У цьому матеріалі ми розглядаємо новий патент Tesla, який показує шлях до реалістичної 3D‑візуалізації FSD і радикального вдосконалення паркування та маневрування на низькій швидкості.
Для тих, хто їздив на Tesla з FSD, екранна візуалізація — постійне джерело цікавості. Це миттєвий погляд на нейронні мережі, що живлять FSD, і дозволяє бачити смуги, об’єкти та дорожні індикації так, як їх «побачив» автомобіль.
Нещодавно опублікований патент Tesla від 11 вересня 2025 року дає найкраще уявлення про те, куди рухається ця візуалізація. Патент під назвою «Методи моделювання штучного інтелекту для візуального високофідельного визначення зайнятості простору та застосувань для допомоги при парковці» детально описує складну AI‑модель, що перетворює поточну графіку на густу, високодеталізовану 3D‑реконструкцію світу, використовуючи виключно Tesla Vision.
Зображення з патенту показує приголомшливий попередній вигляд майбутнього: тривимірна сцена паркування з реалістичними поверхнями, тінями та розміткою на землі — усе розпізнане системою. Ці дані, відтворені в користувацькому інтерфейсі через двигун для рендерингу, ймовірно, будуть створювати враження, ніби машина бачить світ «очно».
Мережа зайнятості високої точності: що нового в візуалізації FSD
Щоб оцінити стрибок, потрібно розібратися в технології в центрі патенту — мережі високої фідельності зайнятості простору. Сьогодні Tesla має дві системи візуалізації: одна відтворює світ ближче до реальності, формуючи моделі з потоків камер, інша — впізнає об’єкти і замінює їх заздалегідь заданими 3D‑моделями, як у поточному FSD. Перша зустрічається під час низькошвидкісних маневрів на авто з певними інфотейнмент‑системами.
FSD‑візуалізації виглядають чистіше завдяки використанню 3D‑моделей, але вони обмежені тим, що має бібліотека моделей: стіни, будівлі й багато інших об’єктів часто відсутні. Система дає загальні форми автомобілів, людей, стовпів та інших елементів, а також відтворює розмітку так, як її бачить автомобіль.
Мережа зайнятості (occupancy network), як у High Fidelity Park Assist, працює інакше: вона ділить 3D‑простір навколо автомобіля на сітку малих кубиків — вокселів — і AI‑модель вирішує, чи зайнятий кожен воксель об’єктом, чи це порожній простір.
Ключова інновація в патенті — спосіб визначення зайнятості. Замість простого бінарного «так/ні» Tesla прогнозує Signed Distance Field (SDF). Проще кажучи, для будь‑якої точки в 3D‑сітці модель обчислює відстань до найближчої твердої поверхні: позитивне значення — точка поза об’єктом, негативне — всередині, нуль — на поверхні.
Ця методика дає змогу відновлювати контури об’єктів з неймовірною точністю, далеко випереджаючи загальні моделі бачення. Патент містить ілюстрації, що контрастують високоякісну SDF‑рендеринг з «шумним» сирим сенсорним виглядом або грубою блоковою моделлю вокселів. Отримане покращення якості суттєве, але без значного навантаження на обробку.
Найважливіше: усе це спирається виключно на Tesla Vision. Повна 3D‑реконструкція досягається лише з відеопотоків 2D‑камер, без LiDAR або радару.
Порівняння з конкурентами
На відміну від рішень із LiDAR, підхід Tesla спрощує апаратну частину, покладаючись на алгоритми. Це нагадує перехід від картографії з паперу до онлайн‑карт: одна і та ж інформація, але інструменти дозволяють отримати більше з меншими ресурсами. Хто з конкурентів зможе запропонувати подібну якість без дорожніх сенсорів — питання часу.
Висновок: значення для компанії, індустрії та покупців
Цей патент — не лише технічна підказка: це стратегічна заявка Tesla на лідерство у візуальному сприйнятті автономних автомобілів. Для компанії це можливість знизити витрати на апаратуру та збільшити вартість програмного забезпечення. Для індустрії — приклад того, як AI і камери можуть змінити архітектуру сенсорів. Для покупця — більше комфорту, часу й довіри.
Що далі? Як швидко ці ідеї стануть частиною реальних оновлень — залежить від програмного тестування та регуляторних бар'єрів. Але тенденція зрозуміла: візуалізації FSD стають більш реалістичними, а автономні функції — більш надійними. Це не мрія — це еволюція, що вже відбувається.
