特斯拉的fsd算法指的是其全自动驾驶（full self-driving）系统所采用的算法。
采用它是为了实现车辆的自主导航和自动驾驶功能，让车辆能够在各种交通环境下进行感知、决策和控制。
其核心是神经网络模型：通过对实时传感器（如相机、激光雷达等）获取的数据进行处理和分析，并从中提取有关道路、车辆、行人和障碍物等信息，可以实现车辆的环境感知和物体识别。
正如我们刚才提到的，特斯拉这次宣称已经打通了fsd和机器人的底层模块，并认为自动驾驶的本质其实就是机器人。
在感知层面，特斯拉的一个重要技术是occupancy network (占据网络)，用于对3d空间中一些长尾障碍物的检测，来估测障碍物的位置大小，甚至可以估计物体的运动情况。
fsd算法利用传感器数据进行环境感知，这些传感器也可以帮助机器人感知周围环境，识别物体、人和障碍物等。
fsd算法在处理传感器数据时，具备对道路、车辆和行人等物体进行识别的能力，可以帮助机器人在执行任务时识别和定位物体。
类似地，这种路径规划和决策的方法也可以应用于机器人，帮助机器人在复杂的环境中选择最佳路径和执行适当的决策。
在去年tesla ai day上，特斯拉就公布了一种在线矢量地图构建模型lanes network，可以得到车道线的拓扑结构，帮助自动驾驶汽车实现变道。
然而，由于机器人和自动驾驶领域的差异，可能需要对fsd算法进行适应和改进，以满足机器人特定的需求和任务。
机器人领域仍在等待着类似gpt-3的时刻。自然语言处理已经汇聚了自回归变换器 下一个词预测 强化学习高级特征的”配方”。然而，对于机器人技术而言，没有任何一种”配方”被证明能够达到同样的效果。
虽然从效果上来看，optimus的表现并没有像波士顿动力跳、转、翻那般惊艳，但似乎马老板的醉翁之意并不在于此。
毕竟早在ai day的时候，他便直言不讳地表态过“它显然不是在做跑酷运动”（嘲讽意味也是很到位了）。
当时optimus展示环节便安排在了自动驾驶环节之后，这次也是如此，至于为何这样安排，马斯克之前也有所提及：
自动驾驶正在越发接近广义现实世界的人工智能，同样的，软件也可以转移到人形机器人身上。如果你对现实世界的人工智能有所了解，你就会知道我们现在做的工作就是把自动驾驶的能力转移到任何东西上。
如果optimus成熟可用了，届时很多人都希望能够拥有一台或多台，那么它们的数量可能将达到100亿甚至200亿！
