2019年04月23日 | 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。

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。

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。”

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。

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。

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2020年部署“自动机器人”，并且可能会快速制造出一些没有方向盘或者踏板的汽车。

这是马斯克最早在2016年为特斯拉更新的“总体规划”中提到的乘车共享服务，具体来说，就是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。类似于Uber或者滴滴打车这种方式，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。目前马斯克给出的费用是每英里0．18美元，并且将会随着时间的推移而减少。

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？