車側與後方鏡頭開始導入清洗設計

從目前曝光的 Robotaxi 改裝車來看，Project Halo 已為車側攝影機（位於葉子板）與後方鏡頭加裝清洗裝置。這些鏡頭在變換車道、轉彎與倒車時扮演關鍵角色，一旦視線受阻，系統判斷能力就會明顯下降。

清洗方式以高壓噴洗搭配車輛行進時的導流設計為主，能在不額外增加複雜結構的情況下，快速帶走鏡頭表面的水漬與髒污。相較之下，目前市售特斯拉車型多半僅有前方攝影機具備清洗功能，部分車款另支援後方鏡頭噴洗，車側鏡頭仍未納入量產配置。

奧斯汀實際營運：無人監督下的路況考驗

2026 年 1 月中旬，特斯拉在奧斯汀正式展開 Robotaxi 的無人監督公開乘車服務，一般乘客已可搭乘完全無安全人員的車輛。這批改裝車在冬季常見的積水、灰塵與低溫條件下，鏡頭仍能維持清晰視野，清洗系統成為支撐長時間營運的重要配角。

在過渡階段，仍有少數車輛搭配隨行監控作為備援，但這種配置正逐步退場，營運模式已朝向完全無人化運作。

市售車暫未跟進，未來是否下放仍待觀察

截至目前，Project Halo 仍屬於 Robotaxi 專屬的硬體配置。市售車款在鏡頭清洗方面，仍以前方攝影機為主，尚未看到車側或多鏡頭清洗系統的量產跡象。

不過，隨著無人車營運經驗累積，部分清洗與維護邏輯已逐漸反映在軟體層面。未來若新世代車型在設計初期就預留對應硬體，側邊或後方鏡頭導入清洗功能並非不可能，但短期內仍以營運車隊優先。

Project Halo 與現行硬體平台的關係

目前投入 Robotaxi 營運的車輛，仍以 AI4（HW4）硬體為基礎，Project Halo 屬於額外加裝的硬體與控制模組，而非綁定某一代 AI 平台。外界關注的 AI5（HW5）仍在後續規劃階段，短時間內不會直接影響這套清洗系統的部署。

從定位來看，Project Halo 更像是為無人車長時間上路所準備的一組實務型補強方案，目標是在沒有人工介入的前提下，盡量降低鏡頭視線受阻對系統造成的影響，也為未來是否下放至市售車型提供實際參考依據。

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隨著 Waymo、FSD 等高度自動駕駛技術持續推進，自駕系統是否能辨識警車、救護車、消防車，以及理解警察手勢、臨時封鎖線與警示燈號，已成為安全與監管討論的重點。Waymo 表示，其系統可透過影像與聲音同步偵測警車與警笛，並已透過獨立機構的應對流程驗證；特斯拉也在最新 FSD v14.2.1 中加入手勢與緊急車輛辨識邏輯。

不過，研究指出，強光警示燈可能干擾部分感知模組，使系統短暫「看不見」周遭物體，顯示在實際路況中仍存在技術與制度落差。

Waymo 無人計程車誤入封鎖區

從網友上傳影片可見，事發時路口已有多輛警車停靠，警示燈閃爍，一輛白色皮卡遭攔下，嫌疑人趴地配合指令。Waymo 無人計程車從側向車道進入，執行無保護左轉，短暫穿越警方劃設的警戒區。

影片畫面顯示，Waymo 駛入路口時，號誌正由黃燈轉為紅燈，車輛完成左轉後短暫停在嫌疑人附近，隨即駛離。雖未造成人員傷亡或影響執法，仍引發外界對自駕系統是否能理解現場情境的質疑。

對人類駕駛而言，看到警車封鎖、警察持槍與嫌疑人趴地，多會選擇停車觀望或改道。但若系統僅依賴號誌與導航指引，就可能產生與人類經驗不同的判斷。

Waymo 技術能力與監管落差

Waymo 一直強調具備辨識警車、消防車與救護車的能力，在感知層整合雷射雷達、毫米波雷達與多組攝影機，能同時偵測聲音與影像。Waymo 也曾舉辦「緊急車輛訓練日」，讓自駕車從不同角度與距離觀察警消車輛，累積訓練資料。

2024 年，Waymo 通過德國檢驗機構 TÜV SÜD 的應急應對審查，證實其系統可解讀警察手勢、偵測警消人員，並能被手動關閉以符合 SAE 標準。Waymo 也已為全球逾 15,000 名警消提供培訓課程。然而，此次 LAPD 案件仍暴露出，在缺乏明確封鎖標誌時，自駕系統的現場判斷仍可能與人類有落差。

加州近期亦發生警方在臨檢路段攔查違規迴轉的 Waymo，但因車內無駕駛，警方當下無法開罰，只能通知營運商後續處理。州政府預計 2026 年起修法，授權警方通報自駕違規，交由主管機關決定是否懲處營運商，反映監管制度正逐步調整以因應自駕技術。

特斯拉 FSD 強化緊急應對能力

特斯拉方面，Elon Musk 早在 2021 年就表示 Tesla Vision 將整合方向燈、警示燈、緊急車輛燈號與手勢辨識能力。FSD v14.2.1 的實測顯示，系統已能在球賽散場等情境中依照警察手勢通行，略過停止標誌，顯示相關功能已從實驗邁入量產。

