可视化全自动辅助驾驶，是特斯拉正在发展的趋势，马斯克曾表示：这个新版本全自动辅助驾驶的表现已经与人一样，全自动辅助驾驶扫描计算出的周围环境，与他自身看到的一模一样。最近国外就有一名骇客在推特上发文表示，他从特斯拉的行车电脑里抓出了可视化 FSD 的侦测图像，真的就跟人眼识别形状很类似。
特斯拉可视化 FSD 的侦测会形成物体形状
一名国外的骇客 @greentheonly 昨日在推特上表示，他透过 FSD 的软体套件，从他的特斯拉上提取出可视化 FSD 视觉神经网路深度感知的侦测影像，从这名骇客发布的影片来看，FSD 真的是透过车身相机感测周围环境，然後经过 FSD 电脑的神经网路学习，最後产生一个跟周围环境景物很像的场景图。
特斯拉可视化 FSD 的侦测设备
特斯拉表示 8 个车身的环景相机可以提供车身周围 360º 的视角，可是范围可达 250 公尺，而且可以侦测硬物与软性物质，感应范围是前一版本的 2 倍，也不会易受雨水、浓雾、灰尘影响 Autopilot 感应。
车前的环景相机总共有 3 种镜头，包含：广角、主景、窄角，广角角度为 120º，可以截取交通号志、障碍物、近距离的物体，主景则适用於大部分的交通情况，窄角提供远距的视野，在高速的情况下特别实用。
车身则包含有两侧侧面前视相机、两侧後面後视相机、後方视野相机，另外雷达的部分一样有搭载，不过主要功能是提供穿越浓雾、灰尘、雨水、下雪等等的车前异物。加上还有超音波感应器可以提高 2 倍的有效距离，侦测周围车辆，在更换车道或是切入车道时可以更安全、更实用。
除此之外，特斯拉也宣称将改用新的车身电脑，运算效能为前代的 40 倍，结合全新的可视化相机、雷达、超音波感应器，搭配机器学习与神经网路系统，新的 Autopilot 可以呈现肉眼无法侦测到的资讯，让驾驶可以看见车辆的所有视角，提高行车安全。
特斯拉可视化 FSD 的工作原理
特斯拉可视化 FSD 首先会与用车身相机与神经网路学习的技术检测物体深度讯息，接着车身相机再负责感测周围环境，再将侦测到的讯息，传送至 FSD 电脑中，经过电脑与神经网路机器学习计算後，最後会产生一个准确的物体与目标，而不单单只是线条、车辆、行人等等基本的数值。
马斯克也特别强调，可视化 FSD 与神经网路学习系统是实现真正自动驾驶的关键，在上个月马斯克接受国外媒体采访时，他说：「整个可视化 FSD 系统，使用光学成像（比喻成人类的眼睛）与神经网路机器学习（比喻成人类的大脑）协同工作，这就是为什麽车身相机与神经网路机器学习是最棒的解决方案。」
