图像（也称为视频）中识别车道标记，标志和其他车辆。特斯拉将计算机视觉提升到前所未有的水平，不仅分析图像，而且分析图像中的各个像素。
Karpathy说：“我们采用伪激光雷达方法，基本上可以预测每个像素的深度，并且可以投射出像素。” 随时间推移执行此操作可以复制传统激光雷达系统的许多功能，但需要大量的实时处理能力才能使图像解构功能发挥作用。
车辆是实时驾驶的，因此，如果无法即时获得结果，那么拥有可以基于图像进行确定或预测的系统并没有任何好处。值得庆幸的是，特斯拉为其自动驾驶计算机的第三个主要版本构建了自己的硬件，并且专门用于运行特斯拉的代码。
与激光雷达的差距正在缩小
特斯拉所谓的伪激光雷达解决方案正在变得越来越好。Karpathy展示了一系列类似激光雷达的世界3D地图，看起来非常像来自尖端激光雷达解决方案的结果。当然，可视化更有利于人类而不是计算机，因此并不能真正传达特斯拉在计算机视觉方面的进步有多大影响力。Karpathy说：“仅使用视觉技术和伪激光雷达方法，差距很快就会缩小。”
不过，也有专家提出了质疑，基于视觉的方法对图像清晰度有很大的依赖性，对摄像头像素以及光纤强弱影响很大，这可能是目前不好解决的问题。所以，这就要看激光雷达降价的速度更快，还是视觉算法进步的速度更快。
