ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
ໂລກດັ່ງທີ່ພວກເຮົາຮູ້, ນີ້ສາມາດປ່ຽນແປງເປັນຜົນມາຈາກປັນຍາປະດິດ (AI). ກ່ຽວກັບການປັບປຸງລະບົບເຄິ່ງເອກະລາດ, Tesla ກໍາລັງໃຊ້ພວກມັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ນອກຈາກນັ້ນ, Elon Musk ຢືນຢັນວ່າໃນທີ່ສຸດມັນຈະຖືກນໍາໃຊ້ໃນຂົງເຂດອື່ນໆ. ສໍາລັບເທັກໂນໂລຢີ Full Self-Driving ແລະລະບົບ Autopilot,
Tesla ໃຊ້ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະປັນຍາປະດິດ (FSD).
ໃນບົດນີ້, ພວກເຮົາຈະປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ Tesla ເປັນບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີແລະວິທີການທີ່ມັນໃຊ້ AI, ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ແລະເຕັກໂນໂລຢີອື່ນໆເພື່ອພັດທະນາລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ. ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນ.
ທໍາອິດພວກເຮົາຈະກວດເບິ່ງວ່າ Tesla ເປັນບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີແນວໃດ.
ເປັນຫຍັງ Tesla ຈຶ່ງຖືກຖືວ່າເປັນບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີ?
Tesla ກໍາລັງຜະລິດຊອບແວຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ. ລະບົບ infotainment ທີ່ໂດດເດັ່ນຂອງ Tesla, user interface, ແລະຟັງຊັນການຂັບລົດອັດຕະໂນມັດແມ່ນອີງໃສ່ຊອບແວທັງຫມົດ.
ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ຜະລິດລົດໃຫຍ່ອື່ນໆພຽງແຕ່ເລີ່ມທົດລອງກັບການຍົກລະດັບທາງອາກາດ, Tesla ໄດ້ເຮັດມັນເປັນເວລາຫລາຍປີແລ້ວ. ພະນັກງານ Tesla ສ້າງແລະສືບຕໍ່ປັບປຸງລະບົບປະຕິບັດການສໍາລັບ Tesla automobiles.
Tesla ຍັງຜະລິດຜະລິດຕະພັນເຕັກໂນໂລຢີອື່ນໆ, ລວມທັງແຜງພະລັງງານແສງຕາເວັນ, ກະເບື້ອງແສງຕາເວັນເທິງຫລັງຄາ, ແບດເຕີຣີຫລາຍຊະນິດ, ສະຖານີສາກໄຟ, ຄອມພິວເຕີ, ແລະອົງປະກອບຄອມພິວເຕີທີ່ສໍາຄັນ (ສໍາລັບລົດ Tesla).
ເຖິງແມ່ນວ່າທັງ Nokia ແລະ Blackberry ມີຊໍແວ, iPhone ມີການປະສົມປະສານທີ່ສົມດູນຂອງທັງສອງ, ເຊິ່ງເປັນເຫດຜົນທີ່ວ່າມັນເອົາຊະນະທຸລະກິດໂທລະສັບມືຖືແລະປ່ຽນແປງວິທີທີ່ພວກເຮົາໃຊ້ໂທລະສັບໃນປະຈຸບັນ.
ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ Tesla ກໍາລັງເຮັດສໍາລັບທຸລະກິດລົດ. Teslas ແມ່ນຍານພາຫະນະ, ແມ່ນແລ້ວ (ແລະ SUVs ແລະທັນທີລົດກະບະ, ລົດບັນທຸກ, ແລະ ATVs). ແຕ່ຍານພາຫະນະເຫຼົ່ານີ້ລວມເອົາຊອບແວສໍາລັບການນໍາໃຊ້ປະຈໍາວັນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ Tesla ພາຍໃນຫຼືລວມເຂົ້າໃນລະບົບຂອງ Tesla.
