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马斯克口出狂言diss激光雷达,看看谷歌无人车专家怎么说

马金桥

北京时间4月23日凌晨,特斯拉自动驾驶日”/“自主投资者日”(Autonomy Investor Day)在位于加州帕罗奥图的总部举行,马斯克扔出“重磅炸弹”:正式发布自家研发的Autopilot 硬件3.0,内置100%特斯拉自研的自动驾驶芯片Tesla FSD,并表示明年可能实现Robotaxi(自动驾驶出租车)服务。

如果问看过视频的我,马斯克表现怎么样?我只能说他依旧是嘴炮Max、行走的表情包,这次公开diss了所有使用激光雷达的自动驾驶公司,说用激光雷达真是“荒唐”,他们“注定失败”,还抱着胳膊亮出邪魅狂狷的一抹微笑,点着头对在座的各位说:“You’ll see.”

邪魅狂狷的马斯克.jpeg

视频截图:邪魅狂狷的马斯克

马斯克为什么能对自家的芯片和技术这么自信?特斯拉这次对外界释放出的信息到底都有啥?对自动驾驶领域没有很深入研究的我,翻遍了外媒,找到了一篇发布在《福布斯》官网上的一篇文章。这篇文章的作者是布拉德·坦普尔顿(Brad Templeton),他可算得上是业内专家了。

坦普尔顿是设在加州硅谷心脏地带、美国宇航局埃姆斯研究中心内奇点大学(Singularity University)的教授,是AI、机器人等领域的专家,曾担任谷歌无人车项目顾问。我还发现了一个有趣的点,那就是他还是全球知名激光雷达制造商Quanerg的股东之一,自己还开着一辆特斯拉。

作为业内有话语权、看好激光雷达前景、喜欢特斯拉车的人,坦普尔顿的角度或许会很有看点,下面我就带大家看看,他对这次特斯拉的活动到底是怎么看的。

(注:文章内容以第一人称叙述,略有删减。)

图1.jpg

特斯拉今天在加利福尼亚州帕洛阿尔托的总部举行了“Autonomy Investor Day”活动。在那里,特斯拉概述了他们在特斯拉汽车中的先进驾驶辅助和今后相关的一些计划。这次的演讲内容比特斯拉过去曾透露的更具技术性,并且显著改善了我对特斯拉一些做法和前景的印象。这无疑是特斯拉迄今为止最重要的新闻发布会。

在试图建造一辆可以空车驾驶、让乘客入睡的真正自动驾驶汽车的这条路上,特斯拉不走寻常路,与大多数公司的做法截然不同。特斯拉计划仅在车辆周围使用雷达和一系列摄像机来完成这项工作。几乎所有其他公司都会使用这个功能,但还会增加LIDAR(激光)传感器,这样无论光线如何,都能为车辆提供超人的三维视觉。会上,他们深入探讨了为什么他们采取了这种方法,以及为什么其他人都错了。

好吧,不仅仅是错了。埃隆·马斯克说雷达是个“傻瓜的差事“,那些依赖它的人是“注定失败的”。他预测所有其他玩家“将甩掉激光雷达,这是我的预测。记住我的话。”关于“高清”(HD)地图根据过去的行程去了解道路这件事儿,他也说了差不多的话。

简而言之,特斯拉打了个大赌,认为他们将会使用神经网络解决所有自动驾驶车的问题。特别是他们相信,如果没有神经网络(这点几乎所有人都会同意),问题就无法解决,并进一步强调,这种利用神经网络的方法会使所有其他方法(包括LIDAR等附加传感器)成为一个分散注意力的东西和不必要的开销。

如果这个赌打赢了,那将是一场巨大的胜利,他们可能会成为现代工业中最大机遇的领先者。

新的芯片

特斯拉已经制造了自己的芯片,开始只是为有需要的顾客进行定制,现在他们正在将芯片放进所有的新车中。他们相信这是全自动驾驶所需的全部计算和技术了。这个芯片的设计目的是将这个硅片仅集中在对驾驶有用的、可驱动的硬件上,并将功耗保持在100瓦以下,以防止能耗超标。大部分芯片是致力于为神经网络卷积做点积的。马斯克声称,这款芯片在全世界神经网络芯片中是“远超其他的最好的”,这话很可能会引起很多其他开发这类型芯片公司的争论。而特斯拉主要将其性能与NVIDIA的通用GPU芯片进行了比较。

