第三部分就更加复杂。当行驶中的车辆正在接近一个高速公路上坡时视线上方的路标，或当车辆在通过带有交通标志的桥下，这种视觉上的落差，经常看起来像是将要发生碰撞。而导航和高精准GPS都不足以判定车辆是否能从此物体下方安全通过或发生碰撞。到车辆接近，道路坡度改变时，再刹车为时已晚。

　　这种情况下，车队学习功能便派上用场。一开始，车队不会采取任何行动，而只是识别出路标、桥梁和其他静止的物体，并通过雷达绘制地图。车载计算机系统在后台将预计是否应该刹车，并与驾驶员的实际行为进行比较，并将这些数据上传至特斯拉数据库。如果一些车辆安全通过被雷达标定的物体，无论Autopilot自动辅助驾驶是否开启，这个物体将被加入地理编码的白名单（被标注安全）。

　　如果雷达探测到前方障碍物，而且特斯拉数据库显示该地点因误判而导致刹车行为的几率很小，即使在光学摄像头没有探测到前方障碍物的情况下，车辆仍然会采取轻度制动。随着系统置信度不断提升，当雷达确定99.99％发生碰撞的可能性时，刹车强度将会逐步提升至全力制动。或许这不能彻底地避免碰撞的发生，但明显的减速，会使车上乘客受到严重伤害的机率大大降低。

　　这不正是直面Josh Brown那次车祸吗？就差没说名字了

　　还记得上面我们提到的车队学习：

　　雷达本身还不够，车队学习的大数据来辅助判断你探测到的一草一木是真的“草”还是“木”。

　　所以大量跑在路上的Tesla就是一双双“眼睛”和“手”在你驾驶的同时，它们就在默默的更新数据库，为了下一个通过此地的人的安全。

　　如果我们再次回顾Josh Brown事件，新的自动辅助驾驶系统会有非常不一样的处理流程，下面的话摘自Tesla发布8.0系统后答记者问部分，来源于 整理录音：

　　Elon Musk – Tesla CEO

　　These things cannot be said with absolute certainty, but we believe it is very likely that yes, it would have. The reason is that it would see a large metal object across the road and knowing that there’s no road sign, there’s no overhead road sign, in that position, therefore it would not be a whitelisted situation and probability would be assessed as high and so it would brake.

　　（Josh Brown事件）没有百分百的确定，当时我们相信在类似的情况下，紧急刹车会正确启用。因为在新的系统看来（卡车）是一个巨大的金属物体横在道路中间，同时从车队数据中得知该路段并没有这样的图牌，因此它不会认为这是一个安全的物体，从而会因为高碰撞可能性而紧急制动。

　　如此浩大的一个工程，Tesla竟然用一年的时间完成了（上一次发布Autopilot是2015年10月），不得不说正是大量路上的 Tesla 产生的数据给他们以激励，才让雷达为主的自动辅助驾驶时代到来，而那次车祸不过是让它早早提上日程的催化剂。

　　对此Elon Musk解释道：

　　It’s both the data and the way that data is use by the car. What algorithms we use with the data? Those things are both improving rapidly over time.They have a multiplying effect. It’s sort of like the data multiply by the quality of the algorithms and the data is increasing rapidly and the quality of algorithms increase rapidly so it ends up the area under the curve of those two things. It’s really quite dramatic over time.

　　在数据和算法上面的显著进步促成了这次8.0以雷达为主的自动辅助驾驶，这是一个乘法效应，数据x算法最后得到自动驾驶的质量。通过车队学习我们获得了大量的驾驶数据，再辅以快速进步的算法使得驾驶质量进一步提升。

　　在未来是否使用Lidar上，Musk坚决的回答No：

　　...we do not anticipate using lidar. Just to make it clear, lidar essentially is active photon generator in the visible spectrum – radar is active photon generation in essentially the radio spectrum. But lidar doesn’t penetrate intrusions so it does not penetrate rain, fog, dust and snow, whereas a radar does. Radar also bounces and lidar doesn’t bounce very well.

　　我们不会使用Lidar，Lidar工作在可见光频率，雷达工作在不可见光频率。Lidar穿透性不强，无法穿透雨雾，尘埃和雪等雷达擅长的环境，雷达的反射效果也好于Lidar。

　　不过这次8.0的发布也意味着Tesla与Mobileye正式分道扬镳：

　　Elon Musk – Tesla CEO

　　This is all developed in-house. I prefer not to comment specifically on the Mobileye relationship, but this was all done in-house. This is all Tesla software.

　　所有的开发都是Tesla自己完成的。我不想评价我们和Mobileye的合作关系，但是这次8.0系统的自动辅助驾驶是完全由Tesla自己开发的软件。

　　另外在此笔者不妨大胆假设一下Tesla之所以可以在两年前的Tesla上面更新这套系统，估计与Model X发布时，内部CPU Tegra 3进行了一部分升级：

　　Tesla的主CPU使用了NVIDIA的VCM接口，如下图右下方的模组：

　　单独拆下来便是2011-2013年的Model S在MCU部分所采用的Tegra 3主CPU VCM模组：

　　这是Tesla在仪表盘部分使用的Tegra 2 VCM模组：