特斯拉自動駕駛芯片終于發布！馬斯克：全球最強秒殺同行，明年推出Robotaxi

北京時間4月23日凌晨，特斯拉的“自動駕駛日”在其位于加州帕洛阿爾托的總部舉行。馬斯克終于揭開了自己的自動駕駛“核武器”——特斯拉的“全自動駕駛計算機”(以下簡稱FSD計算機)，也就是前面提到的自動駕駛硬件3.0。FSD計算機的使用，意味著特斯拉首次使用了自主研發的汽車AI芯片。目前，特斯拉生產線上的每輛電動汽車都在安裝這種芯片。根據特斯拉官網顯示，“完全自動駕駛”的可選價格為46300元，但如果交付后安裝，價格將升至65000元。整個發布會持續了近三個小時，技術信息量是特斯拉有史以來所有發布會中最大的。以集中的方式披露了硬件和軟件方面的大量重要進展。從發布會上可以看出，雖然這兩年業界一直在強調輔助駕駛系統的使用，但馬斯克今天依然保持了一貫的特立獨行的風格。他眼中似乎只有“全自動駕駛”的目標，他還說明年會實現Robotaxi(自動駕駛出租車)。在追求自動駕駛的同時，馬斯克也在發布會上多次貶低L idar，這是目前實現高水平自動駕駛的必要組成部分。自動駕駛芯片，馬斯克說“我們是最強的”。在馬斯克眼里，FSD計算機足以支持“全自動駕駛”。未來車主只需要更新軟件水平，就能讓車輛達到自動駕駛的水平。在發布會上，特斯拉自動駕駛芯片負責人皮特·班農(Pete Bannon)重點介紹了特斯拉自主研發的自動駕駛芯片。他是特斯拉從蘋果挖來的芯片設計師，參與過iPhone 5 A5芯片和各種iPhone芯片的開發。不難看出，在這個設計中，和吉姆·凱勒一起領導蘋果芯片R&D部門的頂級芯片架構師，也抓住了特斯拉對蘋果軟硬的深度結合，可以說非常蘋果。今天發布的自研芯片是一年半前設計的。從一系列公布的參數來看，它無疑是一個非常強大的硬件:144TOPS(競爭對手最先進技術21TOPS的性能)。另一個亮點是這款新產品，新的神經網絡加速器(NNA)，達到了令人難以置信的2100FPS，并將由三星代工生產。在不影響車輛能耗和續航能力的前提下，FSD可以將安全性和自動化水平提高到一個新的水平。總體而言，這款14納米芯片是為神經網絡設計的，該團隊對其架構進行了優化，以降低能耗和成本，尤其是處理大量圖像和視頻。班農表示，最新芯片上的神經網絡處理器可以處理8個攝像頭同時操作產生的每秒2100幀的圖像輸入，相當于每秒25億像素，性能約為之前版本2.5的21倍。馬斯克透露，在過去的一個月里，特斯拉已經逐漸放棄了英偉達提供的圖像處理解決方案。馬斯克表示，特斯拉的芯片是世界上最好的芯片，遠遠超過其他競爭對手。與此同時，特斯拉已經進行了下一代芯片的一半工作。馬斯克表示，下一代芯片可能比現有的好三倍，預計將在兩年內推出。然而，馬斯克不準備在這次活動上透露更多關于下一代芯片的信息。有意思的是，在發布會后不久，英偉達表示，特斯拉與英偉達在硬件上的對比并不準確，主要體現在FDS 144TOPS和Xavier21TOPS的性能上。特斯拉堅定地選擇了計算機視覺團隊取得的這些成果，這也讓這位CEO再次大膽表態:“任何使用激光雷達的自動駕駛公司都注定要失敗。”在軟件算法部分，特斯拉的人工智能和自動駕駛視覺總監Andrej Karpathy很少出現。這位李菲菲學徒在斯坦福AI實驗室攻讀博士期間就很出名，隨后加入了Open AI。