智能驾驶系列报告(二):特斯拉智能驾驶方案简剖

jh 29分钟前

一、特斯拉FSD的发展历程 1、FSD是特斯拉辅助驾驶方案中功能最完整的产品 特斯拉的自动驾驶方案包括基础版自动辅助驾驶(AP...

一、特斯拉FSD的发展历程

1、FSD是特斯拉辅助驾驶方案中功能最完整的产品

特斯拉的自动驾驶方案包括基础版自动辅助驾驶(AP)、增强版自动辅助驾驶(EAP)、以及完全自动驾驶(FSD);其中, FSD全称 Full Self-Driving(完全自动驾驶),是特斯拉辅助驾驶Autopilot产品组合中功能最完整的产品。

从功能上来看,特斯拉FSD除基础的主动巡航及车道维持居中外,还可以实现:

1)自动辅助导航驾驶,包括自动驶入和驶出高速公路匝道或立交桥岔路口,超过行驶缓慢的车辆;

2)自动辅助变道,包括高速公路上自动辅助变换车道;

3)自动泊车, 包括平行泊车与垂直泊车;

4)智能召唤则是在合适的场景下,停在车位的车辆会响应召唤、驶出车位并前往车主所在位置;

5)交通灯、标志识别;

6)市区自动辅助转向,检测车道、车辆和障碍物,并操作车辆进行转向;

7)自动速度偏移调整,可根据不同的环境和场景,自主调整车辆的行驶速度。

不同于大部分国内厂商多传感器融合方案,特斯拉FSD自动驾驶是以摄像头为核心的纯视觉解决方案。

在特斯拉汽车行驶过程中,车辆通过摄像头收集环境图像信息;特斯拉HW2.0/2.5/3.0版本硬件都配备了8颗监测不同方位的摄像头,分别为三颗前置摄像头(其中1颗主摄像头、1颗广角摄像头、1颗窄视长焦摄像头)、2颗前侧摄像头、2颗后侧摄像头、以及1颗后置摄像头。

车辆周围的8个摄像头通过神经网络生成三维向量空间;向量空间中包含了自动驾驶所需要的信息,如 线条、边缘、路缘、交通标志、红绿灯、以及汽车的位置、方向、深度、速度。流程来看,由“眼睛(摄像头)” 获得的上述信息将在神经网络“大脑(处理器)”中进行处理判断,然后给“腿脚(行驶车辆)”下达动作指令。

2、算法端迭代历程

感知层面,特斯拉经历了由“特征提取网络RegNet”向“BEV+Transfomer ” 、再“BEV+Transfomer+Occupancy Network”转变,决策规划层面则自2021年由“Rule-based”向“Machine learning-based”逐步倾斜;直至2024年1月,特斯拉通过推出FSD V12 Beta,成为全球首个“端到端”神经网络量产上车的企业,实现了感知、决策、规 划相融合。

(1)2016-2018年:特斯拉采用常规的骨干网结构,并对数据采取人工标注。

(2)2018-2019年:构建多任务神经网络架构HydraNet(“九头蛇网络”)。

(3)2019-2020年:感知层引入BEV+Transfomer架构实现图像升维,并使用自动标注系统;FSD首次发布并上车内测。

(4)2021年-2022年:感知算法方面,时序信息的增加和Occupancy Network的应用,视频数据升至4维;决策规划方面,特斯拉开始向“Machine learning-based”倾斜;软件方面,得益于FSD进入公测、且公测范围不断扩大,V9/V10/V11版本加速更新优化。

2024年1月,特斯拉推出FSD V12 Beta,算法进入“端到端”阶段;同时,FSD V12 Beta 是全球第一个实现“端到端”的AI自动驾驶系统(Full AI End-to-End)。

3、硬件端迭代历程

特斯拉于2014年推出FSD HW1.0,后续约2-4年更新一次(14年HW1.0,16年HW2.0,19年HW3.0,23年HW4.0);目前,正处于向HW4.0的迭代阶段。

从硬件配置上,特斯拉FSD坚持纯视觉方案,高度依赖摄像头进行感知。根据FSD HW1.0–HW4.0配置对比分析来看,摄像头数量持续增加、由期初HW1.0的2颗增至最新HW4.0的12颗,同时清晰度也大幅提升、HW4.0摄像头已由过去的120万像素升级为500万像素。相对而言,特斯拉对其他硬件倾向于做“减法” ,2021年5月曾宣布移除毫米波雷达(但受制于安全性等问题,HW4.0毫米波雷达回归),2022年10月宣布取消超声波雷达。

