Выпущена новая версия FSD от Tesla, и большая проблема, которая публично смутила Маска, наконец-то решена!

Это все сети, детка. Ничего, кроме сетей.

В августе прошлого года генеральный директор Tesla Илон Маск лично продемонстрировал FSD Beta v12, которая на тот момент еще не была официально выпущена, на своей Model S.

Что особенного в FSD Beta v12, так это то, что это первая в мире комплексная автономная система вождения, полностью основанная на нейронных сетях.Другими словами, она действительно «управляется искусственным интеллектом».

Судя по стандартам нынешних прямых видеотрансляций, в прямом эфире качество изображения было не таким хорошим, как у смартфонов десять лет назад, экран часто вращался и подрагивал, а профессиональное качество ведущего вызывало беспокойство, явно не так. успешный прямой эфир. Но тема «ИИ приводит Маска к дому Цукерберга» действительно интересна: ее смотрят онлайн почти 12 миллионов человек.

Что еще более важно, во время этой 45-минутной прямой трансляции FSD Beta v12 взял на себя управление только один раз, в остальных случаях его стиль вождения был практически таким же, как у обычных людей.

Как только началась прямая трансляция, Маск столкнулся с необычными дорожными условиями — временным отклонением из-за строительных работ. Но FSD нисколько не раздумывал и легко пересек ее на не слишком низкой скорости.Маск тогда же заявил, что система «никогда не видела такого дорожного покрытия».

На протяжении всей прямой трансляции FSD v12, казалось, работал хорошо, но многие люди все же обнаружили проблему — дорожные условия в Пало-Альто, калифорнийская Силиконовая долина, были слишком дружелюбными.

В Пало-Альто нет повсюду пешеходов, переходящих дорогу, а также мотоциклов и велосипедов, внезапно выезжающих из слепых зон. Даже американские пользователи сети, привыкшие видеть широкие дороги, заявили, что пришло время увеличить мощность FSD v12.Таких дорожных условий просто недостаточно.

Но теперь, когда FSD Beta v12 официально представлена ​​пользователям в Северной Америке, мы уже можем получить представление о ее истинных возможностях из видеороликов многих зарубежных блоггеров.

V12, разделяющий две эпохи умного вождения до и после

Пользователь YouTube Whole Mars Catalog был одним из первых блоггеров, получивших тестовую версию, и тестирует возможности Tesla FSD с 2020 года.

Судя по его видео, FSD Beta v12 отлично справляется со «старой и сложной» сценой ожидания дождливой ночью.

Днем это не проблема. Сверните на боковую дорогу и, доехав до места назначения, остановитесь и припаркуйтесь вместо того, чтобы парковаться посреди дороги, как раньше.

По сравнению с FSD Beta v11, скорость объезда v12 была значительно улучшена. Если смотреть на ту же машину, припаркованную на дороге, действие v12 по объезду полностью сравнимо с действием водителя-человека, в то время как v11 «застревает» в середине дороги. дорога, и водителю пришлось нажать на педаль газа, чтобы помочь машине проехать.

Кроме того, в Whole Mars Catalog считают, что незащищенные левые повороты FSD Beta v12 были значительно улучшены по сравнению с предыдущими версиями, а способность распознавать светофоры также стала сильнее.

В прямом эфире пять месяцев назад Маск единственный раз завладел автомобилем из-за неправильного распознавания светофора. В середине прямой трансляции Модель S ошибочно приняла зеленый свет для поворота налево за зеленый свет для движения прямо на перекрестке, а затем начала движение, но была остановлена ​​Маском .

Маск неловко улыбнулся и сказал, что будет смотреть больше «видео со светофорами», чтобы FSD решил эту проблему. Правильно, в отличие от предыдущих FSD, развитие FSD Beta V12 опирается не на строки кода, а на видео.

В примечаниях к выпуску FSD Beta V12 Тесла отметил: «FSD Beta V12 модернизирует систему вождения по городским улицам в единую сквозную нейронную сеть, обученную на миллионах видеоклипов и заменяющую более 300 000 строк явного кода C++».

Так называемое сквозное решение относится ко всему процессу «восприятие-решение-контроль» в рамках единой системы, а обучение осуществляется с помощью методов глубокого обучения, а не его декомпозиции традиционным способом. несколько модулей, таких как восприятие, позиционирование, планирование пути и контроль. Верхний модуль выводит результаты и направляет работу нижнего модуля.

Очень абстрактные результаты последовательного соединения между каждым модулем модульного решения могут быть неверными. Следующий модуль прогнозирования не может исправить ошибку или требует большой постобработки или оценки для восстановления ошибки, и эффект может быть не очень хороший. При этом для каждого модуля требуется отдельный набор данных, что требует больших затрат на требования к маркировке, а отдельное развертывание требует более высоких вычислительных мощностей.

Чэнь Ли, исследователь из команды Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта Pujia OpenDriveLab, ранее заявил в интервью China Business News, что в модульном решении по-прежнему доминируют экспертные правила в части принятия решений и контроля, и оно настраивается вручную с помощью экспертных систем. со слабыми способностями к обобщению.

