特斯拉史上最重要发布会?Elon Musk 交底全自动驾驶计划

2019-04-23 22:11:52·  来源:新智驾  
 
新的一周刚开始,Elon Musk 就出来搞事情了。美国时间本周一,特斯拉在 Palo Alto 总部搞了一场自动驾驶投资者日活动。在主题演讲环节,特斯拉的高管齐上阵,对
新的一周刚开始,Elon Musk 就出来“搞事情”了。
 
美国时间本周一,特斯拉在 Palo Alto 总部搞了一场“自动驾驶投资者日”活动。在主题演讲环节,特斯拉的高管齐上阵,对特斯拉 ADAS 以及未来的全自动驾驶计划“交了底”。
 
从内容来看,这次特斯拉确实是认真的,各路高管抛出的全是技术干货,而非简单的营销推广——这次活动是特斯拉史上最重要发布会也不为过。
 
熟悉自动驾驶行业的人都知道,在技术路线上,特斯拉是特立独行般的存在,它不依赖激光雷达,只靠摄像头和雷达就要“扛起一片天”。
 
此前,Musk 从未对该问题进行深入解释,但在这次活动上特斯拉终于道出了自己的“心路历程”,他还顺便指出竞争对手们的“愚蠢”。
 
在 Musk 看来,用激光雷达的都是“冤大头”,这种方案注定灭亡。他还称,最后所有人都会抛弃激光雷达,他愿意为这个结论负责。除了否定激光雷达,Musk 还对高精地图进行了全盘否定。
简言之,特斯拉将所有宝都压在神经网络上了,特斯拉相信这项技术能解决所有自动驾驶问题。当然,神经网络必不可少这点大家都同意,但没人像 Musk 那样“走极端”,把激光雷达等发展路径当成异端,将其看做完全没有必要的浪费。
 
如果 Musk 真的押对了,特斯拉将大获全胜,没有被“邪路”分心的它能轻松攥住这个行业最大的机会。
 
接下来,我们就来总结下这次活动日,特斯拉到底放了哪些大招。
 
自主芯片 FSD
 
特斯拉终于拿出了传闻已久的自主芯片 FSD Computer(即全自动驾驶计算机,此前我们熟知的 Autopilot Hardware 3.0),未来特斯拉的新车都将用上自家芯片,在踢开了 Mobileye 后,Musk 又一脚踢开了英伟达。
 
Musk 宣称,FSD 不但是“全球一哥”,而且有巨大的领先优势。在演讲中,特斯拉还专门将英伟达的通用 GPU 芯片吊打了一番。
下面我们来讲讲特斯拉的 FSD:
这款关键产品采用 14 nm 工艺打造,具有 60 亿个晶体管和 2.5 亿个逻辑门,由三星代工制造,尺寸仅为 260 毫米,未来将会塞进车辆手套箱顶部。
 
性能方面,塞进了两块 FSD 的 Hardware 3.0 能达到 144 TOPS,而英伟达秒天秒地秒空气的 Drive Xavier 理论性能只有 21 TOPS(七分之一的功耗和成本却开出了七倍的性能,老黄面子要挂不住了)。
 
FSD 还有两个神经网络加速器,每秒可处理 1TB 数据并执行 36 TOPS 的计算(一共 72 TOPS)。除此之外,Hardware 3.0 还搭载了十几个 ARM A72 64 位 CPU,主频可达 2.2GHz,是现有解决方案性能的 2.5 倍。
 
功耗方面,FSD 每英里只消耗 250 瓦,不会影响车辆续航。不过它却能每秒处理 2300 帧画面,而 Hardware 2.5 仅为 110 帧。
 
需要注意的是,特斯拉这次还让两块 FSD 独立运行互不干涉,它们拥有各自的 DRAM 闪存、存储芯片和电源。
 
此外,FSD 只能运行特斯拉的加密软件,且有独立的安全模块辅助。这样一来,即使某块芯片出了故障,另一块还能保证车辆有足够的安全冗余。
 
在主题演讲中,Musk 的得力助手 Pete Bannon(特斯拉自动驾驶工程副总裁)还表示:“两块 FSD 会运行各自的操作系统,并在行驶中交换各自的行驶规划,确保双方步调一致。”总之,一切都是为了安全。
 
据 Bannon 介绍,FSD 的量产其实去年 7 月就开始了,去年 12 月特斯拉升级了一些员工车辆对其进行测试。今年 3 月,FSD 正式列装 Model S 和 X,4 月份 Model 3 也开始跟进。
这套新硬件规格可真高,也许已经能满足全自动驾驶的算力需求。当然,像英特尔和英伟达这样的巨头也能拿出类此产品,从长远来看,自行开发芯片确实能为特斯拉省下不少钱。
 
