趣头条全面重写Autopilot,特斯拉自动驾驶的升维革命


作者 / 陈念航
编辑 / 王德芙
出品 / 汽车之心
趣头条全面重写Autopilot,特斯拉自动驾驶的升维革命
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在刚过去的 8 月 , 马斯克在推特上公布了关于 Autopilot 以及 FSD 的两条重要消息:
AP 团队正对软件的底层代码进行重写和深度神经网络重构;全新的训练计算机 Dojo 正在开发中 。
「重写 AP」 , 是今年马斯克在推特上不断提及的一项重要行动 。
在回应推友提问时 , 马斯克会时不时披露 AP 将有的新功能 , 比如:
对路面上的隆起和坑洞(bumps&patholes)的识别;对环岛路况(roundabouts)的处理等等 。
特斯拉对 AP 的全面重写 , 包括了对数据标注、训练、推理全流程的重构 。
而基于新架构的 FSD 将不再是渐进式的优化 , 而是一次「量子式跃升」(马斯克原文是 quantum leap) 。
马斯克在 7 月的世界人工智能大会上表示「有信心在今年完成开发 L5 级自动驾驶的基本功能」 , 马斯克能够实现他的承诺吗?
特斯拉为什么要在这个阶段对 AP 软件进行重写?重写 AP 到底要重写些什么呢?作为当下市面上量产最强的自动驾驶系统 , AP 走向何方 , FSD 何时到来?
1、特斯拉 AP 两大新进展
身兼特斯拉 AP 团队的最高负责人 , 马斯克经常充当着软件测试员的角色 。
根据马斯克在推特上透露 , 他本人经常开着搭载 FSD 最新测试版本的特斯拉上下班 , 马斯克称在他使用系统的过程中 , 几乎不需要人工接管 。
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【趣头条全面重写Autopilot,特斯拉自动驾驶的升维革命】基于此 , 他乐观估计 , 最快在 6-10 周后(也就是10月-11月份) , 就可以向小规模地向用户推送 FSD 测试版本 。
作为重写 AP 的一部分 , 马斯克还向外界介绍了其全新的用于神经网络(NN)训练的超级计算机 Dojo 。
Dojo 在日语中意为「道场」 , 现在它成为了特斯拉训练数据的「道场」 。
Dojo 将专门用于大规模的图像和视频数据处理 , 其浮点运算能力达到了 exaflop 级别 , 也就是每秒运算百亿亿次 。 正因此 , 马斯克称 Dojo 如野兽一般 。
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需要注意的是 , Dojo 计算机将配合无监督学习算法(unsupervised learning) , 来减少特斯拉对于数据人工标注的工作量 , 这样来帮助其数据训练效率实现指数级提升 。
马斯克还在推特上发布英雄帖 , 为自家的 AI 和芯片团队招人 。
目前 , Dojo 计算机仍在开发中 , 从 V1.0 开始 , 大约一年后才会有成果 。
有了全新的 AP 软件架构以及强大的数据训练计算机 Dojo , 难怪马斯克会对其 FSD 的落地进展如此自信 。
但话说回来 , 特斯拉为什么要在这个阶段对 AP 软件进行重写?还是以这样一种推倒重来的方式 。
2、为什么特斯拉要重写 AP?
现在的 AP 已经碰到了性能瓶颈 , 必须要进行升维革命 , 否则难有大的突破 。
马斯克用了一个术语来表述这个问题 , 他认为过去 AP 被困在一个局部最大值(Local Maximum)里面 , 要向上突破已经非常困难了 。
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其中一个很关键的问题在于 , 原有 AP 软件架构下 , 其处理的数据都是不含有时间坐标的 2D 图像数据 。
再想往上去处理 3D 甚至 4D(加上时间维度) 的数据 , 实现从图像级处理到视频级处理的跃迁 ,AP 固有的软件和训练网络难以胜任 。
关于引入 4D 数据带来的影响 , 一位来自国内自动驾驶公司的工程师向汽车之心分析:


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