这款硬件具有令人印象深刻的规格,并且可能足以进行所需要的所有计算。虽然我相信类似的芯片可以从其他供应商处获得,但特斯拉认为通过设计自己的芯片并将其投入到数百万辆汽车中,从长远来看,即使有巨大的开发成本还是能节省资金。此外,该芯片包含一个中级GPU和12个64位ARM内核,用于通用计算。这个硬件去掉了所有冗余的部分,以寻求在某些组件故障时依然可以正常工作。

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网络训练

凭借他们新的网络硬件,特斯拉将其大部分精力放在了训练更好的神经网络上,以便对将在路上能看到的一切进行分类。他们相信,正如长期以来所说的,他们的优势将来自可以用来帮助训练其网络的大型车——目前大概有50万辆车,并且还在增加。

图2.png

安德烈·卡帕斯(Andrej Karpathy,特斯拉人工智能和自动驾驶视觉总监)概述了他们的一些方法。他们最开始用所有人都会用的方式训练他们的网络,就是创造人类标记图像。当他们发现一些有趣的东西,想要更好地训练其网络时,就会向他们的车队发送请求,“如果你看到像这样的东西,请上传给我们。”因此,如果他们注意到没有处理好安装在汽车上的自行车(因为你应该同时看到两样东西),他们会要求车队向他们发送数以千计的在汽车上的自行车图像,做好标记并将其添加到他们的训练数据中,最终建立一个非常善于理解这一点的网络。

他们在各种静态和移动物体上实践,并且还可以根据物体的运动模式去找东西,例如发现“插队”(并道)到特斯拉车前的其他车。当它们找到这样一辆车做例子,就会拿出在“插队”之前的视频及时回放,以便去训练网络知道在汽车实际“插队”之前会有什么动作暗示或提示。这种做法就帮助了他们去预测汽车会在路上有什么动作。

他们用这种方法去做路径规划、观察人类驾驶员在各种道路情况下所采取的路径,去学习在看到某些特定情况时,人类会有什么典型行为和反应。如果他们看到汽车在规划路径或识别事物时出错,会优先获得更好的数据去训练网络。

他们进行的这种网络训练,在估算视图中物体距离的方面也取得了令人瞩目的成功。 一种方法是利用汽车中的雷达,这个雷达可以提供对所有雷达目标距离的客观测量结果。一旦他们能够将雷达目标与视觉目标相匹配,就可以训练网络学习如何估算到纯视觉目标的距离。

特斯拉的车队使他们能够立即访问团队感兴趣的任何项目的新数据。应该注意的是,任何拥有来自dashcams(能够记录汽车行驶全过程的视频图像和声音,可以理解为行车记录仪)的大型录像视频网络的人也可以这样做(尽管他们通常无法获得上面使用的雷达数据)。如果各路玩家都选择录制它,那这些数据大家就都能用了。特斯拉在控制车队方面拥有更大的灵活性,因为会定期更新所有车型的软件。

这种方法为特斯拉提供了一个优秀的、用于训练感知和驾驶的神经网络系统。核心问题在于,这是否能让汽车不靠方向盘,就能足以达到应有的可靠性。特斯拉觉得这种极高的水平只能通过大量的训练数据来获得,而他们的车队在这方面确实提供了很大优势。几乎所有人都同意越多这样的数据就越好,但是关于它是否足够,或者是否需要其他技术的配合才能达到极高的可靠性这点,依然存在争议。

软件管理

特斯拉最近的“Navigate on Autopilot”现在可以让汽车自行更换车道了。这个产品首先要求驾驶员确认各种车道变更,特斯拉会观察司机对此建议有什么反应,当他们确认变道,系统就会录入相关数据。现在这些变道行为是自动的了,系统每天都会收到100,000条自动车道变更的反馈,反馈结果表明涉及这些车道变化情况为零事故。

他们还计划使用这种方法使其自动紧急制动(AEB)更具预测性。到今年年底,它应该就能学会自动制动即将进入你道路的障碍物(包括行人,骑自行车的和并道的),而不仅仅是已经在你路上的障碍物。

