ai算力特斯拉

⑴ 特斯拉到底是憑什麼可以作為自動駕駛的標桿

時至今日，越來越多的廠商都已經在旗下車型上實裝了輔助駕駛系統。比如凱迪拉克的超級巡航系統、斯巴魯的EyeSight、沃爾沃的城市安全系統，甚至奧迪A8上搭載的那套自動駕駛系統。如果從技術難度和功能實現的角度來看，它們與特斯拉的AutoPilot也沒有什麼本質上的區別。可奇怪的是，在說到自動駕駛時，大多數人首先想到的仍然是特斯拉和它的AutoPilot。

其中，處理來自攝像頭的圖像數據消耗計算能力最多。而在特斯拉最新推出的Model 3車型上便搭載了最新的Autopilot駕駛系統，硬體配備了雙獨立電源分別為兩顆FSD晶元供電，這樣其中一路電源損壞時，也能夠保證其中有一個FSD晶元正常工作，確保車輛能安全行駛。

⑵ 關於智能駕駛的三種「套餐」，只有特斯拉是搭載了「旗艦版」

同樣都在宣傳了搭載L2級輔助駕駛功能，但同樣的背後卻是全然不同的「硬體套餐」。
在如今，L2級輔助駕駛系統似乎成為了各家車企宣傳產品必不可少的亮點之一，而且無論是傳統車企，還是造車新勢力皆是如此。但同樣的「幫「你開車功能，有的表現的好像一個新手司機，有的卻似乎能直接「替」你開車。
那麼同樣的功能背後為什麼會表現出不同的實力，其背後到底又有怎樣的差別呢？接下來，首席出行官便帶各位了解一下不同「配置套餐」下的L2級輔助駕駛功能。
「標配套餐：「一葷一素」的硬體支持?」
標配套餐更多還是出現在傳統車企身上，尤其以國內一眾合資品牌車型為主。
以最新的豐田RAV4為例，廠家將其支持的L2級輔助駕駛功能命名為Toyota Safety Sense智安全系統。可以實現主動剎車、自適應巡航以及車道居中保持並可以跟隨前車軌跡行駛等功能，屬於標準的L2級輔助駕駛功能配置。
實現上述功能的配套硬體主要以毫米波雷達和前置單目攝像頭為主。其中，毫米雷達主要用於對前車的速度和距離進行實時偵測，實現自適應巡航和主動剎車功能（攝像頭作為輔助和冗餘）。而前置單目攝像頭則通過對路面標線和前車行駛軌跡的識別，實現車道居中保持功能。
L2級輔助駕駛系統更多是輔助駕駛員對車輛進行橫向和縱向的控制，駕駛員依舊主導控制車輛，並不需要太強大的算力。所以，這類「標配套餐」並不會配備更高階的計算晶元。
「標配套餐」屬於最基礎的功能性配置。無論是在感知層面的硬體配置，還是決策層面的晶元配置，都僅僅是「夠用」就好，且後期並不具備OTA升級更高級別自動駕駛的能力。 這樣的「標配套餐」最大的優勢在於供應鏈足夠成熟，其成本也就得到了有效控制。 所以更多被應用到傳統汽車品牌在智能駕駛領域的「突破」。
現階段尤其以合資品牌為主，包括沃爾沃的領航輔助駕駛系統在內的各種「智行」系統在本質上都屬於基礎的L2級輔助駕駛功能，一方面是各家命名方式不同，另一方面也會針對演算法進行優化。但也都是萬變不離其宗。
對於這類品牌來說，智能輔助駕駛功能僅僅是屬於錦上添花的配置而已，現階段也並不會傾注太多的研發力度，他們所追求就是「夠用就好」。
「豪華套餐：「四菜一湯」的智能駕駛」
與傳統車企標准套餐相對的，就是造車新勢力們的智能駕駛「豪華套餐」，俗稱的配置「堆料」。尤其是對於號稱「自研」自動駕駛能力的造車新勢力來說，要想挑戰特斯拉，先得在自動駕駛能力上夠得上後者兩年前的能力。學習其單純的視覺方案已經來不及，感測融合上下功夫才是王道。
蔚來汽車便是標配了「豪華套餐」的車企之一。該公司推出的ES6與ES8在現階段雖然只能實現L2級輔助駕駛功能，但其在硬體配置上則具備了更深的開發潛力。
在感知層面的硬體配置上，蔚來的車型上搭載了1個三目攝像頭、4個全景系統攝像頭、5個毫米波雷達、12個超聲波雷達、1個駕駛員狀態檢測攝像頭。其中，三目攝像頭和5個毫米波雷達主要用作輔助駕駛功能的感知。
