| 2017年至2019年，特斯拉率先推出了HydraNet多任务学习神经网络架构，使得同一模型能够同时处理车道线检测、行人识别、交通信号灯判断等多种视觉任务，大幅提升了数据处理效率和实时性。随后，在2020至2021年间，特斯拉进一步引入“BEV+Transformer”的架构，将摄像头获取的二维图像转换为鸟瞰图（BEV），实现了多传感器数据在三维空间中的统一表达，从而解决了传统2D图像在距离估计和遮挡问题上的不足。紧接着，2022年占用网络（Occupancy Network）的出现，通过直接在3D空间中判断体素是否被占用，有效降低了对标注数据的依赖，并增强了系统对“corner case”情况的识别能力。 |
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