特斯拉看中了他在計算機視覺領域深厚的技術積累，任命他為人工智能部門負責人。而AI丹尼爾在特斯拉的主要工作就是訓練FSD和神經網絡信息處理。Andrej Karpathy的現場演講表明了早期在現實世界中部署神經網絡的重要性。比如特斯拉的每一個司機其實都參加了neu的培訓……l networks，每個新手都會向特斯拉的自動駕駛系統輸入新數據。而且，卡帕西認為，在神經網絡的訓練中，數據的質量比數據的規模更重要，特斯拉的原始數據集也可能是世界上最有價值的，因為特斯拉擁有全球車隊，可以提供各種環境和天氣狀況的數據，也可以收集車輛的異常道路性能數據。在數據的標注上，特斯拉也在嘗試自動化標注方向。安德烈強調，特斯拉非常依賴視覺傳感器，特斯拉的AI軟件可以處理從視覺傳感器收集的車道線、交通、行人和其他信息，將這些信號與已知物體進行匹配，并最終做出決定。他還比較了激光雷達方案和計算機視覺方案的優缺點，顯然他也和馬斯克一樣是計算機視覺派:“從某種意義上來說，激光雷達是一條捷徑。它回避了視覺識別這個對自動駕駛非常重要的基本問題，給人一種技術進步的錯覺。”他說，與激光雷達相比，特斯拉更依賴于計算機視覺，并將接收到的視覺信息以3D形式呈現，涵蓋視頻輸入到深度感知。換句話說，特斯拉認為攝像頭+數據+神經網絡足以挑戰激光雷達。決定計算機視覺不喜歡激光雷達，這在業內非常少見。大部分廠商還是采用激光雷達方案或者激光雷達+計算機視覺，因為目前的純計算機視覺方案在安全防護上還是有一定風險的。特斯拉Robotaxi，除了2020年非常硬核的技術展示，最值得期待的信息大概就是特斯拉Robotaxi的時間表的披露了。馬斯克提到了特斯拉網絡和汽車共享服務。在共享出行服務不足的地方，特斯拉車主可以提供服務。例如，他們推出了Model 3出租車方案和Robotaxi，允許擁有Model 3的公司或車主實現Robotaxi服務。汽車成本不到3.8萬美元，汽車壽命保證行駛100萬英里。馬斯克表示，他“非常有信心”在明年推出Robotaxi計劃，但出于監管方面的考慮，不會在所有地區推出。任何客戶都可以將他們的汽車添加到特斯拉網絡(或移除)，他將特斯拉網絡描述為優步和Airbnb的混合模式。特斯拉還將推出自己的打車應用，并從拼車服務中抽取25%-30%的收入。回顧整個發布會，首次大規模披露大量硬件和軟件方面的重要進展，是特斯拉自動駕駛團隊三年來成果的一次集體展示，也最大程度展現了特斯拉發展自動駕駛的實力和誠意。當然，馬斯克在會上樹立的旗幟還需要大量的事實來證明。畢竟業界公認的自動駕駛問題，肯定不是馬斯克能解決的。況且馬斯克的跳票行為已經不止一次兩次了。最后聯系到上海剛剛發生的自燃事件和24日發布的第一季度財報，特斯拉這次的自動駕駛演示主要是面向投資者，附加價值不言而喻。附:特斯拉自研芯片與全自動駕駛之路在早期的Autopilot1.0時代，特斯拉采用了當時輔助駕駛市場流行的Mobileyeye EQ 3的自動駕駛芯片，后者是當時的一大特色。是芯片+深度學習算法的軟硬件一體化方案。這個方案在當時受到了很多車企的歡迎，但與特斯拉不斷升級迭代的思路不符。2016年1月，被稱為芯片設計之神的吉姆·凱勒(Jim Keller)加盟特斯拉，擔任自動駕駛總裁。隨后，曾與吉姆·凱勒在蘋果共事過的頂級芯片研發人才彼得·班農(Peter Bannon)也加入了特斯拉，隨后眾多芯片架構師的參與讓特斯拉自研芯片幾乎成為公開的秘密。