自动驾驶开发的流程通常包括以下几个步骤：
数据集创建：在车型开发的前期，根据车型的感知方案来采集大量的原始数据，用于算法训练。
数据标注：通过人工或一定的工具来给数据集添加增值信息，相当于为机器学习提供标准答案。
模型训练：自动驾驶AI模型的迭代和优化过程。
软件在环：利用仿真的数据对ADAS的软件中的算法进行闭环测试。
硬件在环：利用仿真软件实时机和硬件IO接口对接到真实的ECU，在实时的环境中进行算法测试。
道路测试：ADAS原型车在封闭试验场或者开放场地进行真实的道路测试。
场景泛化：结合真实路试工况，通过数字孪生的方式来形成虚拟化的测试场景库，增加测试覆盖度。
用户众包测试：在量产阶段利用最终用户的车辆来收集稀有case，丰富场景库并且对算法进行持续的迭代。
确定目标级别：按照SAE自动驾驶等级从1到5级确定无人驾驶系统的目标级别。
设计系统架构：包括硬件方面如传感器、控制单元、MPU等和软件方面如控制算法、人机界面、通信协议。
硬件选型与PCB打板设计：考虑元器件的驱动电压、驱动电流的大小、PCB中信号的干扰等方面因素。
软件开发：使用机器AI学习和计算机视觉技术来处理传感器数据，实现对周围环境的理解，开发算法以进行路径规划、避障、交通规则遵守等，实现车辆的精确控制，包括加速转向和制动。
学习与调试：针对AI机器学习：收集数据、训练模型、进行场景识别、行为预测等，在模拟环境中测试算法进行初步验证，根据测试结果不断优化算法。
系统集成：将自动驾驶汽车模型、控制程序和传感器组件集成在一起。
实地测试与优化：测试汽车在实际道路上的性能，并根据测试结果对汽车进行优化。
步骤可能会根据具体的开发需求和环境有所调整和补充。
“反向召唤”的高级自动泊车功能，特斯拉已经开发到了什么进度了？”特斯拉电动汽车在去年迎来了智能召唤（Smart Summon）功能的加持，不过到 2020 年底的时候，其用户体验有望得到进一步的提升。
周四的时候，Twitter 网友 @annerajb 向伊隆·马斯克询问了“反向召唤”（Reverse Summon）功能的最新进展。
这位 CEO 答道，作为选装的“纯自动驾驶”（FSD）套件的一部分，该公司正在努力开发包括“反向召唤”在内的功能。
【资料图，来自：Tesla】
去年发布的 Smart Summon 功能，允许车主在某些情况下将特斯拉电动汽车远程召唤到身边（比如接近停车场的时候），同时对周围环境保持应有的警惕。
至于 Reverse Summon，顾名思义，该功能允许车主提前下车，然后让车载系统自行去寻找合适的停车位，遗憾的是，该公司尚未披露更多的细节。
现阶段，特斯拉正在“超级努力”地搞定停车标志和交通信号灯的识别功能，且其中一些体验已经向使用 Autopilot 软件的车主们提前炫耀过。
下一步的“反向召唤”功能，有望随今年晚些时候的“核心”软件升级包一同到来。