滁州市大明世纪网络有限公司
首页 | 联系方式 | 加入收藏 | 设为首页 | 手机站

产品目录

联系方式

联系人:业务部
电话: 00179-229298
邮箱:service@rtwjd.com

当前位置:首页 >> 新闻中心 >> 正文

特斯拉全自动驾驶硬件发布,马斯克明年推RoboTaxi:傻瓜才用激光雷达

字号:
摘要:特斯拉全自动驾驶硬件发布,马斯克明年推RoboTaxi:傻瓜才用激光雷达

编者按:本文来自微信公众号“量子位”(ID:QbitAI),作者李根乾明。

[图片]

想得远,做得大,diss 一切,他行他上。

这就是伊隆·马斯克在刚刚结束的特斯拉自动驾驶开放日上的表现。

马斯克和软硬件高管们一起,正式推出特斯拉全自动驾驶产品,包含芯片、硬件,以及软件配套方案。

并且立下 flag:这是全世界最先进的自动驾驶计算机。

而且实现全自动驾驶能力的特斯拉,还将开启新玩法:RoboTaxi,马斯克说最快明年,就让大家上街打到无人驾驶的电动特斯拉。

[图片]

当然,马斯克发言,怎么能少了 diss 业内标准和同行。

这次炮火主要集中在激光雷达,钢铁侠说:任何使用激光雷达方案的人都是大傻X,注定失败(doomed)。

完整详情,我们一页页讲。

01. 全自动驾驶硬件

首先跟马斯克登台的是自动驾驶工程副总裁 Pete Bannon(皮特·班农)。

[图片]

皮特 2016 年从苹果加盟,现在是马斯克最器重的高管之一。

他先给出全自动驾驶硬件的开发时间表,并表示去年 12 月就开始进入改装车。

接下来就是产品亮相时刻。

特斯拉把这个全自动驾驶的硬件称为 Hardware 3.0,每套 HW3.0 含 2 套 FSD 硬件,未来会嵌入手套箱的顶部。

整体性能方面,达到了 144TOPS,秒杀英伟达的 Drive Xavier 的理论性能值 21 TOPS,马斯克说:7 倍。

而 HW3.0 的关键所在——FSD,结构如下:

[图片]

采用 14 纳米 FinFET CMOS 工艺制造,尺寸为 260 毫米,具有 60 亿个晶体管和 2.5 亿个逻辑门,能够处理高达每秒 2.5 千兆像素和 36.8 TOPS。

LPDDR4 RAM 模块具有 68 GB/s的峰值带宽,其图像信号处理器具有 24 位流水线并支持高级色调映射和高级降噪——每个都可以以高达每秒 1G 的速度执行操作。

体积不大,但能力强大。

[图片]

FSD 采取双神经网络处理器冗余模式,都是 2GHz,32MB 的 SRAM 内存和 96×96 多个并添加阵列,每秒可处理高达 1TB 的数据并执行 36 TOPS(总共 72 TOPS)。

而且双处理器相互独立运算,一个处理器挂掉另一个还能继续工作。

[图片]

另外,还有 2.2GHz 的十几个 ARM A72 64 位 CPU,性能是当前解决方案的 2.5 倍。

[图片]

32 位和 64 位浮点运算的 GPU。

[图片]

另外,FSD 只运行特斯拉加密过的软件,非特斯拉软件,概不支持。

也有专门独立的安全模块进行护航。

[图片]

此外,能耗方面,FSD 每英里的功耗约为 250 瓦。

而且就在提及功耗时,马斯克再次以 7 倍作为补充。他说老黄家的 Xavier 功耗是 FSD 的 7 倍,成本也是 7 倍,但 FSD 的神经网络加速性能,却是 Xavier 的 7 倍。

(不知道老黄听了能不能忍?)

[图片]

特斯拉方面还说,新芯片上的神经网络处理器,可以处理汽车 8 个不断运行的摄像头每秒 2100 帧的输入图像,这相当于每秒 25 亿像素。

峰值方面,皮特表示每秒 50 万亿次运算是 HW3.0 的目标性能。

另外,马斯克还强调,神经网络处理器 IP 完全特斯拉自主,生产代工则由三星在德州的工厂进行。

钢铁侠还透露,特斯拉大约一个月前,就开始把 Model S 和X的自动驾驶从英伟达的 Drive 平台切换到自研芯片,大约 10 天,Model 3 也加入了该序列。

马斯克也掩饰不住的骄傲:

这听起来不太可能,因为特斯拉从没有设计过芯片,怎么一下子就能搞出全世界最好的芯片呢?但它就这样发生了。

[图片]

他还表示,现在特斯拉有了自动驾驶必须的硬件,接下来要做的就是不断改进软件。

但马斯克也透露,下一代芯片还会更好,而且已经在研发设计中,会比现在提升 3 倍,目标是 2 年后完成。

特斯拉 CEO 认为,现在他们的自动驾驶芯片,领先业界 2 年。

最后,FSD 大概会在明年第二季度完全就绪,目前中国能力和售价如下(包含 AutoPilot 后价格或至 74100 元):

[图片]

02. 软件:虚拟仿真不可取

登台讲解全自动驾驶软件的是特斯拉人工智能高级主管 Andrej Karpathy。

[图片]

主持人先是列了 Andrej 一长串 title,包括斯坦福博士之类的。

但马斯克打断说,斯坦福遍地都是博士,而 Andrej 可能是全世界最优秀的计算机视觉专家。

[图片]