ໃນຂະນະທີ່ທ່ານຈອດລົດ, Tesla ໄດ້ນໍາສະເຫນີທາງເລືອກການບັນເທີງລວມທັງ TRAX, Caraoke, ແລະເກມຈໍານວນຫລາຍ (ແລະບາງທີບາງມື້ໃນຂະນະທີ່ຢູ່ໃນການຂົນສົ່ງ). ລະບົບຄວາມປອດໄພ Sentry Mode, ເຊິ່ງລວມຮາດແວ Tesla ແລະຊອບແວ, ໄດ້ຊ່ວຍເຫຼືອການບັງຄັບໃຊ້ກົດຫມາຍໃນການແກ້ໄຂອາດຊະຍາກໍາເຊັ່ນການທໍາລາຍລະ. ໂທລະສັບສະຫຼາດຂອງທ່ານເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນກະແຈຂອງ Tesla ຂອງທ່ານ.
ການນໍາໃຊ້ໂທລະສັບຂອງທ່ານ, ທ່ານສາມາດໂທຫາ Tesla ຂອງທ່ານເພື່ອມາຫາທ່ານ. ນອກຈາກນັ້ນ, ລົດຈະແຈ້ງເຕືອນໂທລະສັບຂອງທ່ານຖ້າມີເຫດການທີ່ສໍາຄັນຍ້ອນເທກໂນໂລຍີ Sentry Mode ທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງ Tesla.
ນັບຕັ້ງແຕ່ Tesla ຈະນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ລວບລວມກ່ຽວກັບນິໄສການຂັບຂີ່ຕົວຈິງຂອງຜູ້ຂັບຂີ່ Tesla (ການລວບລວມຂໍ້ມູນແມ່ນອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງເຕັກໂນໂລຢີ, ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ມັນໂດຍກົງເຊັ່ນນີ້ແລະບໍ່ໄດ້ເຮັດຜ່ານການສໍາຫຼວດຕະຫຼາດ), ການປະກັນໄພ Tesla ຍັງຈະເປັນການຂະຫຍາຍ. ຂອງດ້ານເຕັກໂນໂລຊີ.
Tesla ໃຊ້ເທກໂນໂລຍີອັນໃດສໍາລັບ Autopilot?
ພວກເຂົາເຈົ້າສ້າງແລະນໍາໃຊ້ເອກະລາດໃນຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນເຄື່ອງຈັກເຊັ່ນຫຸ່ນຍົນແລະລົດ. ພວກເຂົາໂຕ້ແຍ້ງວ່າວິທີດຽວທີ່ສາມາດໃຫ້ຄໍາຕອບທີ່ສົມບູນແບບໄດ້ຢ່າງເຕັມສ່ວນ ຂັບລົດເອກະລາດ ແລະນອກເໜືອໄປກວ່ານັ້ນແມ່ນໜຶ່ງທີ່ອີງໃສ່ AI ທັນສະໄໝສຳລັບການວາງແຜນ ແລະວິໄສທັດ, ປະກອບເຂົ້າດ້ວຍຮາດແວທີ່ມີປະສິດທິພາບສຳລັບການສະຫຼຸບ.
ຊິບ Tesla FSD
ລະບົບ Tesla ມາພ້ອມກັບໂປເຊດເຊີ AI ສອງຕົວເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະຄວາມປອດໄພທາງຖະຫນົນ. ລະບົບ Tesla ມຸ່ງໄປສູ່ການດໍາເນີນງານທີ່ບໍ່ມີຄວາມຜິດພາດ. ເນື່ອງຈາກພະລັງງານສຳຮອງ ແລະແຫຼ່ງປ້ອນຂໍ້ມູນ, ລົດສາມາດສືບຕໍ່ແລ່ນໄດ້ ເຖິງແມ່ນວ່າເຄື່ອງໜຶ່ງຈະເຮັດວຽກຜິດປົກກະຕິກໍຕາມ.
Tesla ໃຊ້ຄວາມລະມັດລະວັງເພີ່ມເຕີມເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຍານພາຫະນະໄດ້ຖືກກະກຽມດີເພື່ອປ້ອງກັນອຸປະຕິເຫດໃນກໍລະນີທີ່ເກີດຄວາມລົ້ມເຫລວທີ່ບໍ່ໄດ້ຄາດຫວັງ.
