Efnisyfirlit[Fela][Sýna]
Heimurinn eins og við þekkjum þetta gæti breyst vegna gervigreindar (AI). Hvað varðar endurbætur á hálfsjálfvirkum kerfum, þá notar Tesla þau mikið.
Að auki fullyrðir Elon Musk að það verði að lokum beitt á öðrum sviðum. Fyrir fulla sjálfkeyrandi tækni og sjálfstýringarkerfi,
Tesla notar tölvusjón, vél nám, og gervigreind (FSD).
Í þessu verki munum við ræða hvað gerir Tesla að tæknifyrirtæki og hvernig það notar gervigreind, tölvusjón, stór gögn og aðra tækni til að þróa sjálfkeyrandi bíla. Byrjum.
Við munum fyrst skoða hvernig Tesla er tæknifyrirtæki.
Af hverju hefur Tesla verið talið tæknifyrirtæki?
Tesla er að framleiða umtalsvert magn af hugbúnaði. Sérstakt upplýsinga- og afþreyingarkerfi Tesla, notendaviðmót, og sjálfvirkar akstursaðgerðir eru allar byggðar á hugbúnaði.
Þó að aðrir bílaframleiðendur séu fyrst núna að byrja að gera tilraunir með uppfærslur í loftinu, hefur Tesla gert það í mörg ár. Starfsmenn Tesla bjuggu til og eru stöðugt að bæta stýrikerfi fyrir Tesla bíla.
Tesla framleiðir einnig ýmsar aðrar tæknilegar vörur, þar á meðal sólarplötur, sólarflísar á þaki, nokkrar gerðir af rafhlöðum, hleðslustöðvar, tölvur og lykiltölvuíhluti (fyrir Tesla bíla).
Þrátt fyrir að bæði Nokia og Blackberry væru með hugbúnað, þá var iPhone samsetning beggja í jafnvægi og þess vegna sigraði hann farsímaviðskiptin og breytti því hvernig við notum símana okkar núna.
Þetta er það sem Tesla er að gera fyrir bílabransann. Tesla eru farartæki, já (og jeppar og bráðum pallbílar, hálfbílar og fjórhjól). En þessi farartæki innihalda hugbúnað til daglegrar notkunar sem Tesla bjó til innbyrðis eða felldur inn í kerfi Tesla.
Á meðan þú ert í bílastæði hefur Tesla kynnt afþreyingarvalkosti þar á meðal TRAX, karaoke og fjölmarga leiki (og kannski einhvern tíma á meðan á flutningi stendur). Öryggiskerfið Sentry Mode, sem sameinar Tesla vélbúnað og hugbúnað, hefur aðstoðað lögreglu við að leysa glæpi eins og skemmdarverk. Snjallsíminn þinn þjónar sem lykill Tesla þíns.
Með því að nota símann þinn geturðu hringt í Tesla til að koma til þín. Að auki mun bíllinn láta símann þinn vita ef það er mikilvægur atburður þökk sé einstakri Sentry Mode tækni Tesla.
Þar sem Tesla mun nota gögnin sem hún hefur safnað um raunverulegar akstursvenjur Tesla ökumanna (gagnasöfnun er lykilatriði í tækni, sérstaklega þegar það er beint svona og ekki gert í gegnum markaðsrannsóknarkannanir), verður trygging Tesla einnig framlenging af tæknihliðinni.
Hvaða tækni notar Tesla fyrir sjálfstýringu?
Þeir búa til og nota sjálfræði í stórum stíl í vélum eins og vélmenni og bílum. Þeir halda því fram að eina aðferðin sem getur veitt yfirgripsmikið svar að fullu sjálfstæður akstur og víðar er ein sem treystir á háþróaða gervigreind við skipulagningu og framtíðarsýn, ásamt áhrifaríkum vélbúnaði til ályktunar.
Tesla FSD flís
Tesla kerfi koma með tveimur gervigreindum örgjörvum til að auka afköst og umferðaröryggi. Tesla kerfið miðar að villulausri notkun. Vegna varaafls og gagnainntaksgjafa getur bíllinn haldið áfram að keyra jafnvel þótt ein eining bili.
Tesla gerir þessar viðbótarvarúðarráðstafanir til að tryggja að ökutækin séu vel undirbúin til að koma í veg fyrir slys ef óvænt bilun verður.
Eina tækið sem getur framkvæmt fleiri aðgerðir á sekúndu en nýi Tesla örgjörvinn er mannsheilinn (1 fjórðungur aðgerðir á sekúndu). Það er um það bil 21 sinnum öflugri en Tesla Nvidia örflögurnar sem áður voru notaðar.
Búðu til gervigreindar ályktunarörgjörva til að knýja fullan sjálfkeyrandi hugbúnaðinn sinn, að teknu tilliti til hverrar lítillar byggingar- og örarkitektúrabótar á sama tíma og þú hámarkar kísilafköst á hvert watt.
Þrátt fyrir að Tesla sé tvímælalaust leiðandi á markaði fyrir algjörlega sjálfstýrðar eimreiðar, þá er enn langt í land með að þróa háþróaða sjálfstýringu.
