希望這次特斯拉不會(huì)跳票
進(jìn)入到 2020 年,特斯拉 Autopilot 自動(dòng)輔助駕駛系統(tǒng)的研發(fā)似乎也進(jìn)入了漸緩期。
從功能層面上來看,今年Autopilot 的工作重心從高速公路駕駛輔助轉(zhuǎn)移到了在城市內(nèi)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)輔助駕駛,目前新增的功能并不多,交通標(biāo)識(shí)識(shí)別算一個(gè),此外 FSD 功能的價(jià)格還漲了一波。而像我們熟悉的 Summon(智能召喚)和 NoA(自動(dòng)輔助導(dǎo)航駕駛)已經(jīng)是去年的事了。
Autopilot 的推進(jìn)節(jié)奏似乎慢了下來,在已經(jīng)過去的兩個(gè)季度的財(cái)報(bào)中,關(guān)于 Autopilot 的表述并不多,唯一提到的一點(diǎn)就是 Autopilot 的 4D 化。
但是在最近幾個(gè)月,關(guān)于 Autopilot 更多細(xì)碎的信息點(diǎn)不斷拋出,讓我們得以更好的了解 Autopilot 最新的進(jìn)展。
自研神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練計(jì)算機(jī) Dojo
Dojo,在日語中是道場(chǎng)的意思,也就是過去武者們用來練習(xí)和提升技能的場(chǎng)所?,F(xiàn)在特斯拉也為自己構(gòu)筑了這么一個(gè)道場(chǎng),目標(biāo)是訓(xùn)練自己的 Autopilot。
在更早之前的特斯拉自動(dòng)駕駛技術(shù)日上,特斯拉正式在外界公布了自己的自動(dòng)駕駛開發(fā)方向和邏輯,關(guān)于 Dojo,也簡(jiǎn)單提了這么一嘴:Dojo 能夠接收大量視頻數(shù)據(jù),然后進(jìn)行無監(jiān)督的大規(guī)模訓(xùn)練。彼時(shí)說的是,關(guān)于這個(gè)項(xiàng)目,會(huì)在今年年初公布,但……跳票了,又進(jìn)入了「Elon Time」。
2019 年 11 月,特斯拉 AI 總監(jiān) Andrej Karpathy 對(duì)外講演特斯拉如何訓(xùn)練自動(dòng)駕駛時(shí),其中提到了這樣一張圖:
但是彼時(shí),在提到 Dojo 的時(shí)候, Andrej Karpathy 諱莫如深,只是這樣說道:「Dojo 是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)和芯片,用于訓(xùn)練和推理,我們希望以較低的成本將效率提升一個(gè)數(shù)量級(jí)?!?/p>
特斯拉在醞釀大招,這個(gè)無疑了。
今年 8 月,為了更多的招募軟件以及芯片層面的人才,馬斯克在 Twitter 上公布了一點(diǎn)關(guān)于 Dojo 的更多細(xì)節(jié):「特斯拉正在開發(fā)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練計(jì)算機(jī) Dojo,用來處理視頻視覺,這才是真正的野獸(意指性能強(qiáng)大)」。
看來,在自研完自動(dòng)駕駛芯片之后,特斯拉還準(zhǔn)備繼續(xù)搞一票大的:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練計(jì)算機(jī) or 芯片。
以上,就是我們對(duì)于 Dojo 已知的全部細(xì)節(jié)。
特斯拉是如何訓(xùn)練自動(dòng)駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的?