對于曾經的芯片供應商英偉達，馬斯克表示Drive PX 2不錯，但是計算能力滿足不了特斯拉想要的全自動駕駛的需求。另外功耗高，特斯拉需要自己研發芯片。值得一提的是，人工智能和自動駕駛視覺部門負責人Andrej Karpathy在2018年第三季度財報電話會議上提到，他們已經為自動駕駛開發了更大數量的神經網絡，但當時的硬件無法提供足夠的芯片計算資源，這表明ev……那時一切都準備好了，只差芯片了。一直以來，尤其是在關鍵部件上，特斯拉傾向于“自己做，不買別人的”，掌握自主權。比如早在2004年，特斯拉就請鋰電池專家、現任特斯拉CTO的JB Straubel組建電池團隊。電化學方面的前期布局和高額投入，使得特斯拉的動力電池技術優勢明顯。自動駕駛方面，特斯拉自己開發軟件。雖然從供應商處購買了攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達等硬件，但特斯拉并不想要供應商提供的配套算法，使得很多軟硬件一體化的供應商變成了純粹的硬件供應商。在關鍵的計算平臺上，特斯拉選擇了英偉達的Drive PX2，在它之上，特斯拉還運行著自己的神經網絡。特斯拉對軟件和硬件的絕對控制使其能夠推動技術的不斷迭代。如果你有一個更好的傳感器，你會得到一個更好的傳感器。舊的芯片計算能力不足，你要更換計算能力更強的芯片。軟件更新可以通過OTA及時升級，實現功能完善，開辟新功能。軟硬件兩條腿交替前進，促進整體功能平穩提升。現在，隨著自研芯片的到位，特斯拉終于在這個核心部件上把主動權牢牢掌握在自己手中。北京時間4月23日凌晨，特斯拉的“自動駕駛日”在其位于加州帕洛阿爾托的總部舉行。馬斯克終于揭開了自己的自動駕駛“核武器”——特斯拉的“全自動駕駛計算機”(以下簡稱FSD計算機)，也就是前面提到的自動駕駛硬件3.0。FSD計算機的使用，意味著特斯拉首次使用了自主研發的汽車AI芯片。目前，特斯拉生產線上的每輛電動汽車都在安裝這種芯片。根據特斯拉官網顯示，“完全自動駕駛”的可選價格為46300元，但如果交付后安裝，價格將升至65000元。整個發布會持續了近三個小時，技術信息量是特斯拉有史以來所有發布會中最大的。以集中的方式披露了硬件和軟件方面的大量重要進展。從發布會上可以看出，雖然這兩年業界一直在強調輔助駕駛系統的使用，但馬斯克今天依然保持了一貫的特立獨行的風格。他眼中似乎只有“全自動駕駛”的目標，他還說明年會實現Robotaxi(自動駕駛出租車)。在追求自動駕駛的同時，馬斯克也在發布會上多次貶低L idar，這是目前實現高水平自動駕駛的必要組成部分。自動駕駛芯片，馬斯克說“我們是最強的”。在馬斯克眼里，FSD計算機足以支持“全自動駕駛”。未來車主只需要更新軟件水平，就能讓車輛達到自動駕駛的水平。在發布會上，特斯拉自動駕駛芯片負責人皮特·班農(Pete Bannon)重點介紹了特斯拉自主研發的自動駕駛芯片。他是特斯拉從蘋果挖來的芯片設計師，參與過iPhone 5 A5芯片和各種iPhone芯片的開發。不難看出，在這個設計中，和吉姆·凱勒一起領導蘋果芯片R&D部門的頂級芯片架構師，也抓住了特斯拉對蘋果軟硬的深度結合，可以說非常蘋果。今天發布的自研芯片是一年半前設計的。從一系列公布的參數來看，它無疑是一個非常強大的硬件:144TOPS(競爭對手最先進技術21TOPS的性能)。