¿Editor? /?Wang Defu
¿Producido? /?El corazón del coche
¿El pasado? En agosto y junio, Musk anunció en Twitter. ¿Conducción autónoma? Entonces qué. ¿FSD? Dos datos importantes:
AP? ¿El equipo está reescribiendo el código subyacente del software y reconstruyendo la red neuronal profunda una nueva computadora de entrenamiento? ¿Dojo? Está en desarrollo.
“¿Reescribir? AP es una acción importante que Musk ha mencionado constantemente en Twitter este año.
Al responder preguntas de amigos de Twitter, Musk revelará AP de vez en cuando. características próximamente, como:
Identificación de baches y baches; manejo de rotondas, etc.
Tesla, ¿verdad? Una reescritura integral de AP, incluida la reconstrucción de todo el proceso de anotación, entrenamiento e inferencia de datos.
¿Qué pasa con FSD? Ya no será una optimización incremental, sino un "salto cuántico" (el texto original de Musk es? ¿Cuántico? Salto).
¿Dónde está Musk? 7? En la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial en mayo, dijo: "¿Estás seguro de que podrás completar el desarrollo este año?" ¿L5? "Funciones básicas de la conducción autónoma", ¿puede Musk cumplir su promesa?
¿Por qué Tesla tiene razón en esta etapa? ¿Reescribir el software AP? -Producido sistema de conducción autónoma en el mercado, ¿hacia dónde llegará? 1. ¿Tesla? ¿Dos nuevos desarrollos, el máximo líder del equipo de Tesla, a menudo trabaja como probador de software? tweet?, en el proceso de uso del sistema, casi no hay necesidad de control manual.
En base a esto, estimó con optimismo que el más rápido sería 6-10 después. 65438 de octubre-165438 de octubre). ¿Se puede enviar a los usuarios a pequeña escala? Como parte de la reescritura, Musk también presentó su nuevo super para entrenamiento de redes neuronales (NN). >Dojo significa dojo en japonés. Ahora se ha convertido en un dojo para los datos de entrenamiento de Tesla.
Se dedicará al procesamiento de imágenes y datos de vídeo, su potencia de cálculo de punto flotante alcanza los mil millones de operaciones por día. En segundo lugar, ¿por qué Musk dijo?
Es como una bestia. ¿Sí, dojo? La computadora cooperará con algoritmos de aprendizaje no supervisados (¿aprendizaje no supervisado?) para reducir la carga de trabajo de anotación manual de datos de Tesla. La eficiencia del entrenamiento de datos aumentará exponencialmente.
Ma. Sk también publicó una publicación de héroe. También hay un equipo de chips para reclutar personas.
¿La computadora aún está en desarrollo? desde V1.0 ¿Habrá resultados en unos 20 años?
¿Existe una nueva arquitectura de software AP y una potente computadora de entrenamiento de datos? No es de extrañar que Musk esté tan seguro de su implementación. >Pero, de nuevo, ¿por qué Tesla tiene razón en esta etapa? ¿O reinventar la rueda?
¿Por qué debería Tesla reinventar la rueda? ? AP se ha topado con un cuello de botella en el rendimiento; de lo contrario, será difícil lograr un gran avance.
Musk usó un término para expresar esto. Él cree que en el pasado, AP cayó en un máximo local. máximo local) y fue difícil atravesarlo
Uno de los problemas clave fue que los datos que procesó no contenían coordenadas de tiempo
¿Quieres subir y procesarlos? ? 4D (más dimensión de tiempo)? Implementar la transición del procesamiento a nivel de imagen al procesamiento a nivel de video El software y la red de capacitación no están a la altura de la tarea.
¿Sobre la introducción? ¿4D? Con la influencia de los datos, un ingeniero de una empresa nacional de conducción autónoma analizó el núcleo del coche:
“Debido a la dimensión temporal, el sistema puede conocer el movimiento del objetivo y predecir su comportamiento. El sistema maneja el reconocimiento de objetivos, la clasificación y las tareas como la reconstrucción de la escena serán más fáciles.
En resumen, agregar la dimensión de tiempo es en gran medida para mejorar la comprensión del sistema de toda la escena ”
. AP? Para ir más allá era necesaria una revolución, ¿entonces Tesla decidió reescribir? Associated Press.
