根据特斯拉网站最近发布的看似  自动驾驶仪的参考信息：

　　“完整的自动驾驶神经网络包括48个网络，需要70,000个GPU小时来训练。它们一起在每个时间步输出1000个不同的张量（预测）。”

　　特斯拉自动驾驶仪可以被认为是一个突破，但仍有约半自治的充分关注自主汽车技术。围绕特斯拉的担忧源于它已经在汽车中采用了技术（尽管处于beta形式）的事实。但是，由于进行了这种真实世界的测试，特斯拉记录了超过30亿英里的Autopilot数据用于其研究。

　　特斯拉网站的 “ 自动驾驶”部分  通过几种类别对技术进行了解释，包括硬件，神经网络，自治算法，代码基础和评估基础结构。我们将首先承认我们对AI和神经网络没有扎实的掌握，但信息绝对令人着迷。更有趣的是最新的视频，该视频嵌入下面的推文中。

根据特斯拉的说法：

　　“我们的按摄像头网络分析原始图像以执行语义分割，对象检测和单眼深度估计。我们的鸟瞰网络从所有摄像头获取视频，以自顶向下的方式直接输出道路布局，静态基础设施和3D对象我们的网络可以从世界上最复杂，最多样化的场景中学习，这些场景是实时迭代地从我们近100万辆车中获取的；完整的自动驾驶神经网络涉及48个网络，需要70,000个GPU小时进行训练。在每个时间步输出1,000个不同的张量（预测）。”