ອຸປະກອນດຽວທີ່ສາມາດປະຕິບັດການດໍາເນີນງານຫຼາຍຕໍ່ວິນາທີກ່ວາໃຫມ່ Tesla microprocessor ແມ່ນສະຫມອງຂອງມະນຸດ (1 quadrillion ການດໍາເນີນງານຕໍ່ວິນາທີ). ນັ້ນແມ່ນປະມານ 21 ເທົ່າທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກ່ວາ microchips Tesla Nvidia ທີ່ໃຊ້ໃນເມື່ອກ່ອນ.
ສ້າງໂປເຊດເຊີ AI inference ເພື່ອພະລັງງານຊອບແວຂັບລົດຕົນເອງເຕັມທີ່, ໂດຍຄໍານຶງເຖິງການປັບປຸງສະຖາປັດຕະຍະກໍາເລັກນ້ອຍແລະຈຸນລະພາກຂອງແຕ່ລະຄົນ, ໃນຂະນະທີ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຊິລິໂຄນຕໍ່ວັດ.
ເຖິງແມ່ນວ່າ Tesla ຈະເປັນຜູ້ນໍາພາຕະຫຼາດສໍາລັບຫົວຈັກອັດຕະໂນມັດຢ່າງສົມບູນ, ມັນຍັງເປັນວິທີທາງຍາວໄກຈາກການພັດທະນາຍານພາຫະນະ autopilot ທີ່ທັນສະໄຫມ.
ຊິບ Tesla Dojo
Tesla ເປີດຕົວ Tesla D1, ໂປເຊດເຊີໃຫມ່ທີ່ມີພະລັງງານ 362 TFLOPs ໃນ BF16 / CFP8 ທີ່ຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍສະເພາະສໍາລັບ ປັນຍາປະດິດ. ນີ້ໄດ້ຖືກເປີດເຜີຍໃນລະຫວ່າງການບໍ່ດົນມານີ້ Tesla AI ການນໍາສະເຫນີມື້.
ຊິບໃຫຍ່ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍການເຊື່ອມຕໍ່ເຄືອຂ່າຍຂອງຫນ່ວຍງານທີ່ມີປະໂຫຍດທີ່ເອີ້ນວ່າເຄືອຂ່າຍຂອງຫນ່ວຍງານທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ເຊິ່ງ Tesla D1 ເພີ່ມຈໍານວນການຝຶກອົບຮົມທັງຫມົດ 354. ແຕ່ລະຫນ່ວຍບໍລິການມີ quad-core, 64-bit ISA CPU ທີ່ມີ bespoke, ການອອກແບບພິເສດສໍາລັບການເຊື່ອມຕໍ່ traversal, ການອອກອາກາດ, ແລະ transpositions. ການປະຕິບັດ superscalar ແມ່ນໃຊ້ໂດຍ CPU ນີ້ (4-wide scalar ແລະ 2-wide vector pipelines).
ຊິລິໂຄນ Tesla ໃຫມ່ນີ້ມີຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ GA100 GPU ທີ່ພົບເຫັນຢູ່ໃນເຄື່ອງເລັ່ງ NVIDIA A100, ເຊິ່ງມີຂະຫນາດ 826 ມມ. ມັນໄດ້ຖືກຜະລິດໂດຍໃຊ້ຂະບວນການ 7nm, ມີ 50,000 ລ້ານ transistors ໂດຍລວມ, ແລະຄອບຄອງພື້ນທີ່ 645 ມມ.
Tesla ອ້າງວ່າຊິບ Dojo ຂອງຕົນຈະປະມວນຜົນຂໍ້ມູນວິໄສທັດຄອມພິວເຕີໄວກວ່າລະບົບປະຈຸບັນ XNUMX ເທົ່າ, ຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດເຮັດລະບົບຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງໄດ້ຢ່າງສົມບູນ.
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ສອງຄວາມສາມາດທາງດ້ານເທກໂນໂລຍີທີ່ທ້າທາຍທີ່ສຸດ, ຄືການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງກະເບື້ອງກັບກະເບື້ອງແລະຊອບແວ, ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ສໍາເລັດໂດຍ Tesla.
