特斯拉 FSD 产业链分为感知、决策和执行三大模块

随着自动驾驶的快速发展,数据生成量呈高速增长态势，其核心驱动来自以下几个方面：（1）高清摄像头的广泛应用使图像数据量出现几何级增长。根据CINNO Research预测，2022年中国车载摄像头搭载量将同比增长24.0%，2025年则将超1亿颗，2021-2025年年复合增长率CAGR 21.0%。（2）雷达数量也成高速增长态势。根据高工智能汽车研究院的监测数据显示，2022年1-9月中国市场（不含进出口）乘用车前装标配搭载角雷达（主要是2R/4R方案）交付上险为647.0万颗，同比增长43.2%，平均单车搭载量为0.5颗。（3）更精细的车辆运动学数据采集以及存储时间的延长也导致这数据量的快速增多。

以当前主流的SAE自动驾驶等级（L1-5）为例，L2级别的ADAS系统，需要4-10PB的数据和1000-5000核的计算资源；L3级别的ADAS系统，需要50-100PB的海量数据和5000-25000核的计算资源；到了L5级别实现完全自动驾驶，需要超过2EB级别的数据量。自动驾驶采集数据量呈现出高速增长态势。