特斯拉史上最重要发布会？Elon Musk 交底全自动驾驶计划

从内容来看，这次特斯拉确实是认真的，各路高管抛出的全是技术干货，而非简单的营销推广——这次活动是特斯拉史上最重要发布会也不为过。

熟悉自动驾驶行业的人都知道，在技术路线上，特斯拉是特立独行般的存在，它不依赖激光雷达，只靠摄像头和雷达就要“扛起一片天”。

此前，Musk 从未对该问题进行深入解释，但在这次活动上特斯拉终于道出了自己的“心路历程”，他还顺便指出竞争对手们的“愚蠢”。

在 Musk 看来，用激光雷达的都是“冤大头”，这种方案注定灭亡。他还称，最后所有人都会抛弃激光雷达，他愿意为这个结论负责。除了否定激光雷达，Musk 还对高精地图进行了全盘否定。

简言之，特斯拉将所有宝都压在神经网络上了，特斯拉相信这项技术能解决所有自动驾驶问题。当然，神经网络必不可少这点大家都同意，但没人像 Musk 那样“走极端”，把激光雷达等发展路径当成异端，将其看做完全没有必要的浪费。

如果 Musk 真的押对了，特斯拉将大获全胜，没有被“邪路”分心的它能轻松攥住这个行业最大的机会。

接下来，我们就来总结下这次活动日，特斯拉到底放了哪些大招。

自主芯片 FSD

特斯拉终于拿出了传闻已久的自主芯片 FSD Computer（即全自动驾驶计算机，此前我们熟知的 Autopilot Hardware 3.0），未来特斯拉的新车都将用上自家芯片，在踢开了 Mobileye 后，Musk 又一脚踢开了英伟达。

Musk 宣称，FSD 不但是“全球一哥”，而且有巨大的领先优势。在演讲中，特斯拉还专门将英伟达的通用 GPU 芯片吊打了一番。

下面我们来讲讲特斯拉的 FSD：

这款关键产品采用 14 nm 工艺打造，具有 60 亿个晶体管和 2.5 亿个逻辑门，由三星代工制造，尺寸仅为 260 毫米，未来将会塞进车辆手套箱顶部。

性能方面，塞进了两块 FSD 的 Hardware 3.0 能达到 144 TOPS，而英伟达秒天秒地秒空气的 Drive Xavier 理论性能只有 21 TOPS（七分之一的功耗和成本却开出了七倍的性能，老黄面子要挂不住了）。

FSD 还有两个神经网络加速器，每秒可处理 1TB 数据并执行 36 TOPS 的计算（一共 72 TOPS）。除此之外，Hardware 3.0 还搭载了十几个 ARM A72 64 位 CPU，主频可达 2.2GHz，是现有解决方案性能的 2.5 倍。

功耗方面，FSD 每英里只消耗 250 瓦，不会影响车辆续航。不过它却能每秒处理 2300 帧画面，而 Hardware 2.5 仅为 110 帧。

需要注意的是，特斯拉这次还让两块 FSD 独立运行互不干涉，它们拥有各自的 DRAM 闪存、存储芯片和电源。

此外，FSD 只能运行特斯拉的加密软件，且有独立的安全模块辅助。这样一来，即使某块芯片出了故障，另一块还能保证车辆有足够的安全冗余。

在主题演讲中，Musk 的得力助手 Pete Bannon（特斯拉自动驾驶工程副总裁）还表示：“两块 FSD 会运行各自的操作系统，并在行驶中交换各自的行驶规划，确保双方步调一致。”总之，一切都是为了安全。

据 Bannon 介绍，FSD 的量产其实去年 7 月就开始了，去年 12 月特斯拉升级了一些员工车辆对其进行测试。今年 3 月，FSD 正式列装 Model S 和 X，4 月份 Model 3 也开始跟进。

这套新硬件规格可真高，也许已经能满足全自动驾驶的算力需求。当然，像英特尔和英伟达这样的巨头也能拿出类此产品，从长远来看，自行开发芯片确实能为特斯拉省下不少钱。

神经网络训练

有了新的硬件后，特斯拉便将主要精力投入到了神经网络的训练中。

Musk 相信，特斯拉的优势就是庞大的保有量，这些在道路上行驶的特斯拉电动车是公司宝贵的训练资源（50 万台，还在快速增长）。

庞大的保有量是特斯拉的杀手锏

在主题演讲上，特斯拉人工智能高级主管 Andrej Karpathy 则讲述了特斯拉的神经网络训练方法。

与其他公司一样，特斯拉最初也是用人工标记的图片来训练神经网络。随后，特斯拉开始向自家车辆发号施令：“如果你们谁发现了类似这样的物体，就赶紧上传。”