由蔚來研發的前置三目攝像頭分別為28度、52度和150度，其中28度攝像頭用以識別遠距離目標和紅綠燈的檢測；52度攝像頭則用來完成對路面情況的識別；150度攝像頭則主要用來掃描車頭兩側及加塞車輛。相較於「標配套餐」的單目攝像頭來說，其最大的優勢在於可以識別到更多信息，讓車輛自己能更清晰看到周邊所處環境。其次則是用做硬體冗餘，在面對單一攝像頭被遮擋和損壞時依舊保證功能正常運行。
五個毫米波雷達除了一個前置用以實現自適應巡航功能外，在車身的四個角落還分別布置用以對盲區檢測和側方來車預警功能的數據採集。
另外，蔚來是在布局更高級別的自動駕駛能力，所以決策層面也搭載了算力更強的Mobileye EyeQ4晶元，其性能可以滿足每秒超過2.5萬億次TOPS浮點運算能力。而在Mobileye對自家Q系列晶元的介紹中也能看到，EyeQ4晶元是可以滿足L3級自動駕駛功能的算力要求。
「豪華套餐」的硬體配置，在本質上已經超越了L2級輔助駕駛功能的基本要求，是在為實現更高級別自動駕駛能力提前鋪好「底子」。相較於「標配套餐」來說，「豪華套餐」中無論是感知硬體配置還是晶元的算力性能都要遠遠更強，所以用來實現L2級輔助駕駛功能也自然是綽綽有餘。顯然，在產品定義之初就把整車OTA能力放在其中的造車新勢力們，對於「成長」這件事有更多想像力。不像「標配套餐」，整個產品周期的功能，可能與交付之初不會有太大變化。
「旗艦套餐：「滿漢全席」的自動駕駛」
嚴格意義上講，目前搭載「旗艦套餐」的車企只有特斯拉一家。畢竟目前搭載FSD晶元的特斯拉車型已經滿足了自動駕駛的硬體能力。
特斯拉在2019年便發布了完全自研的FSD晶元，該晶元實現了每秒約144萬億次TOPS浮點運算能力，是可以滿足完全自動駕駛的算力性能。特斯拉自研的FSD晶元算力是英偉達Xavier的近7倍，其特有的神經網路可以同時處理8路攝像頭產生的圖像數據，並帶有自主學習進化的能力。
其次在感知能力上，特斯拉也獨樹一幟的選擇了全視覺感知配置。特斯拉的視覺識別系統對於道路交通參與者的識別，范圍更廣，類型更加精確。通過多路攝像頭，特斯拉的目前已經量產的三輛車可以對車輛周圍進行360度的全覆蓋。不僅對於車輛所在車道，還包括左右兩邊車道。除了更廣泛的識別范圍，特斯拉對物體的識別能力也要遠強於其他車企。根據首席出行官的體驗和其他車主上傳的視頻，特斯拉除了能識別轎車、貨車和大客車外，對於道路上的行人、雪糕筒、甚至是跑在道路上的馬匹都可以進行區分。
特斯拉最「可怕」的地方在於其開創了「影子模式」，讓全球路上的每一輛特斯拉汽車都為公司智能駕駛功能的研發上傳日常行駛數據，通過更豐富的行駛數據來推動其基於多層神經網路的人工智慧演算法的不斷進化。據從公布數據來看，特斯拉已經收集了超過170億公里的真實行駛數據，其中有超過16億公里的行駛歷程是採用特斯拉的 Autopilot 智能輔助駕駛系統。
「旗艦套餐」已經不單單是對硬體配置的考量，更多是對系統本身決策和執行能力的要求。而在這一維度的基礎上再去實現L2級輔助駕駛功能，那真是用「大馬拉小車」來形容真的絲毫不為過。
「最後」
其實，傳統車企們的「標配套餐」，便已經可以很好的滿足目前ACC、LKA這樣的L2級輔助駕駛系統的基礎功能了。而「豪華」和「旗艦」套餐，則實現了更豐富的功能以及更踏實的實際體驗。
尤其對於搭載「標配套餐」的車型來說，所謂L2級輔助駕駛無非就是一個「幫你開車」功能，它的確可以在一定程度上降低駕駛員的身體疲勞度。而「豪華套餐」和「旗艦套餐」則給予駕駛員一個更放鬆的駕駛環境，甚至駕駛員開個小差也問題不大。但是，他們最大的價值在於後期OTA到更高級別自動駕駛的潛力。
從這個角度來看，如果你是一個自動駕駛愛好者，那麼恐怕一輛特斯拉、蔚來或小鵬，更適合。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