在端侧处理器方面,特斯拉持续增加配置、强化算力。HW1.0阶段基于1颗Mobileye EyeQ3和1颗英伟达Tegra 3;HW2.0阶段切换到了由1颗英伟达Parker SoC和1颗英伟达Pascal GPU 组成的 NVIDIA DRIVE PX 2 计算平台;2017年的HW2.5阶段又在HW2.0基础上新增了1颗NVIDIA Parker SoC;HW3.0阶段特斯拉首次搭载2颗自研 FSD 1 芯片、内核数量为12;HW4.0自研芯片升级为FSD 2,同时提升至20核、内核数量提升66.67%。

二、解析特斯拉FSD

受益于数据量、算力、硬件适配度方面的领先,特斯拉FSD的技术竞争力较强。

(1)数据量:AI模型的效果取决于输入数据的数量及质量,输入的优秀行驶数据越多,AI模型便能做出更适合、更优异的行驶决策。

FSD自2020年10月开始北美地区内测,随着FSD推送地区及推送用户的增多,特斯拉拥有的行驶数据会呈指数级上涨;在数据量上,国内厂商的追赶难度较高。2024年4月,特斯拉宣布其全自动驾驶(FSD)技术助力下的 汽车已经行驶了超过10亿英里、相当于16.1亿公里,而国内厂商方面,暂无达到该里程数的企业。

(2)庞大的算力中心:AI模型接受数据训练,是建立在算力平台上的,其计算能力及算力投入都是关键指标。2022年特斯拉算力中心的算力已经达到了 2 EFLOPS(每秒浮点运算200亿亿次)。未来,特斯拉自研超级算力平台Dojo投入使用后,其算力还将上升一个台阶;

算力投入方面,2022年特斯拉AI DAY上,马斯克表示目前特斯拉拥有超过14000颗GPU的超级算力中心;2023年8月,特斯拉启动了10000颗H100 GPU的新训练集群,H100 GPU的运算效能是前一代A100的五倍快,价格 昂贵、单颗将近40000美元。与此同时,算力平台的后期维护成本还要远高于硬件成本;马斯克曾公开表示,2023年特斯拉花在扩大训练运算算力的预算就超过20亿美元,并表示2024年会采取同样的行动。

(3)适配度高的自研硬件解决方案:

特斯拉从2016年2月组建芯片团队,到2019年4月成功推出FSD芯片,历时三年之久推出HW硬件解决方案。自研的HW3.0是第一款完全出自车企的自动驾驶硬件解决方案,同时也是量产车型上目前深度学习理论性能最强的方案;而目前,HW已经进化到了4.0时代。

FSD其他优势:

1、FSD驾驶决策的拟人化程度较高

此前,特斯拉 FSD V11与大部分智能驾驶系统一样,速度控制生硬,处理突发情况时会突然刹车或加速,并带有明显的机械感;而FSD V12 通过端到端训练学习使得智能驾驶更拟人化、驾驶决策更为合理。

2、 FSD智驾的安全性、可靠性较为凸显

(1)安全性方面,根据特斯拉公开的最新安全数据,特斯拉车辆在开启 FSD 功能后,每行驶 539 万英里才可能发生一起事故,远低于全美平均水平 —— 每行驶 67 万英里即有一起事故;在自动驾驶模式下,特斯拉的安全系数相当于美国一般驾驶员的 8.04 倍,即便是基础驾驶状态下,特斯拉车辆的安全水平也高出大约 1.49 倍。

(2)可靠性方面,V12.3 版本在城市环境下的无关键接管行驶里程较此前版本大幅增加,从约100多英里(约合160公里)提升到了386.7英里(约合 622 公里)。

3、将纯视觉方案做到极致,有效节省了运算空间及成本

从算法端来看,2022年推出的Occupancy Network,在较大程度上降低了运算难度。相较处理大规模、高精度的 3D 特征图,占用网络的应用能够有效降低计算的复杂性。

此外,FSD V12实现了“端到端”神经网络的落地,能够有效提升运算效率。马斯克在直播中表示,FSD V11版本有超过30万行的C++代码,而V12版本只有2000+行。这让FSD的运算灵活了不少,同时也可以脱离网络,在离线情况下进行运算。马斯克还表示,按推理,V12版本的运算功率只有100W。更少的代码也增加了系统的稳定性,让车辆智能驾驶更加安全。

从硬件端来看,纯视觉方案下,FSD V12更像是一个人类的大脑,99%的决策都是由神经网络给出的,无需采购成本较高的高精地图和激光雷达,就能分析思考、输出车辆控制指令(如转向、加速、制动等)。

1)早期的机械式激光雷达价格动辄十万美元起,随着电子行业的发展及智驾领域的内卷,激光雷达价格有所降低,但基本维持在上百或上千美元级别;2023年,速腾聚创来自ADAS应用的激光雷达产品折算单台价格约为3197.53元,较单颗几十美元的摄像头价格高出不少。马斯克曾评价“Lidar is a fool’ s errand” ,认为激光是一项价格昂贵但毫无用处的技术。