該版本亦強化對緊急車輛的處理邏輯，包含主動讓行、辨識消防車與救護車，同時提升對無保護轉彎、障礙物與學校巴士等場景的應對表現。

不過，FSD 仍屬 SAE Level 2 駕駛輔助系統，駕駛人需全程監控並隨時介入。過去數年間，已有多起啟用自動輔助駕駛的特斯拉車輛撞上停在路肩的警車、消防車與拖吊車，引發研究團隊針對強光環境下的物體偵測能力進行深入分析。

從實際使用者回報與測試畫面來看，FSD 雖能辨識手勢並依指示通行，仍可能在轉彎、停車或光線複雜環境下出現誤判，如偏離路緣、轉向角度不準或標線辨識不足，顯示其在應對突發狀況上仍有限制。

緊急車輛燈光對感知的影響

PaniCar 國際研究計畫指出，自駕系統的影像偵測模組若暴露於緊急車輛閃燈，物體辨識信心分數可能劇烈波動，甚至低於演算法門檻。這種「數位癲癇」現象將導致系統短暫「看不見」警車周邊物體，潛藏交通風險。

其他研究亦指出，夜間強烈閃燈與高反光塗裝雖提升人眼辨識度，但也可能遮蔽旁邊的行人與警消人員。對以影像處理為主的自駕系統來說，光線變化會影響色彩對比與物體邊界辨識，進一步削弱系統穩定性。

實務上，即使系統設計具備辨識緊急車輛的能力，仍可能受到夜間光源、雨霧天氣、鏡頭污損與燈具閃爍頻率等因素影響。當上述條件交互出現，且伴隨行人、臨時路障或封鎖線，自駕系統的整體可靠度仍難完全取代人類在非常態情境下的判斷。

自駕車監管與執法實務挑戰

自駕車也逐漸成為執法新工具。LAPD 曾調閱一輛經過肇事現場的 Waymo 無人車影像作為證據，顯示其角色已從交通參與者擴展為「移動攝影機」。

但對於違規自駕車，警方仍面臨實務挑戰。過去曾有 Waymo 違規迴轉遭攔下，因車內無駕駛，警方只能通報營運商。加州預計推行制度，讓警方通報自駕違規情形後，由主管機關決定是否懲處營運商，調整傳統以駕駛人為中心的法規結構。

隨著 Waymo、Robotaxi、Zoox 等業者擴大營運，各地警消單位也開始要求業者提供標準化應變流程。包括拉斯維加斯在內的多個城市，已與業者合作舉辦訓練課程，內容涵蓋車輛失聯時的接近方式、關機程序與資料調閱方式等。

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11 月 12 日，特斯拉韓國官方帳號於 X 平台發布影片，標題為「FSD Supervised 下一站：韓國，即將推出」，畫面中可見 FSD 在首爾街頭進行實際駕駛。這次「直接式」發布，不僅澄清早前的錯誤報導，也證實特斯拉已完成當地測試與法規審查準備。

特斯拉以突發公告回應韓媒誤報

韓國產業通商資源部上月曾試駕搭載 FSD 的特斯拉車輛，隨後部分媒體報導稱特斯拉「缺乏商業合理性」而不計畫推行 FSD（Full Self-Driving）。然而，該消息並非出自官方聲明，而是媒體對內部測試背景的誤讀與過度延伸。

為釐清誤會，特斯拉選擇以實際行動回應，未發布新聞稿或透過媒體說明，而是直接由官方帳號發布影片。影片中以「下一站：韓國」為主題，並搭配 FSD 在首爾街頭的行駛畫面，明確回應外界疑慮，同時展現特斯拉在亞洲自駕布局的推進節奏。

韓媒報導刊出僅數日後即遭官方影片「實錘」否認。外媒分析指出，這種以產品行動取代言語的公關方式，是特斯拉長期一貫的風格，不僅能維持品牌主導權，也能迅速化解市場對「延遲導入」的誤解，進一步強化其在自駕領域的主導地位。

技術基礎與在地化測試

FSD Supervised 採用端對端 AI 架構，能從攝影機影像直接生成駕駛決策，並需搭配 HW4 或更新版本的硬體運作。自 2022 年起，特斯拉逐步移除雷達與超聲波感測器，全面改用「Tesla Vision」純攝影機系統作為感知核心。外媒指出，韓國版本的 FSD 已針對高密度交通與多車道環境進行特別調校。

韓國的道路結構與行人密度對自駕系統是一大挑戰，特別是在首爾這類轉彎頻繁、標誌複雜的都市環境。特斯拉於影片中展示 FSD 在市區道路上自動變換車道、停靠路邊與閃避行人的畫面，展現監督模式的即時判斷與穩定操控。雖然系統仍要求駕駛保持監控，但可大幅減輕操作負擔，並降低疲勞與事故風險。

政策放寬助推 FSD 審批進度

特斯拉能在此時宣布導入 FSD，部分原因在於韓國法規環境正逐步鬆綁。國土交通部（MOLIT）近期研擬修訂自駕軟體 OTA 更新流程，將允許車廠透過線上系統提交版本審查與安全驗證，預期可大幅縮短核准時程。

