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安全是第一底线 独行者特斯拉FSD路在何方?

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网易汽车7月24日报道 全球每天有3万余人死于交通事故。对于一台优秀的智能电动汽车而言,每个人的理解或许不同,但安全、绿色、智能是绕不过去的,特别是安全。

众所周知,安全又有主被动之分。

被动安全方面,没有发动机的纯电汽车溃缩区空间更大,提升关键部位超高强度钢的使用量,再配合良好的车身结构和底盘设计,电动汽车的安全性并不比燃油车差。


以特斯拉为例,其全系车型均获得过五星碰撞安全评级,Model 3参数图片)不仅获得NHTSA全五星安全评级、ENCAP全五星评级,还摘得了IIHS SAFETY PICK+顶级安全大奖。

而主动安全则跟配置相关,当前以主动刹车、盲点检测、车道保持、侧撞预警等为代表的ADAS功能,已经成为一辆靠谱车辆的必备。诸如特斯拉等玩家,甚至可以依靠更高维的Autopilot帮助车辆进一步提升预知风险的能力,为车辆安全尽一份力。

有一组数据更有说服力。

安全是第一底线 独行者特斯拉FSD路在何方?

NHTSA公布的最新数据显示,在美国每行车674万公里,平均会发生8.66次事故。

而这个数据,在使用了Autopilot的特斯拉车主中仅为1次;没有使用Autopilot但有主动安全功能参与的驾驶中,事故约为2次。

也就是说,特斯拉的Autopilot让行车安全水平达到平均水平的8.66倍。

安全只是车辆的底线,智能电动汽车时代,需要解放用户在车内时间,实现汽车从交通工具到智能终端的价值质变,这就需要FSD甚至更高阶自动驾驶能力的规模化落地。

而特斯拉FSD的核心价值又是什么呢?

答案估计很多人都知道,芯片+算法+数据。

特斯拉的芯片已经经过3次迭代,目前最新搭载的是自研的两枚FSD芯片,也就是Autopilot 3.0硬件。如果有一颗芯片的附件损坏或者出现了问题时,另一颗FSD芯片依旧可以正常工作。

安全是第一底线 独行者特斯拉FSD路在何方?

此外,整个系统接入的8个摄像头也采用双独立供电,一个电源供4个摄像头。

HW3.0芯片封装里面包含三种不同的处理单元,负责图形处理的GPU、负责深度学习和预测的神经处理单元NPU,负责通用数据处理的中央处理器CPU。

其中NPU处理器是为AI算法而存在的,这是这颗SOC芯片的灵魂。

因为,对自动驾驶这件事,传统的通用芯片没有任何人类的推理或认知能力,本质上他们只是些计算设备罢了,这就需要开发以深度学习为基础的AI芯片。

HW3.0三个处理单元中,NPU负责深度学习和预测的神经处理单元,同时也处于最核心的地位,承担大部分深度学习计和算工作。而GPU+CPU更多的承担了打辅助的作用。

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因为特斯拉自动驾驶走的是摄像头视觉路线,这就需要芯片对图像数据的处理速度和数据量非常高。

可以和HW2.5做个对比,性能方面,HW3.0综合性能表现方面是HW2.5的2.5倍,而功耗水平只涨了一点。

HW3.0还是首款采用全水冷散热,比HW2.5的液冷集成度更高散热性能也更好。

算力方面,相较于HW2.5,FSD将算力提升至了144TOPS,每秒处理的图片速度提升至2300帧。

此前,马斯克也曾表示,HW4.0硬件也正在研发筹备中,很快就会到来。

拥有强大的硬件算力外,还需要配合大量数据反哺算法,做到闭环优化。

特斯拉的自动驾驶辅助系统之所以能够快速迭代和提升体验,就在于通过各类不常见但仍可能存在的边角案例,再通过神经网络深度学习让系统能够处理越来越多的驾驶场景。

每当车辆在遇到比较棘手的驾驶场景,或驾驶员的操作与系统预想操作不一致时,车辆都会脱敏匿名将实际情况上传给特斯拉云端服务器,通过庞大的集中算力进行深度学习以优化系统。

为了处理巨量驾驶数据,特斯拉将把针对自监督学习技术的研发提高到绝对优先级。

特斯拉启动了一个代号为Dojo 的项目,它是一台超强的训练计算机,处理的数据不再停留在图片层面,而是针对视频类的数据,能够以较低的成本实现算法性能的指数级提升。

坚定的视觉派

自动驾驶系统,传感器得到的数据是一切的基础,不过不同的传感器各有不同优劣势。对于特斯拉而言,其一直想取缔毫米波雷达,并且已经开始行动了。

安全是第一底线 独行者特斯拉FSD路在何方?

特斯拉认为,毫米波雷达的优势在于对距离、速度等信息的判断,不过通过算法的优化,这些也完全可以能够通过摄像头实现,甚至做得更好。

安全是第一底线 独行者特斯拉FSD路在何方?

例如,对于毫米波雷达来说,前方车辆停靠在路边,导致识别较晚,在距离车辆110米时才感知到前方停有卡车。而纯视觉方案在距离车辆180米的时候就已经识别了该车辆。

安全是第一底线 独行者特斯拉FSD路在何方?

此外,特斯拉认为,多传感器融合方案会难免面临数据矛盾,会对信息对决策产生重大问题。

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比如,在前车紧急制动的场景下,纯视觉方案没有出现毫米波雷达那种信息中断和误判的情况,非常线性,从而能够提供线性的制动决策,带来更佳的使用体验。

经过实际测试和对比,特斯拉官方表示,其通过纯视觉方案不仅能够提供与毫米波雷达一样的信息,并且还将体验优化提升了很多。

特斯拉官方不止一次表示,无论是产品还是自动驾驶系统,规模化都是核心,在各类自动驾驶方案中,纯视觉方案的适应性和潜在覆盖驾驶场景都是最全面的。



目前,特斯拉FSD Beta V9已经在美国小范围推送给用户测试,表现有好有坏,既然是测试版本这样的表现自然并不意外,我们好奇最终大面积推送给用户后的版本会是什么样?

至于取消毫米波雷达是否是正确的,答案还是交给时间验证吧。

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