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各位大佬對于自動駕駛看法

娛樂 更新时间:2024-06-15 10:40:57

北京時間8月20日,特斯拉召開一次别開生面的技術發布會,AI DAY,與以往的電池日、新車日不同,這次發布會的重點放在目前電動車上最前沿的技術——自動駕駛、神經網絡、超級計算機等。

在AI DAY上,特斯拉着重介紹了在人工智能領域的軟件和硬件進展,尤其在神經網絡上的訓練系統,其中最大的看點就是『Dojo超級計算機』。

各位大佬對于自動駕駛看法(這就是自動駕駛的大結局)1

特斯拉本次推出的人工智能訓練機Dojo D1芯片,是特斯拉全新自研的超級計算機芯片,該電腦将用于車輛自動駕駛數據的運算和分析,能夠自動地學習和識别标記道路上的行人、動物、坑窪地等數據,将海量的數據彙聚于Dojo,然後通過自動化深度神經網絡訓練,以此不斷加強算法進化,最終實現以純視覺為基礎的完全自動駕駛(FSD),即特斯拉自動駕駛的最終形态。

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據悉,目前單個Dojo D1芯片的演算力已經達到全球第五。縱觀全世界的超級計算機的排名,前五中除了第五名的Selene是英偉達的之外,前四的都是國家所有,包括第一的日本『富嶽』、第二的美國Summit、第三的美國Sier,以及第四的中國『神威太湖』。

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其中,目前排名第一的超級計算機是日本的『富嶽』,在機器學習應用上的算力超頻之後是2.15EFLOPS,默頻是1.95EFLOPS。

值得一提的是,上述前四的超級計算機都是舉國之力研發的結果,而特斯拉隻是一家新能源車制造公司,能取得這樣的成就,特斯拉可謂又一次突破了自己的極限。

什麼是『Dojo超級計算機』?

Dojo一詞來源于日語,意思是“道場”,翻譯成中文應該叫做“訓練館”。

特斯拉特地取此名,可以說目的就是專門訓練特斯拉汽車的。來自全球超100萬輛特斯拉車輛采集的真實數據将彙聚于此,然後通過Dojo進行深度神經網絡訓練,以此幫助特斯拉的Autopilot不斷進化,最終實現以純視覺為基礎的完全自動駕駛(FSD)。

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換一個更好理解的方式,就像是AlphaGo專攻圍棋領域一樣,經過人工參與調整和标注的訓練,隻需要幾年時間就擊敗了全球圍棋高手,而Dojo可以被看做是為專攻自動駕駛領域的AlphaGo,通過深度學習和分析海量的特斯拉車隊數據,Dojo可以自動模拟開車、自動尋找問題最優解,從而完成自我進化。

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重點是“無監督訓練”和“自我進化”,你可以理解為:Dojo最初不會駕駛車輛,但通過極快的速度學習人類開車(影子模式)和模拟開車(特斯拉為其構建了一個虛拟世界供訓練)後,就可以慢慢地在真實世界開車了。

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接着随經驗的積累,算法的精進,駕駛技術還會越來越娴熟,最終超過人類的駕駛水平。就像AlphaGo最終擊敗李世石和柯潔一樣。

『Dojo超級計算機』有什麼能力?

今年6月,特斯拉AI高級總監Andrej Karpathy宣稱由特斯拉團隊研發的世界第五代超級電腦Dojo即将問世。今天的AI Day發布會則透露了更多的細節。

Dojo D1計算芯片采用了5760個算力為321TFLOPS的英偉達A100顯卡,組成了720個節點構建的超級計算機,總算力達到了1.8EFLOPS(EFLOPS:每秒千萬億次浮點運算),有10PB的存儲空間,讀寫速度為1.6TBps。

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注意,這還是單個Dojo D1的算力,未來特斯拉還會将多個Dojo D1組成『Dojo超級計算機群』,屆時,該超級計算機群的總算力将超過目前世界第一的超級計算機『日本富嶽』。

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随着Dojo D1推出,毫不誇張的說,它就是目前世界上最強大的人工學習機器,它使用7nm芯片驅動、将50萬個訓練單元搭建在一起。

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在馬斯克的規劃中,『Dojo超級計算機群』目标算力要達到每秒鐘exaFLOP的級别,也就是百億億次浮點運算,是現在的一萬倍,名副其實的直接最尖端的超級計算機。

那麼,Dojo能做什麼呢?主要就是自主深度神經網絡訓練。

特斯拉車輛搭載的攝像頭,能夠不間斷地采集真實的道路數據,然後Dojo D1的人工智能算法,會自動标記這些數據中的物體(包括常規道路、危險道路和其他意外情況)。

之前的大型AI數據集通常需要手動标記,非常耗時費力,而Dojo将配合無監督學習算法(Unsupervised Learning,無需人工對訓練數據集進行标注,系統可以自行根據樣本間的統計規律對樣本集進行分析)。