為了弄清楚特斯拉為什么要自研神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)這個(gè)問題,我們首先要弄明白:特斯拉是如何訓(xùn)練自動(dòng)駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的。
眾所周知,特斯拉走的是視覺自動(dòng)駕駛路線,主要依靠攝像頭傳感器來獲取周遭信息來確定自身所處環(huán)境。大概就像這樣:
為了讓攝像頭更好地識(shí)別這些物體,特斯拉需要把這些物體框出來,并打上不同的 tag(標(biāo)簽),然后不斷地通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練模型,教機(jī)器識(shí)別物體。
(單個(gè)視圖任務(wù))
由于道路情況很復(fù)雜,Autopilot 不僅要分析道路上各種靜態(tài)和動(dòng)態(tài)物體,同時(shí)還要了解道路組成部分。所以需要同時(shí)處理多個(gè)任務(wù)。
為此,特斯拉采用「類 ResNet-50」的骨干網(wǎng)絡(luò),這個(gè)東西具體是什么就不展開了,你知道是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就行。但是即便如此,還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,特斯拉 AI 總監(jiān) Andrej Karpathy 表示,「我們不能為每一個(gè)任務(wù)分配一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),因?yàn)檫@里有近乎 100 個(gè)任務(wù),所以,我們用了一種共享骨干網(wǎng)絡(luò)(shared backbone)」。Karpathy 將之稱為 Hydra Nets(Hydra 意為九頭蛇),確實(shí)有點(diǎn)兒內(nèi)味(這里其實(shí)就已經(jīng)暗示了,現(xiàn)在的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不夠用了,所以要研發(fā)自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練計(jì)算機(jī))。
比如智能召喚的道路標(biāo)識(shí)線的識(shí)別:
當(dāng)然,圖片所能傳遞的信息還是 2D 的,為此,特斯拉將不同攝像頭視角采集到的畫面進(jìn)行拼接,生成一張由攝像頭視角生成的「鳥瞰」地圖,從而讓車子明白自己所處的位置。
同時(shí),可以通過訪問同一場(chǎng)景不同視圖來預(yù)測(cè)物體的深度,類似這樣:
這個(gè)已經(jīng)有點(diǎn)「?jìng)渭す饫走_(dá)」的意思了。按照 Karpathy 的說法,特斯拉采用偽激光雷達(dá)的技術(shù),可以預(yù)測(cè)每一個(gè)像素的深度,然后進(jìn)行投射,以這種方式達(dá)到類激光雷達(dá)的 3D 效果。
很顯然,這也對(duì)算力提出了更高要求,特斯拉正在壓榨自己芯片算的力,而現(xiàn)在他們正準(zhǔn)備將 Autopilot 從 2.5D(也就是圖片)升維到 4D(3D+時(shí)間標(biāo)簽)。而升維到 4D,將進(jìn)一步提升 Autopilot 對(duì)于周遭環(huán)境的理解能力,提升駕駛的安全性和舒適性,不過與此同時(shí),對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也提出了不小的挑戰(zhàn)。當(dāng)然,這些都屬于感知層的東西。
如果你想要預(yù)測(cè)道路布局,進(jìn)而進(jìn)行路徑規(guī)劃,則需要用到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)。所以,特斯拉為不同的攝像頭配備多個(gè)相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)。比如說這個(gè):
這是一個(gè)通過三路攝像頭進(jìn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和預(yù)測(cè),你能夠很明顯的看到,這已經(jīng)不是一個(gè)圖像空間,而是類似一種上帝視角的視圖。再看這張:
