你说的都是想象的情况，实际就是人为设置规则。
友商使用高精度地图的路径效果肯定比tesla这种纯视觉应对无车道线场景强太多，视频中tesla在无车道线道路开得那叫啥。
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 不是，tesla并不靠设置规则去完善驾驶策略。
: tesla的自动驾驶说穿了就分这几块。一块是hydranet（老马表示会改名，这个名字是一个sex toy...），这块负责视觉，识别道路上标志，路道，车辆，行人，速度等等任务。最近在这个.69版本增加了occupynet，用来形成障碍物禁区，达到激光雷达类似的效果确保不会进入禁区。
: 然后才是寻路算法，这块才体现驾驶策略。这块的实现方法是mcts+ai，跟alphago有点类似。可以在足够多的案例中自己进化出最合适的驾驶策略。评价维度包括通行效率，安全性和舒适性。基本思路就是mcts做策略搜索，ai去学会mcts的结果，并成为mcts的评价函数反过来提升mcts的效果。这块才是体现fsd老司机的一面，面对千变万化的道路情况有很多博弈和合作的问题需要解决，这块fsd目前我认为还没做到足够好，但也只是一个给足够时间和样本就能进化的过程。
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