外媒報導指出，特斯拉已於 10 月底提交 FSD Supervised 的第三方安全驗證文件。若審查順利，韓國將成為亞洲首個開放監督型自駕功能的國家，也為特斯拉未來在日本、台灣及東南亞市場的導入奠定關鍵基礎。

目前韓國約有 3.5 萬輛特斯拉在道路上行駛，依銷售資料估計，其中約六成配備 HW4 硬體，具備立即支援 FSD Supervised 的條件。部分仍使用 HW3 的車主則期盼能提供升級補助或折抵方案。以美國市場為參考，已購 FSD 的 HW3 車主可免費升級至 HW4，非 FSD 車主升級費用約 $ 1,500（約 4.6 萬台幣）。

若韓國順利導入 FSD Supervised，市場預期特斯拉在當地的銷量將成長逾 15%，並帶動訂閱型自駕服務收入同步上升，成為特斯拉拓展亞洲市場的重要節點。

亞洲戰略節點與全球意涵

特斯拉目前已在美國、加拿大、墨西哥、澳洲與紐西蘭開放 FSD（Supervised），日本則以高速公路環境為主要測試範圍。中國方面，自 2025 年 2 月起透過版本 2024.45.32.12 推出部分批准版本，當地稱為「智慧輔助駕駛」（Smart Assist），涵蓋城市街道導航與高速公路輔助等監督型功能，但仍需駕駛全程監控，並限於 HW4 硬體車輛。完整 FSD 批准預計於 2026 年初（約 2 至 3 月）到位。

韓國的加入被視為亞太布局的重要轉折，不僅能填補亞洲自駕數據缺口，也象徵特斯拉正式啟動區域化訓練策略。特斯拉選擇韓國作為下一站，除技術條件成熟外，當地 5G 覆蓋率高、資料回傳穩定，也讓韓國成為理想的亞洲訓練中心。

此外，韓國擁有完整的電池與電子供應鏈，可與特斯拉的 AI 駕駛生態形成技術互補。外媒認為，韓國將成為亞太自駕部署的關鍵據點，後續若順利上線，將加速新加坡、台灣與東南亞市場的導入評估。

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另一方面，Waymo 等競爭對手則持續採用 LiDAR、毫米波雷達與攝影機融合的感測技術，主張此布局能提供更完整的環境感知與冗餘保護。兩派技術理念差異鮮明，凸顯自動駕駛產業在安全性、成本與實用性上的不同取捨。

特斯拉自 2021 起移除雷達改採純視覺系統

自 2021 年起，特斯拉逐步移除新車中的毫米波雷達與超音波感測器，全面轉向自家開發的「Tesla Vision」純視覺系統。Elon Musk 表示，早期經驗顯示毫米波雷達資訊經常與攝影機資料矛盾，導致系統判斷模糊，因此選擇只保留攝影機作為唯一感測來源，反而讓整體表現更穩定。

他曾在社群平台指出，LiDAR 與毫米波雷達會因感測器衝突而降低安全性；如果與攝影機資訊不一致，系統將無法判斷該依賴哪一方，這種不確定性反而會提升風險。

根據特斯拉官方公告，自 2022 年起 Model S 與 Model X 新車已全面取消毫米波雷達，而部分早期配備毫米波雷達的車輛，在後續進廠維修時也被主動停用相關模組。

LiDAR 在惡劣天候表現受限可靠性不足

Elon Musk 進一步批評 LiDAR 技術在雨、雪與沙塵暴等環境下，會因反射與散射效應（reflection scatter）而降低準確度。他表示：「Waymo 在任何強降雨下都無法正常運作」，並強調這是 LiDAR 的先天限制之一。

來自英國華威大學製造集群（WMG, University of Warwick）的研究《Heavy rain affects object detection by autonomous vehicle LiDAR sensors》，透過 WMG 3xD 模擬器進行測試，發現當降雨量達每小時 50 mm 時，LiDAR 在近距離會產生大量誤偵測，中遠距離偵測能力亦明顯衰退，可靠性大幅下降。研究結論指出，雨勢愈大、距離愈遠，偵測品質愈低，因此建議系統應搭配多感測器融合，以因應惡劣天候條件。

另一項由韓國交通大學（Korea National University of Transportation）W. Y. Pao 等人發表於《Sensors》期刊的研究《Impact of Raindrops on LiDAR Sensor Coverings for Autonomous Vehicles》則指出，若 LiDAR 裝置外部罩面採用非疏水性材質，雨滴容易附著並造成光束偏折與訊號衰減，進而導致回波點雲遺漏與準確度下降。研究建議選用具備疏水或超疏水性的材質，並搭配排水設計，有助提升 LiDAR 在惡劣天候下的穩定性與精確性。

值得注意的是，Elon Musk 曾參與 SpaceX 的 Dragon 太空艙對接任務，該系統便使用 LiDAR 協助與太空站進行精密定位。他指出，自己並非完全否定 LiDAR，而是認為其並不適合應用於大規模實用的自動駕駛車輛。

Waymo 與 Uber 採多感測融合提升安全性

與特斯拉走純視覺路線不同，Waymo 與 Uber 等自駕技術供應商皆採用搭載 LiDAR、毫米波雷達與攝影機的多重感測系統。Waymo 認為，透過感測器融合能提供完整的三維環境資訊與物件分類能力，並在低光、夜間及複雜路況中維持穩定性。