ສະວິດເຄືອຂ່າຍຊັ້ນສູງບໍ່ສາມາດແຂ່ງຂັນກັບແບນວິດພາຍນອກຂອງກະເບື້ອງໃດໆ. ເພື່ອເຮັດສິ່ງນີ້, Tesla ໄດ້ສ້າງການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເປັນເອກະລັກ.
ລະບົບ Dojo
ສ້າງລະບົບ Dojo, ຈາກ APIs ຊອບແວລະດັບສູງເພື່ອຄວບຄຸມມັນໄປຫາສ່ວນຕິດຕໍ່ເຟີມແວຂອງຊິລິໂຄນ. ນຳໃຊ້ເທັກໂນໂລຍີການຈັດສົ່ງພະລັງງານ ແລະທຳຄວາມເຢັນທີ່ທັນສະໄໝເພື່ອແກ້ໄຂສະຖານະການທີ່ທ້າທາຍ, ແລະສ້າງແຖບຄວບຄຸມທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ ແລະຊອບແວຕິດຕາມກວດກາ.
ນໍາໃຊ້ຄວາມຊໍານານທັງຫມົດຂອງທີມງານວິສະວະກໍາກົນຈັກ, ຄວາມຮ້ອນ, ແລະໄຟຟ້າຂອງພວກເຂົາເພື່ອພັດທະນາຄອມພິວເຕີ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນຮຸ່ນຕໍ່ໄປສໍາລັບການນໍາໃຊ້ໃນສູນຂໍ້ມູນ Tesla. ຂໍ້ຈໍາກັດພຽງແຕ່ແມ່ນຈິນຕະນາການຂອງເຈົ້າ.
ເຮັດວຽກກັບອົງປະກອບຂອງທຸກ ການອອກແບບລະບົບ. ພັດທະນາ API ທີ່ປະເຊີນຫນ້າກັບສາທາລະນະທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ Dojo ເຂົ້າເຖິງໄດ້ກັບທຸກຄົນ, ແລະຮ່ວມມືກັບການຮຽນຮູ້ຂອງເຮືອ Tesla ເພື່ອຈັດສົ່ງວຽກງານການຝຶກອົບຮົມໂດຍໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງພວກເຂົາ.
Autonomy Algorithms
ສ້າງແບບຈໍາລອງໂລກທີ່ມີຄວາມສັດຊື່ສູງແລະເສັ້ນທາງວາງແຜນໃນພື້ນທີ່ນັ້ນເພື່ອພັດທະນາລະບົບສູດການຄິດໄລ່ທີ່ສໍາຄັນທີ່ດໍາເນີນການລົດໃຫຍ່.
ໂດຍການລວບລວມຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີຂອງລົດໃນທົ່ວສະຖານທີ່ແລະເວລາ, algorithm ສາມາດສະຫນອງຂໍ້ມູນຄວາມຈິງພື້ນຖານທີ່ຊັດເຈນແລະກວ້າງຂວາງທີ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມ. ເຄືອຂ່າຍ neural ເພື່ອຄາດການຕົວແທນເຫຼົ່ານີ້.
ພວກເຂົາເຈົ້າກໍ່ສ້າງລະບົບການວາງແຜນທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະການຕັດສິນໃຈໂດຍນໍາໃຊ້ວິທີການທີ່ທັນສະ ໄໝ ທີ່ສາມາດເຮັດວຽກໃນສະຖານະການທີ່ທ້າທາຍໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງດ້ວຍຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ.
ການວິເຄາະ algorithms ໃນລະດັບຂອງເຮືອ Tesla ທັງຫມົດແມ່ນເປັນປະໂຫຍດ.
Neural Networks
ເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກສາມາດໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບບັນຫາຕ່າງໆຕັ້ງແຕ່ການຮັບຮູ້ເຖິງການຄວບຄຸມໂດຍການນໍາໃຊ້ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ກ້າວຫນ້າ. ເພື່ອບັນລຸການແບ່ງສ່ວນ semantic, ການກໍານົດວັດຖຸ, ແລະການປະເມີນຄວາມເລິກ monocular, ເຄືອຂ່າຍຕໍ່ກ້ອງຂອງພວກເຂົາຈະກວດເບິ່ງຮູບພາບດິບ.