Andrej 说他的工作主要是为特斯拉训练神经网络,而且面对的挑战是实时生成的海量细节数据。

但 Andrej 强调,在特斯拉,他们认为物理数据无法替代。

可能依赖虚拟仿真是自动驾驶目前常态,但特斯拉更信赖现实物理数据。

[图片]

Andrej 展示了特斯拉模拟与现实世界道路数据的比较,表示即便虚拟仿真越来越厉害,但现实世界总能不断给你不同的、意料之外的交互数据,这对自动驾驶软件系统迭代至关重要。

马斯克还现场补充说,使用模拟器,就像自己改自己的作业,实际提升有限。

真正展现的实力的,该是创建一个实际环境的模拟器——当然,这就是特斯拉所谓的阴影测试模式。

Andrej 介绍说,现在特斯拉预测变道的能力越来越强,已经记录了 900 万次成功换道,就是影子测试不断训练神经网络后的效果。

[图片]

最后,Andrej 也强怼了一发激光雷达方案。

他说我们人类开车,都是完全视觉驱动,为啥到机器就非激光雷达不可了呢?

[图片]

Andrej 认为,激光雷达是一条捷径。但它回避了对自动驾驶至关重要的视觉识别的基本问题,它会给人一种进步的错觉,但没有解决本质问题。

Andrej 还表示,现在特斯拉全视觉感知的方案,已经能处理 99.999% 的场景。

[图片]

03. 测试:阴影测试成效显著

接着,特斯拉工程副总裁 Stuart Bowers 上台,主讲特斯拉自动驾驶测试计划。

[图片]

他描述了特斯拉全自动驾驶计算机的开发周期,以及它是如何与特斯拉的神经网络完美融合的。

集中介绍了“自动变道”功能。

这一功能,完全得益于“阴影模式”的测试方法。

[图片]

当“感觉良好”时,这个功能就会发送给成千上万的用户。使用这项新功能的人越多,特斯拉就会越熟悉这个流程,也就会越熟练。

当特斯拉对这一功能充满信心时,将会全面铺开。

他说,特斯拉每天都会发生 10 万起车道变更,而且没有发生任何交通事故。

[图片]

04. 马斯克重申 RoboTaxi 蓝图

最后,终于轮到马斯克分享,他再次展现风格:想得大,也要干得大。

(只是这一次有点底气不足,看起来状态不是很高昂)

[图片]

核心是践行:电动化——自动化——共享化路线。

他实际重申了特斯拉总体规划。

[图片]

马斯克说,最快 2020 年(明年),特斯拉就会推出 Robotaxi(无人驾驶出租车)服务。

[图片]

他还开玩笑表示,虽然他通常不能准时,但特斯拉团队总能提前完成任务。

未来,Model S 和 Model 3 系列都会作为 RoboTaxi 用车。

为了配合这一规划,还会进一步变革电池组,把使用寿命从目前的 300-500,000 英里提升到 100 万英里,实现最低的维护费用。

另外,在 RoboTaxi 的大趋势下,方向盘、刹车踏板等零件会变得越来越不重要,会把它们从车里砍掉。

05. 火力全开 diss 激光雷达

不过,要说此次最大亮点,还属马斯克对激光雷达方案的全面 diss。

发布会开始没多久,马斯克炮火精准,火力全开。

使用激光雷达很蠢。任何依赖激光雷达的人都注定要失败。昂贵的传感器是不必要的。这就像是一大堆昂贵的附属品。

他还用阑尾进行了比喻,一个阑尾不好——那么,一大堆阑尾怎么样?这太荒谬了。你们会明白的。

在发布会后面的环节中,马斯克再度重申了自己的态度,我们要抛弃激光雷达,记住我的话,这就是我的态度。

[图片]

但马斯克也不是完全不认可激光雷达。

在谈到 SpaceX 公司使用激光雷达时,他说这是有意义的。

只是把激光雷达用在汽车上是“愚蠢的”。

发布会结束的时候,马斯克还不忘再次 diss:

虚假和愚蠢=高精地图和激光雷达

False and foolish = HD maps and LiDAR

如此疯狂“批斗”激光雷达,也引起了很多人的不满。

有网友评论称:

激光雷达:有一个大箱子在路上,停车。

特斯拉的视觉:路上有一辆消防车,我们就要撞上了。

也有人在 Hacker News 上现身说法,直击特斯拉视觉系统痛点:

几周前芝加哥下雪了,我的 AutoPilot 关闭了,因为大雪遮住了摄像头。所以我不会买这些“没有激光雷达的自动驾驶”的东西。

总之,马斯克台上 diss,网友网上反击,又吵起来了。

现场倒没啥争论,此次参会者多是特斯拉股东,他们现场都领到了测试体验的名额。

[图片]

刚发布的特斯拉全自动驾驶,他们有幸可以当一把小白鼠。

祝他们好运,God bless 特斯拉车主和股东~

06. OMT:英伟达回怼

特斯拉发布会结束后,英伟达发言人发表声明:

特斯拉将其全自动驾驶计算机的处理能力与英伟达 Drive Xavier 的处理能力进行了不准确的比较。

正确的比较应该是与英伟达的全自动驾驶计算机 Nvidia Drive AGX Pegasus 进行比较,后者提供 320 TOPS 用于 AI 感知、定位和路径规划。

声明中还指出,Xavier 提供了 30 TOPS 的处理能力,但特斯拉错误地说:它只提?