Uber 執行長 Dara Khosrowshahi 也指出，固態 LiDAR 單價約 500 美元，因此「為何不一併納入 LiDAR？我們所有的合作夥伴都使用攝影機、毫米波雷達與 LiDAR 的組合，我個人認為這是正確的解方，但或許未來會被證明是錯的。」他強調，目前產業多傾向多感測器佈局，以確保更高的可靠性。

Waymo 依賴高精地圖特斯拉強調通用自駕策略

Waymo 採用依賴高精地圖（HD Map）的運行方式，目前主要部署於鳳凰城與舊金山等特定區域。此方法雖具高度精確性，但在拓展彈性上受到限制。Elon Musk 多次批評，這類方案難以應對動態環境變化，無法擴展至全球道路系統。

特斯拉則採取「即時感知＋視覺推理」策略，不依賴外部地圖資料，讓車輛透過自身 AI 模型理解周遭環境，主打通用性與可擴展性。

特斯拉與多感測器自駕方案優劣全面對比

不同自駕技術供應商在感測器配置上採取迥異策略，這不僅影響系統架構，也牽動成本、安全性與可擴展性的取捨。以下透過對比整理，可以清楚看出特斯拉與多感測器陣營在理念與實務上的分歧：

Elon Musk 認為，多感測器雖具備冗餘優勢，但若缺乏有效的融合機制，容易導致「sensor ambiguity」——系統無法判斷該信任哪個感測來源，進而帶來潛在的安全隱憂。反觀多感測器支持者則認為，冗餘正是提高安全性與可靠性的關鍵。

HW4 預留毫米波雷達功能但仍未實際啟用

儘管特斯拉自 2021 年起全面推行純視覺策略，但在 2023 年推出的 Hardware 4（HW4）硬體版本中，仍預留毫米波雷達模組。根據拆解資料，HW4 採用 Continental ARS410 高解析度前向雷達，實際配置於新款 Model S、Model X 與 Cybertruck 車型。

不過截至目前，特斯拉尚未透過軟體啟用該毫米波雷達功能。HW4 的 Autopilot 與 FSD 系統依舊以攝影機作為主要輸入來源，尚未出現感測器融合的應用。Elon Musk 也未對啟用雷達表態，顯示該模組仍是備而不用的預留設計。

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Starship 最大挑戰在於軌道熱防護與補給

Elon Musk 表示，Starship 是史上推力最強、體積最大的火箭系統，其最終版本的推力將達 Saturn V 的三倍，重量則為其兩倍。該計畫目標是實現全系統的快速重複使用，目前最大挑戰在於「軌道級熱防護罩」的研發，全球尚無團隊成功打造可多次使用的熱防護系統。

目前 Falcon 9 的第一節火箭已能重複使用，但 Starship 還需克服整體船體的耐熱與空中回收技術，才能讓酬載成本壓低至早期一次性使用的 Falcon 1 以下。Elon Musk 強調，這些技術雖具挑戰性，但絕對可行，並邀請大眾前往德州 Starbase 參觀製造基地。

他補充說明，Starship 未來將需透過軌道補給（orbital refilling）執行任務，兩艘 Starship 將於太空中對接，傳輸的是液態氧而非一般燃料。這將是全球首次挑戰軌道液氧轉移，目前尚無其他組織曾進行類似嘗試。

火星初期城市將以玻璃穹頂形式建立

針對火星移民的構想，Elon Musk 表示，初期人類將居住在大型玻璃穹頂中，戶外活動需穿戴火星專用的太空衣。他認為，地球應將 99% 的資源用於解決當前問題，但仍有必要投入部分資源，推動人類成為多星球物種，以防全球性災難導致文明終結。

他強調，火星計畫除了具備風險防範的功能，也能激發全球共同願景，就如同當年阿波羅登月對人類帶來的精神鼓舞。

Cybercab 將與 Model 3/Y 並行提供服務

Elon Musk 指出，Cybercab 將採雙座設計，主要服務一至兩人行程，並不會取代 Model 3 或 Model Y。Robotaxi 平台將依照乘客人數，自動調度適合的車型，若為四人以上行程，仍由傳統車款提供服務。

未來的平台架構將結合特斯拉自營車隊與車主自營車隊，營運模式類似 Uber 與 Airbnb 的混合型態，提供更具彈性與即時性的運輸選擇。

Optimus 已進入 V3 設計並準備小量交付

Optimus V3 設計已完成，較 V2 有顯著優化，預計將於 2025 年底前交付數百台。Elon Musk 表示，Optimus 機器人每台成本預估約為 3 萬美元，若能達成年產十億台，營收規模將上看 30 兆美元，遠超特斯拉現有汽車業務。

Optimus 的初期應用將聚焦於重度照護、危險或高度重複性的工作，最終目標是讓每個人都能擁有專屬的助理型機器人。

他強調，Optimus 最具挑戰性的部位是雙手結構，其精密程度占整體工程難度超過一半。目前 Optimus 採用與特斯拉電動車相同的 AI4 晶片與小型電池模組，未來將升級至 AI5，並與 Tesla Vision 共享訓練資料與模型架構，打造跨產品的 AI 生態系統。

