美高梅在线登录网址马斯克:任何使用激光雷达的自动驾驶公司都注定失败

特斯拉人工智能和自动驾驶视觉总监 Andrej
Karpathy也表示,特斯拉能够处理来自视觉传感器收集到的车道线、交通、行人等信息,将这些信号与已知的物体进行匹配再最终作出决策。

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公开大忿昂贵的激光雷达前,特斯拉已经启用自家研制的新技术了。2018年7月,这套产品进入生产;
2018年12月,特斯拉开始用FSD计算机改装员工用车;今年3月,Model
S和X的自动驾驶,已经从过去的英伟达的Drive平台,切换到自家平台;4月,Model
3也加入了这一行列。

目前在ADAS/自动驾驶领域,摄像头和毫米波雷达技术已经得到了广泛的使用,而新兴的激光雷达技术得益于其可以提供360°的高精度的3D深度图特性,也得到了不少自动驾驶技术厂商的追捧。

这位 AI 大牛在特斯拉的主要工作是训练 FSD 以及神经网络信息处理。Andrej
Karpathy
的现场演讲展示了早期将神经网络部署在真实世界中训练的重要性,比如说,特斯拉的每一位司机其实都参与到了神经网络的训练中,每一个新手都将为特斯拉的自动驾驶系统喂入新的数据。而且,Karpathy
认为,在神经网络的训练中,和数据的规模相比,数据的质量更加重要,特斯拉的原始数据集也可能是全球最有价值的,因为特斯拉拥有全球范围的车队,可以提供各种环境、天气条件的数据,还会收集车辆的异常道路表现数据。在数据的标注上,特斯拉也正在尝试自动化标注的方向。

特斯拉继续走代工模式。马斯克称,神经网络处理器IP完全由特斯拉自主掌握,由三星在德州的工厂代工生产。

对此,马斯克的回答是,虽然雨雪天的确会增加驾驶难度,比如路牌被雪遮住一部分,但人类通过视觉能做出判断,并且相对安全地驾驶,那么经过大量充分训练的神经网络同样也可以做到,并非一定要靠
Lidar。

最后,联系刚刚在上海发生自燃事件以及 24
日第一季财报发布的这个时间点,特斯拉这次主要面向投资人的自动驾驶展示,附加价值也不言而喻了。

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再回顾整个发布会,大量硬件、软件重要进展的首次大规模披露,是特斯拉自动驾驶相关团队在过去
3
年成果的集体展示,也在向外界最大程度地展示了特斯拉发展自动驾驶的实力和诚意。当然,马斯克在会上立下的
FLAG
还需要大量的事实证明,毕竟,自动驾驶这个全行业公认的难题当然不是马斯克说解决就能解决的,再说,马斯克的跳票行为也早已不止一次两次了。

最重要的是,FSD采取了双保险的模式(又神经网络处理器冗余模式)。有两个完全独立的处理器,每个都有自己的DRAM内存、闪存芯片和电源。即使一个处理器挂掉,另一个都能继续工作,汽车也将继续安全行驶。

不过在今天特斯拉的“自动驾驶日”活动上,特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon
Musk)语出惊人的表示:“任何使用激光雷达的自动驾驶公司注定失败”。

FSD 计算机的投入使用意味着特斯拉首度使用了自研车载 AI
芯片,目前这款芯片正安装进特斯拉生产线上的每一台电动车中。根据特斯拉官网信息,“完全自动驾驶能力”选装价格为
46300 元,但如果在交付后安装,价格则会上涨到 6.5 万元。

全自动驾驶的硬件Hardware 3.0(简称”HD
HW3.0),每套含2套FSD硬件,未来会嵌入手套箱的顶部。HW3.0的关键是Full
Self-Driving特斯拉芯片架构师Pete
Bannon说,”FSD计算机是世界上最先进的自动驾驶计算机”。