Tesla Dojo Chip
Tesla kynnti Tesla D1, nýjan örgjörva með 362 TFLOPs af krafti í BF16/CFP8 sem var hannaður sérstaklega fyrir gervigreind. Þetta kom fram á sl Tesla AI Dagkynning.
Risastór flís er búinn til með því að tengja net virknieininga sem kallast net virknieininga, sem Tesla D1 bætir samtals 354 þjálfunarhnútum við. Hver hagnýt eining er með fjögurra kjarna, 64 bita ISA örgjörva með sérsniðinni, sérhæfðri hönnun fyrir yfirferð tengla, útsendingar og umfærslur. Superscalar útfærslan er notuð af þessum örgjörva (4-breiðar skalar og 2-breiðar vektorleiðslur).
Þessi nýja Tesla sílikon er minni en GA100 GPU sem er að finna í NVIDIA A100 hraðalnum, sem er 826 mm ferningur að stærð. Það er framleitt með 7nm ferli, hefur 50,000 milljónir smára í heildina og tekur 645 mm fermetra svæði.
Tesla heldur því fram að Dojo-kubburinn muni vinna úr tölvusjóngögnum fjórum sinnum hraðar en núverandi kerfi, sem gerir fyrirtækinu kleift að gera sjálfkeyrandi kerfi sitt fullkomlega sjálfvirkt.
Hins vegar hefur Tesla ekki enn náð fram tveim erfiðustu tækniafrekunum, nefnilega samtengingu milli flísar og hugbúnaðar.
Hágæða netrofar geta ekki keppt við ytri bandbreidd neins flísar. Til þess að gera þetta bjó Tesla til einstök samtenging.
Dojo kerfi
Búðu til Dojo kerfið, allt frá hágæða hugbúnaðarforritaskilum til að stjórna því yfir í sílikon fastbúnaðarviðmót. Notaðu háþróaða afhendingar- og kælitækni til að leysa krefjandi aðstæður og búðu til skalanlegar stjórnlykkjur og eftirlitshugbúnað.
Nýttu alla sérfræðiþekkingu véla-, varma- og rafmagnsteymis þeirra til að þróa næstu kynslóð vélanámstölva til notkunar í Tesla gagnaverum. Eina takmörkunin er ímyndunaraflið.
Vinna með hvern þátt í kerfishönnun. Þróaðu API sem snýr að almenningi sem gerir Dojo aðgengilegt hverjum sem er og vinndu með Tesla flotanámi til að skila þjálfunarálagi með því að nýta gríðarlega gagnasöfn þeirra.
Sjálfræðis reiknirit
Búðu til heimsmódel og teiknaðu braut í því rými til að þróa helstu reiknirit sem stjórna bílnum.
Með því að safna saman gögnum frá skynjurum bílsins yfir stað og tíma getur reiknirit gefið nákvæmar og víðtækar sannleiksgögn sem hægt er að nota til að þjálfa taugakerfi að gera ráð fyrir þessum fullyrðingum.
Þeir búa til öflugt skipulags- og ákvarðanatökukerfi með því að nota háþróaða aðferðafræði sem getur virkað í krefjandi raunverulegum atburðarásum með óvissu.
Það er gagnlegt að greina reikniritin á stigi alls Tesla flotans.
Taugakerfi
Hægt er að þjálfa djúpt taugakerfi í málefnum allt frá skynjun til stjórnunar með því að nota háþróaða rannsóknir. Til að ná merkingarfræðilegri skiptingu, auðkenningu hluta og mati á einlaga dýpt, skoða net þeirra á hverja myndavél hráar myndir.
Fuglasýnarnet þeirra nota myndefni úr öllum myndavélum til að búa til ofanfrá sjónarhorni á vegskipulagi, kyrrstæðum innviðum og þrívíddarhlutum.
Netkerfi þeirra fá stöðugt gögn frá flota þeirra sem er um 1 milljón bíla, sem felur í sér flóknustu og fjölbreyttustu aðstæður í heiminum.
48 netkerfin sem mynda alla byggingu Autopilot taugakerfisins þurfa 70,000 GPU klukkustundir til að þjálfa. Í hverju tímaþrep framleiða þeir 1,000 mismunandi tensora (spár) sameiginlega.
Innviðamat
Þeir hafa einnig búið til innviði og opna og lokaða vélbúnað í lykkju matsverkfæri í mælikvarða til að flýta fyrir hraða nýsköpunar, fylgjast með frammistöðuaukningu og stöðva afturhvarf.
Þeir nota nafnlausar einkennisklippur flota sinna og fella þær inn í margar prófunaraðstæður. Skrifaðu kóða sem líkir eftir raunverulegu umhverfi þeirra og býr til ótrúlega raunhæf myndefni og önnur skynjaragögn fyrir sjálfstýringarforritið þeirra til að nota fyrir sjálfvirkar prófanir eða kembiforrit í beinni.
Hvernig nýtir Tesla stórgögn, gervigreind og vélanám?
