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    特斯拉距離自動(dòng)駕駛還差幾步?

    2022-06-13 01:02:16馬點(diǎn)秋
    看世界 2022年11期
    關(guān)鍵詞:算力馬斯克特斯拉

    馬點(diǎn)秋

    特斯拉軛式方向盤

    對(duì)于中外同行而言,特斯拉是公認(rèn)的行業(yè)標(biāo)桿,實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品的垂直整合、全棧自研,因而在制造智能電動(dòng)汽車方面,具有最大的靈活性和高效率。

    近日,特斯拉首席執(zhí)行官馬斯克在All in Summit技術(shù)峰會(huì)上表示,要在今年年底將參加FSD Beta測(cè)試的人數(shù),從現(xiàn)在的10萬(wàn)人擴(kuò)大到100萬(wàn)人。

    這一在2020年10月發(fā)布的自動(dòng)駕駛測(cè)試版軟件,至今已歷經(jīng)數(shù)十次更新,可以看作特斯拉在實(shí)現(xiàn)L5級(jí)自動(dòng)駕駛這一終極目標(biāo)上的墊腳石。但該計(jì)劃目前僅對(duì)北美地區(qū)用戶開(kāi)放,候選車輛需要搭載特斯拉HW3.0自動(dòng)駕駛硬件平臺(tái),并且對(duì)申請(qǐng)人的駕駛習(xí)慣評(píng)分也有一定要求。

    那么,為何馬斯克選擇在今年,大幅降低FSD Beta的申請(qǐng)門檻?特斯拉所采用的純視覺(jué)自動(dòng)駕駛路線,又有何特殊價(jià)值?

    雖然FSD Beta幾乎代表著目前家用級(jí)乘用車在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的最高水準(zhǔn),但本質(zhì)上來(lái)說(shuō),其仍然屬于L2自動(dòng)駕駛的范疇,出現(xiàn)緊急情況時(shí),仍然需要駕駛員及時(shí)接管,并且車企不對(duì)開(kāi)啟狀態(tài)下發(fā)生的事故負(fù)責(zé)。

    根據(jù)駕駛自動(dòng)化分級(jí)標(biāo)準(zhǔn),“是否駕駛?cè)嗽隈{駛車輛”,是L2與L3及以上自動(dòng)駕駛技術(shù)的分水嶺。L3自動(dòng)駕駛意味著發(fā)生事故以后的責(zé)任,要由車企承擔(dān)。

    目前世界上僅有一家乘用車企奔馳,宣布對(duì)旗下的Drive Pilot L3自動(dòng)駕駛系統(tǒng)導(dǎo)致的駕駛事故負(fù)責(zé),且其約束條件極為苛刻。而特斯拉旗下車輛在“Autopilot”(自動(dòng)駕駛)狀態(tài)下發(fā)生的亡人事故已有多起,為何還要在此時(shí)宣布將大規(guī)模增加測(cè)試用戶的數(shù)量呢?

    這還要從當(dāng)前自動(dòng)駕駛技術(shù)的核心—深度學(xué)習(xí)—講起。

    深度學(xué)習(xí)并不是一個(gè)新概念。其所依賴的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)早在1943年,就由美國(guó)心理學(xué)家麥卡洛克和數(shù)學(xué)家皮茨提出,在上世紀(jì)末計(jì)算機(jī)蓬勃發(fā)展的時(shí)期,受到學(xué)界的重視。

    最近麻省理工(MIT)計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室公布的一段視頻顯示,人工智能領(lǐng)域大神Yann LeCun在1990年代初,便創(chuàng)造了速度極快的AI數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)。而2006年杰弗里·辛頓發(fā)表的一篇文章,則讓人們意識(shí)到,通常用來(lái)渲染游戲等3D畫(huà)面的GPU圖形處理器,可被用于大大加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度。

    特斯拉首席執(zhí)行官馬斯克

    使用Mobileye技術(shù)的無(wú)人駕駛汽車

    左圖:自動(dòng)駕駛巨頭Waymo發(fā)布會(huì)。右圖:英偉達(dá)Xavier自動(dòng)駕駛芯片

    之后的AlphaGo與韓國(guó)棋手李世石的世紀(jì)大戰(zhàn),更是讓深度學(xué)習(xí)“出圈”—全世界的人們意識(shí)到,只要擁有足夠多的樣本與算力,深度學(xué)習(xí)可謂無(wú)所不能。

    而深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到自動(dòng)駕駛中,就是通過(guò)收集的大量路測(cè)數(shù)據(jù),在經(jīng)過(guò)人工和自動(dòng)化標(biāo)注后,放到超級(jí)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練,得到訓(xùn)練完畢的自動(dòng)駕駛模型,從而賦予車載人工智能理解道路狀況的能力。

