2月2日下午，沈義人發(fā)文指出，基于視覺方案的神經網絡算法經過三年時間的訓練迭代，特斯拉有很大可能會實現在限定場景下的無人駕駛。

沈義人表示，特斯拉達成這一目標的前期是特斯拉汽車的銷量要持續(xù)保持增長，有足夠的車在行駛中可以不斷訓練算法。

此前特斯拉首席執(zhí)行官馬斯克不止一次強調，自動駕駛已經近在咫尺，有朝一日，特斯拉汽車可以完全依靠自己應付各種路況。

業(yè)內人士指出，無人駕駛真正的難點在于感知、規(guī)劃決策、控制和硬件。其中規(guī)劃決策和控制比較難，它需要更多的數據積累，也需要到更多場景去學習，逐步打磨技術。

由于無人駕駛汽車需要通過攝像機、激光雷達等技術捕捉大量數據，并提供實時反饋，而這些數據又需要每秒數萬億次的運算來處理。

所以產品的高速處理能力、可靠性和準確性顯得尤為重要，而且涉及到了行車安全。

百度創(chuàng)始人李彥宏曾表示，實現L5(完全無人)級別的無人駕駛還需要較長時間。在他看來，完全開放道路上不受任何限制的自動駕駛預計還需要10年左右時間。