有一條路徑若隱若現(xiàn),這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)算后的預(yù)測(cè)結(jié)果。
特斯拉通過 8 個(gè)攝像頭捕捉到的畫面,不斷進(jìn)行分析,同時(shí)產(chǎn)生各種不同的中間預(yù)測(cè),但是這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的特征會(huì)進(jìn)行第二輪、第三輪處理,這樣就會(huì)有更多的結(jié)果輸出,同時(shí)模型承擔(dān)著目標(biāo)檢測(cè),深度檢測(cè),目標(biāo)識(shí)別等等多項(xiàng)任務(wù)。
現(xiàn)在,特斯拉需要訓(xùn)練 48 個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),截止到 2019 年 11 月,已經(jīng)花了 70000 個(gè) GPU hours 用于訓(xùn)練 Autopilot。
特斯拉傾向于垂直整合,通過各種傳感器來收集數(shù)據(jù),標(biāo)記數(shù)據(jù),然后在 GPU 集群對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練,而后會(huì)遍歷整個(gè)堆棧,訓(xùn)練自動(dòng)駕駛模型,通過布置在特斯拉的車輛上的傳感器進(jìn)行遙測(cè),同時(shí)隨著時(shí)間的推移以及訓(xùn)練的增加,不斷優(yōu)化和改進(jìn)功能,而后形成一種閉環(huán),就像這樣:
從理論上來說,只要標(biāo)簽團(tuán)隊(duì)不斷整理和改善數(shù)據(jù)集,剩下的工作原則上都可以自動(dòng)化進(jìn)行,Autopilot 的能力也會(huì)自動(dòng)提升。
從上面的內(nèi)容中,其實(shí)也能看到,雖然特斯拉有 48 個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但是依然不夠用,而且 GPU 太昂貴了,所以,自己研發(fā)專用于神經(jīng)系統(tǒng)訓(xùn)練的計(jì)算機(jī)成為特斯拉的又一個(gè)新的任務(wù)指標(biāo)。從馬斯克今年 8 月的那條推文來看,Dojo 還在開發(fā)過程中。
目前已知的是,Dojo 這個(gè)「怪獸」并不是放在車端,而是位于服務(wù)器端,用于提升訓(xùn)練速度,并完成自我學(xué)習(xí)成長(zhǎng),無需對(duì)單個(gè)汽車進(jìn)行升級(jí)(改造)。 雖然 Dojo 還沒有開發(fā)完成,但是似乎已經(jīng)可以投入應(yīng)用。
FSD 重寫,即將迎來大更新
今年 8 月,馬斯克在 Twittet 上表示:「FSD 將會(huì)迎來一次大的更新,這個(gè)提升不僅僅是簡(jiǎn)單的功能更新,而是對(duì)基礎(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行了重寫。馬斯克表示,自己的車上已經(jīng)安裝了最初始的版本,從家到公司全程開啟,幾乎不用干預(yù)。而這個(gè)重寫版本會(huì)在 6-10 周內(nèi)進(jìn)行限量下放?!?/p>
根據(jù)描述,新增功能很有可能就是此前一直說的「識(shí)別交通信號(hào)燈和停車標(biāo)志并做出反應(yīng)」以及「在城市街道中自動(dòng)輔助駕駛」。而且這還是一個(gè)重寫的 FSD 全新版本,非常值得期待。
按照馬斯克的說法,F(xiàn)SD 新版本將可以實(shí)現(xiàn)避讓坑洼路面。特斯拉會(huì)在感知層面為顛簸和坑洼貼上標(biāo)簽,讓 Autopilot 模型學(xué)習(xí),以便在安全的情況下進(jìn)行減速或者轉(zhuǎn)向操作?!缸铋_始可能不是那么完美,但是隨著時(shí)間推移,功能將會(huì)逐漸得到改善,不過要在全球范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)這個(gè)操作,大概需要一年的時(shí)間。」
除此之外,在今年的世界人工智能大會(huì)上,馬斯克表示,年底將完成 L5 級(jí)全自動(dòng)駕駛功能開發(fā),這又是一個(gè)大瓜。顯然,Autopilot 基礎(chǔ)版和 FSD 已經(jīng)有漸行漸遠(yuǎn)的趨勢(shì)了,前者立足當(dāng)前的 L2,后者繼續(xù)向著 L4 進(jìn)發(fā),但是能走多遠(yuǎn),暫時(shí)還是一個(gè)未知數(shù)。