另一個亮點是這款新產品，新的神經網絡加速器(NNA)，達到了令人難以置信的2100FPS，并將由三星代工生產。在不影響車輛能耗和續航能力的前提下，FSD可以將安全性和自動化水平提高到一個新的水平。總體而言，這款14納米芯片是為神經網絡設計的，該團隊對其架構進行了優化，以降低能耗和成本，尤其是處理大量圖像和視頻。班農表示，最新芯片上的神經網絡處理器可以處理8個攝像頭同時操作產生的每秒2100幀的圖像輸入，相當于每秒25億像素，性能約為之前版本2.5的21倍。馬斯克透露，在過去的一個月里，特斯拉已經逐漸放棄了英偉達提供的圖像處理解決方案。馬斯克說t……t特斯拉的芯片是世界上最好的芯片，遠遠超過其他競爭對手。與此同時，特斯拉已經進行了下一代芯片的一半工作。馬斯克表示，下一代芯片可能比現有的好三倍，預計將在兩年內推出。然而，馬斯克不準備在這次活動上透露更多關于下一代芯片的信息。有意思的是，在發布會后不久，英偉達表示，特斯拉與英偉達在硬件上的對比并不準確，主要體現在FDS 144TOPS和Xavier21TOPS的性能上。特斯拉堅定地選擇了計算機視覺團隊取得的這些成果，這也讓這位CEO再次大膽表態:“任何使用激光雷達的自動駕駛公司都注定要失敗。”在軟件算法部分，特斯拉的人工智能和自動駕駛視覺總監Andrej Karpathy很少出現。這位李菲菲學徒在斯坦福AI實驗室攻讀博士期間就很出名，隨后加入了Open AI。特斯拉看中了他在計算機視覺領域深厚的技術積累，任命他為人工智能部門負責人。而AI丹尼爾在特斯拉的主要工作就是訓練FSD和神經網絡信息處理。Andrej Karpathy的現場演講表明了早期在現實世界中部署神經網絡的重要性。例如，特斯拉的每一位駕駛員實際上都參與了神經網絡的訓練，每一位新手都會向特斯拉的自動駕駛系統輸入新的數據。而且，卡帕西認為，在神經網絡的訓練中，數據的質量比數據的規模更重要，特斯拉的原始數據集也可能是世界上最有價值的，因為特斯拉擁有全球車隊，可以提供各種環境和天氣狀況的數據，也可以收集車輛的異常道路性能數據。在數據的標注上，特斯拉也在嘗試自動化標注方向。安德烈強調，特斯拉非常依賴視覺傳感器，特斯拉的AI軟件可以處理從視覺傳感器收集的車道線、交通、行人和其他信息，將這些信號與已知物體進行匹配，并最終做出決定。他還比較了激光雷達方案和計算機視覺方案的優缺點，顯然他也和馬斯克一樣是計算機視覺派:“從某種意義上來說，激光雷達是一條捷徑。它回避了視覺識別這個對自動駕駛非常重要的基本問題，給人一種技術進步的錯覺。”他說，與激光雷達相比，特斯拉更依賴于計算機視覺，并將接收到的視覺信息以3D形式呈現，涵蓋視頻輸入到深度感知。換句話說，特斯拉認為攝像頭+數據+神經網絡足以挑戰激光雷達。決定計算機視覺不喜歡激光雷達，這在業內非常少見。大部分廠商還是采用激光雷達方案或者激光雷達+計算機視覺，因為目前的純計算機視覺方案在安全防護上還是有一定風險的。特斯拉Robotaxi，除了2020年非常硬核的技術展示，最值得期待的信息大概就是特斯拉Robotaxi的時間表的披露了。馬斯克提到了特斯拉網絡和汽車共享服務。在共享出行服務不足的地方，特斯拉車主可以提供服務。例如，他們推出了Model 3出租車方案和Robotaxi，允許擁有Model 3的公司或車主實現Robotaxi服務。