ເຄືອຂ່າຍເບິ່ງຕານົກຂອງເຂົາເຈົ້າໃຊ້ footage ຈາກກ້ອງຖ່າຍຮູບທັງຫມົດເພື່ອສ້າງມຸມເບິ່ງເທິງລົງລຸ່ມຂອງຮູບແບບຖະຫນົນ, ໂຄງສ້າງພື້ນຖານຄົງທີ່, ແລະວັດຖຸ 3D.
ເຄືອຂ່າຍຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ຮັບການປ້ອນຂໍ້ມູນຢູ່ສະເຫມີຈາກເຮືອຂອງເຂົາເຈົ້າປະມານ 1M ລົດ, ເຊິ່ງລວມທັງສະຖານະການທີ່ສັບສົນແລະແຕກຕ່າງກັນທີ່ສຸດໃນໂລກ.
48 ເຄືອຂ່າຍທີ່ປະກອບເປັນການກໍ່ສ້າງທັງຫມົດຂອງເຄືອຂ່າຍ neural Autopilot ຕ້ອງການ 70,000 GPU ຊົ່ວໂມງໃນການຝຶກອົບຮົມ. ໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ, ພວກເຂົາເຈົ້າຜະລິດ 1,000 tensors ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ (ການຄາດເດົາ) ລວມ.
ການປະເມີນໂຄງສ້າງພື້ນຖານ
ພວກເຂົາເຈົ້າຍັງໄດ້ສ້າງໂຄງສ້າງພື້ນຖານແລະເຄື່ອງມືການປະເມີນຮາດແວແບບເປີດແລະປິດໃນວົງແຫວນເພື່ອເລັ່ງຄວາມໄວຂອງນະວັດຕະກໍາ, ຕິດຕາມການປັບປຸງປະສິດທິພາບ, ແລະຢຸດການຖົດຖອຍ.
ພວກເຂົາເຈົ້ານໍາໃຊ້ຄລິບລັກສະນະທີ່ບໍ່ເປີດເຜີຍຊື່ຂອງເຮືອຂອງພວກເຂົາແລະລວມເອົາພວກມັນເຂົ້າໄປໃນສະຖານະການທົດສອບຫຼາຍຢ່າງ. ຂຽນລະຫັດທີ່ຈໍາລອງສະພາບແວດລ້ອມຕົວຈິງຂອງພວກເຂົາ, ສ້າງຮູບພາບທີ່ມີຊີວິດຢ່າງບໍ່ຫນ້າເຊື່ອແລະຂໍ້ມູນເຊັນເຊີອື່ນໆສໍາລັບໂຄງການ Autopilot ຂອງພວກເຂົາເພື່ອໃຊ້ສໍາລັບການທົດສອບອັດຕະໂນມັດຫຼືການແກ້ບັນຫາສົດໆ.
Tesla ໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ປັນຍາປະດິດ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແນວໃດ?
Big Data
ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ບໍ່ພຽງແຕ່ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍ Tesla ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາ; ມັນຍັງຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຍົກສູງຄວາມສຸກຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ. ພວກເຂົາໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຈາກຊຸມຊົນອອນໄລນ໌ຂອງລູກຄ້າຂອງພວກເຂົາ, ແລະພວກເຂົາໃຊ້ມັນເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍການຜະລິດຕໍ່ໄປຂອງພວກເຂົາ. ປະເພດຂອງການໂຕ້ຕອບລູກຄ້ານີ້ແມ່ນບໍ່ເຄີຍໄດ້ຍິນໃນທຸລະກິດ.
ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ສະຫນັບສະຫນູນຄວາມພະຍາຍາມຂອງ Tesla ໃນການປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ຊອກຫາຕະຫຼາດໃຫມ່, ກະລຸນາຜູ້ບໍລິໂພກ, ສ້າງຜະລິດຕະພັນໃຫມ່, ແລະເສີມຂະຫຍາຍຍານພາຫະນະຂອງຕົນ.
ຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງແຜນທີ່ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຫນາແຫນ້ນທີ່ສຸດທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນສິ່ງໃດແດ່ຈາກສະຖານທີ່ຂອງຄວາມສ່ຽງທີ່ບັງຄັບໃຫ້ຜູ້ຂັບຂີ່ປະຕິບັດການເພີ່ມຂຶ້ນໂດຍສະເລ່ຍຂອງຄວາມໄວການຈະລາຈອນໃນໄລຍະເສັ້ນທາງທີ່ແນ່ນອນ.
ຄອມພິວເຕີ້ Edge ກຳນົດສິ່ງທີ່ລົດແຕ່ລະຄັນຕ້ອງປະຕິບັດໃນຕອນນີ້, ໃນຂະນະທີ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນຄລາວຈະຈັດການເຝິກຊ້ອມເຮືອທັງໝົດ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ມີການຕັດສິນໃຈໃນລະດັບທີສາມ, ເຊິ່ງລົດໃຫຍ່ອາດຈະເຊື່ອມຕໍ່ກັບຍານພາຫະນະ Tesla ໃກ້ຄຽງເພື່ອສ້າງເຄືອຂ່າຍແລະແບ່ງປັນຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບພື້ນທີ່.
ເຄືອຂ່າຍເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະຕິດຕໍ່ສື່ສານກັບຍານພາຫະນະທີ່ຜະລິດໂດຍຜູ້ຜະລິດອື່ນໆເຊັ່ນດຽວກັນກັບລະບົບອື່ນໆເຊັ່ນ: ກ້ອງຖ່າຍຮູບການຈະລາຈອນ, ເຊັນເຊີຈາກພື້ນດິນ, ຫຼືໂທລະສັບໃນໂລກອັນໃກ້ນີ້ທີ່ລົດອັດຕະໂນມັດເປັນເລື່ອງທໍາມະດາ.
ປັນຍາປະດິດ
ເພື່ອໃຫ້ສາມາດຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງໄດ້, ລົດອັດຕະໂນມັດຈະປະເມີນຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີແລະກ້ອງວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ຫຼັງຈາກນັ້ນເຂົາເຈົ້າເຮັດການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນນີ້.
ພວກເຂົາໃຊ້ AI ເພື່ອເຂົ້າໃຈແລະຄາດການການເຄື່ອນໄຫວຂອງລົດຖີບ, ຄົນຍ່າງ, ແລະລົດ. ພວກເຂົາສາມາດຕັດສິນແຍກເປັນວິນາທີ ແລະວາງແຜນກິດຈະກໍາຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງໄວວາໂດຍໃຊ້ຄວາມຮູ້ນີ້.
ລົດຄວນຢູ່ໃນເສັ້ນທາງທີ່ມັນຢູ່ໃນຕອນນີ້, ຫຼືຄວນປ່ຽນ? ມັນຄວນຈະສືບຕໍ່ໄປຕາມທີ່ມັນເປັນຫຼື overtakes ລົດຢູ່ທາງຫນ້າຂອງພວກເຂົາ? ເມື່ອໃດທີ່ລົດຄວນຊ້າ ຫຼືເລັ່ງ?
ເພື່ອເຮັດໃຫ້ລົດເປັນເອກະລາດຢ່າງເຕັມສ່ວນ, Tesla ຕ້ອງເກັບກໍາຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອຝຶກອົບຮົມສູດການຄິດໄລ່ແລະອາຫານ AIs ຂອງຕົນ. ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມເພີ່ມເຕີມສະເຫມີຈະນໍາໄປສູ່ການປະຕິບັດທີ່ດີກວ່າ, ແລະ Tesla ດີເລີດໃນເລື່ອງນີ້.
