我们所知道的世界可能会因人工智能 (AI) 而改变。 关于半自主系统的改进,特斯拉正在大量使用它们。
此外,埃隆马斯克断言,它最终将应用于其他领域。 凭借其全自动驾驶技术和自动驾驶系统,
特斯拉使用计算机视觉, 机器学习和人工智能 (FSD)。
在这篇文章中,我们将讨论是什么让特斯拉成为一家科技公司,以及它如何使用人工智能、计算机视觉、大数据和其他技术来开发自动驾驶汽车。 让我们开始。
我们将首先研究特斯拉如何成为一家科技公司。
为什么特斯拉被认为是一家科技公司?
特斯拉 正在生产大量的软件。 特斯拉独特的信息娱乐系统, 用户界面,自动驾驶功能都是基于软件的。
虽然其他汽车制造商现在才开始尝试无线升级,但特斯拉多年来一直在这样做。 特斯拉员工创建并不断改进特斯拉汽车的操作系统。
特斯拉还生产各种其他技术产品,包括太阳能电池板、屋顶太阳能瓦片、几种类型的电池、充电站、计算机和关键计算机组件(用于特斯拉汽车)。
尽管诺基亚和黑莓都有软件,但 iPhone 平衡了两者的结合,这就是为什么它征服了手机业务并改变了我们目前使用手机的方式。
这就是特斯拉为汽车业务所做的事情。 特斯拉是车辆,是的(还有 SUV 以及很快的皮卡车、半卡车和全地形车)。 但这些车辆包含由特斯拉内部创建或并入特斯拉系统的日常使用软件。
当你停车时,特斯拉推出了包括 TRAX、卡拉 OK 和众多游戏在内的娱乐选择(也许有一天在途中)。 结合特斯拉硬件和软件的安全系统 Sentry Mode 已协助执法部门解决破坏公物等犯罪行为。 您的智能手机是特斯拉的钥匙。
使用你的手机,你可以打电话给你的特斯拉来找你。 此外,由于特斯拉独特的哨兵模式技术,如果发生重大事件,汽车会通知您的手机。
由于特斯拉将使用它收集的关于特斯拉司机实际驾驶习惯的数据(数据收集是技术的关键要素,特别是当它像这样直接而不是通过市场调查调查时),特斯拉的保险也将是一个延伸技术方面的。
特斯拉在 Autopilot 上使用了什么技术?
他们在机器人和汽车等机器中大规模创造和使用自主权。 他们争辩说,唯一可以为全面解决问题提供全面答案的方法 自动驾驶 以及超越是依靠尖端人工智能进行规划和视觉,并辅以有效的推理硬件。
特斯拉FSD芯片
Tesla 系统配备两个 AI 处理器,以增强性能和道路安全。 特斯拉系统旨在实现无差错操作。 由于有备用电源和数据输入源,即使一个单元发生故障,汽车也可以继续运行。
特斯拉采取了这些额外的预防措施,以确保车辆做好充分准备,以防止在发生意外故障时发生碰撞。
唯一能比新的 Tesla 微处理器每秒执行更多操作的设备是人脑(每秒 1 万亿次操作)。 这比之前使用的 Tesla Nvidia 微芯片强大 21 倍左右。
构建 AI 推理处理器以支持其完全自动驾驶软件,同时考虑到每一个微小的架构和微架构增强,同时最大限度地提高每瓦的硅性能。
尽管特斯拉毫无疑问在完全自动驾驶机车市场上处于领先地位,但距离开发尖端的自动驾驶汽车还有很长的路要走。
特斯拉道场芯片
特斯拉推出了 Tesla D1,这是一款在 BF362/CFP16 中具有 8 TFLOPs 功率的新处理器,专为 人工智能。 这是在最近的一次会议上披露的 特斯拉AI 日演示。
通过连接称为功能单元网络的功能单元网络创建了一个巨大的芯片,Tesla D1 总共增加了 354 个训练节点。 每个功能单元都有一个四核 64 位 ISA CPU,具有用于链接遍历、广播和转置的定制、专门设计。 此 CPU 使用超标量实现(4 宽标量和 2 宽矢量管道)。
这种新的 Tesla 芯片比 NVIDIA A100 加速器中的 GA100 GPU 更小,后者的尺寸为 826 平方毫米。 它采用7nm工艺生产,共有50,000亿个晶体管,占地645平方毫米。
特斯拉声称其 Dojo 芯片处理计算机视觉数据的速度将是当前系统的四倍,从而使该公司能够完全自动化其自动驾驶系统。
然而,Tesla 尚未完成两项最具挑战性的技术壮举,即 tile-to-tile 互连和软件。
顶级网络交换机无法与任何瓦片的外部带宽竞争。 为了做到这一点,特斯拉创造了独特的互连。
道场系统
创建 Dojo 系统,从控制它的高级软件 API 到硅固件接口。 利用尖端的大功率输送和冷却技术来解决具有挑战性的情况,并创建可扩展的控制回路和监控软件。
利用其机械、热力和电气工程团队的全部专业知识,开发用于特斯拉数据中心的下一代机器学习计算。 唯一的限制是你的想象力。
