如今 ， 特斯拉在?的是新的?动标注技术 ， 效率提升?常多 。
此前10000 次?程标注 ， 如果换??贴标 ， 需要500 万?时 ， 现在只需要12 个?时就能搞定 。
具体怎么做的呢？我们再再再次展开 。 主要分为三个步骤：
第?步 ， 通过?身摄像头、视觉惯性测距法进??精度的轨迹和结构恢复 。 所有的特征 ， 包括地?都是通过神经?络从视频中推断出来的 ， 然后在向量空间中进?跟踪和重建 。
第?步：多重?程重构 。 这也是最核?部分 。 可以看到之前显示的?程是如何重建的 ， 并与其他?程对? ， ?后实现重建 。
然后 ， ?类分析师进来并最终确定标签 ， 每个步骤都已经在集群上完全并?化 。 所以整个过程通常只需要?个?时 。
最后?步：?动标注新?程 。 只是在预先建?的重构和每个新?程之间 ， 使?相同的多?程对?引擎 。
因此 ， 这?完全重建所有的?段要简单得多 。
这也是这台机器可扩展性的关键 。 只要有可?的计算和?程数据 ， 这台机器就能轻松扩展 。
当然 ， ?动标注不仅?在?道 ， 还有规划、占??络等 ， 很多都是?动标注的 。
07
仿真
对于?动驾驶来说 ， 路测很重要 ， 因为能接触到真实场景 。
但是同样的 ， 模拟仿真也是?动驾驶数据获得的重要途径和来源之? ，可以提供很多难以获得的数据 。
但是 ， 3D 场景的制作是出了名的慢 。 以这个模拟场景为例 ， 渲染师需要两周来构建 ， 但是有了新的?具后 ， 使得特斯拉可以在5 分钟内就完成类似场景的搭建 ， ?之快了1000 倍 。
?先 ， 特斯拉会把?动化的地?真实标签输送到模拟世界创建?具中：
随后 ， ?成道路?格 ， 并??道标签对其进?重新拓扑填充 ， 其中包括各种重要道路信息 ， ?如?字路?的坡度、材料等：
在路?上创造?道线：
然后是填充细节 ， ?成植物以及楼房 ， 与此同时 ， 带来的还有由植物楼房等带来的视觉遮挡效果：
然后是交通信号的引?：
然后是路标以及?道指引线：
接下来加??辆、??等交通参与者：
只需要动动?指 ， 特斯拉可以创造各种想要的仿真环境：
现在 ， 特斯拉可以很容易地?成?部分的旧??城市街道仿真：
08
写在最后
来个?结吧 。
特斯拉在FSD 上今年展示了很多内容 。
感知、规划、决策、控制以及仿真每?块都有不同进展和突破 。
这次AI Day 让我们看到了特斯拉在替代激光雷达以及?精地图上所做的?作 。
同时 ， 随着新神经?络的加? ， 特斯拉FSD变得更聪明 ， 同时驾驶上也更?性化 。
?斯克表示：「?前FSD软件已经可以适?于全球各个地区的路况 ， 如果地?监管政策允许 ， 我们可以在今年年底?向全球推出FSD Beta 版本软件 。 」
10?5? ， 特斯拉宣布了「Tesla Vision」的新动向：取消超声波传感器 。
两年前 ， 特斯拉拿掉了毫?波雷达 ， 现在 ， 特斯拉对超声波传感器下? 。
这样?来 ， 特斯拉真就在纯视觉?动驾驶?条路?到?了 。
特斯拉的纯视觉?动驾驶正在按着既定的?标逐渐推进 。
最后?个问题：特斯拉能不能?纯视觉实现?动驾驶？这个问题我暂时?法回答 。
我只能给你?个我看到的现状：当绝?部份的?企都转向激光雷达阵营 ， ?特斯拉仍在纯视觉路线上做?个孤勇者和开拓者 ， 为?动驾驶的实现提供更多的参考思路 。
不是谁都敢赌上??的前程去博?个不确定的明天 ， 但是特斯拉敢 。 这份开拓创新的勇? ， 让?敬佩 。
OK ， 以上就是这次特斯拉AI Day 关于FSD 的进展 。
如果你觉得内容不错 ， 欢迎?键三连 ， 这对我的创作有很?的帮助 。
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