Neuralink 協助癱瘓與失明者恢復基本功能

Neuralink 目前已有 8 位患者完成植入，預計年底將擴大至 20 位。該裝置可讓癱瘓者僅透過意念控制電腦，未來也將推動「視覺恢復」計畫，透過將影像訊號直接輸入大腦視覺皮質，協助失明者重見光明。Neuralink 預計於 2026 年實地測試「盲視」技術，將成為全球首例。

Elon Musk 表示，目前已有猴子同時配備「telepathy」與「blind sight」裝置，能正常進行日常活動，並樂於參與互動遊戲與飲用香蕉奶昔。他強調，團隊對實驗動物的照護標準嚴格，曾獲美國官方檢查員讚譽為「從業以來見過最好的設施」。

Neuralink 與 Grok 將開啟腦機即時互動溝通

Neuralink 未來將與 Grok 整合，直接將大腦中的概念傳輸給 AI，以提升操作效率與輸出準確度。Elon Musk 表示，這種「概念傳心術」將突破語言與傳統輸入方式的限制，讓原始想法得以直接傳達。

此技術將改變人類之間的資訊傳遞邏輯，使人在無需口語或打字的情況下，也能將圖像與抽象概念完整傳送給他人，開啟全新的溝通形式。

AI 不會完全取代人類但將深度共存

當被問到 AI 的崛起是否會讓人類失去存在意義時，Elon Musk 坦言這是一個他無法完全回答的問題。他認為，若能透過 Neuralink 提升與 AI 之間的連結頻寬，就能建立人機共生的結構，進一步強化人類的參與度與影響力。

他以汽車為例指出，人類透過機械工具提升了移動的速度與距離，但並未讓雙腿失去作用。同樣地，未來將是人類與 AI、機器人高度融合的時代。

Elon Musk：AI 安全關鍵在於追求真實

Elon Musk 強調，AI 安全的核心在於「最大限度地追求真實」，即使必須挑戰政治正確，也應正視事實。他認為，唯有勇於承認錯誤並修正偏差，AI 才能真正為人類帶來醫療突破與創新發明。

他指出，AI 是所有科技中發展速度最快的領域，形容其為「超音速海嘯」，並表示自己已進入「戰時模式」，全力投入 AI 工具的安全性與價值觀調整工作。

Grok 在 X 平台提供內容解讀與查核功能

Elon Musk 表示，Grok 在 X 系統中擔任事實查核與內容解讀的角色，使用者可在任何貼文或廣告上點選 Grok 按鈕，即時獲得相關資訊、真實性分析與背景補充。他指出，這項功能在廣告領域特別具突破性，能協助辨別產品的實用性與真偽。

他說道：「如果廣告商品無效，Grok 會直接指出來。這可能會促使廠商更誠實地行銷。」未來 Grok 將持續強化功能，朝向成為「最誠實也最幽默的 AI」邁進，為 X 使用者提供兼具娛樂性與真實性的 AI 體驗。

X 將整合影音、支付與 AI 建構全能平台

X 平台已從 Twitter 過渡為支援長影片、長文內容、即時直播與 AI 分析的多媒體平台。Elon Musk 表示，X 正在推動 XChat 音訊與視訊通話功能，採用點對點加密模式，同時開發中的 XMoney 支付系統目前已進入內部 beta 測試階段。

他重申，X 將持續秉持「言論自由」與「事實導向」的原則，社群功能如 Community Notes 將開放針對任何人進行公開補充，包括 Elon Musk 本人、總統、企業執行長以及廣告主等。

Elon Musk 視此刻為科技演進的關鍵轉折

Elon Musk 表示，他從未想過自己會更想活在其他時代，因為當下正是見證關鍵技術誕生與融合的時刻。他強調，人類正處於火箭重複使用、腦機介面、機器人共生、AI 超智能，以及去中心化社群平台加速整合的階段，這些變革正重新定義人類文明的根基。

他認為，這是一段值得珍惜的歷史時期，每個人都是這場科技轉折的見證者與參與者。

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結構光與特斯拉視覺策略並行

特斯拉自 2021 年起陸續取消雷達與光達感測器，轉而推行以攝影機為核心的 Tesla Vision 系統，主張透過模仿人類視覺即可實現自動駕駛。Cybercab 作為一款主打低成本與高產能的無人計程車，並未配備傳統光達，但在低速停車、上下乘客與進出狹小空間等特殊場景中，仍需強化近距離的三維感測能力。

結構光是一種主動式 3D 感測技術，透過將特定圖樣投影至環境中，再由攝影機分析圖樣的變形程度，重建物體與場景的深度資訊。此技術具備高解析度與毫米級深度精度，特別適合用於短距離且對空間辨識精度要求較高的應用情境。

結構光技術特性與應用場景

根據 Yole Intelligence 發布的感測器市場研究，結構光、立體視覺與光達（LiDAR）是目前主流的 3D 感測技術。其中，結構光因具備高解析度與系統體積小等優勢，廣泛應用於消費性電子與機器視覺領域。在車用情境中，結構光可發揮以下功能：