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特斯拉 Robotaxi,等 2020 年了

特斯拉人工智能高级主管Andrej
Karpathy说,”利用物理数据,训练神经网络。”这和业内作法不同。坊间,自动驾驶通常依赖虚拟技术。

也就是说,特斯拉认为,摄像头+数据+神经网络+自研的自动驾驶芯片,足以保障基于计算机视觉的自动驾驶方案的安全性。

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“傻子才用激光雷达。”

Andrej Karpathy
在现场演讲展示了早期将神经网络部署在真实世界中训练的重要性,比如说,特斯拉的每一位司机其实都参与到了神经网络的训练中,每一个新手都将为特斯拉的自动驾驶系统喂入新的数据。而且,Karpathy
认为,在神经网络的训练中,和数据的规模相比,数据的质量更加重要,特斯拉的原始数据集也可能是全球最有价值的,因为特斯拉拥有全球范围的车队,可以提供各种环境、天气条件的数据,还会收集车辆的异常道路表现数据。在数据的标注上,特斯拉也正在尝试自动化标注的方向。

一直以来,尤其是在关键部位上,特斯拉都倾向于“能自己动手就不向别人采购”的做法,掌握自主权。如特斯拉早在
2004 年就让锂电池专家、现任特斯拉 CTO JB Straubel
组建了电池团队,早早的布局和在电化学上的高投入让特斯拉的动力电池技术有着明显的优势。

放弃激光雷达

目前在自动驾驶领域,主要有三大流派,一派是以Mobileye为代表的主要依靠摄像头来实现自动驾驶的厂商,另一派是以激光雷达为主要感知技术的自动驾驶厂商,还有一派则是多种技术融合使用。而特斯拉则主要采用摄像头技术,外加毫米波雷达技术辅助。

2016 年 1 月,被称为芯片设计大神的 Jim Keller,加入特斯拉出任 Autopilot
总裁。随后,曾与 Jim Keller 在苹果共过事的顶尖芯片研发人才 Peter Bannon
也加入特斯拉,后续多位芯片架构师的加入,让特斯拉自研芯片几乎成为一个公开的秘密。

有了这套新芯片上的神经网络处理器,特斯拉就放弃了”激光雷达”。据介绍,神经网络处理器可以处理汽车8个不断运行的摄像头每秒2100帧的输入图像,相当于每秒25亿像素。自动驾驶工程副总裁Pete
Bannon说,”未来目标是每秒运算50万亿次。”

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Bannon 介绍道,最新芯片上的神经网络处理器能够处理 8
个摄像头同时工作产生的每秒 2100 帧的图像输入,相当于每秒 25
亿像素,表现是之前 2.5 版本的 21 倍左右。

周一,在特斯拉举办的”Autonomy
Day”上,特斯拉首席执行官埃隆·马斯克对着激光雷达企业开炮了。这一天,特斯拉正式发布全自动驾驶计算机,并宣布”最快在2020年推出特斯拉无人出租(Robo
Taxi)车”。

摘要:在今天特斯拉的“自动驾驶日”活动上,特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon
Musk)语出惊人的表示:“任何使用激光雷达的自动驾驶公司注定失败”。

在自动驾驶方面,特斯拉自己动手进行软件开发,尽管向供应商采购了摄像头、毫米波雷达和超声波雷达等硬件,但特斯拉不要供应商提供的配套算法,让众多软硬件一体供应商变成纯硬件供应商。

“像阑尾一样。一个阑尾不好——那么,一大堆阑尾怎么样?这太荒谬了。你们会明白的。”

不过,目前大多数的自动驾驶技术厂商还是采用 Lidar
+计算机视觉,或者融合毫米波雷达的方案,因为目前单纯依赖计算机视觉方案在安全性的保障上仍有一定风险。

在早期的 Autopilot1.0 时代,特斯拉采用了当时在辅助驾驶市场倍受欢迎的
Mobileye EyeQ3
的自动驾驶芯片,而后者在当时的一大特点便是芯片+深度学习算法的软硬一体化的方案。这一方案当时受到了众多车企欢迎,但却与特斯拉想要不断升级迭代的理念不合。