    然而,基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛技術(shù),實(shí)際上非常依賴于其訓(xùn)練樣本。機(jī)器首先需要理解車輛所能遇到的所有可能的危險(xiǎn)狀況,才能相對(duì)應(yīng)做出正確的決策。

    針對(duì)這一問(wèn)題,自動(dòng)駕駛巨頭Waymo和絕大多數(shù)車企的做法,都是以盡量多的路測(cè)里程,嘗試覆蓋所有可能出現(xiàn)的長(zhǎng)尾場(chǎng)景。

    而特斯拉作為全球范圍內(nèi)汽車保有量最多的自動(dòng)駕駛企業(yè),在這一點(diǎn)上具備獨(dú)一無(wú)二的優(yōu)勢(shì):每一個(gè)用戶實(shí)際上都可以成為其數(shù)據(jù)收集員,將自身的日常行駛數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理后,上傳到特斯拉的“超級(jí)大腦”—由25個(gè)特斯拉自研深度學(xué)習(xí)處理器D1組成的“Dojo”道場(chǎng)超級(jí)計(jì)算機(jī)中,進(jìn)行日夜無(wú)休的重復(fù)訓(xùn)練。

    道場(chǎng)超級(jí)計(jì)算機(jī)1.1 EFLOPS的運(yùn)算速度,是上述1990年代MIT實(shí)驗(yàn)室那臺(tái)用于數(shù)字識(shí)別的計(jì)算機(jī)算力的550億倍。如此恐怖的計(jì)算能力,自然具備同時(shí)處理大量訓(xùn)練樣本的能力。這大概就是特斯拉放開(kāi)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)測(cè)試名額限制的一大原因。

    而有了更多的參與測(cè)試者與強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī),特斯拉的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)迭代將更快,也就能盡早摘得L5級(jí)自動(dòng)駕駛的桂冠。

    有趣的是,成為一個(gè)優(yōu)秀的人類駕駛員,并不需要學(xué)習(xí)大量的長(zhǎng)尾場(chǎng)景,因?yàn)楹腿缃竦娜斯ぶ悄芟啾?,人腦的“泛用性”更強(qiáng)一些,在很多小概率事件面前可以做出相對(duì)合理的選擇。

    然而,自動(dòng)駕駛對(duì)于模型內(nèi)已經(jīng)覆蓋到了的危險(xiǎn)場(chǎng)景,往往能夠處理得相當(dāng)完美與從容,而且能讓汽車在面對(duì)道路突發(fā)狀況時(shí),在極短的時(shí)間內(nèi)完成信息收集、感知預(yù)測(cè)、決策執(zhí)行這三個(gè)關(guān)鍵步驟,實(shí)現(xiàn)超越人類認(rèn)知能力與反應(yīng)速度極限的規(guī)避動(dòng)作。這也是馬斯克堅(jiān)信自動(dòng)駕駛比人類駕駛更加安全的原因。

    聊完了軟件,我們?cè)賮?lái)聊聊硬件。

    自動(dòng)駕駛的硬件江湖,目前大致可分為兩大陣營(yíng):以國(guó)產(chǎn)造車新勢(shì)力為代表的多傳感器融合路線,和以特斯拉為代表的純視覺(jué)感知路線。

    馬斯克從其著名的“第一性原理”出發(fā),堅(jiān)持認(rèn)為純視覺(jué)方案是人眼與機(jī)器達(dá)成和諧統(tǒng)一的唯一路徑。北美地區(qū)自2021年5月起交付的Model 3和Model Y上的輔助駕駛系統(tǒng),就只裝配了8顆攝像頭;而2022年2月起,交付的高端車型Model S和Model X,不再配備雷達(dá)。

    取消了所有的雷達(dá)配置,顯示了馬斯克將純視覺(jué)方案死磕到底的決心。而這一方案的基石,便是由設(shè)計(jì)了AMD“Zen”系列架構(gòu)的硅谷芯片大神Jim Keller,與Jim的繼任者,曾負(fù)責(zé)蘋果A5到A9處理器的Pete Bannon共同設(shè)計(jì)的FSD自動(dòng)駕駛芯片。

    這顆芯片于2018年底宣布研發(fā)成功,單顆算力達(dá)到了72 TOPS(萬(wàn)億次每秒,衡量自動(dòng)駕駛芯片算力的單位),并在2021年初作為HW3.0硬件平臺(tái)的核心,搭載在特斯拉旗下一眾車型上,代替了此前使用的算力僅為1 TOPS的英偉達(dá)Parker系列芯片。

    相對(duì)應(yīng)的,國(guó)產(chǎn)造車新勢(shì)力近年的自動(dòng)駕駛配置,仿佛也成為了各大廠商“秀肌肉”的舞臺(tái):激光、毫米波、超聲波雷達(dá)和攝像頭數(shù)量不斷刷新上限,而自動(dòng)駕駛芯片的算力更可謂進(jìn)展神速。