如果特斯拉解决不了车上架着自行车这样的难题（因为会识别成两个物体），就会下命令让车辆将类似图片回传总部。

随后，特斯拉再对这些图片进行标记，导入神经网络进行训练，直到神经网络掌握识别技能。

除了用这种方法教神经网络识别静止和运动的物体，特斯拉还在利用物体的运动模式进行训练。

举例来说，特斯拉会让车辆收集那些变道插队车辆的典型范例，随后训练神经网络提防这样的危险操作，同时提升神经网络的动作预测能力。

在路径规划上，特斯拉也是一招鲜吃遍天，而人类驾驶员的言传身教在这里就变得相当重要了。当然，如果遇上新手司机，特斯拉也不会拿他们当例子教坏神经网络。

在训练神经网络估算车辆间距上，特斯拉也相当成功。这里，特斯拉用到了雷达和摄像头，只要两者得出的距离相匹配，神经网络就能估算出车辆间距。

50 万台的保有量让特斯拉有了超级数据宝库，只需信手拈来，就能拿到自己感兴趣的训练数据。

不过，这看似天量的数据真的够用吗？Musk 敢靠着这些车浪拆掉方向盘和刹车油门踏板吗？

除了数据够用与否，业界还在讨论另一个问题，那就是除了靠数据“喂养”神经网络，我们是否需要其他技术进一步提升其可靠性？

Autopilot 必须夸

一直以来，特斯拉都将 Autopilot 当成公司的核心竞争力。Musk 更是频频在公开场合表示，称全自动驾驶马上到来。

这次主题演讲，特斯拉也不能免俗，几位高管好好夸奖了一番 Autopilot。

除了自动泊车、车道保持、自适应巡航、高速自动并线等功能，特斯拉本月早些时候还通过 OTA 对 Autopilot 进行了升级，现在无需驾驶员确认，Autopilot 就能操纵车辆并线，而“并线能力”成了这次主题演讲的主要突破口。

特斯拉工程副总 Stuart Bowers 就表示，Autopilot 已经执行了 900 万次并线操作，没有一起事故发生。在它的辅助下，特斯拉旗下车辆已经累计行驶 8000 万英里。

最近几个月里，特斯拉也加强了全自动驾驶系统的测试（测试员都是员工，参与项目就能免费使用 Autopilot）。

对于自动驾驶，特斯拉可谓全身心投入。

有人问 Musk 特斯拉在上面花了多少钱时，Musk 这几乎占了特斯拉的全部花销。显然，Musk 是要背水一战。不过，他依旧信心满满地表示：“一年以后，路上就会多出 100 万台自动驾驶汽车。”

回本神器：特斯拉打车网络

在主题演讲上，特斯拉也终于旧事重提，再次谈到了特斯拉自动驾驶打车网络的未来。

在业内人士看来，以下这些数据将成为特斯拉打车网络成功的基石：

1、特斯拉声称自家产品电池组耐用度超强；

2、特斯拉预计，Model 3 加入打车网络后运营成本仅为每英里 18 美分；

3、科幻的蛇形充电桩无需人力介入就能实现自主充电；

4、特斯拉分走服务费的 25%-30%，车主每英里可以盈利 65 美分（预计每英里 1 美元的车费）；

5、如果按每年 9 万英里的行驶里程，一辆车至少能工作 11 年，每年帮车主赚 3 万美元。

说实话，Musk 这个设想非常好，当你不用车时它能外出帮你赚钱，简直一举两得。

不过，到底多少人愿意加入这个网络呢？毕竟许多人把车当大存储箱，而且他们也不希望这个相对个人化的空间被外人侵犯，更别说车辆的折旧了。

不过，特斯拉倒是对这种模式深信不疑。

事实上，Musk 曾宣称，特斯拉更希望用户买标准版 Model 3，因为大家都买长续航版就会拉低 Model 3 的销量，同时也会减少未来加入特斯拉打车网络的车辆数量。