可視化全自動輔助駕駛，是特斯拉正在發展的趨勢，馬斯克曾表示：這個新版本全自動輔助駕駛的表現已經與人一樣，全自動輔助駕駛掃描計算出的周圍環境，與他自身看到的一模一樣。最近國外就有一名駭客在推特上發文表示，他從特斯拉的行車電腦裡抓出了可視化 FSD 的偵測圖像，真的就跟人眼識別形狀很類似。
特斯拉可視化 FSD 的偵測會形成物體形狀
一名國外的駭客 @greentheonly 昨日在推特上表示，他透過 FSD 的軟體套件，從他的特斯拉上提取出可視化 FSD 視覺神經網路深度感知的偵測影像，從這名駭客發布的影片來看，FSD 真的是透過車身相機感測周圍環境，然後經過 FSD 電腦的神經網路學習，最後產生一個跟周圍環境景物很像的場景圖。
特斯拉可視化 FSD 的偵測設備
特斯拉表示 8 個車身的環景相機可以提供車身周圍 360º 的視角，可是範圍可達 250 公尺，而且可以偵測硬物與軟性物質，感應範圍是前一版本的 2 倍，也不會易受雨水、濃霧、灰塵影響 Autopilot 感應。
車前的環景相機總共有 3 種鏡頭，包含：廣角、主景、窄角，廣角角度為 120º，可以截取交通號誌、障礙物、近距離的物體，主景則適用於大部分的交通情況，窄角提供遠距的視野，在高速的情況下特別實用。
車身則包含有兩側側面前視相機、兩側後面後視相機、後方視野相機，另外雷達的部分一樣有搭載，不過主要功能是提供穿越濃霧、灰塵、雨水、下雪等等的車前異物。加上還有超音波感應器可以提高 2 倍的有效距離，偵測周圍車輛，在更換車道或是切入車道時可以更安全、更實用。
除此之外，特斯拉也宣稱將改用新的車身電腦，運算效能為前代的 40 倍，結合全新的可視化相機、雷達、超音波感應器，搭配機器學習與神經網路系統，新的 Autopilot 可以呈現肉眼無法偵測到的資訊，讓駕駛可以看見車輛的所有視角，提高行車安全。
特斯拉可視化 FSD 的工作原理
特斯拉可視化 FSD 首先會與用車身相機與神經網路學習的技術檢測物體深度訊息，接著車身相機再負責感測周圍環境，再將偵測到的訊息，傳送至 FSD 電腦中，經過電腦與神經網路機器學習計算後，最後會產生一個準確的物體與目標，而不單單只是線條、車輛、行人等等基本的數值。
馬斯克也特別強調，可視化 FSD 與神經網路學習系統是實現真正自動駕駛的關鍵，在上個月馬斯克接受國外媒體採訪時，他說：「整個可視化 FSD 系統，使用光學成像（比喻成人類的眼睛）與神經網路機器學習（比喻成人類的大腦）協同工作，這就是為什麼車身相機與神經網路機器學習是最棒的解決方案。」
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