汽車成本不到3.8萬美元，汽車壽命保證行駛100萬英里。馬斯克表示，他“非常有信心”在明年推出Robotaxi計劃，但出于監管方面的考慮，不會在所有地區推出。任何客戶都可以將他們的汽車添加到特斯拉網絡(或移除)，他將特斯拉網絡描述為優步和Airbnb的混合模式。特斯拉還將推出自己的打車應用，并從拼車服務中抽取25%-30%的收入。回顧整個發布會，首次大規模披露大量硬件和軟件方面的重要進展，是特斯拉自動駕駛團隊三年來成果的一次集體展示，也最大程度地展現了特斯拉發展自動駕駛的實力和誠意。當然，馬斯克在會上樹立的旗幟還需要大量的事實來證明。畢竟業界公認的自動駕駛問題，肯定不是馬斯克能解決的。況且馬斯克的跳票行為已經不止一次兩次了。最后，聯系上海剛剛發生的自燃事件和24日發布的第一季度財報，特斯拉的自動駕駛演示這……me主要面向投資人，附加值不言而喻。附:特斯拉自研芯片與全自動駕駛之路在早期的Autopilot1.0時代，特斯拉采用了當時輔助駕駛市場流行的Mobileyeye EQ 3的自動駕駛芯片，后者是當時的一大特色。是芯片+深度學習算法的軟硬件一體化方案。這個方案在當時受到了很多車企的歡迎，但與特斯拉不斷升級迭代的思路不符。2016年1月，被稱為芯片設計之神的吉姆·凱勒(Jim Keller)加盟特斯拉，擔任自動駕駛總裁。隨后，曾與吉姆·凱勒在蘋果共事過的頂級芯片研發人才彼得·班農(Peter Bannon)也加入了特斯拉，隨后眾多芯片架構師的參與讓特斯拉自研芯片幾乎成為公開的秘密。對于曾經的芯片供應商英偉達，馬斯克表示Drive PX 2不錯，但是計算能力滿足不了特斯拉想要的全自動駕駛的需求。另外功耗高，特斯拉需要自己研發芯片。值得一提的是，人工智能和自動駕駛視覺部門的負責人Andrej Karpathy在2018年第三季度財報電話會議上提到，他們已經為自動駕駛開發了更大數量的神經網絡，但當時的硬件無法提供足夠的芯片計算資源，這表明當時一切都已準備就緒，只需要芯片。一直以來，尤其是在關鍵部件上，特斯拉傾向于“自己做，不買別人的”，掌握自主權。比如早在2004年，特斯拉就請鋰電池專家、現任特斯拉CTO的JB Straubel組建電池團隊。電化學方面的前期布局和高額投入，使得特斯拉的動力電池技術優勢明顯。自動駕駛方面，特斯拉自己開發軟件。雖然從供應商處購買了攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達等硬件，但特斯拉并不想要供應商提供的配套算法，使得很多軟硬件一體化的供應商變成了純粹的硬件供應商。在關鍵的計算平臺上，特斯拉選擇了英偉達的Drive PX2，在它之上，特斯拉還運行著自己的神經網絡。特斯拉對軟件和硬件的絕對控制使其能夠推動技術的不斷迭代。如果你有一個更好的傳感器，你會得到一個更好的傳感器。舊的芯片計算能力不足，你要更換計算能力更強的芯片。軟件更新可以通過OTA及時升級，實現功能完善，開辟新功能。軟硬件兩條腿交替前進，促進整體功能平穩提升。現在，隨著自研芯片的到位，特斯拉終于在這個核心部件上把主動權牢牢掌握在自己手中。

標簽：特斯拉Model 3北京DS理念

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