特斯拉芯片架构师Pete
Bannon说,”FSD计算机是世界上最先进的自动驾驶计算机”。FSD体积不大,速度快,能够处理高达每秒2.5千兆像素和36.8
TOPS。因为它采用14纳米FinFET
CMOS工艺制造,尽管仅260毫米,但有60亿个晶体管和2.5亿个逻辑门。

用马斯克的话说,“激光雷达就是一个傻瓜”(a fools
errand),甚至在发布会上发狠话说,自动驾驶行业谁寄希望于
Lidar、谁就注定失败!因为激光雷达昂贵、不必要,也很荒谬,注定要让人失望。

特斯拉对软件、硬件两方面的绝对把控,让其能够推动技术不断迭代。有更好的传感器就上更好的传感器,旧有的芯片算力不够,替换上自研的算力更强的芯片;软件的更新能够及时通过
OTA
升级,实现功能完善和开拓新的功能。软件硬件两条腿交替向前走,推动整体功能平稳提升。

软件:训练神经网络

他同样对比了激光雷达方案和计算机视觉方案的优劣,他和马斯克一样是计算机视觉派:“某种意义上,Lidar
是一个捷径。它回避了对自动驾驶非常重要的视觉识别基本问题,给人一种虚假的技术进步了的感觉”。他表示,和
Lidar 相比,特斯拉更加依赖计算机视觉,并将收到的视觉信息进行 3D
渲染,涵盖视频输入到深度神经网络。

他同样对比了激光雷达方案和计算机视觉方案的优劣,而且显然也和马斯克一样是计算机视觉派:“某种意义上,Lidar
是一个捷径。它回避了对自动驾驶非常重要的视觉识别基本问题,给人一种虚假的技术进步了的感觉”。他表示,和
Lidar 相比,特斯拉更加依赖计算机视觉,并将收到的视觉信息进行 3D
渲染,涵盖视频输入到深度感知。

没有了激光雷达,特斯拉用什么实现”无人出租车”?用自家全自动驾驶产品,包含芯片等硬件和软件,结合摄像头来解决。

而由于摄像头数量众多,而且要保证足够的分辨率,这也使得需要快速处理的视频流非常的庞大,这也自动驾驶芯片的计算力带来了极大的挑战。而此次性能强大的特斯拉自研自动驾驶AI芯片的成功量产推出,也给了马斯克极大的信心。

而在软件算法的部分,特斯拉人工智能和自动驾驶视觉总监 Andrej Karpathy
罕见登场。这位李飞飞的高徒在斯坦福 AI
实验室攻读博士期间就已声名远扬,后加入 Open
AI,特斯拉正是看中他在计算机视觉领域内的深厚技术积累,才将其任命为人工智能部门主管。

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在现场投资人提问环节,有投资人就提及了激光雷达的优势,以及在雨雪天气,路况不好时,摄像头如何避免精度不高的问题。

值得一提的是,2018 年 Q3 财报电话会上的,人工智能与自动驾驶视觉部门主管
Andrej Karpathy 提到,他们已经为 Autopilot
开发了更大的数神经网络,但当时的硬件还无法提供足够的芯片计算资源,可见当时已是“万事俱备,只欠芯片”。

但Andrej强调,在特斯拉,他们认为物理数据无法替代。Andrej
Karpathy说,”特斯拉更信赖现实物理数据。但我们得面对挑战,即实时生成的海量细节数据。”
根据现特斯拉现场模拟和现实世界道路数据的比较显示,”即便虚拟仿真越来越厉害,但现实物理世界总能给出更不同、更让人意外的交互数据,这对自动驾驶软件系统迭代至关重要。”
据悉,在不断训练神经网络后,特斯拉已记录了900万次成功换道。

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