Por otro lado, ¿porque los datos se convierten a? 4D, la cantidad de información es más rica y la capacidad de todos los datos también aumentará. ¿Esto también le da a Tesla? AP? La infraestructura existente para el entrenamiento de redes neuronales profundas plantea desafíos, ¿los hay? Dojo.
¿Y qué? AP? Para lograr mayores avances en rendimiento y funcionalidad, ¿es simplemente pretencioso? AP? Se han reconstruido el código básico y la infraestructura para entrenar redes neuronales profundas.
¿Un proyecto tan complejo se ha convertido en una enorme carga de trabajo? ¿FSD? Una razón importante para el retraso en el lanzamiento de la versión de aterrizaje.
Además de los cambios en el software del vehículo y los servidores de capacitación, Tesla también está bien preparado en términos de hardware del vehículo. ¿Está esto investigado por sí mismo? ¿FSD? chip.
¿FSD? ¿Ya el año pasado? La producción en masa comenzará entre abril y junio y se instalará en vehículos Tesla.
Un experto de la industria familiarizado con Tesla dijo:
“Durante algún tiempo después del lanzamiento de FSD, el equipo AP de Tesla todavía se basó en hardware HW 2 .x (¿NVIDIA? ¿Conducción? ? Plataforma PX), hasta principios de este año, Tesla comenzó a pasar por completo al desarrollo de software de FSD 》
¿En comparación con NVIDIA? ¿conducir? ¿PX? ¿Plataforma, Tesla? ¿FSD? Este chip tiene mejoras revolucionarias en la potencia informática básica y la eficiencia del razonamiento de la red neuronal profunda. En términos de rendimiento del procesamiento visual, ¿FSD? En comparación con los chips de Nvidia, las ventajas son aún mayores.
¿Entonces Tesla reescribió esta vez? AP, ¿se han actualizado los datos que todo el sistema necesita procesar? 4D, crecimiento exponencial de la demanda de hardware informático, ¿FSD? Finalmente, su potente rendimiento tiene una amplia gama de aplicaciones.
¿Introducción? ¿FSD? ¿chip? AP? ¿Cuánta mejora de rendimiento habrá?
¿Musk lo estaba aceptando antes? ¿YouTube? El video blogger reveló en la entrevista:
"¿Qué pasa si el coche Tesla tiene una cámara con una velocidad de 8,36 fotogramas/segundo (rendimiento completo), el software se basará en el chip FSD y la potencia de cálculo de ¿El chip está sincronizado? ¿Etiqueta 3D (¿2D? Información de profundidad de la imagen), ¿qué mejorará la eficiencia del etiquetado?
¿Reescritura de Tesla? Associated Press, además de lo que dijo Musk sobre el avance "Homegrown? Maximun" y la minería? ¿FSD? Además del máximo rendimiento del chip, existe otra posibilidad.
Un ingeniero senior de conducción autónoma en Silicon Valley le dijo a Car Heart:
“¿El sistema AP existente de Tesla y el que se lanzará más adelante son dos sistemas independientes?
La arquitectura anterior está dirigida a la conducción autónoma L2/L3, ¿y está dirigida a la conducción autónoma L4/L5 desde el principio? Existen diferencias fundamentales en la arquitectura entre los dos sistemas y existen diferencias de generación".
Posteriormente, con el continuo avance de la tecnología, ¿FSD? También avanzando hacia la madurez, ¿Tesla está decidida a poner? ¿FSD? Entonces qué. AP? marco integrado.
Pero el problema es que algunos módulos de los dos sistemas se pueden integrar y otros no. ¿Después de todo uno lo es? ¿L2? ¿Es difícil evolucionar directamente hacia el sistema desarrollado? ¿L4? sistema.
¿Entonces Tesla? AP? ¿El equipo quiere reescribir? AP? Para lograr una compatibilidad perfecta entre los dos sistemas, el marco de software y el código se pueden enviar posteriormente a los propietarios de Tesla que hayan comprado la versión unificada del paquete de opción de conducción totalmente autónoma.
De hecho, ¿también podemos aprender de ello? AP? Se han encontrado algunas pistas en las actualizaciones de funciones a lo largo de los años.