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譬如,可以不給任何額外提示的情況下,僅依據一定數量“狗”的圖片特征,就能将“狗”這個物體識别出來。大幅減少特斯拉對于數據人工标注的工作量,進而幫助其數據訓練效率實現指數級提升。

這些數據還可以包括信号燈、車道線、動物、行人、天氣、馬路邊緣、指示牌、路燈、樁桶、可行車區域、不可行車區域等等,通過8個攝像完成360度環影,以鳥瞰的方式來展示一個4D視圖(三維空間 時間戳)。

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不過,特斯拉車輛并不會将每分每秒的視頻數據都發送給Dojo,也不會随機發送視頻數據,更多的情況是發送一個“案例”(10秒)。比如在Autopilot駕駛時,駕駛員突然介入,改為人工駕駛,Dojo就會分析這個視頻案例,試圖找出駕駛員中斷Autopilot的原因,又或者司機在高速路上突然刹車、堵車時有人插隊、雷達與攝像頭判斷結果不一緻、車輛發生事故/險些發生事故等等,将這些具體的案例,交給Dojo來分析處理。

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最終,更多的數據通過Dojo的處理,反饋給神經學習系統,實現自動駕駛算法的疊代,而算法的疊代,讓Autopilot更加好用,持續反饋更多的數據給Dojo分析,從而實現一個正循環。

目前,特斯拉已經積累了100萬個10秒左右的視頻,并給60億個物體貼上了深度、速度和加速度的标簽。這些數據每天都還在增加,這就需要特斯拉有一個強大的計算機來處理這些龐大的數據,目前這些數據已經達到了驚人的1.5PB。

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以特斯拉百萬級的車輛保有量,這個規模的數據收集終端,數據增長速度也是驚人的。這似乎是個天文數字,而特斯拉如果繼續依賴純視覺的自動駕駛方案,不斷提高其可靠性,就需要開發出更強大的超級計算機,以追求更先進的AI算法。

一家車企為什麼要做超級計算機?

我們前面說到,全世界的超級計算機的排名前五的超級計算機,除了第五名的Selene是英偉達的之外,前四的都是國家擁有的,包括第一的日本『富嶽』、美國的Summit和Siera分别位于第二、第三,第四的是中國的『神威太湖』。

這些都是國家級的超級計算機,它們通常是體量巨大、造價高昂的設備,擁有數以萬計的處理器,旨在執行專業性強、計算密集型的任務,可完成極端尺度的宇宙模拟、為藥物反應預測尋找新途徑、發現可用于制造高效有機太陽能電池的新材料等任務,應用于人工智能、生物醫藥和智慧城市建設等多個領域。

為什麼特斯拉,一個電動車企需要研制一台超級計算機?

其實原因,上面已經有所提及。

目前,全球自動駕駛領域主要分為兩派,即純視覺路線與高精地圖 雷達路線。後者認為,多傳感器與攝像頭可以優勢互補,更可依靠高精度地圖與多激光雷達來完成全自動駕駛。而作為純視覺路線領頭者的特斯拉,則堅定的認為,純視覺是唯一正确的出路。

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馬斯克主張采用純視覺的自動駕駛方法,就是依靠攝像頭和機器學習來支持其高級駕駛輔助系統和自動駕駛,而摒棄了激光雷達(LiDAR)、毫米波雷達。

馬斯克曾非常自信地說到:“隻要人眼能夠完成的事情,視覺傳感器也應該能夠完成。其它的激光雷達都是累贅”。

在特斯拉看來,把激光雷達、毫米波雷達砍掉,是因為多傳感器融合,會幹擾系統的判斷,甚至會造成誤判,因為當不同傳感器過來的數據沖突的時候,會延長系統處理和判斷的時間,甚至會出現誤判。

在純視覺自動駕駛方法下想改進這套自動駕駛AI達到足夠的可靠性,自研适應計算需要的超級計算機便極為必要。

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特斯拉AI高級總監Andrej Karpathy是計算機視覺和深度學習領域的頂級專家之一,博士畢業于斯坦福AI實驗室,主要研究方向是卷積神經網絡結構,自然語言處理,以及其在計算機視覺上的應用。

進入特斯拉之後,主要就是為了攻堅特斯拉自動駕駛的難題,而特斯拉非常堅決地采取純視覺算法路線,這就為數據處理以及神經網絡學習提出了巨大的要求。

Karpathy解釋道,如果想要讓計算機以人類的方式對新環境做出反應,需要一個巨大的數據集,以及超級計算機的處理能力。我們有一個神經網絡架構網絡和一個1.5 PB的數據集,需要大量的計算。

