Jadual Kandungan[Sembunyi][Tunjukkan]
Dunia seperti yang kita tahu ini boleh berubah akibat kecerdasan buatan (AI). Berkenaan dengan penambahbaikan dalam sistem separa autonomi, Tesla banyak menggunakannya.
Di samping itu, Elon Musk menegaskan bahawa ia akhirnya akan digunakan dalam bidang lain. Untuk teknologi Pandu Sendiri Penuh dan sistem Autopilot,
Tesla menggunakan penglihatan komputer, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan (FSD).
Dalam bahagian ini, kita akan membincangkan perkara yang menjadikan Tesla sebuah firma teknologi dan cara ia menggunakan AI, penglihatan komputer, data besar dan teknologi lain untuk membangunkan kereta pandu sendiri. Mari kita mulakan.
Kami akan terlebih dahulu mengkaji bagaimana Tesla adalah sebuah firma teknologi.
Mengapa Tesla telah dianggap sebagai syarikat teknologi?
Tesla sedang menghasilkan sejumlah besar perisian. Sistem infotainment tersendiri Tesla, antara muka pengguna, dan fungsi pemanduan autonomi semuanya berdasarkan perisian.
Walaupun pembuat kereta lain hanya mula bereksperimen dengan peningkatan melalui udara, Tesla telah melakukannya selama bertahun-tahun. Pekerja Tesla mencipta dan terus menambah baik sistem pengendalian untuk kereta Tesla.
Tesla juga menghasilkan pelbagai produk teknologi lain, termasuk panel solar, jubin solar atas bumbung, beberapa jenis bateri, stesen pengecasan, komputer, dan komponen komputer utama (untuk kereta Tesla).
Walaupun kedua-dua Nokia dan Blackberry mempunyai perisian, iPhone mempunyai gabungan yang seimbang antara kedua-duanya, itulah sebabnya ia menakluki perniagaan telefon mudah alih dan mengubah cara kami menggunakan telefon kami pada masa ini.
Inilah yang Tesla lakukan untuk perniagaan kereta. Tesla ialah kenderaan, ya (dan SUV dan tidak lama lagi trak pikap, trak separuh dan ATV). Tetapi kenderaan ini menggabungkan perisian untuk kegunaan harian yang dicipta oleh Tesla secara dalaman atau dimasukkan ke dalam sistem Tesla.
Semasa anda diparkir, Tesla telah memperkenalkan pilihan hiburan termasuk TRAX, Caraoke, dan pelbagai permainan (dan mungkin suatu hari nanti semasa dalam transit). Sistem Keselamatan Sentry Mode, yang menggabungkan perkakasan dan perisian Tesla, telah membantu penguatkuasaan undang-undang dalam menyelesaikan jenayah seperti vandalisme. Telefon pintar anda berfungsi sebagai kunci Tesla anda.
Menggunakan telefon anda, anda boleh menghubungi Tesla anda untuk datang kepada anda. Selain itu, kereta itu akan memberitahu telefon anda jika terdapat acara penting terima kasih kepada teknologi Mod Sentry Tesla yang unik.
Memandangkan Tesla akan menggunakan data yang telah dikumpulkannya mengenai tabiat pemanduan sebenar pemandu Tesla (pengumpulan data ialah elemen utama teknologi, terutamanya apabila ia terus seperti ini dan tidak dilakukan melalui tinjauan penyelidikan pasaran), insurans Tesla juga akan menjadi lanjutan dari sisi teknologi.
Apakah teknologi yang digunakan Tesla untuk Autopilot?
Mereka mencipta dan menggunakan autonomi secara besar-besaran dalam mesin seperti robot dan kereta. Mereka berpendapat bahawa satu-satunya kaedah yang boleh memberikan jawapan yang komprehensif untuk sepenuhnya memandu autonomi dan seterusnya adalah yang bergantung pada AI canggih untuk perancangan dan penglihatan, dilengkapi dengan perkakasan yang berkesan untuk inferens.