就在上個(gè)月,特斯拉自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)被曝光:大約有 300 名工程師在 Autopilot 團(tuán)隊(duì)中工作,軟件方面不到 200 名,芯片設(shè)計(jì)方面 100 多人,同時(shí)有數(shù)名主管,馬斯克本人也密切參與了 Autopilot 開發(fā)的各個(gè)方面。
此外,馬斯克表示,特斯拉還有超過 500 個(gè)技術(shù)高超的 labelers(負(fù)責(zé)為計(jì)算機(jī)識(shí)別物體打標(biāo)簽的團(tuán)隊(duì),以便 AI 更好的學(xué)習(xí)),「這是一項(xiàng)艱巨的工作,需要技能和培訓(xùn),尤其是進(jìn)行 4D 標(biāo)簽標(biāo)注」。馬斯克透露,正在將這個(gè)團(tuán)隊(duì)擴(kuò)展到 1000 人。
大膽猜測(cè),不管是 Autopilot 識(shí)別要從 2.5D 升維至 4D、FSD 的重寫還是年底 L5 功能的開發(fā),都與這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練計(jì)算機(jī) Dojo 脫不開關(guān)系。
除了這些瓜,另外一個(gè)明確的信息是,特斯拉第二代自動(dòng)駕駛芯片也已經(jīng)在路上了。目前已知的是,二代自動(dòng)駕駛芯片將采用臺(tái)積電 7nm 工藝,性能將是上一代 HW3.0 的三倍,預(yù)計(jì)會(huì)在 2021 年第四季度量產(chǎn)。就目前而言,即便是一代的自動(dòng)駕駛芯片,特斯拉貌似還沒有將其性能開發(fā)到極致,現(xiàn)在二代芯片也安排上了且性能炸裂,特斯拉驚喜真的是一 part 接著一 part。
小結(jié)
以上,就是 Autopilot 最新進(jìn)展的全部?jī)?nèi)容,雖然能說的都說完了,但是這里面留下的回味空間和想象空間還很大。
截止到今年 4 月,基于 Autopilot 的里程數(shù)已經(jīng)達(dá)到 30 億英里,NoA(自動(dòng)輔助導(dǎo)航駕駛)功能的使用里程也已經(jīng)達(dá)到 10 億英里, 自動(dòng)變道累計(jì)超過 20 萬次。
這其實(shí)是一個(gè)非??膳碌臄?shù)據(jù),隨著新車銷量的進(jìn)一步增加,特斯拉在數(shù)據(jù)以及案例上的積累將會(huì)越來越多,用于 Autopilot 訓(xùn)練的素材庫(kù)也將異常豐富。隨著后續(xù) Dojo 的加入,Autopilot 將會(huì)跑的越來越快。
寫到這里,我甚至?xí)羞@樣一種錯(cuò)覺:其他車廠還能趕得上么?依托著強(qiáng)大的垂直整合能力,特斯拉基本上把自動(dòng)駕駛最核心的東西都捏在自己的手上(軟件、芯片);同時(shí)憑借著馬斯克的超強(qiáng)號(hào)召力,全球頂尖人才都聚在他的麾下;還有海量增長(zhǎng)的全球車隊(duì),特斯拉已經(jīng)形成了一個(gè)完整閉環(huán),要人有人、要效率有效率,再加上數(shù)年的先發(fā)優(yōu)勢(shì)……活活氣死同行嗎?
特斯拉的終極野望當(dāng)然是實(shí)現(xiàn) L5,不過,從目前來看,沒有激光雷達(dá)和高精地圖加持的 Autopilot 能走多遠(yuǎn)是一個(gè)未知數(shù),相信所有和特斯拉一樣走迭代路線的車廠都在觀望,我們也會(huì)持續(xù)關(guān)注。
眼下最值得期待的,應(yīng)該就是 FSD 全新版本的下放了,希望這次特斯拉不會(huì)跳票。
來源:極客汽車
本文地址:http://www.medic-health.cn/news/qiye/126312
以上內(nèi)容轉(zhuǎn)載自極客汽車,目的在于傳播更多信息,如有侵僅請(qǐng)聯(lián)系admin#d1ev.com(#替換成@)刪除,轉(zhuǎn)載內(nèi)容并不代表第一電動(dòng)網(wǎng)(www.medic-health.cn)立場(chǎng)。
文中圖片源自互聯(lián)網(wǎng),如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系admin#d1ev.com(#替換成@)刪除。