特斯拉AI Day：FSD成长到了哪一步？( 二 ) _特斯拉

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10?1? ， ?年?度的科技春晚，特斯拉AI Day 来了。
整场发布会?常硬核， ?货也很多。
FSD、Dojo、Tesla Bot超级计算机是这次发布会的三?看点。
不过，我们主要关注的，还是特斯拉在FSD ??的新进展。
此前，绝?部分??都循着特斯拉的步伐， ?上渐进式?动驾驶发展之路。
但是随着能?参差以及对?动驾驶理解不同，特斯拉与?众?企分道扬镳。

特斯拉?上了纯视觉路线，其他?企则开始投?激光雷达怀抱。但是，对于?多数??来说，特斯拉依然是?向标。
他们也都很好奇：特斯拉纯视觉?动驾驶究竟有何进展？
聊进展之前，还是先了解?下，特斯拉FSD 的基本框架。

01
FSD框架
先说测试规模， 2021 ?概有2000 位「勇?」参与到FSD Beta 的测试，今年，这个数字增加到160000 位。
从去年到现在， FSD 进?过35 个版本迭代，训练了 7.5万个神经?络模型，基本上8 分钟训练1 个，并推送了35个版本更新。
?前FSD Beta 在?定程度上已经可以实现从?个停?场导航到另?个停?场，可以?动完成识别红绿灯并通?、通过?字路?、转弯等操作。
来看看特斯拉FSD基本框架。
所有的?切完全依靠单?智能实现。通过?上运?神经?络的摄像头?成环境模型， ?后基于此模型进??辆的规划和控制。

这是?个多摄像头神经?络，系统通过收到的图像来推测物理世界各个坐标都有什么东? 。
没错，推测。虽然我们看到的是图? ，但是在摄像头看来，它看到的就是其实是?维?格，需要进?转换和编码。
?后通过不断的模型训练，才能识别出图像中的物体到底是什么，譬如树?、墙壁、汽? 。
当然，识别的内容不?这些，还有各种语义层，包括各种?道线、交通信号灯、停?线等。

?在识别物体之后，系统会得出这些物体现在的状态坐标，并预测这些物体接下来的运动。
对于典型计算机视觉技术来说，处理这些内容?常困难，所以特斯拉在不断深?到语?技术领域，然后从其他领域提取最先进的技术，融合进来。
但是，很多物体还是?法被探测到或者被准确识别，这?就需要对数据进?标注，特斯拉已经拥有??的?动标注系统。
此外，特斯拉利???的仿真系统来构建图像，通过数据引擎管道， ??些数据训练模型，然后把它放到?上，看是否可? 。

如果发?故障， ?队会进?分析，并提供当前标签并将数据添加?训练集，这个过程系统地解决了问题。
为了训练这些新的?规模神经?络，特斯拉今年把训练基础设施扩展了40%-50% ，今年特斯拉在美国训练集群已搭载?约14000 个GPU 。
同时，特斯拉还开发了??的??智能编译器， ?持这些神经?络所需的新操作，并将它们映射到特斯拉最好的底层硬件上。
?前，特斯拉推理引擎能够将单个神经?络的执?分布在芯?上的两个独?系统上。本质上其实就是连接在同?台?动驾驶计算机中的独?计算机。

其实就是同?神经?络在两块FSD芯?都进?运算，为此，必须严格控制新系统端到端的延迟。
为此，特斯拉布局了很多新的代码，所有这些在??运?的新?络，产?向量空间。
进?在汽?周围建?起新的模型，规划系统在此基础上得出运?轨迹。通过基于模型的神经?络的组合，特斯拉FSD 正在?速成? 。
02
交叉路口规控策略
?保护左转，是?动驾驶的??难题。

?动驾驶?辆在进?决策规划的时候就会涉及到多种变量，需要梳理不同变量之间的关系，进?推演出最合理的通??式。

特斯拉AI Day：FSD成长到了哪一步？( 二 )

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