环球车讯网|FSD Rewrite：特斯拉的模仿游戏
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2020 年 10 月 23 日 ， FSD Beta 软件小范围推送的第二天 ， 特斯拉车主 Kim Paquette 在推特上传了一段视频 ， 视频中的 Model 3 在无人为接管下通过了环岛 ， 其中包含一次处理得还算不错的停车让行 ， 顺利通过这一场景后她开心地拍了拍 Model 3 的方向盘 。
另一个视频里 ， 网友 Brandonee916 将全新的可视化 UI 上传至网络 ， 色彩鲜艳的开发者形态 UI 中路口环境一览无余 ， 评论区的网友不禁感叹新版软件的感知范围大幅提升 。
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在前一天的 22 号晚上 ， 一位 Model X 用户和他的好哥们亲眼见证爱车完成了第一次流畅的路口无保护左转 ， 车辆经过路口的无车道线区域并准确驶入左转车道后两人在车内开心地击掌庆祝 。
大家期待已久的街道驾驶功能忽然间在 FSD Beta 上「一蹴而就」 ， 一时间 ， 随着越来越多 FSD Beta 演示视频的出现 ， 激动与兴奋的情绪在特斯拉用户和粉丝群体中迅速蔓延 。
这种兴奋不仅因为 FSD Beta 街道驾驶功能表现出色 ， 还因为人们意识到 FSD 名称含义下的「Full Self-Driving」完全自动驾驶似乎真的要来了 。
而在这背后 ， 是 FSD 有史以来最大的一次的更新 ， 或者更准确点 ——Rewrite（重写) 。
始于 2016 年的铺垫
2019 年 4 月 22 日 ， 特斯拉在自动驾驶日上公布了自家的 HW 3.0 自动驾驶芯片 ， 硬件参数中最耀眼的莫过于两颗神经网络处理器带来的 72 TOPS 的算力 。
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硬件介绍中提到在神经网络的加速运算下 ， 这块 HW 3.0 芯片图像处理能力为 2,100 FPS ， 对比之下浮点运算能力为 600 GFLOPS 的 GPU 仅能做到 17 FPS ， 神经网络的图像处理优势一目了然 。
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为了做出一块业界最强的自动驾驶芯片 ， 特斯拉在研发准备期间先后请来了数位大师级人物 。
HW 3.0 这个业界首块为神经网络运算而打造的车规级自动驾驶芯片始于 2016 年 。 在那一年特斯拉迎来了在半导体行业从业 40 年、主导研发了 iPhone 5S 上首个 64 位架构移动端处理器的前苹果芯片架构师 Pete Bannon ， 而在更早的 2015 年 ， 传奇芯片架构师 Jim Keller 也离开英伟达加入了特斯拉 。
在大师们带领的精英团队以及特斯拉集团的共同努力下 ， HW 3.0 自研芯片项目从开始招募人员到芯片进入研发 ， 再到量产大规模装车的过程仅用时 3 年 ， 而且 HW 3.0 至今芯片仍然是市面上算力最高的量产车规级自动驾驶芯片 。
但 HW 3.0 芯片在 2019 年上车后 ， FSD 功能却并未迎来脱胎换骨的能力提升 。 不过如果你回看 HW 3.0 的发布会内容 ， 原因并不难寻 —— 这是一块面对神经网络打造的芯片 。 而 FSD 那时候在软件层面还未完成向神经网络结构的转化 ， 直到重写的 FSD Beta 面世 。
这次重写对于 FSD 意义重大 ， 神经网络大显身手下的新版软件让特斯拉的视觉方案得到了大幅的提升 ， 如果看完后面的内容 ， 你会明白正是有这次改动 ， Full Self-Driving 才真正有了实现的可能 。
For human, by human
2019 年的特斯拉自动驾驶日上 ， 特斯拉 AI 高级总监 Andrej Karpathy 说：
「我想强调一下 ， 在座中驾车至此的 ， 你们靠的是视觉与神经网络的协同运作 ， 而非眼中发射激光束来感知路况 。 」
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