對我們而言,計算機視覺是使自動駕駛成為可能的基本要素。為了讓其更好地工作,我們需要掌握來自車隊的數據,訓練大量的神經網絡,并進行大量實驗。

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Karpathy讨論了特斯拉人工智能的視覺組件,他指出,特斯拉在設計其汽車的視覺皮層時,是按照眼睛感知生物視覺的方式進行建模的。他還談到了特斯拉的視覺處理策略多年來是如何演變的,以及現在是如何實現的。Karpathy還提到了特斯拉的“HydraNets”,它具有多任務學習能力。

充分利用從整個車隊收集來的數據訓練,從而不斷改善特斯拉的自動駕駛功能(Autopilot),為下一代自動駕駛人工智能(AI)提供能夠更進一步的自主學習的神經網絡。

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這裡的神經網絡可以簡單理解為通過『仿生學』模拟人類大腦皮層的神經元『溝通學習』的方式進行處理數據,用來實現『類似人類』的學習方式。

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這也是為什麼這個超算機群取名為Dojo(道場)的原因,在中文裡翻譯為訓練場也非常合适,這個“訓練場”就是專門用來訓練特斯拉汽車的自動駕駛能力的。

其實早在2019年的Autonomous Day,馬斯克就提到過Dojo,稱Dojo是能夠利用海量的視頻(級别)數據,做『無人監管』的标注和訓練的超級計算機。

如果認真了解過當年Autonomous Day的朋友,自然會發現,特斯拉推出Dojo超算以及自研芯片,是必然且在規劃中的事,也是特斯拉不得不去做的事。

因為按照特斯拉的邏輯,一輛車上要裝8個攝像機,十秒内就能産生一百萬個視頻。這也難怪,需要依賴超級計算機的運算能力。

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換句話說,不是特斯拉想要成為人工智能巨頭,而是被逼無奈,因為選了純視覺路線,就需要一個超級計算機的算力與之匹配。結果Dojo一出場,就是要成為世界第一。可以說,這也是馬斯克的凡爾賽了吧。

其實關于“視覺算法與AI的關系”這個問題,馬斯克曾在推特中回複過,大緻意思為:『隻有解決了真實世界的 AI 問題,才能解決自動駕駛問題……除非擁有很強的 AI 能力以及超強算力,否則根本沒辦法……自動駕駛行業大家都很清楚,無數的邊緣場景隻能通過真實世界的視覺 AI 來解決,因為整個世界的道路就是按照人類的認知來建立的……一旦擁有了解決上述問題的 AI 芯片,其他的就隻能算是錦上添花』。

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确實,毫米波雷達或激光雷達方案雖然有優勢,但是成本更高,而且還有着無法解決的弊端。首先雷達精度、反應速度都不如純視覺方案,而高精地圖則嚴重限制了可使用自動駕駛的範圍。這意味着他們除了需要非常詳細的使用地點地圖外,還需要所有車道及其連接方式、實時交通燈等額外信息。

但特斯拉的純視覺方式不同,特斯拉的自動駕駛依靠8個攝像頭和背後的Dojo超算,原則上我們可以在地球上任何地方(的道路上)使用。

『Dojo超級計算機』的出現意味着什麼?

Dojo的問世,将幫助特斯拉的無人駕駛技術繼續提升一個等級,讓視覺算法這條路線走的更加深遠,它能幫助訓練電腦去理解道路畫面,通過對視頻信息的采集和大量視頻信息運算處理,達到僅通過視覺圖像便能實現全自動駕駛的目的。

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視覺自動駕駛與人類駕駛員的開車方式相似,但最重要的是,計算機更加的可靠。為此,Karpathy也舉了幾個例子:

首先,人類的反應速度太慢,即使是優秀的駕駛員也要250ms(0.25秒)的反應速度,很多人甚至超過460ms(0.46秒),而電腦的反應速度全部低于100ms(0.1秒);其次,人類駕駛員經常在開車時玩手機,而電腦則會全神貫注,不會一會看看微信,一會刷刷抖音;再來,人類駕駛員的視野範圍太窄,并道時如果不回頭,則完全看不到位于後視鏡盲區的來車,而特斯拉擁有8個攝像頭以每秒36幀的速度從車身周圍識别信息,涵蓋360度視野……

通過海量的案例,Dojo将幫助駕駛員更安全的駕駛車輛,包括利用視覺計算機來糾正人類錯誤和不安全的駕駛行為。比如:信号燈警告,系統識别到遠處的紅燈或黃燈,如駕駛員不減速會發出警告;緊急制動場景,系統判斷車輛在障礙物前減速度不足或沒有減速,會自動幫助車輛制動;躲避障礙,系統偵測到周圍有突然出現的動物、行人、車輛、異物等,會自動控制方向盤來進行躲避。