¿Año 2017? ¿En marzo se lanzarán las funciones de estacionamiento automático y cambio de carril asistido en 2018? ¿En octubre se lanzará la función de navegación y conducción asistida automática (NoA) en 2019? En septiembre, impulsar llamadas inteligentes (convocatorias inteligentes) en 2020, ¿el año? 4? Presionar para identificar los semáforos y las señales de alto y responder (prioridad en el extranjero).
¿AP? Algunas pequeñas características sorprendentes también se han actualizado en la última versión:
Por ejemplo, en las áreas de construcción urbana, no hay líneas de carril y hay barriles cónicos a ambos lados del automóvil, ¿AP? Las líneas de carril se pueden dibujar en tiempo real basándose en barriles cónicos.
¿AP? El sistema también puede detectar animales pequeños y evitarlos a tiempo, pero Tesla sólo tomará las medidas correspondientes después de identificar a todos los animales pequeños como adultos.
¿Básicamente en la web oficial de Tesla? ¿FSD? ¿Qué función de conducción totalmente autónoma es la más difícil y representativa? ¿L4? Actualización de la capacidad de conducción autónoma de nivel 1: conducción autónoma asistida en vías urbanas.
Para lograr esta actualización tan difícil, ¿la mejor solución de Tesla es reescribir? Associated Press.
Basado en el análisis anterior, ¿Tesla reescribe? AP? Las razones incluyen "¿avance local? Maximun", ¿minería? ¿FSD? ¿El máximo rendimiento y la capacidad del chip para transformar su sistema? ¿L2? ¿Evolucionó a? L4.
4. ¿Reescritura de Tesla? AP, ¿cuál fue la reescritura?
¿Echemos un vistazo primero a Tesla? AP? ¿El último ahora? ¿AI? ¿Cómo es la pila de software?
¿La capa inferior son datos y GPU? ¿Clúster y? ¿Dojo? Clúster de computación, esta capa realiza principalmente la recopilación, el etiquetado y el entrenamiento de datos, y genera modelos de algoritmos; en la parte superior utiliza una red neuronal profunda para realizar el entrenamiento distribuido del modelo y utiliza la función de pérdida para evaluar el modelo; capa, ¿es la capa de inferencia de la nube y el final del coche? ¿FSD? La capa de inferencia del chip, que llega a esta capa, significa que el modelo de algoritmo ha completado la mayor parte del proceso y luego se implementa en el automóvil. En términos de automóviles, Tesla usa el modo de sombra (¿Modo de sombra?) para hacer coincidir estos modelos de algoritmo con la conducción humana; Comportamiento Comparar y detectar si hay alguna anormalidad.
El propósito de este circuito cerrado desde la recopilación de datos hasta la implementación del algoritmo es mejorar iterativamente el rendimiento del sistema.
En este circuito cerrado intervienen elementos como conjuntos de datos, redes neuronales de entrenamiento de modelos, algoritmos de inferencia en la nube y en el lado del vehículo.
Por lo tanto, cuando el formato de datos se convierte de datos de imágenes bidimensionales (2D) a datos de video de cuatro dimensiones (4D), es necesario reescribir la red neuronal y el algoritmo de inferencia correspondientes.
Según Musk, ¿Tesla? AP? La nueva versión de la red neuronal profunda integrará todas las redes subneurales, incluida la percepción, la planificación de rutas y el reconocimiento de objetivos.
¿Tesla? ¿AI? ¿Director principal? ¿André? ¿Kapasi? En un discurso anterior, dijo:
“No podemos permitir que cada tarea disfrute de una operación de red neuronal separada, porque hay demasiadas tareas para procesar al mismo tiempo, por lo que solo se puede realizar una parte de la operación. asignado a Backbone Network."
¿Andre? ¿Kapasi? ¿Se llama esto red troncal? Hydrangea (¿Hydra? Significa que hay una red troncal en la que muchas aplicaciones diferentes generan sus respectivos resultados.
¿En Tesla? ¿AP? ¿Lo último? ¿IA? ¿Software? ¿Cuál es la parte más notable de la pila? El grupo de entrenamiento, que puede manejar cantidades masivas de datos de imágenes y videos, ¿está diseñado este ordenador de entrenamiento para cumplir con los requisitos de procesamiento de datos de video 4D de Tesla? Hay más de 10,000 vehículos con hardware Tesla 2.0 / 3.0 en la carretera todos los días, que pueden recopilar grandes cantidades de datos y se utilizan para el entrenamiento AP, y una cantidad tan grande de datos inevitablemente requerirá una computadora con un gran rendimiento informático. p>
Otra característica es que se puede utilizar con aprendizaje no supervisado.
