特斯拉的Autopilot系统搭载了8个摄像头，其中前方摄像头模组共由3个摄像头组成，这3个摄像头都是基于2015年安森美半导体公司发布的120万像素图像传感器开发的，其配备了3个AR0136A上的CMOS图像传感器，像素大小为3.75um，分辨率为1 280×960（1.2MP）。

    主视野摄像头：视野能覆盖大部分交通场景。

    鱼眼镜头：视野达120°的鱼眼镜头能够拍摄到交通信号灯、行驶路线上的障碍物和距离较近的物体，非常适用于城市街道、低速缓行的交通场景。

    长焦距镜头二视野相对较窄，适用于高速行驶的交通场景，并可以清姗白摄远达250m的物体，其前方摄像头模组如图4所示。

    前方侧视摄像头：视场角为90°，前方侧视摄像头分别位于特斯拉两侧的B柱上，最大探测距离为80m。其能够探测到高速公路上突然并入当前车道的车辆，以及在进入视野受限的交叉路口时进行探测。前方侧视摄像头如图5所示。

    侧方后视摄像头：最大探测距离为100m，能监测车辆两侧的后方盲区，在变道和汇入高速公路时起着重要作用，侧方后视摄像头如图6所示。

    后视摄像头：探测距离为50m，主要进行泊车辅助（图7）。

    特斯拉FSD信号传输的流程如图8所示。

    首先，数据以每秒25亿像素的最大速度采集输入，这大致相当于以每秒60帧的速度输入21块全高清1080P屏幕的数据。这些数据然后进入FSD的DRAM，这是Soc的第一个也是主要瓶颈之一，因为这是处理速度最慢的组件。然后通过图像信号处理器ISP进行图像数据的预处理，每秒可以处理10亿像素（大约8个全高清1 080P屏幕，每秒60帧）。这一阶段芯片将来自摄像头传感器的原始RGB数据转换成除了增强色调和消除噪音之外实际上有用的数据。随后数据进入LPDDR中进行存储，影响此阶段的关键要素就是内存带宽，FSD除了要处理摄像头的内存数据，还需要处理毫米波雷达及其它传感器的数据。数据随后存储与SRAM中，最终通过特斯拉的NPU/GPU/CPU进行数据处理。

 

    特斯拉后续会持续升级其FSD硬件系统，包括更新CPU、升级LPDDR，更新DRAM，更新更高分辨率的摄像头以及ISP，并有可能使用新一代毫米波雷达或者使用4D毫米波雷达。特斯拉的自研硬件架构为自动驾驶开辟了新的道路，现在各大主机厂、各大供应商开始设计新一代的电子电气架构平台以及芯片计算平台，相信这会让未来自动驾驶功能更加完善，可靠性更高。