特斯拉發表高精度佔用網路專利！純視覺 AI 強化 FSD 環境建模與停車輔助
特斯拉近日公開兩項美國專利申請，顯示 FSD 在「視覺化」方面可能迎來新突破。這些專利的核心在於運用 AI 技術，將攝影機拍攝的影像轉換成更高精度的 3D 空間地圖，讓系統能更準確掌握周遭環境細節。
本文主要內容
專利技術與現有 FSD 視覺化的差異比較 兩件專利申請展現純視覺方案潛力 技術細節展現高精度三維建模能力 專利應用展望凸顯特斯拉研發方向
與現行 FSD 的視覺化相比，新技術不僅提升解析度，還能帶來更平滑真實的畫面，未來在低速與停車場景的表現值得關注。
專利技術與現有 FSD 視覺化的差異比較
目前特斯拉 FSD 的視覺化仍以簡化呈現為主，主要透過線條、區塊與物件符號描繪周遭環境，解析度有限，因此較適合高速道路駕駛。相較之下，最新專利技術強調高精度 3D 重建，能更細緻展現地面資訊，特別適用於停車場與低速場景。
比較面向 現有 FSD 視覺化 新專利技術 精細度 約 30 公分一格，方塊化呈現 細化至「次體素」等級，約 10 公分 呈現內容 車道線、車輛、行人、交通錐 增加地面標記與停車格 技術方法 傳統佔用網路，二元顯示有物體／無物體 簽署距離場（SDF），生成連續曲面與圖層堆疊 使用場景 高速與一般道路駕駛 停車場與低速場景 體驗效果 抽象化，近似遊戲的簡化模型 接近實景的 3D 重建，更直觀可讀
透過上述對比可以看出，新專利技術並非單純提升解析度，而是將 FSD 的視覺化推向「真實場景重建」，特別在停車與細節辨識上，有望帶來全新的使用體驗。
兩件專利申請展現純視覺方案潛力
特斯拉於 2025 年 9 月 11 日同時公開兩件專利申請，內容幾乎完全一致，主題都是以 AI 技術強化「純視覺」的高精度佔用網路，用於改善停車與地面標記辨識。這顯示特斯拉正透過成對申請案，全面布局從感知到停車輔助的技術保護。
專利的核心，是將多顆攝影機取得的影像交由 AI 模型處理，生成更精細的三維「佔用地圖」。這不僅能判斷空間中是否存在物體，更能將物體邊界描繪得平滑且準確。與現有系統相比，新技術能辨識更多元的地面標記，例如無障礙停車格或消防通道，而不只是基本的車道線。
發明人名單高度重疊，其中包含 Autopilot 負責人 Ashok Kumar Elluswamy 與多位核心工程師。雖然兩件專利在細節上略有不同，但可視為「姊妹案」，確保涵蓋範圍更完整，從 AI 演算法到互動式停車介面都納入保護。
技術細節展現高精度三維建模能力
這兩件專利不僅是影像處理方案，更展現特斯拉試圖將純視覺技術提升到「重建真實環境」的層級。以往 FSD 的畫面大多是線條與方塊化物件，僅能提供駕駛基本的環境理解，但在停車場或複雜場景中，往往缺乏足夠細節。這次的專利則針對這些痛點提出解法，讓系統能在狹窄空間中準確辨識地面符號與物體邊界。
專利內容描述了幾項關鍵功能：
- 次體素精度：將原本約 33 公分一格的地圖精細化至約 10 公分，使邊界呈現更平滑真實。
- 時空融合：結合連續影像，整合行人與車輛等動態物體的資訊，讓模型輸出更穩定。
- 可視化呈現：AI 將分析數據轉換成多層影像，再堆疊成 3D 圖像，方便駕駛在停車時快速理解環境。
- 互動介面：專利提及未來可能出現「候選停車位」提示，協助駕駛挑選合適車格。
專利應用展望凸顯特斯拉研發方向
這兩件專利的核心意義，在於特斯拉試圖透過純視覺方案，解決以往佔用網路在停車場或狹窄環境中「細節不足」的問題。若技術成功落地，未來車主在停車時，FSD 不僅能辨識車道線，還能讀取地面文字與圖案，甚至提供停車位建議，讓停車過程更精準也更直覺。
這項技術同時也顯示特斯拉正把抽象化的格狀呈現，逐步推進至更接近實景的 3D 視覺化。未來除了停車場，地下車庫、施工路段或標線複雜的路口，也有望受惠於更高精度的環境重建。
不過，目前這仍屬於「專利申請公開」，尚未正式核准，也不代表技術已完成或即將上線。能否真正應用，仍取決於運算晶片（如 Dojo、AI5/AI6）的效能，以及 FSD v14 之後的研發進度。與依賴 LiDAR 與高精地圖的競爭對手相比，特斯拉選擇的純視覺路線挑戰更高，但若能實現，將更有利於大規模普及並降低成本。
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