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「核心提示」
自動(dòng)駕駛的盡頭，是人工智能

作者 | 悟能

編輯丨李鑫

馬斯克最近有三次亮相，備受關(guān)注。

第一次是在2022年TED大會(huì)，這場在溫哥華舉辦的活動(dòng)最后一場訪談，留給了馬斯克，他與TED主席克里斯·安德森對(duì)談。

第二場是5月10日，馬斯克在英國《金融時(shí)報(bào)》直播的汽車未來倫敦會(huì)議上接受記者彼得?坎貝爾的采訪。

第三場是5月16日，馬斯克在ALL-IN峰會(huì)上的訪談。

除去收購?fù)铺剡@個(gè)熱門話題之外，馬斯克訪談中透露出的一個(gè)話題，應(yīng)該受到新能源汽車行業(yè)的關(guān)注，它就是自動(dòng)駕駛。

從去年至今，美國國家公路交通安全管理局共收到350多起關(guān)于特斯拉出現(xiàn)“幻影制動(dòng)”的投訴，調(diào)查仍在進(jìn)行。而這些投訴，涉及到一個(gè)核心問題：自動(dòng)駕駛。

上述三場亮相中，馬斯克心目中的自動(dòng)駕駛是什么樣的？他實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的路徑又是什么？未來的方向是什么？

1、馬斯克：自動(dòng)駕駛坑太多，但有信心今年突破

5年前在參加TED大會(huì)時(shí)，馬斯克放話：他要在2022年將一輛汽車從洛杉磯開到紐約，“全程無人干預(yù)”。

馬斯克說的這輛車，就是全自動(dòng)駕駛（FSD，F(xiàn)ull Self-Driving）車輛，但直到今年也沒落地。

“我并不總是對(duì)的?！?年后，馬斯克如此回答。

馬斯克承認(rèn)，自動(dòng)駕駛里面的坑太多。

“你認(rèn)為你已經(jīng)解決了問題，你以為你掌握了問題的關(guān)鍵，然而，并沒有！你只是撞了南墻?！瘪R斯克說。

馬斯克打比方：如果將自動(dòng)駕駛研究繪制成圖，那它看起來像一條對(duì)數(shù)曲線。

馬斯克一點(diǎn)也不喜歡這種對(duì)數(shù)曲線：它起初以一種近乎垂直的方式上升，然后變緩，收獲越來越少。

“自動(dòng)駕駛前進(jìn)的方向上，有很多虛假的黎明，你最終會(huì)逐漸靠近，你的進(jìn)步最初是線性的，然后看起來是對(duì)數(shù)的?！瘪R斯克說。

這像極了特斯拉的自動(dòng)駕駛研發(fā)過程：大有希望，直線上升；好多坑要踩，緩慢增長；有的坑還在前方。

有沒有辦法，讓對(duì)數(shù)曲線上升趨勢不要那么快的變慢？

“我有信心，我們將在今年解決這個(gè)問題?！瘪R斯克說。

就事故發(fā)生概率而言，馬斯克有信心今年特斯拉的自動(dòng)駕駛將超越人工駕駛。

“雖然（離我說的目標(biāo)）又過了一年，自動(dòng)駕駛還沒有變成現(xiàn)實(shí)。但我認(rèn)為，突破就在今年。”馬斯克說。

馬斯克的信心來自哪里？

據(jù)業(yè)內(nèi)人士估計(jì)，特斯拉擁有的人工智能能力，對(duì)周圍世界的理解力已獲得“頓悟”式進(jìn)展。

2、特斯拉自動(dòng)駕駛：激進(jìn)路線

一名軟件工程師告訴《超源力》，自動(dòng)駕駛的難點(diǎn)主要在于感知和決策規(guī)劃，而特斯拉選擇的是激進(jìn)路線：純視覺路線。

特斯拉自動(dòng)駕駛走的是仿生路線：選擇攝像頭和硅基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，類似眼睛和生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

在馬斯克的理解中，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)，要適應(yīng)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就像人類的大腦和眼睛。也就是說，自動(dòng)駕駛要解決的是現(xiàn)實(shí)世界的人工智能和視覺問題。

特斯拉沒有選用激光雷達(dá)，使用了攝像頭和毫米波雷達(dá)。

上述軟件工程師指出，感知選用純視覺路線，訓(xùn)練成本高，現(xiàn)實(shí)道路復(fù)雜，變化太多，這些對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型挑戰(zhàn)極高。

有人指出，采用攝像頭和毫米波雷達(dá)因?yàn)槌杀靖偷脑颉?/p>

“激光雷達(dá)目前確實(shí)貴，但長期看，仿生的視覺路線比雷達(dá)效果好?！鄙鲜龉こ處煼治龇Q，如果激光雷達(dá)成本大幅下降，不排除會(huì)成為特斯拉的輔助手段，但特斯拉不會(huì)用其替代視覺路線，因?yàn)橐曈X路線更難，有更大的研發(fā)增值空間，“這才是馬斯克的個(gè)性”。