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在目前的特斯拉Autopilot中,已經出現過很多因系統失靈而出現的事故,這些可以通過Dojo進行解決,包括不限于:橋下陰影造成的無故刹車;高速跟車時,自動刹車踩得太死;遇到路邊占用部分車道停放車輛的規避問題;當車輛檢測到前方有行人或者道路變窄的情況時,當駕駛員把油門當做刹車踩下,車輛則不會加速(包括惡意報複社會行為)。

總結起來, Dojo的出現,實現了海量數據的『無監督訓練』,大幅度提高神經網絡訓練的效率。通過用海量的數據鍛煉它,就能解決各種『邊緣場景』的問題,加快自動駕駛系統的成熟和完善,實現指數級的成長速度。

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更關鍵的是,特斯拉對其軟硬件的垂直整合度非常高,不僅不受制于别人,而且能夠以此作為服務,給外界提供深度學習的訓練業務。

在特斯拉的規劃中,全球各地的數據,都會彙集到Dojo超級計算機中心進行處理。當然,這不包括中國的數據,因為中國出台了相關的管理辦法,限制這類數據出境(因此,特斯拉在上海建立了數據中心,所以我們也會期待Dojo也能在中國實現)。

這就是自動駕駛的大結局?

對于自動駕駛的科技價值,幾乎全球科學家都達成共識,其擁有廣泛的應用前景,在包括出租車、代駕、共享汽車、機器人物流等領域都有巨大潛力。

根據中國信通院《2020年全球自動駕駛戰略與政策觀察》報告顯示,自動駕駛具有巨大的社會經濟價值,預計2050年将為美國創造大約3.2至6.3萬億美元的經濟效益,其中社會福利和消費者福利預計接近8000億美元。

我國多個地方政府也大力支持自動駕駛技術發展。北京已累計開放四個區縣的自動駕駛測試道路共計200條、699.58公裡,開放了亦莊和海澱2個自動駕駛測試區域,面積約140平方公裡。同時累計為14家自動駕駛企業87輛車發放一般性道路測試牌照。

深圳市也已經先後公開兩批無人駕駛路測道路;深圳坪山區的L5級别全無人RoboTaxi已商業化試運營超過100天,并承載了國内首批乘客。此外,包括亞馬遜、蘋果、三星等國外科技巨頭,以及阿裡巴巴、百度、騰訊等國内科技巨頭都紛紛加入無人駕駛的賽道,想在這個潛力無限的市場裡瓜分一塊蛋糕。

從技術的角度來看,無人駕駛汽車是一個複雜的軟硬件結合的智能自動化系統,運用到了自動控制技術、現代傳感技術、計算機技術、信息與通信技術以及人工智能等。從戰略意義的角度來看,自動駕駛移動能力更強,能夠有效改善交通安全、實現節能減排、消除交通擁堵、促進産業轉型。

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過去數年,特斯拉一直對外宣傳“全自動駕駛”技術,由此也為人們所诟病。因為事實上,特斯拉的“Autopilot”(自動輔助駕駛)以及“Full Self-Driving”(全自動輔助駕駛)都隻是“輔助駕駛”功能,并不是真正意義上的“自動駕駛”功能。

因為這樣的宣傳,導緻了不少車主過于相信特斯拉的輔助駕駛功能,因此也導緻了很多起令人痛心的安全事故,最近的蔚來也因為NIO Pilot導緻的事故登上了熱搜。

可見,截止目前,自動駕駛還是一個理想中的概念,離我們的實際使用還有不少的距離,我們現在能用上路的都是“輔助駕駛”,大家為了自己的人身财産安全一定要牢記這一點,切勿過分相信市面鼓吹的“自動駕駛”功能。

目前,特斯拉已開始向純視覺自動駕駛路線轉變,從上月開始,部分在北美生産的特斯拉車型,已停止安裝雷達傳感器,而全新的FSD Beta V9.0(完全自動駕駛測試版)也将在近期更新,而這一切的背後,都離不開Dojo。

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Dojo的到來,意味着我們離真正的“自動駕駛”又近了一步,打開了電動車駕駛AI世界的新入口。

對了,這個技術并不遙遠,我們明年可能看到Dojo正式運行。

最後的彩蛋

就在發布會最後,馬斯克開着玩笑帶來了一位Tesla Bot機器人,他表示,如果Dojo的能力能夠如期實現,那麼将它至于機器人的内部,同樣可以100%模拟人類的性能。在未來,可以為人類社會釋放更多的勞動力。

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馬斯克絕對是一個技術瘋子,改變全球能源布局、改變交通出行方式、改變人類腦機交互方式、遊曆太空、探索火星等等,單憑一個人的意志推動了整個人類社會的科技進步。

通過已量産的産品掙錢,但不會斂财,因為掙到的錢馬上用在下一個瘋狂的想法,并努力實現它,如果此時說馬斯克是後喬布斯時代最偉大的科技創造者,應該沒有人會反對吧?

(圖/文/攝:皆電 唐科)

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