马斯克“够狂”!发布“全世界最好的芯片”、推出自动驾驶Taxi,特斯拉鸣锣新战场

简介: 特斯拉为客户提供两种不同的高级驾驶辅助包:自动驾驶和全自动驾驶,其中全自动驾驶需要额外支付5000美元。

特斯拉为客户提供两种不同的高级驾驶辅助包:自动驾驶和全自动驾驶,其中全自动驾驶需要额外支付5000美元。

刚刚,特斯拉发布了号称世界上最好的自动驾驶芯片!

虽然迟到了四十分钟,但马斯克用重磅发布告诉观众,等待是值得的。北京时间4月23日凌晨,马斯克携自动驾驶工程副总裁Pete Bannon上台,一起介绍了特斯拉在自动驾驶软硬件开发方面取得的进展。下面到了划重点环节:

1、特斯拉发布了号称“世界上最好的芯片”;

2、马斯克Diss激光雷达,称任何依赖激光雷达的公司都将失败,因为昂贵的传感器是不必要的;

3、特斯拉宣布推出自动出租车服务,和Waymo One以及其他无人驾驶车辆抢生意。

TB1ZyVgfu3tHKVjSZSgXXX4QFXa.jpg

全世界最好的自动驾驶芯片——FSD计算机

一开场Bannon就非常直接地发布了今天的重磅内容,也就是旨在实现完全自动驾驶功能的特斯拉FSD计算机芯片和系统。

TB16lgsShjaK1RjSZFAXXbdLFXa.jpg

据Bannon介绍,特斯拉FSD计算机上的神经网络执行器可以处理来自汽车上8个不断运行摄像头的每秒2100帧的输入图像,这相当于每秒25亿像素。

“新FSD硬件的早期测试显示,图像处理能力提高了21倍,具有完全冗余的计算能力。”

TB1mTklSbrpK1RjSZTEXXcWAVXa.jpg

并且和2018年初可用的Nvidia Xavier的30个TOPS(每秒Tera操作)相比,特斯拉的FSD芯片具有144个TOPS。而在制造成本方面,Bannon表示,一切都是以适度的成本完成的,他们预估这与以前的Nvidia系统相比节省了12%的成本;另外在功耗方面,据介绍FSD的耗电量为每英里(约1.6公里)250瓦。

此外,Bannon表示FSD系统只会运行有特斯拉加密的软件,不会运行不是特斯拉的软件。

“所有这一切的核心都是为了安全。”马斯克强调,并进一步解释,FSD系统能够保证,当任何一个组件、甚至整个计算机在发生故障的时候汽车都可以正常行驶。

“任何一部分都可能失败,但汽车将会继续行驶,这台计算机失败的可能性远低于失去意识的人。”

众所周知,对于自动驾驶技术而言,有一个很大的挑战在于系统中的组件或者系统都可能发生故障,进而导致汽车无法正常运行。如果真如马斯克所言,那么特斯拉自研的FSD芯片和系统显然是具有突出优势的。

发布会现场,马斯克透露特斯拉Model S和Model X车型在一个月前已经从Nvidia的Drive平台切换到了自己的定制芯片,Model 3大约也在10天前切换到了自己的定制芯片,目前生产的所有特斯拉汽车都将使用该芯片。

TB1MGckSkzoK1RjSZFlXXai4VXa.jpg

据悉,特斯拉今天发布的FSD计算机是在一年半到两年前完成设计的,目前他们已经开始进行下一个系统的设计,并且已经完成了一半。马斯克表示,两年内下一代芯片将会比目前的芯片好3倍。

“一年后,我们将会拥有超过有一百万辆汽车配备全自动驾驶电脑、硬件、软件等一切。”马斯克这样说。

在Bannon的演讲结束后,马斯克对自研芯片和系统这一工作进行了总结评价,他表示:

起初看起来似乎不太可能,因为特斯拉从来没有设计过芯片,怎么可能会设计出世界上最好的芯片?但客观上就是如此。

显然,无论是马斯克自己还是特斯拉都认为FSD计算机是世界上最好的芯片。

目前,特斯拉为客户提供两种不同的高级驾驶辅助包:自动驾驶和全自动驾驶,其中全自动驾驶需要额外支付5000美元。(并且,需要明确的是车辆不是全自动驾驶。)据悉全自动驾驶包括Summon以及Navop on Autopilot,这是一种主动导航系统,可以将车辆从高速公路入口匝道导航到出口匝道。当驾驶员将目的地输入导航系统后,他们就可以为这一行程开启“导航自动驾驶仪”,也就是说特斯拉的全自动驾驶包能够在高速公路上实现完全的自动驾驶。

Diss激光雷达,将推出特斯拉自动出租车服务

不知道是否是“借鉴”了一些手机厂商发布会的套路,在发布芯片和系统的同时,马斯克还强烈的从侧面Diss了一下友商。他表示:“用激光雷达是愚蠢的选择,任何依赖激光雷达的公司都将失败,因为昂贵的传感器是不必要的,这就像是一大堆昂贵的附录,你会看到的。”

在他看来,相较于激光雷达,特斯拉基于神经网络的方法更好。但是激光雷达距离测量系统是大多数自动驾驶汽车技术的基础,包括Alphabet旗下的Waymo。不知道今天发布会后,会不会有不同业内人士发表观点“怼”回去呢?

当然,这只是整场发布会的一个小插曲。在马斯克、Bannon介绍完特斯拉自研的芯片和系统后,特斯拉人工智能高级主管Andrej Karpathy登台。

TB1f2smSXzqK1RjSZFCXXbbxVXa.jpg

简单来说特斯拉新设计的芯片在车内运行神经网络,而Karpathy和他的团队主要负责的内容就是培训这些神经网络,包括从车队收集的所有数据、神经网络培训以及将部分内容部署到FSD计算机上。

据Karpathy介绍,特斯拉的AI软件可以监控来自汽车上的所有大量数据,然后根据这些输入做出驾驶的决策控制,即包括从车道线、道路标志、刹车灯、行人等方面获取的数据。该AI软件相当于人类的大脑,可以通过光信号转化具有大量模式识别功能的已知物体。

而为了训练神经网络,计算机就需要将数千个例子输入其系统当中,这些例子也就是数据到底有多重要?Karpathy直言:“真正的数据是无可替代的。”

其实,根据数据输入训练出来的神经网络由于不同数据输入带来的结果也完全不同,这也是自动驾驶公司之间的技术差距之一。特斯拉基于其大规模车辆的落地应用,在数据收集方面显然具有一定的优势。

Karpathy表示,特斯拉的AI软件目前可以对已经在路上的特斯拉车队的汽车所收集到的数据进行训练。当驾驶员行驶到新的道路上时,可以将相应的数据加载到AI系统中,以此可以通过特斯拉的呼叫路径预测,进一步训练自动驾驶系统成为更好的驾驶员。

举例说明,比如一个新功能如自动换道,当一位用户评价使用该功能“感觉很好”时,这一功能将会出现在一个受控制的部署中,并会发送给数千人,当使用新功能的人数越多,特斯拉也就越了解其工作方式。

特斯拉表示,目前每天都会看到10万次自动驾驶车道变换,并且发生的事故为零。

最后,还有一个重磅的消息是,特斯拉宣布将会在明年推出由其自动驾驶软件驱动的自动出租车服务,可能会与Waymo的Waymo One以及其他发布或者即将到来的无人驾驶车辆竞争。并且任何特斯拉车主都能够将他们的汽车添加或者删除“特斯拉网络”获得收入,而没有大量车辆可用的地区,特斯拉将提供相应的汽车,简单来说类似于Uber或者滴滴打车这种方式。同时,特斯拉也将拥有自己的乘车应用软件,可以供客户召唤乘车或者让他们将车辆交给车队。

不过,特斯拉的自动出租车服务并不会在所有地区上线,只会在监管部门批准的地域推出,并且最初只有Model 3和Model S才会有资格。可见,明年或许人们就能打一辆特斯拉Mode S出行了,不知道你想尝试一下吗?