另外，自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃模塊，涉及人工智能。人在駕車的時(shí)候，會(huì)實(shí)時(shí)做出很多判斷，這里面涉及到人類的邏輯思維能力，也就是人工智能深度學(xué)習(xí)要直面的問題。

不過，這樣的選擇符合馬斯克特點(diǎn)：做出激進(jìn)預(yù)測，激發(fā)身邊人的雄心，推動(dòng)問題解決。

特斯拉自動(dòng)駕駛2014年落地，迭代飛速。

在視覺識(shí)別方面，特斯拉采用“8+1”仿生視覺配置：8顆攝像頭和1顆毫米波雷達(dá)。

具體配置為：前視寬視野、主視野、窄視攝像頭各一顆，兩顆側(cè)后視攝像頭，兩顆側(cè)前視攝像頭，一顆后視攝像頭。

這樣，前置攝像頭組合視野為360度，最遠(yuǎn)測距250米。毫米波雷達(dá)可視范圍160米。

從第一代產(chǎn)品Hardware 1 到Hardware 3，畫面每秒傳輸幀數(shù)（FPS，每秒幀數(shù)越多，顯示動(dòng)作越流暢）從最初的55增至2300，可同時(shí)感知亮度及顏色，在探測有無障礙物基礎(chǔ)上新增物體識(shí)別功能等。

而在算力方面，增長同樣驚人。

特斯拉第一代產(chǎn)品的算力大約為0.26 TOPS，第三代產(chǎn)品算力已達(dá)144TOPS。

TOPS全稱為Tera Operations Per Second，是評(píng)價(jià)處理器運(yùn)算能力性能指標(biāo)，1個(gè)TOPS代表處理器每秒鐘可進(jìn)行一萬億次操作。

目前，特斯拉公布的Hardware4，配置的高性能芯片算力將達(dá)到 432 TOPS，因采用芯片制程工藝提升至 7nm（納米），綜合判斷，其算力可能突破 500 TOPS。

一個(gè)項(xiàng)目商用的邏輯程序一般是：先有理論突破，然后技術(shù)突破，做出接近預(yù)期的樣品，最后完成工程化。

“只要能拿出來接近預(yù)期的樣品，基本這事就有戲。”上述工程師告訴《超源力》，雖然硬件性能提升飛快，但是面對(duì)復(fù)雜路況，中間確實(shí)難度不小，還要走不少路踩不少坑。

特斯拉采用純視覺方案，有自己的考量，它是基于百萬量級(jí)的車隊(duì)和百億公里級(jí)別的真實(shí)路況數(shù)據(jù)，截至2020年4月，特斯拉累計(jì)上路行駛里程48億公里。

“現(xiàn)在肯定不止這個(gè)量級(jí)的數(shù)據(jù)了?！鄙鲜鲕浖こ處熍袛?。

另外，在最近三場專訪中，馬斯克提到，Autopilot被困在一個(gè)局部最大值（Local Maximum）里面，要向上突破非常困難，因此必須升級(jí)。

有專家指出，原有Autopilot軟件架構(gòu)，處理的數(shù)據(jù)是不含時(shí)間坐標(biāo)的2D圖像數(shù)據(jù)。如果處理3D或者加上時(shí)間維度的4D數(shù)據(jù)，也就是從圖像級(jí)處理躍遷到視頻級(jí)處理，Autopilot原有軟件和訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)已無法勝任，Autopilot必須革命，所以馬斯克決定重寫Autopilot。

為了配合4D數(shù)據(jù)革命，Autopilot現(xiàn)有用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的基礎(chǔ)設(shè)施變成了Dojo，就是用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的超級(jí)計(jì)算機(jī)。

Dojo，日語意為道場，專門用于大規(guī)模的圖像和視頻數(shù)據(jù)處理，每秒運(yùn)算百億億次。馬斯克說，Dojo如野獸一般。

需要注意的是，特斯拉Autopilot系統(tǒng)和FSD是兩套獨(dú)立開發(fā)的系統(tǒng)，前者針對(duì)L2/L3級(jí)自動(dòng)駕駛，F(xiàn)SD目標(biāo)是L4/L5級(jí)自動(dòng)駕駛，兩者相差一個(gè)代際。

3、馬斯克面對(duì)事故陰影：我們會(huì)做正確的事

在三場專訪中，馬斯克都面臨一個(gè)無法回避的問題：自動(dòng)駕駛導(dǎo)致的車禍?zhǔn)鹿?。美國國家公路交通安全管理局共收?50多起關(guān)于特斯拉出現(xiàn)“幻影制動(dòng)”的投訴。

“我認(rèn)為，我們的自動(dòng)駕駛，實(shí)際上已經(jīng)非常接近比人類更好的安全駕駛水平。我踩過很多坑，今年會(huì)實(shí)現(xiàn)它，我們離它真的不遠(yuǎn)了。”馬斯克被問到這個(gè)問題時(shí)，停頓后如是說。

