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特斯拉为什么坚持使用摄像头而非激光雷达?

时间:2021-12-10 09:45:17 作者:Challey 阅读:
关于特斯拉自动驾驶摒弃激光雷达使用纯视觉方案的问题已经激烈讨论了三年多时间,2018年马斯克首次提出可以不依赖激光雷达,2019年说出“用激光雷达的都是傻子”。虽然期间特斯拉发生多起事故遭到了社会和官方的质疑,激光雷达的技术也逐渐成熟并普遍应用在几乎所有非特斯拉的自动驾驶汽车上,但马斯克及特斯拉依然坚持使用摄像头纯视觉FSD,为什么?
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关于特斯拉自动驾驶摒弃激光雷达使用纯视觉方案的问题已经激烈讨论了三年多时间,从2018年马斯克首次提出可以不依赖激光雷达,2019年说出“用激光雷达的都是傻子”,2021年特斯拉AI Day上宣传“纯视觉 FSD哲学”,到2021年12月5日,特斯拉的全自动驾驶FSD已经升级到了10.6 Beta版本。虽然其中有多起事故遭到了社会和官方的质疑,激光雷达的技术也逐渐成熟并普遍应用在几乎所有非特斯拉的自动驾驶汽车上,其价格也降到数百美金,但马斯克及特斯拉依然坚持使用摄像头纯视觉FSD,为什么?

本文对此从特斯拉的自动驾驶AI路测历史、成本、AI核心技术以及营销等方面进行综合梳理。

1、路测数据,累积最多的秘诀

自动驾驶实际上就是AI驾驶,没有大量的数据让算法进行学习,AI没法进化。因此,对于自动驾驶厂商来说,路测数据是一笔宝贵的而且不容易获得的财富。

2016年,自动驾驶还处于星星之火,不像现在的燎原之势。

据媒体motor1报道,2016年全年,特斯拉在全球范围内的新车销售量达到了76,230台,与2015年相比,销量增长了50.7%。

得益于自售车辆和“众包”式的收集策略,特斯拉在数据积累方面已经遥遥领先于其他汽车厂商。至2016年底,特斯拉就已经获得了35亿英里的路测数据。

特斯拉能够获得如此多的路测数据,除了自售车辆本身就具有数据收集功能,在注重隐私的欧美市场,其数据分享策略也一直非常重视。

特斯拉数据分享策略

特斯拉2017年初更新了数据分享政策,其主旨就是希望能够和车主达成协议,通过收集车载摄像头的录像来增加特斯拉汽车的路测数据量,为自动驾驶的技术发展铺路。

特斯拉官方表示:“为了提高自动驾驶的安全指数,尽快的把自动驾驶带入到每个人的生活,我们一直在夜以继日的工作。然而想要实现这一目标,我们需要收集汽车外部的摄像头所拍摄的小视频,以便让我们更清楚的了解车道、街头指示牌和交通信号灯等道路情况。”

特斯拉曾在一篇文章中写道:“如果我们能越快地了解这些路况,毫不疑问你的特斯拉自动驾驶能力就会越强。此外,我们想让你清楚的是为了保护大家的隐私,你的车牌号绝对不会出现在小视频里。我们更不可能让人通过特斯拉系统去搜索特定车辆的视频信息。”

同时,特斯拉还承诺即便资料库真的被黑了,别有用心的人也很难从中得到太多相关信息。

这一数据分享政策将主要适用于Autopilot 2.0系统。原因在于,安装在新一代Autopilot系统上的侦测套件包括8个摄像头,全方位的超声波传感器以及一个前视雷达。这意味着摄像头能够捕捉更多的信息,数据量也会成倍的增加。

在2017年初的那次数据分享策略升级更新中,除了在汽车上增加传感器和摄像头来收集更多的数据外,特斯拉Autopilot 2.0还更新了包括针对HW2硬件车辆的优化功能。

在弥补了Autopilot 2.0与上一代Autopilot之间的差距后,特斯拉进入了路测数据收集并用于自动驾驶进化的快车道。

2020年,特斯拉的全球保有量超过了100万台,2021年前三个季度交付了627,550辆,预计2021年总保有量将接近200万台。

据估计,一辆采用激光雷达自动驾驶测试车辆每天产生的数据量可达 10 TB,对于纯视觉FSD来说,原始数据更大,清洗后得到的有用的路测数据也能达到数百兆到数G。

这么庞大的路测数据是特斯拉自动驾驶AI大脑源源不断进化的“营养剂”。

2、成本,真的是最低的吗?