与每个组件一起工作 系统设计. 开发一个面向公众的 API,让任何人都可以访问 Dojo,并与 Tesla 车队学习合作,利用其庞大的数据集交付培训工作负载。
自治算法
创建高保真世界模型并在该空间中绘制轨迹,以开发操作汽车的关键算法。
通过跨地点和时间聚合来自汽车传感器的数据,算法可以提供精确和广泛的地面实况数据,可用于训练 神经网络 预测这些陈述。
他们使用尖端方法构建强大的计划和决策系统,这些方法可以在具有不确定性的现实世界场景中发挥作用。
在整个特斯拉车队层面分析算法是有益的。
神经网络
通过利用前沿研究,可以对从感知到控制的各种问题进行深度神经网络的训练。 为了完成语义分割、对象识别和单目深度估计,他们的每摄像头网络检查原始图片。
他们的鸟瞰网络使用来自所有摄像机的镜头来生成道路布局、静态基础设施和 3D 对象的自上而下的透视图。
他们的网络不断从大约 1 万辆汽车中获取数据,其中包括世界上最复杂、最多样化的情况。
构成整个 Autopilot 神经网络结构的 48 个网络需要 70,000 个 GPU 小时来训练。 在每个时间步,它们共同产生 1,000 个不同的张量(预测)。
基础设施评估
他们还大规模创建了基础设施以及开环和闭环硬件在环评估工具,以加快创新速度、监控性能提升并阻止衰退。
他们利用他们车队的匿名特征剪辑并将它们整合到许多测试场景中。 编写代码来模拟他们的实际环境,为他们的 Autopilot 程序生成非常逼真的视觉效果和其他传感器数据,以用于自动化测试或实时调试。
特斯拉如何利用大数据、人工智能和机器学习?
大数据运用
大数据不仅被特斯拉用来解决问题; 它也被用来提高消费者的幸福感。 他们从客户的在线社区获取信息,并使用这些信息来增强他们的后续制造。 这种类型的客户互动在业务中是闻所未闻的。
大数据支持特斯拉努力节省成本、寻找新市场、取悦消费者、创造新产品和增强车辆。
这些信息用于创建数据极其密集的地图,显示从迫使驾驶员采取行动的风险位置到特定路段上交通速度的平均上升等任何内容。
边缘计算 确定每辆汽车现在必须采取的行动,而云中的机器学习处理整个车队的训练。
此外,还有第三层决策,汽车可以与邻近的特斯拉汽车连接,建立网络并分享该地区的知识。
这些网络可能还会与其他制造商制造的车辆以及交通摄像头、地面传感器或自动驾驶汽车普遍存在的未来世界中的电话等其他系统进行通信。
人工智能
为了能够自行驾驶,自动驾驶汽车不断评估来自传感器和机器视觉相机的数据。 然后他们根据这些信息做出决定。
他们使用人工智能来理解和预测自行车、行人和汽车的运动。 他们可以利用这些知识做出瞬间判断并迅速计划他们的活动。
汽车应该留在它现在所在的车道上,还是应该改变? 它应该继续保持原样还是超过他们前面的汽车? 汽车什么时候应该减速或加速?
为了让汽车完全自动驾驶,特斯拉必须收集必要的数据来训练算法并为其 AI 提供数据。 更多的训练数据总是会带来更好的性能,而特斯拉在这方面表现出色。
特斯拉具有竞争优势,因为它从现在上路的数十万辆特斯拉汽车中收集所有数据。 内部和外部传感器密切关注特斯拉在各种条件下的运行情况。
此外,他们还观察驾驶员的行为方式,包括他们对各种情况的反应以及他们触摸方向盘或仪表板的频率。 他们有一个非常复杂的跟踪系统。
例如,特斯拉记录了一个瞬间,将其添加到数据集合中,然后使用彩色表格生成神经网络可以从中学习的环境的抽象图像。
当特斯拉汽车对汽车或自行车的行为做出不准确的假设时,就会发生这种情况。
机器学习
通过使用内部和外部传感器,甚至可以获取有关驾驶员手在控制装置上的位置以及它们如何继续操作的信息,特斯拉机器学习成功地从其所有车辆以及他们的车辆中众包了一些关键数据。司机。
这些信息还用于创建数据非常密集的地图,显示从特定长度道路上交通速度的平均上升到危险的存在,甚至提示驾驶员采取行动的所有内容。
虽然部分 边缘计算 在每辆汽车上决定汽车现在必须采取的行动,特斯拉的基于云的机器学习负责训练整个车队。
为了交换一些当地的见解和信息,汽车可以与附近的某些其他特斯拉汽车联网。
结论
特斯拉一直是一家生产数据收集和分析的企业,无论它做什么,它都是最强大的工具。 他们在设计 CPU 时也不例外。
的发展 自主车辆 由于人工智能、数据分析、大数据、机器学习、计算机视觉、神经网络、FSD芯片和许多其他算法,公司对统计数据的分析使我们能够彻底改变我们的驾驶方式。
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