    英偉達(dá)在2017年公布的Xavier自動(dòng)駕駛芯片,以32 TOPS的算力碾壓了當(dāng)時(shí)算力普遍在2 TOPS徘徊的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。但在2020年量產(chǎn)上市后,以小鵬P7為代表的諸多車型中搭載的Xavier在車主的手里還沒(méi)捂熱,英偉達(dá)就宣布其下一代自動(dòng)駕駛芯片Orin將在2022年初交付車企,算力高達(dá)252 TOPS。

    Mobileye的三維立體環(huán)境模型

    特斯拉自動(dòng)駕駛示意圖

    在去年的GTC圖形技術(shù)大會(huì)上,英偉達(dá)又宣布將在2025年推出算力高達(dá)1000 TOPS的Atlan自動(dòng)駕駛芯片。而以華為200 TOPS的MDC610,和地平線128 TOPS的征程5為代表的國(guó)產(chǎn)陣營(yíng),以及高通預(yù)計(jì)明年上市的Ride系列,也都在這片市場(chǎng)中掙扎求生。

    車載芯片的算力指標(biāo),仿佛代替了發(fā)動(dòng)機(jī)的馬力,成為了智能車時(shí)代各大車企新的發(fā)力點(diǎn)。

    但在如今自動(dòng)駕駛芯片“百花齊放”的盛況背后,卻是以色列老牌自動(dòng)駕駛技術(shù)解決方案廠商Mobileye長(zhǎng)達(dá)十余年的技術(shù)壟斷。

    直到2014年,特斯拉宣布研發(fā)初代自動(dòng)駕駛技術(shù)時(shí),所采用的仍然是Mobileye所提供的“黑箱式”自動(dòng)駕駛算法。車企僅能得到Mobileye自動(dòng)駕駛系統(tǒng)所給出的計(jì)算結(jié)果,無(wú)法得知算法的具體邏輯,也無(wú)法針對(duì)使用地區(qū)的特點(diǎn),對(duì)算法進(jìn)行更改與調(diào)校。

    取消了所有的雷達(dá)配置,顯示了馬斯克將純視覺(jué)方案死磕到底的決心。

    這樣的模式,在傳統(tǒng)車企間流行了很長(zhǎng)一段時(shí)間,但顯然不能讓技術(shù)狂人馬斯克滿意。

    特斯拉研發(fā)出第一代自動(dòng)駕駛芯片后,造車新勢(shì)力紛紛轉(zhuǎn)向自研或開(kāi)放式芯片的懷抱;Mobileye也日漸式微,在2017年被芯片巨頭英特爾收購(gòu);其在2020年推出的Eye Q5芯片,也給予了汽車廠商自定義算法的權(quán)限。

    Mobileye并非沒(méi)有技術(shù)實(shí)力,其在Eye Q5芯片上應(yīng)用的解決方案Super Vision,實(shí)現(xiàn)了用7個(gè)遠(yuǎn)距單目攝像頭構(gòu)建完整的SFM(Structure From Motion,三維立體環(huán)境模型)的壯舉,將其單目攝像頭與傳統(tǒng)算法的技術(shù)優(yōu)勢(shì)地位發(fā)揮到了極致。

    但其前幾年的“不思進(jìn)取”,讓各大廠商紛紛研發(fā)出了自己基于多傳感器融合的深度學(xué)習(xí)算法。雖然Mobileye在相比深度學(xué)習(xí)困難得多的傳統(tǒng)算法領(lǐng)域,仍然無(wú)人能敵,但其在自動(dòng)駕駛市場(chǎng)的壟斷地位已經(jīng)一去不歸了。

    理性來(lái)看,融合方案與純視覺(jué)之爭(zhēng),其實(shí)是成本與效率之爭(zhēng)。融合方案能夠得到更加確切的車身周圍的環(huán)境信息,但激光雷達(dá)的高成本,與對(duì)來(lái)自多重?cái)?shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的時(shí)空標(biāo)記和匯聚,成為了車企當(dāng)下面臨的難題。

    而純視覺(jué)方案采用的攝像頭雖然成本較低,但需要在浩如煙海的樣本數(shù)據(jù)中,尋找到有效場(chǎng)景,并對(duì)其進(jìn)行標(biāo)注,再將其作為模型訓(xùn)練。這對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)收集和深度學(xué)習(xí)能力,提出了極高要求。

    這場(chǎng)比拼,鹿死誰(shuí)手猶未可知,但它帶動(dòng)著激光雷達(dá)、機(jī)器人、自然語(yǔ)言理解等領(lǐng)域在近幾年飛速發(fā)展,至少能讓人們相信,我們正走在一條光明的道路上。

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