相关文章
|
算法 Python
算法创作|用python解决简单的数学运算
算法创作|用python解决简单的数学运算
194 0
|
网络协议 虚拟化 Windows
玩转神龙服务器的Hyper-V虚拟化网络之 配置NAT网络
相信已经有同学已经在神龙上部署了Hyper-V了。又可以随心所欲的创建VM玩耍了。但是关于Hyper-V虚拟机的网络配置,相信还有一些同学没有玩过。 首先,我们来简单介绍下Hyper-v的三种虚拟交换机的类型: * **外部交换机** 这种交换机允许虚拟机访问到真实的物理网络。虚拟机之间和Hyper-V Server (这里是我们的神龙物理机)也可以相互访问。 ![imag
4154 0
|
1天前
|
云安全 数据采集 人工智能
古茗联名引爆全网,阿里云三层防护助力对抗黑产
阿里云三层校验+风险识别,为古茗每一杯奶茶保驾护航!
古茗联名引爆全网,阿里云三层防护助力对抗黑产
|
5天前
|
人工智能 中间件 API
AutoGen for .NET - 架构学习指南
《AutoGen for .NET 架构学习指南》系统解析微软多智能体框架,涵盖新旧双架构、核心设计、技术栈与实战路径,助你从入门到精通,构建分布式AI协同系统。
300 142
|
5天前
|
Kubernetes 算法 Go
Kubeflow-Katib-架构学习指南
本指南带你深入 Kubeflow 核心组件 Katib,一个 Kubernetes 原生的自动化机器学习系统。从架构解析、代码结构到技能清单与学习路径,助你由浅入深掌握超参数调优与神经架构搜索,实现从使用到贡献的进阶之旅。
279 139
|
2天前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
大模型微调技术:LoRA原理与实践
本文深入解析大语言模型微调中的关键技术——低秩自适应(LoRA)。通过分析全参数微调的计算瓶颈,详细阐述LoRA的数学原理、实现机制和优势特点。文章包含完整的PyTorch实现代码、性能对比实验以及实际应用场景,为开发者提供高效微调大模型的实践指南。
290 0
|
2天前
|
传感器 人工智能 算法
数字孪生智慧水务系统,三维立体平台,沃思智能
智慧水务系统融合物联网、数字孪生与AI技术,实现供水全流程智能监测、预测性维护与动态优化。通过实时数据采集与三维建模,提升漏损控制、节能降耗与应急响应能力,推动水务管理从经验驱动迈向数据驱动,助力城市水资源精细化、可持续化管理。
256 142
|
1天前
|
存储 人工智能 Java
AI 超级智能体全栈项目阶段四:学术分析 AI 项目 RAG 落地指南:基于 Spring AI 的本地与阿里云知识库实践
本文介绍RAG(检索增强生成)技术,结合Spring AI与本地及云知识库实现学术分析AI应用,利用阿里云Qwen-Plus模型提升回答准确性与可信度。
174 90
AI 超级智能体全栈项目阶段四:学术分析 AI 项目 RAG 落地指南:基于 Spring AI 的本地与阿里云知识库实践
|
17天前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
PostgreSQL 18 发布,快来 PolarDB 尝鲜!
PostgreSQL 18 发布,PolarDB for PostgreSQL 全面兼容。新版本支持异步I/O、UUIDv7、虚拟生成列、逻辑复制增强及OAuth认证,显著提升性能与安全。PolarDB-PG 18 支持存算分离架构,融合海量弹性存储与极致计算性能,搭配丰富插件生态,为企业提供高效、稳定、灵活的云数据库解决方案,助力企业数字化转型如虎添翼!