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          新造車游戲,又要變了

          摘要

          馬斯克對于計算能力的「破壁」,又將看似已經明確的智能電動車競爭,拉到了另一個維度之上。

          8 月 23 日,一輛處于自動駕駛模式的特斯拉 Model 3 在美國撞上警車,險些造成巡警受傷。這是 NHTSA(美國國家公路交通安全管理局)統計特斯拉自動駕駛造成的第 12 起事故。幾天之后,一封長達 11 頁的信函送往特斯拉,NHTSA 要求特斯拉「好好解釋」一下。

          一直以來,將 L2 級別的輔助駕駛系統命名為 Autopilot 和 FSD(full self-driving)被認為是特斯拉的原罪,容易誤導消費者。但馬斯克信念堅定,即便事故每年都有,但就是認為 L5 級別的完全自動駕駛一定會到來。并且堅持與業界使用激光雷達力保安全的做法不同,他始終堅持「純視覺」路線,解決 L5 級自動駕駛的問題。

          當輔助駕駛能力逐漸成為新能源車的「標配」的時候,堅持「純視覺」路線實現完全自動駕駛的特斯拉,在不久前的 AI 日上曝光了自研計算芯片 D1,由于高帶寬的特性和分布式的計算架構設計,3000 塊 D1 芯片組成的超級計算機集群 Dojo ExaPOD,算力將遠超目前全球最快的超級計算機富岳。

          這并不是馬斯克一次簡單的「黑科技炫耀」,實際上,智能電動車領域專業人士深受震撼,因為這意味著剛剛看起來要走向「內卷」的智能電動車戰爭方向,一下子從「三電」系統,轉到了「算力」上,很可能會開啟新造車的「升維」競爭。

                   特斯拉AutoPilot功能開啟|特斯拉

          用無限算力,解自動駕駛的難題

          2019 年 FSD 芯片發布的時候,特斯拉 AI 總負責人 Andrej Karpathy 說過一句話,「你開車是因為眼睛看到了路況,而不是靠雙眼發射激光。」這讓外界認清,在實現自動駕駛的技術路線上,特斯拉選擇了純視覺路線—攝像頭堪比人眼,是自動駕駛時需要的幾乎唯一傳感器。

          今年 5 月,特斯拉宣布北美市場的 Model 3/Y 將不會再配備毫米波雷達,原因是特斯拉采用攝像頭來進行深度估算的精度已經超過了攝像頭+毫米波雷達。

          關于攝像頭和雷達的路線之爭還要回溯到 2004 年。美國國會為了在戰爭中減少傷亡,要求 DARPA 組織無人駕駛汽車大賽。Velodyne 正是通過這個契機,研發出激光雷達,轉型成為激光雷達公司。也是在 2004 年,馬斯克投資特斯拉 640 萬美元,成為特斯拉董事長。

          客觀來看,馬斯克一開始「強烈」反對激光雷達的原因在于過高的成本。2012 年一輛 Waymo 無人駕駛車的成本 15 萬美元,激光雷達單顆售價 7.5 萬美元,占了 50%。直到谷歌自研,2017 年才宣布將激光雷達價格打到 7500 美元。

          目前激光雷達在中國市場具有高度確定性,比如蔚來、小鵬等新造車勢力,以及傳統車廠奧迪、寶馬等都宣布應用激光雷達。一個原因在于成本下降。比如 2020 年底,華為首次發布 96 線車規級高性能激光雷達,號稱要把成本壓縮到 200 美元。

          成本之外,安全是另外的考量因素。「中國場景跟美國完全不一樣,核心目標是安全,加激光雷達能夠安全就加,然后貴也貴不了多少錢。」一位新造車產品經理告訴極客公園。

          當性價比不是問題,馬斯克對于純視覺的押注該如此「嘴硬」,這背后到底是出于什么考慮?

          在馬斯克看來,模仿人類是如何學會開車的,視覺獲取信息+大腦處理信息,Autopilot 也能成為一個合格的「老司機」。即便沒有激光雷達,用 Andrej 的話說,「我們大腦里的『深度學習網絡』,有能力理解身邊所有物體視覺深度和速度。」

          Andrej 曾表示,激光雷達+高精地圖(也是國內自動駕駛公司的普遍做法)的配置,需要大量的前置準備,并且保持基礎硬件更新的成本太高,前期成本遠高于純視覺方案,將會「拖累」特斯拉量產的步伐。深度學習需要海量數據喂養,所以對于特斯拉來說,「規模化」無比重要。

          讓汽車擅長「自我駕駛」是特斯拉在 2013、2014 年就在思考的事情。前期特斯拉通過采集和仿真生產了龐大數據。每輛特斯拉裝有 8 個攝像頭,獲取原始輸入后能創建不同的分辨率,用于不同的功能和目的,最終這些信息會被輸入到復雜的神經網絡中,生成對自動駕駛有用的附加信息。問題在于,即便擁有 8 個攝像頭,其背后的神經網絡矢量空間依舊不夠,換句話說,就是學習能力的成長性還是不夠。