Tesla ມີຄວາມສາມາດແຂ່ງຂັນໄດ້ນັບຕັ້ງແຕ່ມັນເກັບກໍາຂໍ້ມູນທັງຫມົດຂອງຕົນຈາກຫຼາຍຮ້ອຍພັນຂອງຍານພາຫະນະ Tesla ທີ່ປະຈຸບັນຢູ່ໃນຖະຫນົນຫົນທາງ. ເຊັນເຊີພາຍໃນແລະພາຍນອກຮັກສາແຖບກ່ຽວກັບວິທີການ Teslas ດໍາເນີນການພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂຕ່າງໆ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຂົາສັງເກດເຫັນວິທີທີ່ຜູ້ຂັບຂີ່ປະຕິບັດຕົວ, ລວມທັງປະຕິກິລິຍາຂອງພວກເຂົາຕໍ່ສະຖານະການຕ່າງໆແລະເລື້ອຍໆທີ່ພວກເຂົາແຕະພວງມາໄລຫຼື dashboard. ພວກເຂົາເຈົ້າມີລະບົບການຕິດຕາມທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍ.
ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, Tesla ບັນທຶກທັນທີທັນໃດ, ເພີ່ມມັນເຂົ້າໄປໃນການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນນໍາໃຊ້ຮູບແບບສີເພື່ອສ້າງຮູບພາບທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນຂອງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ເຄືອຂ່າຍ neural ສາມາດຮຽນຮູ້.
ອັນນີ້ເກີດຂຶ້ນເມື່ອລົດ Tesla ເຮັດການສົມມຸດຕິຖານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບວິທີການລົດຫຼືລົດຖີບຈະປະພຶດ.
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ
ດ້ວຍການນໍາໃຊ້ເຊັນເຊີພາຍໃນແລະພາຍນອກທີ່ຍັງສາມາດເກັບຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບສະຖານທີ່ມືຂອງຜູ້ຂັບຂີ່ໃນການຄວບຄຸມແລະວິທີການທີ່ພວກເຂົາກໍາລັງສືບຕໍ່ດໍາເນີນການ, Tesla machine learning ປະສົບຜົນສໍາເລັດຝູງຊົນບາງຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນຈາກຍານພາຫະນະທັງຫມົດເຊັ່ນດຽວກັນກັບຂອງພວກເຂົາ. ຄົນຂັບລົດ.
ຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວຍັງຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງແຜນທີ່ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຫນາແຫນ້ນທີ່ສະແດງທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຈາກຄວາມໄວການຈະລາຈອນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໂດຍສະເລ່ຍໃນໄລຍະເວລາຂອງເສັ້ນທາງສະເພາະເຖິງຄວາມອັນຕະລາຍແລະແມ້ກະທັ້ງຜູ້ຂັບຂີ່ທັນທີທີ່ຈະປະຕິບັດ.
ໃນຂະນະທີ່ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງ edge computing ໃນລົດແຕ່ລະຄົນຈະກໍານົດສິ່ງທີ່ລົດຕ້ອງປະຕິບັດໃນປັດຈຸບັນ, Tesla ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໂດຍອີງໃສ່ເມຄຂອງ Tesla ຮັບຜິດຊອບໃນການຝຶກອົບຮົມເຮືອທັງຫມົດ.
ເພື່ອແລກປ່ຽນຄວາມເຂົ້າໃຈ ແລະຂໍ້ມູນທ້ອງຖິ່ນບາງຢ່າງ, ລົດຍົນສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ເຄືອຂ່າຍກັບລົດ Tesla ອື່ນໆທີ່ຢູ່ໃກ້ໆໄດ້.
ສະຫຼຸບ
Tesla ເຄີຍເປັນທຸລະກິດທີ່ຜະລິດການເກັບກໍາຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະທີ່ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດສໍາລັບສິ່ງທີ່ມັນເຮັດ. ພວກເຂົາບໍ່ມີຂໍ້ຍົກເວັ້ນໃນຂະນະທີ່ອອກແບບ CPU ຂອງພວກເຂົາ.
ການພັດທະນາຂອງ ພາຫະນະເອກະລາດ ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນສະຖິຕິໂດຍບໍລິສັດໄດ້ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະປ່ຽນແປງຢ່າງສົມບູນແບບທີ່ພວກເຮົາຂັບລົດຍ້ອນປັນຍາປະດິດ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ເຄືອຂ່າຍ neural, ຊິບ FSD, ແລະອື່ນໆຈໍານວນຫຼາຍ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