深读|特斯拉AI技术体系的灵魂是什么？人工智能落地的野心和现实

文章图片
人工智能落地的野心和现实，显然还存在着不小的鸿沟。
文|彭苏平
特斯拉不仅仅是一家汽车制造公司，而且是一家科技公司。上周的一场发布会，让特斯拉的这种形象更加鲜明。
北京时间8月20日上午，预热多时的特斯拉AI日活动如期举行。特斯拉发布了FSD（完全自动驾驶）纯视觉解决方案、自研AI芯片和Dojo超级计算机，其披露的更多技术细节以及相关硬件更为快速的技术迭代，让业内再次惊叹“特斯拉的技术是真的很牛” 。

文章图片
不过，对于长期关注特斯拉的人而言，无论是纯视觉解决方案还是自研AI芯片和Dojo超算，都算不上是“大新闻” ，最令人吃惊的，实际上是一个“彩蛋”：特斯拉宣布即将推出类人机器人，也就是所谓的TeslaBot 。
对于人工智能技术，马斯克显然还有更远大的追求。 8月21日，清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东对智库君表示，无论是FSD还是消费级的个人机器人，核心都是AI ，而自动驾驶、个人机器人这两大应用场景，在未来经济社会发展中都具有颠覆性，也蕴含了巨大的产业发展空间。
不过，整体而言，当前人工智能在产业界的应用还不尽如人意。即便是特斯拉，它的自动驾驶技术尽管在业内已经比较领先，但仍然远未成熟，目前仅处于还需要人为监管的辅助驾驶阶段，近期，其辅助驾驶功能上的一些缺陷更是引发了广泛关注。
人工智能落地的野心与现实，显然还存在着不小的鸿沟。
特斯拉AI技术体系的灵魂
“特斯拉的AI能力，其技术迭代之快，至少是目前全世界其他新、老车企所不具备的。这为自动驾驶与个人机器人的应用落地与产业发展，提供了更大的预期。 ”邓志东对智库君表示。
在AI日活动上，特斯拉向外界展示了其在AI领域的各项成果，包括纯视觉方案FSD的进展、神经网络自动驾驶训练、D1芯片、Dojo超级计算机等等。其中一项重头戏便是纯视觉方案FSD的进展。
与业内绝大多数自动驾驶解决方案供应商的技术路线不同，特斯拉一直坚持纯视觉方案，通过摄像头进行环境感知，不用激光雷达，也不用高精地图。相对来说，这种方案的硬件成本相对较低，但对数据和算法的要求更高。
发布会上介绍的方案显示，特斯拉通过8个环绕全车身的摄像头获取道路周边信息，并通过多任务的神经网络架来拼接不同的图像。为了让拼接出的信息更逼真、更有参考价值，特斯拉开发了一套技术，可以通过摄像头的信息绘制3D鸟瞰图，并形成4D的空间和时间标签的“路网”以呈现道路等信息，帮助车辆更精准地把握驾驶环境。

文章图片
上述过程，在自动驾驶中的专业术语是感知，而感知仅仅是自动驾驶核心技术中的一项。有了海量数据基础之后，还需要建立一个强大的神经网络，对这些数据进行整合和重新分析。
邓志东指出，对于神经网络大模型，通常需要大数据、大算力的“暴力”支撑，在自动驾驶赛道，特斯拉基于众包的互联网思维，以首创的影子模式获得了最大规模的真实道路交通大数据，而这次发布会也展示了特斯拉在自动驾驶仿真或数字孪生系统上的成果。
据介绍，特斯拉建立了一个1000人规模的数据标注团队，结合人工的细腻与机器的高效，对物体信息进行标注。同时特斯拉还开发了仿真场景技术，模拟现实中不常见的“边缘场景” ，来提升神经网络的培训效率。