Cip Tesla FSD
Sistem Tesla didatangkan dengan dua pemproses AI untuk prestasi yang dipertingkatkan dan keselamatan jalan raya. Sistem Tesla bertujuan untuk operasi tanpa ralat. Kerana kuasa sandaran dan sumber input data, kereta boleh terus berjalan walaupun satu unit tidak berfungsi.
Tesla mengambil langkah berjaga-jaga tambahan ini untuk memastikan kenderaan itu bersedia untuk mengelakkan kemalangan sekiranya berlaku kegagalan yang tidak dijangka.
Satu-satunya peranti yang boleh melakukan lebih banyak operasi sesaat daripada mikropemproses Tesla baharu ialah otak manusia (1 kuadrilion operasi sesaat). Itu kira-kira 21 kali lebih berkuasa daripada cip mikro Tesla Nvidia yang digunakan sebelum ini.
Bina pemproses inferens AI untuk menguasakan perisian Pemanduan Sendiri Penuh mereka, dengan mengambil kira setiap peningkatan seni bina dan mikro-senibina kecil sambil memaksimumkan prestasi silikon-per-watt.
Walaupun Tesla tidak dapat dinafikan menerajui pasaran untuk lokomotif autonomi sepenuhnya, ia masih jauh untuk membangunkan kenderaan autopilot yang canggih.
Cip Dojo Tesla
Tesla melancarkan Tesla D1, pemproses baharu dengan 362 TFLOP kuasa dalam BF16/CFP8 yang dicipta khas untuk kecerdasan buatan. Ini telah didedahkan semasa baru-baru ini Tesla AI Persembahan hari.
Cip besar dicipta dengan menyambungkan rangkaian unit berfungsi yang dipanggil rangkaian unit berfungsi, yang mana Tesla D1 menambah sejumlah 354 nod latihan. Setiap unit berfungsi mempunyai CPU ISA 64-bit empat teras dengan reka bentuk khusus yang dipesan lebih dahulu untuk traversal pautan, siaran dan transposisi. Pelaksanaan superscalar digunakan oleh CPU ini (talian paip vektor skalar 4 lebar dan 2 lebar).
Silikon Tesla baharu ini lebih kecil daripada GPU GA100 yang terdapat dalam pemecut NVIDIA A100, iaitu bersaiz 826 mm persegi. Ia dihasilkan menggunakan proses 7nm, mempunyai 50,000 juta transistor secara keseluruhan, dan menduduki kawasan 645 mm persegi.
Tesla mendakwa cip Dojonya akan memproses data penglihatan komputer empat kali lebih pantas daripada sistem semasa, membolehkan syarikat itu mengautomasikan sepenuhnya sistem pemanduan sendirinya.
Walau bagaimanapun, dua pencapaian teknologi yang paling mencabar, iaitu jubin-ke-jubin sambung dan perisian, belum lagi dicapai oleh Tesla.
Suis rangkaian gred atas tidak boleh bersaing dengan lebar jalur luaran mana-mana jubin. Untuk melakukan ini, Tesla mencipta interkoneksi unik.
Sistem Dojo
Cipta sistem Dojo, daripada API perisian peringkat tinggi untuk mengawalnya kepada antara muka perisian tegar silikon. Gunakan teknologi penghantaran dan penyejukan berkuasa tinggi yang canggih untuk menyelesaikan situasi yang mencabar, dan mencipta gelung kawalan berskala dan perisian pemantauan.
Gunakan seluruh kepakaran pasukan kejuruteraan mekanikal, haba dan elektrik mereka untuk membangunkan pengiraan pembelajaran mesin generasi seterusnya untuk digunakan dalam pusat data Tesla. Satu-satunya sekatan adalah imaginasi anda.
Bekerja dengan setiap komponen reka bentuk sistem. Bangunkan API yang menghadap awam yang akan menjadikan Dojo boleh diakses oleh sesiapa sahaja, dan bekerjasama dengan pembelajaran armada Tesla untuk menyampaikan beban kerja latihan menggunakan set data mereka yang besar.