Это похоже на ученика, который внимательно слушает, но не думает иначе. Он знает все, чему учит учитель. Но как только он сталкивается с чем-то, чему учитель не учил, это трудно сказать. Можно сказать, что это два разных метода: один — дать правильный ответ и просто следовать ему, другой — предложить идеи решения проблемы, а затем сделать выводы.

ФСД, надо быть «хорошим учеником»

Причина, по которой FSD Beta v12 привлекла много внимания, и причина, по которой Маск запустил прямую трансляцию для ее продвижения, в конечном итоге заключается в том, что она изменила способы реализации интеллектуального вождения.

Пока впереди красный свет, все будут останавливаться за белой линией.

Таким образом, ФСД усвоил правило «остановись на красный свет, езжай на зеленый свет». Это результат самообучения ФСД, а не стандартный ответ, сообщаемый ему людьми. Это нейронная сеть, или, если использовать более популярный термин – AI.

Научитесь автономному вождению, изучая поведение большого количества реальных водителей. Это процесс перехода от нового водителя к опытному водителю. Чем больше вы водите, тем больше вы увидите о мире, накопите опыт и станете лучший человек. Эта эффективность намного выше, чем у большинства рабочих-мигрантов, которые водят машину только по дороге на работу и с работы.

Но нейронные сети не идеальны.

Подумайте об этом: когда вы росли, встречались ли вы с плохими людьми, которые могли бы «сбить вас с пути» – FSD также увидит некоторые плохие привычки вождения, «продемонстрированные» неуправляемыми водителями-людьми.

Во время прямого эфира Маска инженер, сидящий на пассажирском сиденье, упомянул, что в США только 0,5% водителей остановятся полностью перед знаком остановки, чтобы наблюдать, а подавляющее большинство предпочтут обгонять медленно.Однако регулирующие органы потребуют система умного вождения полностью останавливаться перед знаком.Для этого Тесле нужно специально "научить" ФСД, увеличить вес "демонстрации" корректной работы и дать ему "научиться" чему-то хорошему.

В FSD Beta v12 система может точно распознавать знаки остановки на каждом перекрестке, останавливаться и наблюдать, а также достаточно чутко реагировать при выполнении условий обгона.Предыдущая версия могла долго колебаться из-за пешеходов или велосипедистов на обочине.

Однако в Whole Mars Catalog также говорится, что нынешний FSD все еще не идеален и «не готов к запуску для всех». Например, на некоторых развилках руль будет блуждать влево и вправо, не в силах принять решение, на некоторых относительно пустых перекрестках автомобиль периодически будет надолго останавливаться и вести себя слишком осторожно.

Маск ранее заявлял, что FSD v12 снимет шляпу своей бета-версии и больше не будет иметь суффикса «Бета», но версия, которая в настоящее время предлагается пользователям, по-прежнему имеет логотип «Бета». Все, что я могу сказать, это то, что ФСД еще есть чему поучиться.

Еще один вопрос, на который стоит обратить внимание, — это стоимость.

Маск упомянул, что Tesla ежегодно инвестирует до 2 миллиардов долларов США в FSD, что, несомненно, является прибыльным бизнесом. Для других автомобильных компаний, которые все еще борются за прибыль, вопрос о том, смогут ли они позволить себе эти деньги, является неизбежной темой. Само обучение модели — это астрономическая сумма денег.

Для видеообучения Tesla FSD Beta V12 требуется до 15 000 графических процессоров NVIDIA H100, что ставит Tesla в топ-12 списка объемов закупок NVIDIA в третьем квартале 2023 года. Хотя Tesla выпустила в 2021 году собственный суперкомпьютер Dojo, который также был успешно запущен в серийное производство в 2023 году, Tesla по-прежнему нуждается в NVIDIA, и лишь малая часть обучения использует Dojo.

NVIDIA также включила китайские бренды в свой «Большой список клиентов». Чтобы справиться с проблемами Tesla, отечественная сеть предприятий автономного вождения также внедряет комплексные решения, включая симуляционное тестирование при сквозном обучении моделей.

В том же списке компания Baidu, которая долгое время активно занималась интеллектуальным вождением и искусственным интеллектом, заняла 8-е место и приобрела в общей сложности 30 000 Nvidia H100. За Baidu стоит Alibaba, которая приобрела в общей сложности 25 000 графических процессоров. Стоит отметить, что в августе 2022 года Xpeng объявила, что совместно с Alibaba построит интеллектуальный вычислительный центр с вычислительной мощностью 600PFLOP (петафлопс).

NIO больше беспокоит вычислительная мощность транспортных средств. Интеллектуальная система вождения NIO в настоящее время использует 34 NVIDIA Orin. Другими словами, его вычислительная мощность будет выше 1000TOPS.

С постоянным развитием крупномасштабных моделей требования интеллектуального вождения к вычислительной мощности будут еще больше возрастать. Так называемая «вычислительная мощность бесполезна» может быть только пустыми разговорами.

# Добро пожаловать на официальную общедоступную учетную запись aifaner в WeChat: aifaner (идентификатор WeChat: ifanr). Более интересный контент будет предоставлен вам как можно скорее.

Ай Фанер | Исходная ссылка · Посмотреть комментарии · Sina Weibo