他建議評(píng)估自動(dòng)駕駛效果最好方法是：觀察測試項(xiàng)目和那些參與測試項(xiàng)目的人的視頻，“你會(huì)發(fā)現(xiàn)，進(jìn)展是顯著的”。

“我們有信心，我們不僅僅達(dá)到人類的駕駛水平，我們還會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類的駕駛水平?！瘪R斯克接著說，從受傷的因素看，我們最終可能比人類駕駛安全10倍。

為了提升自動(dòng)駕駛安全性，那些在車禍中死去的人是值得付出的代價(jià)嗎？

“我們從來沒有說過這句話?！瘪R斯克說，我們一直反復(fù)強(qiáng)調(diào)，你不能在不知情時(shí)打開使用自動(dòng)駕駛。

“如果看一下死亡人數(shù)，每年的汽車死亡人數(shù)大約100萬人，每年可能有 1000 萬人受重傷?！瘪R斯克堅(jiān)持認(rèn)為，就像那些沒有意識(shí)到他們會(huì)撞車，或撞到行人，或撞到騎自行車的人，他們不知道其實(shí)自動(dòng)駕駛救了他們。

“即使你救了 90% 原本要在車禍中喪生的人，但如果剩下 10% 的人因車禍去世，你仍然會(huì)被起訴?！瘪R斯克說，什么是道德上正確的決定，我堅(jiān)信善的真實(shí)性遠(yuǎn)超所謂對(duì)善的感知，我完全鄙視那些強(qiáng)調(diào)善的感知而忽視善的真實(shí)性的人。

馬斯克的話，翻譯過來就是：為善的實(shí)踐，遠(yuǎn)遠(yuǎn)比對(duì)善的感知重要。

馬斯克承認(rèn)，為了探索，公司必須要承受壓力，但“我們會(huì)做正確的事，并站穩(wěn)腳跟?！?/p>

4、自動(dòng)駕駛的未來：宇宙的盡頭是機(jī)器人

認(rèn)識(shí)到自動(dòng)駕駛的盡頭是人工智能，馬斯克花了不少時(shí)間。

為了解決自動(dòng)駕駛問題，馬斯克認(rèn)為，確實(shí)需要解決現(xiàn)實(shí)世界的人工智能問題。如果汽車解決了現(xiàn)實(shí)世界的人工智能問題，那這輛車就是一個(gè)四輪機(jī)器人。所以，馬斯克說，今年特斯拉正在研發(fā)的最重要的產(chǎn)品可能是機(jī)器人。

“目前所缺少的要素，是足夠的智能。缺少的元素基本上是現(xiàn)實(shí)世界的智能和擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，這是特斯拉非常擅長的兩件事?！瘪R斯克說。

因此，特斯拉需要設(shè)計(jì)人形機(jī)器人所需的專用驅(qū)動(dòng)器和傳感器。

今年AI Day上，特斯拉拋出了一個(gè)身高1米72、名叫Tesla Bot的機(jī)器人，它代表特斯拉當(dāng)下的所有新技術(shù)：采用Autopilot感知系統(tǒng)、FSD的計(jì)算系統(tǒng)、基于視覺的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、自動(dòng)標(biāo)簽識(shí)別能力和DOJO自學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

在運(yùn)動(dòng)能力上，Tesla Bot目前還沒達(dá)到波士頓動(dòng)力那樣堪比武僧的靈活程度。

特斯拉要造機(jī)器人擎天柱，馬斯克說要生產(chǎn)機(jī)器人貓女郎。暢想2050年時(shí)，馬斯克認(rèn)為，到那時(shí)，大多數(shù)家庭都會(huì)擁有機(jī)器人，會(huì)有伙伴機(jī)器人。

“今年會(huì)有一個(gè)有趣的原型，可能明年就能生產(chǎn)一批成品，很可能至少兩年內(nèi)?！瘪R斯克說，機(jī)器人成本會(huì)因?yàn)樯a(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大而降低，可能比一輛汽車還低。

馬斯克很煩監(jiān)管，但他意識(shí)到，不能讓這種四輪機(jī)器人不可控，“需要一個(gè)人工智能的監(jiān)管機(jī)構(gòu)，這對(duì)公共安全很重要”。

“我們已經(jīng)開源代碼，任何人都可以免費(fèi)使用我們的專利。”馬斯克說，我們申請(qǐng)專利，是為了防止其他人制造阻礙電動(dòng)汽車進(jìn)步的專利雷區(qū)。我們永遠(yuǎn)不會(huì)真正起訴任何免費(fèi)使用我們專利的人。

馬斯克清楚，其他車企可能對(duì)特斯拉的自動(dòng)駕駛更感興趣，“也許會(huì)有一些車企希望獲得特斯拉自動(dòng)駕駛的許可，我們對(duì)此持開放態(tài)度。”

“這將是一盤比汽車本身更大的棋?！瘪R斯克在專訪中說。