神经网络训练
 
有了新的硬件后,特斯拉便将主要精力投入到了神经网络的训练中。
 
Musk 相信,特斯拉的优势就是庞大的保有量,这些在道路上行驶的特斯拉电动车是公司宝贵的训练资源(50 万台,还在快速增长)。
庞大的保有量是特斯拉的杀手锏
 
在主题演讲上,特斯拉人工智能高级主管 Andrej Karpathy 则讲述了特斯拉的神经网络训练方法。
 
与其他公司一样,特斯拉最初也是用人工标记的图片来训练神经网络。随后,特斯拉开始向自家车辆发号施令:“如果你们谁发现了类似这样的物体,就赶紧上传。”
 
如果特斯拉解决不了车上架着自行车这样的难题(因为会识别成两个物体),就会下命令让车辆将类似图片回传总部。
 
随后,特斯拉再对这些图片进行标记,导入神经网络进行训练,直到神经网络掌握识别技能。
 
除了用这种方法教神经网络识别静止和运动的物体,特斯拉还在利用物体的运动模式进行训练。
 
举例来说,特斯拉会让车辆收集那些变道插队车辆的典型范例,随后训练神经网络提防这样的危险操作,同时提升神经网络的动作预测能力。
 
在路径规划上,特斯拉也是一招鲜吃遍天,而人类驾驶员的言传身教在这里就变得相当重要了。当然,如果遇上新手司机,特斯拉也不会拿他们当例子教坏神经网络。
 
在训练神经网络估算车辆间距上,特斯拉也相当成功。这里,特斯拉用到了雷达和摄像头,只要两者得出的距离相匹配,神经网络就能估算出车辆间距。
 
50 万台的保有量让特斯拉有了超级数据宝库,只需信手拈来,就能拿到自己感兴趣的训练数据。
 
不过,这看似天量的数据真的够用吗?Musk 敢靠着这些车浪拆掉方向盘和刹车油门踏板吗?
 
除了数据够用与否,业界还在讨论另一个问题,那就是除了靠数据“喂养”神经网络,我们是否需要其他技术进一步提升其可靠性?
 
Autopilot 必须夸
一直以来,特斯拉都将 Autopilot 当成公司的核心竞争力。Musk 更是频频在公开场合表示,称全自动驾驶马上到来。
 
这次主题演讲,特斯拉也不能免俗,几位高管好好夸奖了一番 Autopilot。
 
除了自动泊车、车道保持、自适应巡航、高速自动并线等功能,特斯拉本月早些时候还通过 OTA 对 Autopilot 进行了升级,现在无需驾驶员确认,Autopilot 就能操纵车辆并线,而“并线能力”成了这次主题演讲的主要突破口。
 
特斯拉工程副总 Stuart Bowers 就表示,Autopilot 已经执行了 900 万次并线操作,没有一起事故发生。在它的辅助下,特斯拉旗下车辆已经累计行驶 8000 万英里。
 
最近几个月里,特斯拉也加强了全自动驾驶系统的测试(测试员都是员工,参与项目就能免费使用 Autopilot)。
 
对于自动驾驶,特斯拉可谓全身心投入。
 
有人问 Musk 特斯拉在上面花了多少钱时,Musk 这几乎占了特斯拉的全部花销。显然,Musk 是要背水一战。不过,他依旧信心满满地表示:“一年以后,路上就会多出 100 万台自动驾驶汽车。”
 
回本神器:特斯拉打车网络
在主题演讲上,Musk终于旧事重提,再次谈到了特斯拉自动驾驶打车网络的未来。
在业内人士看来,以下这些数据将成为特斯拉打车网络成功的基石:
1、特斯拉声称自家产品电池组耐用度超强;
2、特斯拉预计,Model 3 加入打车网络后运营成本仅为每英里 18 美分;
3、科幻的蛇形充电桩无需人力介入就能实现自主充电;
4、特斯拉分走服务费的 25%-30%,车主每英里可以盈利 65 美分(预计每英里 1 美元的车费);
5、如果按每年 9 万英里的行驶里程,一辆车至少能工作 11 年,每年帮车主赚 3 万美元。
 
说实话,Musk 这个设想非常好,当你不用车时它能外出帮你赚钱,简直一举两得。
 
不过,到底多少人愿意加入这个网络呢?毕竟许多人把车当大存储箱,而且他们也不希望这个相对个人化的空间被外人侵犯,更别说车辆的折旧了。
 
不过,特斯拉倒是对这种模式深信不疑。
 
事实上,Musk 曾宣称,特斯拉更希望用户买标准版 Model 3,因为大家都买长续航版就会拉低 Model 3 的销量,同时也会减少未来加入特斯拉打车网络的车辆数量。 
分享到:
 
反对 0 举报 0 收藏 0 评论 0
沪ICP备11026620号