Algoritma Autonomi
Cipta model dunia kesetiaan tinggi dan plot trajektori dalam ruang itu untuk membangunkan algoritma utama yang mengendalikan kereta.
Dengan mengagregatkan data daripada penderia kereta merentas tempat dan masa, algoritma boleh menyediakan data kebenaran tanah yang tepat dan luas yang boleh digunakan untuk melatih rangkaian saraf untuk menjangka perwakilan ini.
Mereka membina sistem perancangan dan membuat keputusan yang kukuh menggunakan metodologi canggih yang boleh berfungsi dalam senario dunia sebenar yang mencabar dengan ketidakpastian.
Menganalisis algoritma pada tahap keseluruhan armada Tesla adalah bermanfaat.
Rangkaian Neural
Rangkaian saraf dalam boleh dilatih mengenai isu-isu yang terdiri daripada persepsi kepada kawalan dengan menggunakan penyelidikan termaju. Untuk mencapai pembahagian semantik, pengenalpastian objek, dan anggaran kedalaman monokular, rangkaian per kamera mereka memeriksa gambar mentah.
Rangkaian pandangan mata mereka menggunakan rakaman daripada semua kamera untuk menjana perspektif atas ke bawah bagi reka letak jalan, infrastruktur statik dan objek 3D.
Rangkaian mereka sentiasa diberi data daripada kumpulan kereta mereka sekitar 1M, yang merangkumi keadaan paling kompleks dan pelbagai di dunia.
48 rangkaian yang membentuk keseluruhan binaan rangkaian neural Autopilot memerlukan 70,000 jam GPU untuk berlatih. Pada setiap langkah masa, mereka menghasilkan 1,000 tensor (ramalan) berbeza secara kolektif.
Penilaian Infrastruktur
Mereka juga telah mencipta infrastruktur dan alat penilaian perkakasan dalam gelung terbuka dan tertutup pada skala untuk mempercepatkan kelajuan inovasi, memantau peningkatan prestasi dan menghentikan regresi.
Mereka menggunakan klip ciri tanpa nama armada mereka dan memasukkannya ke dalam banyak senario ujian. Tulis kod yang mensimulasikan persekitaran sebenar mereka, menjana visual yang sangat hidup dan data penderia lain untuk program Autopilot mereka untuk digunakan untuk ujian automatik atau penyahpepijatan langsung.
Bagaimanakah Tesla memanfaatkan Data Besar, Kepintaran Buatan & Pembelajaran Mesin?
Data Besar
Data besar bukan sahaja digunakan oleh Tesla untuk menangani isu; ia juga digunakan untuk meningkatkan kegembiraan pengguna. Mereka memperoleh maklumat daripada komuniti dalam talian pelanggan mereka, dan mereka menggunakannya untuk meningkatkan pembuatan seterusnya. Jenis interaksi pelanggan ini tidak pernah didengari dalam perniagaan.
Data besar menyokong usaha Tesla untuk menjimatkan kos, mencari pasaran baharu, menggembirakan pengguna, mencipta produk baharu dan meningkatkan kenderaannya.
Maklumat ini digunakan untuk mencipta peta yang sangat padat data yang menunjukkan apa-apa sahaja daripada lokasi risiko yang memaksa pemandu untuk mengambil tindakan kepada purata peningkatan kelajuan trafik di sepanjang jalan tertentu.
Pengkomputeran tepi menentukan tindakan yang perlu diambil oleh setiap kereta sekarang, manakala pembelajaran mesin dalam awan mengendalikan latihan seluruh armada.
Selain itu, terdapat peringkat ketiga dalam membuat keputusan, di mana kereta boleh berhubung dengan kenderaan Tesla yang berdekatan untuk membina rangkaian dan berkongsi pengetahuan tentang kawasan tersebut.