• 在停車時精準感知車輛與周遭物體的相對位置
• 偵測低矮障礙物，降低碰撞風險
• 將車輛意圖資訊投影於地面，強化與行人的溝通與引導
• 輔助無人接駁場景中的上下乘客指引

相關技術須搭配 IR 發射器與紅外線攝影機模組運作，並透過專屬處理器即時解碼光斑變形資訊，才能建構穩定且可靠的深度圖像。雖然傳統結構光系統通常需額外配置獨立光源模組，但從 Cybercab 現場展示的光圖樣判斷，該技術有可能整合於前方燈組中，例如透過雷射頭燈或專屬投影單元，實現主動式光圖樣投射，成為 Cybercab 專屬的整合式感測設計。

各類 3D 感測技術比較

結構光具備在光線不足環境中進行主動投影的能力，能有效彌補純視覺系統在夜間、室內停車場或地形複雜區域的不足，進一步強化 Cybercab 的任務執行穩定性與行駛安全。

若 Cybercab 以 Tesla Vision 作為主要感知系統，並輔以結構光強化近距離辨識能力，將可在維持成本效益的同時，提升低速與細部場景的感測精度，有助於符合其大量部署於城市街道的技術定位與實務需求。

車用結構光面臨的技術挑戰

結構光技術已廣泛應用於各類消費性電子產品中，最具代表性的案例包括 Apple 在 iPhone 的 TrueDepth 相機中導入的 Face ID 臉部辨識系統，以及 Microsoft 所推出的 Kinect 體感裝置。這兩項技術皆透過投射紅外光圖樣並分析其變形，建構精準的 3D 臉部或動作模型，顯示結構光在近距離感測領域具備高度成熟度與實用性。

隨著自動駕駛技術持續演進，車用感測市場已成為新興競爭重點，全球感測元件供應商如 STMicroelectronics、Infineon、Sony 及 Lumentum 等皆積極投入車規級產品的研發。目前雖尚未有車廠正式採用結構光作為主要感測來源，但在結合車載視覺系統、強化邊緣場景處理能力方面，該技術已逐漸受到市場關注。

相較於 iPhone、Kinect 等消費性電子裝置，車用環境對結構光技術提出更嚴格的要求。應用於車輛外部的感測模組必須具備抗自然光干擾的能力，同時滿足防塵、防水與耐候性等車規級耐用標準。此外，若特斯拉計劃將結構光模組整合至 Cybercab 車體外觀，仍須克服散熱設計、成本控制與量產可行性等實務挑戰。

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技術整合與硬體升級

Optimus 採用了大量特斯拉在其電動車上成熟的技術，包括電池、攝影機、電腦硬體等。這些硬體已經透過特斯拉自動駕駛技術的廣泛實際應用，經歷了長期的測試與優化。這讓 Optimus 能夠在較短時間內進行部署，同時大幅提高了可靠性和性能表現。

例如，Optimus 的動力來源來自特斯拉車輛使用的高效電池，而它的視覺系統則依靠 Tesla Vision，這是特斯拉自動駕駛車輛所使用的核心技術之一。

不僅硬體，特斯拉的 AI 訓練平台（如 Dojo 系統）也為 Optimus 的開發提供了強大的計算能力。Dojo 是一個專門用於訓練人工智慧神經網路的超級計算平台，它能夠快速處理大量的數據，並加速機器學習過程。使 Optimus 能更快地進行自我學習，尤其是在自主導航、物體識別和人機互動等功能的開發上。

步態改進與穩定性

透過不斷改進的機械設計與控制算法，Optimus 的步態變得更加自信和穩定。現在它能夠在不同的地形上平穩行走，無論是平坦的工廠地板，還是樓梯等複雜地形，都能應對自如。這些改進讓 Optimus 在實際應用中更具靈活性與可靠性，讓其不再局限於特定環境，而是能夠在多樣的場景中發揮作用。

自主探索與環境感知

影片展示了 Optimus 現在具備的自主探索能力，能夠在未知環境中導航，並使用內建的神經網路來避開人類和各種障礙物。這項技術突破代表 Optimus 在複雜環境（如工廠）中，可以更加高效地完成任務。

在影片中，Optimus 在模擬工廠環境中自主探索，避開設備和工作人員，並精準定位目標區域，這顯示了其強大的環境感知與決策能力。

協同工作與人機互動

除了單一機器人的操作，Optimus 還具備多機協同工作的能力。影片中提到，當多個 Optimus 機器人同時工作時，它們可以共享環境的理解，並透過無線通訊相互協作，以提高任務完成效率。例如，在大型工廠或倉儲系統中，這些機器人可以分工合作，完成需要多步驟的複雜任務。

Optimus 也在學習與人類進行互動，影片展示了它能夠根據手勢或語音指令來提供物品，例如零食或飲料。這意味著在未來的服務業中，Optimus 可能會被用於協助日常生活，提升消費者的體驗，或成為一個具備多功能的助理型機器人。

工業應用與負重能力

Optimus 的另一個亮點是其優越的負重能力。影片中展示了它能夠搬運重物，這使其在工業領域應用上更具實用性。對於工廠、自動化倉庫等需要大量勞動力的場所，Optimus 的導入可以顯著減少人力成本，並提高工作效率。