Big Data
Stór gögn eru ekki bara notuð af Tesla til að taka á málum; það er líka notað til að auka hamingju neytenda. Þeir afla sér upplýsinga frá netsamfélögum viðskiptavina sinna og þeir nota þær til að auka síðari framleiðslu sína. Þessi tegund af samskiptum viðskiptavina er fáheyrð í viðskiptum.
Stór gögn styðja viðleitni Tesla til að spara kostnað, finna nýja markaði, þóknast neytendum, búa til nýjar vörur og bæta farartæki sín.
Upplýsingarnar eru notaðar til að búa til afar gagnaþétt kort sem sýna allt frá staðsetningu áhættu sem neyðir ökumenn til að grípa til aðgerða til meðalhækkunar umferðarhraða á ákveðnum vegarkafla.
kanttölvu ákvarðar hvaða aðgerðir hver einstakur bíll þarf að grípa til núna, á meðan vélnám í skýinu sér um að þjálfa allan flotann.
Að auki er þriðja stig ákvarðanatöku, þar sem bílar geta tengst nálægum Tesla ökutækjum til að byggja upp net og deila þekkingu um svæðið.
Þessi net munu líklega einnig hafa samskipti við farartæki framleidd af öðrum framleiðendum sem og önnur kerfi eins og umferðarmyndavélar, skynjarar á jörðu niðri eða síma í náinni framtíð þar sem sjálfstýrðir bílar eru algengir.
Artificial Intelligence
Til þess að geta keyrt á eigin vegum, meta sjálfstýrðir bílar stöðugt gögn frá skynjurum sínum og vélsjónavélum. Þeir taka síðan ákvarðanir byggðar á þessum upplýsingum.
Þeir nota gervigreind til að skilja og sjá fyrir hreyfingar reiðhjóla, gangandi vegfarenda og bíla. Þeir geta fellt sekúndubrot og skipulagt starfsemi sína hratt með því að nota þessa þekkingu.
Á bíllinn að vera á þeirri akrein sem hann er á núna eða á hann að breytast? Á hann að halda áfram eins og hann er eða fer fram úr bílnum fyrir framan þá? Hvenær ætti bíllinn að hægja á sér eða flýta sér?
Til að gera bíla fullkomlega sjálfstæða verður Tesla að safna nauðsynlegum gögnum til að þjálfa reikniritin og fæða gervigreind. Meiri þjálfunargögn munu alltaf leiða til betri frammistöðu og Tesla skarar fram úr í þessu sambandi.
Tesla hefur samkeppnisforskot þar sem það safnar öllum gögnum sínum frá hundruðum þúsunda Tesla ökutækja sem eru nú á veginum. Innri og ytri skynjarar fylgjast með hvernig Teslas starfa við ýmsar aðstæður.
Auk þess fylgjast þeir með hvernig ökumenn haga sér, þar á meðal viðbrögð þeirra við ýmsum aðstæðum og hversu oft þeir snerta stýrið eða mælaborðið. Þeir hafa mjög háþróað mælingarkerfi.
Til dæmis skráir Tesla augnablik í tíma, bætir því við gagnasöfnunina og notar síðan lituð form til að búa til óhlutbundna mynd af umhverfinu sem taugakerfið getur lært af.
Þetta gerist þegar Tesla ökutæki gerir ónákvæmar forsendur um hvernig bíll eða reiðhjól myndi haga sér.
vél Learning
Með notkun innri og ytri skynjara sem geta jafnvel tekið upp upplýsingar um staðsetningu handar ökumanns á stjórntækjum og hvernig þeim er haldið áfram að stjórna, hefur Tesla vélnám með góðum árangri safnað sumum af lykilgögnum sínum úr öllum ökutækjum sínum sem og þeirra. ökumenn.
Upplýsingarnar eru einnig notaðar til að búa til mjög gagnaþétt kort sem sýna allt frá meðalhækkun umferðarhraða á tiltekinni vegalengd til þess að hættur eru til staðar og jafnvel hvetja ökumenn til að grípa til aðgerða.
Þó hluti af brún computing á hverjum einstökum bíl ákvarðar hvaða aðgerðir bíllinn þarf að grípa til núna, skýjabundið vélnám Tesla sér um að þjálfa allan flotann.
Til að skiptast á staðbundinni innsýn og upplýsingum geta bifreiðar tengst ákveðnum öðrum Tesla ökutækjum í nágrenninu.
Niðurstaða
Tesla hefur alltaf verið fyrirtæki sem framleiðir gagnasöfnun og greiningu sem er öflugasta tækið fyrir hvað sem það gerir. Þeir gerðu engar undantekningar við hönnun örgjörva sinna.
Þróun sjálfstæð ökutæki og greining fyrirtækisins á tölfræðilegum gögnum hefur gert það mögulegt að gjörbreyta því hvernig við keyrum, þökk sé gervigreind, gagnagreiningu, stórum gögnum, vélanámi, tölvusjón, tauganetum, FSD flís og mörgum öðrum reikniritum.
Skildu eftir skilaboð