Rangkaian ini mungkin juga akan berkomunikasi dengan kenderaan yang dibuat oleh pengeluar lain serta sistem lain seperti kamera trafik, penderia berasaskan darat atau telefon dalam dunia yang terdekat di mana kereta autonomi adalah perkara biasa.
Kepintaran Buatan
Untuk dapat memandu sendiri, kereta autonomi sentiasa menilai data daripada penderia dan kamera penglihatan mesin mereka. Mereka kemudiannya membuat keputusan berdasarkan maklumat ini.
Mereka menggunakan AI untuk memahami dan menjangka pergerakan basikal, pejalan kaki dan kereta. Mereka boleh membuat pertimbangan sepersekian saat dan merancang aktiviti mereka dengan pantas menggunakan pengetahuan ini.
Sekiranya kereta itu kekal di lorong yang dilaluinya sekarang, atau patutkah ia berubah? Patutkah ia terus berjalan seperti sedia ada atau memotong kereta di hadapan mereka? Bilakah kereta perlu memperlahankan atau memecut?
Untuk menjadikan kereta autonomi sepenuhnya, Tesla mesti mengumpul data yang diperlukan untuk melatih algoritma dan memberi makan kepada AInya. Lebih banyak data latihan akan sentiasa membawa kepada prestasi yang lebih baik, dan Tesla cemerlang dalam hal ini.
Tesla mempunyai kelebihan daya saing kerana ia mengumpul semua datanya daripada ratusan ribu kenderaan Tesla yang kini berada di jalan raya. Penderia dalaman dan luaran memantau cara Teslas beroperasi dalam pelbagai keadaan.
Selain itu, mereka memerhatikan cara pemandu berkelakuan, termasuk reaksi mereka terhadap pelbagai situasi dan kekerapan mereka menyentuh stereng atau papan pemuka. Mereka mempunyai sistem pengesanan yang sangat canggih.
Sebagai contoh, Tesla merekodkan seketika dalam masa, menambahkannya pada pengumpulan data, dan kemudian menggunakan bentuk berwarna untuk menjana imej abstrak persekitaran yang boleh dipelajari oleh rangkaian saraf.
Ini berlaku apabila kenderaan Tesla membuat andaian yang tidak tepat tentang bagaimana kereta atau basikal akan berkelakuan.
mesin Pembelajaran
Dengan penggunaan penderia dalaman dan luaran yang malah boleh mengambil maklumat tentang lokasi tangan pemandu pada kawalan dan cara ia terus dikendalikan, pembelajaran mesin Tesla berjaya mengumpul beberapa data utamanya daripada semua kenderaannya serta kenderaannya. pemandu.
Maklumat itu juga digunakan untuk mencipta peta yang sangat padat data yang memaparkan segala-galanya daripada peningkatan purata dalam kelajuan trafik sepanjang jalan tertentu hingga kewujudan bahaya dan juga mendorong pemandu untuk mengambil tindakan.
Manakala sebahagian daripada pengkalan sampingan pada setiap kereta individu menentukan tindakan yang perlu diambil oleh kereta itu sekarang, pembelajaran mesin berasaskan awan Tesla bertanggungjawab melatih seluruh armada.
Untuk bertukar-tukar beberapa pandangan dan maklumat tempatan, kereta dapat menjalin rangkaian dengan kenderaan Tesla lain yang berdekatan.
Kesimpulan
Tesla sentiasa menjadi perniagaan yang menghasilkan pengumpulan dan analisis data yang merupakan alat yang paling berkuasa untuk apa sahaja yang dilakukannya. Mereka tidak membuat pengecualian semasa mereka bentuk CPU mereka.
Pembangunan bagi kenderaan autonomi dan analisis data statistik oleh perbadanan telah memungkinkan untuk mengubah sepenuhnya cara kami memandu terima kasih kepada kecerdasan buatan, analisis data, data besar, pembelajaran mesin, penglihatan komputer, Rangkaian saraf, cip FSD dan banyak algoritma lain.
Sila tinggalkan balasan anda