此外，Optimus 還展示了其在多層建築中的靈活性，透過爬樓梯的能力，拓展了它的應用場景，讓它能在不同地形中自由活動，應對更多實際工作需求。

自主充電與充電位置

影片中的另一大亮點是 Optimus 的自主充電能力。Optimus 現在可以自主導航到充電站，並且透過簡單的半蹲動作自行連接壁掛式充電器。充電過程結束後，它還能自動脫離充電器，並返回原來的工作位置。這樣的自主充電功能展示了其高度智能化的設計，減少了對人類干預的需求，進一步提升其在工業和商業應用中的實用性。

然而，充電方式的設計引發了不少網友的討論與期待。有些人調侃，如果是 Elon Musk 設計，可能會選擇在 Optimus 的臀部附近安裝 NACS 充電接口，類似於特斯拉電動車的設計。也有網友表示，原本期待充電會像《駭客任務》那樣，從後腦插入電纜進行供電，或是 Optimus 直接用手抓住電纜充電。

但也有觀點指出，由於電池位置位於機器人後方，從後方充電其實是合理的設計選擇。Optimus 以半蹲姿勢連接充電器，利用重力輔助接插過程，這不僅節省了機器人的動作能量，還增加了穩定性，這些細節反映出設計團隊在效率與實際操作上的考量。

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AP、EAP、FSD 是什麼意思？

車友常說的 AP，代表特斯拉的 Autopilot 自動輔助駕駛，現在特斯拉全車系均標配，不需要另外選購。

EAP 則代表 Enhanced Autopilot 增強版自動輔助駕駛，功能介於 Autopilot 與 FSD 之間。

而 FSD 則代表 Full Self-Driving 全自動輔助駕駛，功能最完整，且未來將透過 OTA 軟體升級不斷增加新功能。

AP、EAP、FSD 有什麼不同？

特斯拉的自動輔助駕駛分為三個主要版本：基本自動輔助駕駛（Basic Autopilot）、增強型自動輔助駕駛（Enhanced Autopilot）和全自動輔助駕駛（Full Self-Driving, FSD）。以下是它們之間的主要分別：

基本自動輔助駕駛（Basic Autopilot）

• 功能：包括交通感知巡航控制（Traffic-Aware Cruise Control, TACC）和自動輔助轉向（Autosteer）。
• 交通感知巡航控制：這是一種增強型巡航控制系統，能自動調整車速以保持與前車的距離。
• 自動輔助轉向：在車道內保持車輛行駛，但不會停下來等紅綠燈或停車標誌，需要駕駛人全程監控。

增強自動輔助駕駛（Enhanced Autopilot）

• 功能：除了基本自動駕駛的功能外，還包括自動變換車道輔助、Autopark（自動停車）、Summon（召喚）和 Navigate on Autopilot（自動輔助導航駕駛）。
• 自動變換車道輔助：在高速公路上使用轉向燈即可自動變道。
• 自動輔助導航駕駛：能夠在高速公路上從入口到出口自動導航。
• 自動停車：能夠自動停入平行或垂直的停車位。
• 召喚：可以在短距離內遠端控制車輛移動。

全自動輔助駕駛（Full Self-Driving, FSD）

• 功能：包括增強自動駕駛的所有功能，並增加了更高級的自動駕駛能力，如城市街道自動駕駛。
• 在城市街道上自動輔助轉向：能夠在城市街道上自動駕駛，但仍需駕駛員監控。

根據特斯拉的官方說明，目前啟用的自駕功能仍需駕駛人主動監督，尚未達到完全自動駕駛的程度。是否能在無人監督的情況下使用這類功能，將取決於經過數十億里程的駕駛測試後，系統是否能達到超越人類駕駛的穩定性，同時還需獲得法規批准。

AP、EAP、FSD 功能對照表

對於台灣車主來說，購買 EAP 與 FSD 可以使用的功能是一樣的，台灣特斯拉過去曾在 2020 年 9 月限時開放購買 EAP，之後近兩年都只能購買 FSD，直至 2022 年 7 月 8 日將 EAP 重新上架，價格仍為 11.1 萬元。

未來可能會更新的功能，包含「交通號誌與停車標誌控制」以及「在城市街道上自動輔助轉向」分別是目前北美 FSD (Supervised) 車主所擁有的功能，何時可以在台灣使用仍是未知數。

可以先買 EAP 再升級 FSD 嗎？

可以。目前購買 EAP 再升級 FSD 分別都是新台幣 11.1 萬元，加總起來剛好是 FSD 價格的 22.2 萬元。

在特斯拉 2024 年第三季度財報電話會議中，Elon Musk 承諾：已購買 FSD 的 HW3 車輛未來可以免費升級至 HW4 硬體（全自動輔助駕駛電腦）；若現在購買 EAP，未來補差價（漲價或同步美國售價）升級 FSD，總價可能會比直接購買 FSD 更高。

Tesla Vision 純視覺方案

2021 年五月，北美市場的 Model 3/Y 車系告別毫米波雷達，正式導入 Tesla Vision 純視覺方案，改由視覺影像和神經網路來提供 Autopilot、FSD 與部分的主動安全功能。