特斯拉vs.整个行业

整个演讲的核心问题是特斯拉决定避开LIDAR和地图,这个决定与几乎所有在做自动驾驶的团队都不同。(特斯拉其实也使用地图,只不过不是其他公司使用的详细高清地图。)

图3.jpg

特斯拉不使用激光雷达这件事一直存在争议。马斯克认为不应该依赖LIDAR,这是少数人的观点。从本质上来讲:

无论光照条件如何,LIDAR都能看到相同的情况,而相机视图会根据夜晚/白天、天气和太阳位置而发生很大变化;

LIDAR能看到真正的3D图像,而相机需要软件来理解场景以确定哪些东西是3D的;

LIDAR看到的东西,分辨率相对来说更低,距离更短;

LIDAR更贵,但价格在迅速下降。目前除了Waymo外,都几乎无法提供数量和质量等级的产品。相机则非常便宜;

使相机工作所需的计算机视觉对于自动驾驶来说还不够可靠,大家都希望很快能有所突破;

激光雷达对于某些情况还是不够的,例如正确识别道路上的残骸碎片、标志信号,以及更远距离的情况,因此肯定还需要更广泛的计算机视觉进行互补。

特斯拉网络

埃隆·马斯克介绍了未来的特斯拉网络。一些初步要点:图4.jpg

特斯拉预计目前的车(Model 3)能跑100万英里。2018年的电池组续航可达到30万至50万英里,到2020年,电池组续航就能达到100万英里;

特斯拉预测Model 3 robotaxi的运营成本仅为18美分/英里;

“蛇形“充电器将可以进行无人充电;

对于无人出租车Robotaxi服务,特斯拉会抽取25%-30%的佣金;

每年提供9万英里的出租车服务(NY Taxis每年约62000英里),每年有3万美元的利润,马斯克预估总现值为20万美元;

特斯拉的合同中明令禁止任何特斯拉汽车加入其他共享平台;

最终,在拿走方向盘后,汽车成本每年降至25000美元。

特斯拉已经承诺,他们最终将创建一个汽车共享服务(看起来类似于优步),特斯拉车主能以此赚钱。举例来说,如果你说接下来的5个小时内并不计划用车,你的车回加入共享网络,“溜走”去拉客赚钱,然后再回来。特斯拉预测这个项目可能在3年内推出,同时会让每一辆能赚钱的特斯拉都变得更加有价值。

目前还不确定有多少人愿意这样做,或者有多少人能将车保持在短时间内就能为他人提供此服务的状态。(许多人把东西放在他们的车里,当然也不希望电池突然耗尽。)对于那些愿意这么做的人来说,车当然会产生成本和折旧费用,计算表明约为37美分/英里,但特斯拉预测他们的车则可能是18美分/英里。他们还预测网络成本为1美元/英里(优步的一半)但尚未得出最终结论。

特斯拉有点极度专注于这个想法了。事实上,马斯克宣称他们现在将推动客户购买低端“标准版” Model 3而不是长续航版Model 3,因为他们的汽车销量受到能做多少电池的限制。如果他们卖更小的电池,就能卖更多的车,这也意味着未来能有更多的汽车加入到Robotaxi服务中去。马斯克被问到特斯拉在Autonomy上花了多少钱,他回答说“基本上是我们的整个支出结构。” 这表明他们真的把赌注押在了这个计划上。

写在最后

从整个行文来看,坦普尔顿显然对特斯拉这次发布会的态度是比较中立的,他并不完全否认特斯拉在自动驾驶方面采用的数据训练方法,但也不赞同LIDAR是马斯克嘴里所说的应该被“甩掉”的。不过,随着硬件软件两手抓,以及自主研发芯片的推出,特斯拉在自动驾驶领域的布局已经正在逐步完善。

而特斯拉下的赌注能不能赢回来,则是个未知数。如果赢,会赢很大;输了,不知道马斯克还会不会“哈哈哈哈哈”。在自动驾驶领域,哪家技术更强,能更早出头,还不能妄下判断。既然马斯克说“You’ll see”,那我们就wait and see what will happen。

来源:第一电动网

作者:马金桥

本文地址:https://www.d1ev.com/news/qiye/90313

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