⑶ 馬斯克：「特斯拉AI日」將在7月舉行 或將發布自動駕駛新技術

據悉，在特斯拉的AI日上，將會發布一系列關於自動駕駛領域的新進展，如「Dojo超級計算機」。Dojo項目是標記可視化數據的關鍵，而目前標記此類數據仍是一項非常困難的任務。據悉，特斯拉Dojo計算機會自己學習並且訓練AI。簡單地說，特斯拉Dojo是一台超級強大的訓練計算機，可以訓練多個AI，最終的目的是讓汽車實現自動駕駛。

馬斯克表示，Dojo項目的目標是接收大量圖像和視頻數據，並在無人監督的情況下自行學習。Dojo計算機能夠利用大量視頻文件，在無人監督情況下自行學習，同時嘗試識別其中的對象。從視頻中學習以訓練AI比從圖像中學習效果更好，因為視頻能夠更近距離地捕捉現實，而且還能夠提供場景背景。

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⑸ 特斯拉成立超級計算機項目組助力提升AI演算法 馬斯克發推招人

馬斯克線上參加世界人工智慧大會

針對AI晶元的發展，馬斯克表示，Autopilot自動輔助駕駛晶元推動了AI晶元的發展。而特斯拉之所以自研晶元，是因為市面上算力強的晶元功耗高，功耗低的晶元，算力實在不行。

目前在自動駕駛軟體方面，特斯拉開發了Dojo訓練系統，該系統可以快速處理大量視頻數據，改善對於人工智慧系統的訓練。

除此之外，為了適應包括中國在內的各國、各地區不同的交通狀況，特斯拉已經開始在中國組建自動駕駛工程團隊。

「在中國我們要做的是進行很多原創性的工程開發。所以並不是簡單的將美國的東西直接照搬到中國，而是就在中國進行原創的設計和原創的工程開發。所以，如果您考慮工作，請考慮在特斯拉中國工作。」馬斯克在當天的視頻演講中說道。

結語：Dojo計算機或助力特斯拉自動駕駛系統向4D進化

特斯拉正在謀劃，讓自己的自動駕駛計算系統從目前的2.5D提升至4D。

所謂「4D」，簡單來說就是在三維空間信息的基礎上加入時間信息，從而形成四維信息，一並發送給自動駕駛電腦計算。

目前，特斯拉使用攝像頭還只能生成二維圖像數據，自動駕駛計算電腦對二維圖像中的物體進行識別、分類並進行標簽化，最終形成「2.5」數據進行自動駕駛計算。

四維信息相比於此前的三維信息，信息豐富程度得到提升，從而可以讓特斯拉自動駕駛的感知、識別和決策的過程變得更加准確。

Dojo計算機可以對海量視頻數據信息進行快速處理，從這個角度看它也能為特斯拉實現自動駕駛系統的「4D進化」提供一些幫助。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