2)高精地图方面,业中高精地图的价格大都在300元每年每辆车,一辆车从研发到最终量产,高精地图大概需要2100元成本。然而,根据路咖汽车预计,特斯拉采用纯视觉方案,HW3.0版本全车8个摄像头(120万像素、单颗成本150元左右),摄像头硬件成本合计约为1200元;假设以HW4.0版估计,全车12个摄像头(500万像素、单颗成本增至300元)、摄像头成本增至3600元,外加单颗价值500-600元的4D毫米波雷达,合计成本约4100-4200元。

FSD存在的问题:

1、与同价位车型配备的智驾方案相比,FSD价格较高

对比目前市面上大部分配备高阶辅助驾驶技术的车型,特斯拉销售主力车型MODEL Y的售价相对偏低,但FSD的买断价远超竞品价格;特斯拉FSD在中国的买断价格为6.4万元,比问界的ADS 2.0高出43%,另外包括理想、小鹏、极氪等部分车型已开启不额外收取智驾包费用的模式。

2、纯视觉方案在恶劣天气等场景的性能略弱

摄像头在极端天气或光线不佳情况下、其检测能力不及激光雷达;作为与人眼相似的视觉算法,硬件端摄像头受制于其自身特性,易受到光照影响,尤其在极端天气或者光线不好的

情况下极易造成误判。

之前特斯拉车型在开启AutoPilot后,经过立交桥或者普通桥梁之下时偶发突然自动刹车的情况,就是因为算法将摄像头里突然出现的阴影当做障碍物导致的。

与基于摄像头解决方案不同,激光雷达解决方案通过提供周围物体的精确距离测量,使机器能够看到3D图像。激光雷达解决方案使用一系列激光器,以光速测量环境中的距离;在暗光条件下,激光雷达也比相机表现更好,产生的误差更少。根据美国汽车协会的一份报告,目前的摄像头行人检测系统在保护行人和自行车方面相对无效,尤其是在夜间;而激光雷达系统在白天和晚上都能很好地探测行人,因为激光雷达系统通过激光束提供自我照明。

三、特斯拉FSD进入中国市场的进度

1、特斯拉FSD入华或成关键议题

2024年4月28日,应中国贸促会邀请,马斯克抵达北京,先后与中国外交部、工业和信息化部、商务部、中国国际贸易促进 委员会的相关领导会面,并前往上海特斯拉超级工厂;多方猜测,或由于经济不确定性导致特斯拉的核心电动汽车业务采用速度放缓,特斯拉的核心电动汽车业务陷入困境,寄希望于通过采用其 FSD 软件套件来获得经常性高利润收入。

在此之前,马斯克曾在特斯拉第一季度财报电话会议上表示“我们计划在监管机构的批准下,将其作为受监管的自治系统发布到任何我们可以获得监管机构批准的市场,我们认为其中包括中国。”

截止目前,特斯拉在中国已推出两种 EAP(增强版自动驾驶)订阅选项,包括月包 699 元和季包 1399 元,而一次性购买为 32000 元,这将有利于现有特斯拉车主提高软件与服务的

使用率,为即将推出的 FSD 以及机器人出租车业务做好准备。

5月30日有报道称,特斯拉即将在中国注册其全自动驾驶软件FSD;如果特斯拉成功向中国工业和信息化部注册FSD软件,特斯拉员工将可在中国的公共道路上进行FSD的内部测试,并计划在未来几个月内升级推送给中国用户。

2、或因缺乏冗余设计,FSD自动驾驶评级停留在L2级别

(1)或因缺乏冗余设计,特斯拉FSD自动驾驶功能评级停留在L2级别;

(2)数据安全问题始终是阻碍特斯拉在中国全面推广FSD软件系统的主要原因。

3、特斯拉为FSD进入中国市场所做的相应举措

(1)特斯拉借力百度,获得测绘牌照及车道级导航地图

2024年4月29日消息,特斯拉或与百度达成合作,后者将允许特斯拉获得其在中国公共道路上收集数据的地图牌照,为FSD在中国的推出清扫监管障碍;同时,作为双方协议的一部分,百度还将向特斯拉提供其车道级导航系统。

6月7日消息,百度地图V20真车道级导航全球首发,并在特斯拉所有搭载AMD车机芯片的S3XY车型上线,意味着两家公司的合作顺利推进。

(2)特斯拉拟在中国境内建立数据中心

2024年5月19日消息,特斯拉正在考虑在中国建立数据中心,收集和处理自动驾驶数据,以更好地适应中国复杂的交通条件,并利用大量场景数据来加速训练自动驾驶算法,推动FSD的全球部署战略;此外,特斯拉还与美国芯片巨头英伟达进行了谈判,双方正在讨论为中国数据中心购买图形处理器的问题。

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