          Dojo 的一個研發目標是容納更大型的混合神經網絡模型,專注于訓練 Autopilot 神經網絡,讓其看得清楚的同時,也擁有聰明的大腦。馬斯克曾在 2020WAIC 大會上表示,當下計算機視覺已經超越人類專家水平,但要保證計算機視覺實現的關鍵是算力的大小。

          特斯拉 AI 日曝光的芯片結構|特斯拉

          實際上,由 120 個訓練模塊,3000 塊 D1 芯片組成的超級計算機集群 Dojo ExaPOD,算力將遠超目前全球最快的超級計算機富岳。

          發布會后,馬斯克回復推特網友,ExaPOD 運算能力足以模擬人腦,下一代 Dojo 性能預計還會有 10 倍的提升,將成為世界上最強大的神經網絡訓練計算機。

          這是 Dojo 這臺具備超算能力的「破壁」武器,對純視覺自動駕駛的意義。至此,特斯拉可以充分運用其數據節點多(在路上跑的車多)的優勢,加上市值高帶來的資本能力強的優勢,依靠超強算力修煉算法,并最終解決別人無法解決的問題,而且還比別人更有效率。

          馬斯克「破壁」

          特斯拉在技術上一直有著比較長遠的布局。特斯拉放棄原有的英偉達方案之后,自研 FSD 芯片。特斯拉自動駕駛芯片負責人 Pete Bannon(從蘋果挖來的芯片設計師)說,在 2016 年,大家都在增加 CPU/GPU 的算力,沒有人想過自研芯片來形成超越第三方算力的方向。因為這是個成本和風險極高的事情。

          作為自動駕駛的「大腦」,自動駕駛算力已經是車廠的必爭之地。

          今年 1 月,蔚來發布的 ET7 搭載蔚來超算平臺 NIO Adam,據李斌介紹 NIO Adam 總算力高達 1016 TOPS,超過 7 個 Tesla FSD 的算力總和。「拼馬力,更要拼算力。馬力+算力,是定義高端智能電動汽車的新標準。」李斌直言。

          一位智能電動車圈的產品經理表示,很顯然,如果特斯拉沒有算力上的「破壁」,大家都用業界的普遍方案,最后算力上的差距不會太大。但特斯拉今天 Dojo 做的事情一明確,這對于國內車企來說,是基本上無法跟進的。「今天看國內的車企就像看兩三年前的特斯拉,關注點還到不了超算能力的自研突破上,而是銷量,車的功能做得好不好。」

          「馬斯克發布的其實是一條『路』——是個超級牛的基礎設施。即便國內使用激光雷達,但也需要視覺,更需要計算力的提升。對于這種算力基礎設施的領先,當然是帶來巨大競爭優勢的。」

          但是特斯拉今天為什么能這么做呢?因為他的車已經足夠多了,算法也通暢了,這套系統可以幫它把數據處理效率變得更高。而后來者還沒有到達這個階段,這不只是決心和財力的問題,實際上是特斯拉在充分利用自己目前的優勢,想拉開和后來者的距離。

                   特斯拉Model S Plaid取消了物理擋桿|特斯拉

          集度汽車 CEO 夏一平曾經表示,「特斯拉等公司很值得人尊重,因為他們開創了一個電動化的時代,真正推動了電動汽車的普及。」近兩年產業關注重點從燃油車的核心零部件發電機與動力總成(兩者成本在一輛燃油車里的成本占比大概是 15%-20%)轉移到三電——電池、電控和電機。

          那么這次 Dojo 的出現,也很可能意味著新造車行業游戲可能又變了。追趕者本來感覺已經可以望其項背的狀況,一下子又被特斯拉的「升維」打亂了。

          不久前,馬斯克在全球員工大會上說,預計本季度末將迎來交付浪潮,這個月將成為公司有史以來最瘋狂的一個月。對于特斯拉的銷量不需要擔心,可以說,它正迎來歷史紅利期最強的時候。在這個時候,馬斯克的 Dojo,簡直就是在跑得最快的時候,又給自己加了個火箭助推器,準備上天。

          與此同時,馬斯克還告訴員工另外一個消息,期望在 2023 年推出價值 2.5 萬美元的「Model 2」(有傳也可能叫 Model Q),并表示該車型可能不會配備方向盤或踏板。雖然按照包括特斯拉在內的自動駕駛廠商的技術進展,專業人士都認為在 2023 年實現完全自動駕駛的可能性幾乎不存在,但馬斯克似乎永遠會提醒業界,「我可不這么認為!」

          當然,Dojo 是否真的能按照馬斯克的設想完成自動駕駛技術的「破壁」,今天只是一個可能性的展現。甚至,圍繞算力而投入的巨大成本,如果不能根本性地超越其他技術路線,也會給特斯拉帶來巨大的損失。

          但馬斯克站在一個歷史最好的發展狀態下,做了一個「正常公司」很難作出的決定,最終的目的,還是要塑造支撐其「非常公司」的未來技術壁壘。

          這既是他的天生驕傲,也是他的精明計算。


          圖片來源:特斯拉

          責任編輯:靖宇

          本文由極客公園 GeekPark 原創發布,轉載請添加極客君(ID: geekparker)

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