特斯拉迭代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用了多頭路徑，其中包括攝像機(jī)校準(zhǔn)、緩存、隊(duì)列和優(yōu)化以簡化所有任務(wù)。通過這些技術(shù)的應(yīng)用，特斯拉的智能輔助駕駛視覺方案將不會(huì)依賴高精地圖，在車輛行駛過程中系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)繪制地圖來幫助車輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。除此以外，特斯拉的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)也是一種混合規(guī)劃系統(tǒng)，當(dāng)車輛在路上行駛時(shí)不僅可以繪制畫面，車輛還可以對(duì)行人的動(dòng)向以及周邊車輛如何行駛進(jìn)行判斷，提前做出操作。

從算法的代碼層面來說，特斯拉的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)稱為HydraNet。其中，基礎(chǔ)算法代碼是共享的，整個(gè)HydraNet包含48個(gè)不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過這48個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就能輸出1000個(gè)不同的預(yù)測(cè)張量。理論上來說，特斯拉的這個(gè)超級(jí)網(wǎng)絡(luò)，能同時(shí)檢測(cè)1000種物體。