⑹ 真科幻還是真雞肋特斯拉的智能召喚強在哪

在2019年6月的特斯拉股東大會上，馬斯克就曾表示：「在明年某個時候，特斯拉車主能在車里使用自動駕駛功能，無需人工干預」。2020年已至，馬斯克的這一願景也正隨著上海超級工廠的落成投產一步步實現著。擺弄著Model3的智能召喚，我知道有人會說這很雞肋，但換個角度來想想，這難道不是10年前科幻片里才有的場景嗎？那些正努力追趕的新勢力們，那些還在踟躕不前的傳統車企們，擼起袖子加油干吧。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

⑺ 特斯拉AI團隊招人，面試過程是怎樣的

特斯拉Ai團隊他們招聘時候，就說我不在乎你是否高中畢業，他們的首席執行官就說，如果你沒有大學學位，這不會成為你被特斯拉工作的障礙。 他就在推特上說加入特斯拉的人工智慧團隊吧，該人工智慧團隊將直接向我匯報工作，我們幾乎每天都會見面，以發郵件發簡訊的方式。更為重要的是，在特斯拉的人工智慧部門工作並不需要特定的學位，馬斯克在推特上是這么說的，絕對不需要博士學位，我不在乎你是否高中畢業，相反馬斯克正在尋找那些對於人工智慧有深刻理解的人 。就像馬斯克之前說了，他不在乎你是否高中畢業，大學文憑，但是他需要的你絕對是對於智能企業深刻的認知，需要的你是對這個產業的前景的探討，深刻的理解對於這種文化的掌握能力。

⑻ 為什麼國產自動駕駛就是不如特斯拉差距到底有多大

上周特斯拉更新的智能召喚功能，足足讓我在停車場」戲耍「了這輛Model3一個多小時，真是太有意思了。

●無人駕駛：還挺有禮貌，轉向燈先打上了

這項功能比想像中的還要強悍，通過攝像頭以及毫米波雷達實時演算（不依賴地圖，不能在開放道路使用），Model3儼然一個蹣跚學步的幼齡孩童一般摸索前進，他會嘗試走捷徑走直線抄近道，車速也要比預想中的更快，並且雷達測距精準，禮讓行人也非常及時。

其實從這三條技術線來看，我們也就大概明白了為什麼特斯拉的自動駕駛技術能夠如此迅速的進化，與蘋果相似的閉環研發體系，還擁有軟、硬體雙驅動能力，帶來了目前最接近完全自動駕駛的全新體驗。

當然我們也期待著Waymo大招落地的那天，還在踟躕不前的傳統主機廠商們，真的得加把勁了。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

⑼ 特斯拉是靠什麼成為自動駕駛的標桿的

中國的互聯網巨頭顯然正在以無所不在、無所不能、無所畏懼的姿態進入到商業迭代的各個層面。最新的消息是騰訊與寶馬汽車將聯合在中國成立一個計算中心，共同研發自動駕駛汽車。

以司機接管頻次作為評價標准，谷歌母公司Alphabet旗下的Waymo排名第一且遙遙領先，通用旗下Cruise緊隨其後，網路公司占據了第七把交椅。有兩家聲名顯赫的公司在測試中出人意料的墊底，Uber倒數第一，蘋果倒數第二。

成績最佳的Waymo一騎絕塵，平均每跑17846.8公里才需要人工接管一次，而倒數第一的Uber只有0.6公里，也就是說在路上跑了公交車的一站距離就出問題了。倒數第二的蘋果平均只能撐1.8公里。這兩家公司純屬以打醬油的姿態參與到自動駕駛領域中，成績這么難看是有原因的。