El llamado aprendizaje no supervisado significa que no es necesario etiquetar manualmente el conjunto de datos de entrenamiento. se establece en función de las reglas estadísticas entre las muestras, como la agrupación, etc.
Por ejemplo, el aprendizaje no supervisado puede distinguir imágenes de "perros" de una gran cantidad de imágenes diferentes basándose únicamente en las características de una cierta cantidad de imágenes de "perros" sin dar indicaciones adicionales.
¿Con la bendición de la tecnología de aprendizaje no supervisado? ¿Dojo? Las computadoras pueden etiquetar y entrenar datos automáticamente a un costo muy bajo, y el rendimiento de los algoritmos se puede mejorar exponencialmente.
Sin embargo, ¿hay alguna idea de que Tesla utilice tecnología de aprendizaje no supervisado? 500? Equipo de anotación de datos a escala humana.
Debido a que se utiliza anotación manual en el proceso de establecimiento de algunos modelos iniciales de redes neuronales, la credibilidad es mayor. Además, Tesla aún no ha adoptado la tecnología de aprendizaje no supervisado a gran escala y aún se encuentra en sus primeras etapas.
Entonces, ¿dojo? ¿De quién será el chip en la computadora?
¿Lo ha desarrollado Tesla por sí misma? ¿FSD? ¿El chip es un chip de inferencia y se utiliza para? ¿Dojo? Los chips de computadora son chips de entrenamiento.
Algunos conocedores nos lo dijeron, ¿dojo? ¿Qué chip se debe utilizar? ¿FSD? Versión extendida del chip.
Por eso Musk trabaja para sí mismo. ¿AI? ¿Anunció específicamente su investigación y desarrollo al reclutar personas para el equipo de chips? ¿Dojo? Tomando como ejemplo las computadoras, existe una alta probabilidad de que las personas reclutadas se dediquen a investigación y desarrollo. ¿Dojo? Chips de computadora.
5. ¿FSD? ¿A dónde ir?
Ambos invierten mucho en recursos de reescritura. AP? ¿Código básico y redes neuronales profundas, o reclutar personas talentosas para desarrollar poderosas computadoras entrenadas en datos? Dojo refleja la determinación de Tesla de estar un paso por delante en la consecución de una conducción totalmente autónoma.
Tesla tiene una flota de recopilación de datos a gran escala, ¿ya la ha reunido? 300? Muchos de los mejores talentos de RD de software y hardware de conducción autónoma y aprendizaje profundo del mundo, desde datos hasta algoritmos y comercialización, Tesla tiene ventajas incomparables en el campo de la conducción autónoma.
Con la bendición de estas ventajas, Tesla todavía es incapaz de producir en masa funciones de conducción verdaderamente totalmente autónomas. ¿Quién lo compró? ¿FSD? Los usuarios de Tesla con paquetes opcionales están ansiosos y Musk está aún más ansioso.
¿Están todos deseando que llegue? AP? ¿Puede realmente evolucionar el sistema? ¿FSD? versión, y todo esto tendrá que esperar hasta finales de este año para ver el capítulo real.
¿Reescribir? AP? Al mismo tiempo, Tesla no ha detenido su continua investigación y desarrollo a nivel de hardware.
Según informes de los medios, ¿Tesla está cooperando con Broadcom para desarrollar nuevos modelos? ¿Cómo? 4.0? Chip de conducción autónoma, ¿su relación de rendimiento? ¿FSD? ¿Más poderoso? 3 veces, la producción en masa está prevista para el cuarto trimestre del próximo año y TSMC será responsable de la producción.
Tesla ya está aquí. AP? El nivel es un gran movimiento tras otro, y estos grandes movimientos tienen un objetivo unificado: ¿mejor? AP, ¿más potente? Departamento de Bomberos.
Incluso si su desempeño actual no es satisfactorio, vale la pena mirar hacia el futuro.
Este artículo es de Autohome, el autor de Autohome, y no representa la posición de Autohome.