2022 年四月，Tesla 台灣透過電子郵件通知第二季交車的準車主，五月份開始交付的 Model 3 也將跟上全球的腳步，採用 Tesla Vision 純視覺方案，不再配備雷達。

沒有毫米波雷達安全嗎？

在北美市場的 Model 3/Y 全面導入 Tesla Vision 純視覺方案之後，同年 12 月新款 Model Y 參與美國 IIHS 美國公路安全保險協會的安全性測試，最終獲得 Top Safety Pick+ 最高安全評價。

其中在 IIHS 的六項撞擊測試與正面撞擊預防系統等項目，均拿到最高評級，證明 Tesla 的純視覺方案安全無虞，並不仰賴毫米波雷達。

更新：採用純視覺 Tesla Vision 的 Model Y 再次獲得 Euro NCAP 與 ANCAP 最高安全評級

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由於特斯拉車主經常抱怨自動雨刷在晴天時對著完全乾燥的擋風玻璃乾刷，或是下著小雨時根本不刷，國外媒體 Not a Tesla App 將便利貼貼滿特斯拉的前擋風玻璃，以測試車輛的攝影機到底能看到什麼。

就如同特斯拉純視覺（Tesla Vision）用攝影機取代超音波感測器（USS）及毫米波雷達，特斯拉同樣試圖使用攝影機來取代雨量感測器的功能。但為什麼在自動輔助駕駛及自動停車表現不錯的 Tesla Vision 始終無法有效判斷擋風玻璃上是否有雨水呢？

經過實驗，由於雨滴的體積很小，特斯拉的三個前置鏡頭只能捕捉到整個擋風玻璃的一小部分，因此很難判斷擋風玻璃上是否有雨水。此外，這些攝影機的「主業」本是用於自動輔助駕駛及主動安全功能，因此鏡頭對焦在更遠的地方，使近距離的影像變得模糊，造成相當大的技術難題。

在 Not a Tesla App 的實驗中，即使是前方的「廣角鏡頭」也幾乎看不到黃色的便利貼，更不用說貼滿擋風玻璃的藍色便利貼了。而特斯拉前方的「主要鏡頭」更只能看到便利貼底部的痕跡。實際上，特斯拉根本無法準確得知擋風玻璃上有什麼，只能根據擋風玻璃頂部附近幾平方英寸的區域進行推測。

而特斯拉的「聚焦鏡頭」只在搭載 Hardware 3 (HW 3.0) 硬體的車輛上配備，且畫面僅是主要鏡頭的放大版，因此根本看不到任何便利貼。在 Hardware 4 (HW 4.0) 的車輛上，特斯拉移除了「聚焦鏡頭」的攝影機，直接裁切解析度更高的主要鏡頭畫面來取得聚焦視角。

特斯拉的攝影機安裝在擋風玻璃的頂部，導致在自動雨刷偵測到落在擋風玻璃上的水滴前，擋風玻璃上其實已經布滿雨水。雖然特斯拉也嘗試透過 B 柱及後視鏡頭來輔助判斷降雨情形，但仍無法正確判斷駕駛者在擋風玻璃上看到的實際狀況。

除了一般雨水之外，自動雨刷還需要應對下雪、霧氣等其他天氣情況，以及其他車輛行駛中濺起的水、碎屑和髒污，甚至高速行駛中撞擊在擋風玻璃上的蟲屍也可能成為 Tesla Vision 或駕駛人視線的阻礙。

完全過渡到純視覺，以及高階主管許下的承諾，肯定對特斯拉的工程團隊帶來不小的壓力。由於目前的自動駕駛硬體套件無法很好地觀察擋風玻璃本身，但卻有能力判斷周圍的車輛所使用的方向燈，因此特斯拉或許也可以透過攝影機觀察其他車輛是否開啟雨刷。

比較實際的情況可能是在未來幾年內推出 Hardware 5 (HW 5.0) 硬體版本，並在其他車型加入如 Cyber​​truck 的前保險桿攝影機，以及一個面向前方的內部攝影機，以解決 Tesla Vision 目前無法看到前擋風玻璃的問題。但考量到特斯拉堅信他們很快就會實現 Level 5 自動駕駛，駕駛人能否看清擋風玻璃可能不再那麼重要了。

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2022 年秋季，特斯拉宣布在新款車型中停止使用超聲波感測器（USS），轉而使用基於攝影機的自動駕駛輔助系統 Tesla Vision。然而，當時計劃與佔用網絡（Occupancy Networks）一同推出的測距功能，卻未能及時完成。

目前未配備 USS 的 Tesla Vision 車輛仍有部分功能暫時受限或停用，包括：

• 停車輔助 當車速小於 5 mph 時提醒您周邊的物體
• 自動停車 自動進入平行或垂直停車位
• 召喚 透過 Tesla App 或無線鑰匙手動前後移動車輛
• 智慧召喚 透過 Tesla App 將車輛導航到您的位置或您選擇的位置

根據 greentheonly 的觀察，特斯拉在近期推出的 2022.44.11 軟體更新中，啟用了 Tesla Vision 停車輔助，除了車輛的前方和後方，也能檢測車輛周圍的物體。

值得注意的是，目前這項更新僅適用於未安裝超聲波感測器（USS）的車輛，如果車輛已經安裝了超聲波感測器，將無法使用這項新功能。

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