坊间一直有个说法,特斯拉自动驾驶采用摄像头的原因之一,是能够降低成本。

从Autopilot 2.0开始,到现在的FSD 10.6 Beta,特斯拉车型一直坚持使用8个摄像头。

虽然目前没有资料可查到特斯拉车辆中的摄像头型号,但平均价格预计在10美金左右。

现在激光雷达的成本已经降低了很多,达到数百美金级别,目前的激光雷达路线自动驾驶车辆一般在车顶配备一个长距离激光雷达,两侧各配置一个短距离激光雷达。其总价格大约是600-800美金。

因此,特斯拉纯视觉FSD摄像头与激光雷达自动驾驶车辆激光雷达的成本差约为:700-10*8≈600(美金),折算成人民币大约4000元。

对于车厂来说,这个成本差应该不算太大。

然而,自动驾驶除了摄像头或者激光雷达传感器,还需要一个强大的AI大脑。而处理图像和处理激光雷达点云图所需要的算力却相差很大,前者要比后者多几个数量级。

这就是特斯拉自动驾驶芯片为什么算力很高的原因之一。

因此,综合来说,纯视觉FSD方案的成本更低之说不成立。

3、纯视觉FSD核心技术

特斯拉采用纯视觉FSD方案,注定了其在视觉的AI处理方面投入需要更大。

特斯拉自动驾驶的核心技术主要包括两部分,车辆端的HW系列,远程云端的AI超算Dojo。

HW系列

特斯拉HW系列经历了四代研发。

其中自主FSD自动驾驶芯片于2019年推出的,算力能达到144TOPS,凭借该芯片,特斯拉汽车能实现较好的可靠的自动驾驶能力。

2020年特斯拉发布了基于14纳米工艺的HW 3.0,和前一代由英伟达硬件为驱动的Autopilot相比,HW 3.0在帧率上提高了21倍,而耗电量几乎保持不变。

特斯拉开发的一代芯片HW4.0已经进入测试,新芯片的性能将是HW 3.0的3倍,预计将在2021年第四季度开始量产。

AI超算 Dojo

在2021 AI Day发布会上,特斯拉展现了其AI超算Dojo。

据 Dojo 项目负责人Ganesh Venkataramanan介绍,马斯克几年前曾要求特斯拉工程师设计一台超高速训练计算机,这就是特斯拉启动 Dojo 项目的原因。Dojo 超级计算机将于明年投用,基于大量视频训练AI算法。

Dojo是一个通过网络结构连接的分布式计算体系结构,拥有一个大型计算平面、超高带宽和低延迟、大型网络分区和映射等等,并有一个新编译器来减少局部通信和全局通信,可扩展性强。

该超算内置特斯拉自研 AI 训练芯片 D1。

D1 芯片采用 7nm 工艺制造,单芯片面积达 645mm²,包含 500 亿个晶体管,BF16/CFP8 峰值算力达 362 TFLOPS,FP32 峰值算力达 22.6 TFLOPS,热设计功耗(TDP)不超过 400W。

Ganesh 表示,特斯拉Dojo是史上最快的AI训练计算机。同等功耗下,Dojo超算比现有计算机性能提升4倍、能效提升1.3倍、碳足迹只有原来的1/5。此外,特斯拉预告下一代Dojo超算性能将再提升10倍,不过它并没有透露具体实现日期。

4、特立独行的营销

有人说,特斯拉CEO马斯克采用纯视觉技术有一部分是出于营销的成分。

其实,在把关系到生命安全的自动驾驶方面,与其说特斯拉强调宣传纯视觉技术是一种营销,不如说特斯拉的营销归功于其CEO马斯克的个人IP营销。

据统计,2021年在中国,马斯克一年就上了74次微博热搜,平均不到一周(5个工作日)就上一次热搜,而且即使在遭遇维权系列风波的情况下,马斯克的形象也似乎没有受到影响。其实,马斯克就是特斯拉持久的代名词。

结语

特斯拉已经走上了纯视觉FSD之路,尽管有一些事故,但目前其自动驾驶体验总体来说还是比较先进的,毫无疑问,特斯拉将在这条纯视觉FSD之路上一直走下去。

当然,采用激光雷达传感器的自动驾驶路线拥有除了特斯拉以外更多的厂商和更多的客户、消费群体,采用纯视觉FSD还是采用多种传感器融合的自动驾驶,目前还无法证明谁能更胜一筹。

也许,这与智能手机市场的苹果iOS和安卓阵营一样,最终两者都有各自的市场。

而市场上,再也没有第二个苹果,却有无数的安卓厂商。

责编:Luffy Liu

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