我們所知道的世界可能會因人工智能 (AI) 而改變。 關於半自主系統的改進,特斯拉正在大量使用它們。
此外,埃隆馬斯克斷言,它最終將應用於其他領域。 憑藉其全自動駕駛技術和自動駕駛系統,
特斯拉使用計算機視覺, 機器學習和人工智能 (FSD)。
在這篇文章中,我們將討論是什麼讓特斯拉成為一家科技公司,以及它如何使用人工智能、計算機視覺、大數據和其他技術來開發自動駕駛汽車。 讓我們開始。
我們將首先研究特斯拉如何成為一家科技公司。
為什麼特斯拉被認為是一家科技公司?
特斯拉 正在生產大量的軟件。 特斯拉獨特的信息娛樂系統, 用戶界面,自動駕駛功能都是基於軟件的。
雖然其他汽車製造商現在才開始嘗試無線升級,但特斯拉多年來一直在這樣做。 特斯拉員工創建並不斷改進特斯拉汽車的操作系統。
特斯拉還生產各種其他技術產品,包括太陽能電池板、屋頂太陽能瓦片、幾種類型的電池、充電站、計算機和關鍵計算機組件(用於特斯拉汽車)。
儘管諾基亞和黑莓都有軟件,但 iPhone 平衡了兩者的結合,這就是為什麼它征服了手機業務並改變了我們目前使用手機的方式。
這就是特斯拉為汽車業務所做的事情。 特斯拉是車輛,是的(還有 SUV 以及很快的皮卡車、半卡車和全地形車)。 但這些車輛包含由特斯拉內部創建或併入特斯拉系統的日常使用軟件。
當你停車時,特斯拉推出了包括 TRAX、卡拉 OK 和眾多遊戲在內的娛樂選擇(也許有一天在途中)。 結合特斯拉硬件和軟件的安全系統 Sentry Mode 已協助執法部門解決破壞公物等犯罪行為。 您的智能手機是特斯拉的鑰匙。
使用你的手機,你可以打電話給你的特斯拉來找你。 此外,由於特斯拉獨特的哨兵模式技術,如果發生重大事件,汽車會通知您的手機。
由於特斯拉將使用它收集的關於特斯拉司機實際駕駛習慣的數據(數據收集是技術的關鍵要素,特別是當它像這樣直接而不是通過市場調查調查時),特斯拉的保險也將是一個延伸技術方面的。
特斯拉在 Autopilot 上使用了什麼技術?
他們在機器人和汽車等機器中大規模創造和使用自主權。 他們爭辯說,唯一可以為全面解決問題提供全面答案的方法 自動駕駛 以及超越是依靠尖端人工智能進行規劃和視覺,並輔以有效的推理硬件。
特斯拉FSD芯片
Tesla 系統配備兩個 AI 處理器,以增強性能和道路安全。 特斯拉系統旨在實現無差錯操作。 由於有備用電源和數據輸入源,即使一個單元發生故障,汽車也可以繼續運行。
特斯拉採取了這些額外的預防措施,以確保車輛做好充分準備,以防止在發生意外故障時發生碰撞。
唯一能比新的 Tesla 微處理器每秒執行更多操作的設備是人腦(每秒 1 萬億次操作)。 這比之前使用的 Tesla Nvidia 微芯片強大 21 倍左右。
構建 AI 推理處理器以支持其完全自動駕駛軟件,同時考慮到每一個微小的架構和微架構增強,同時最大限度地提高每瓦的矽性能。
儘管特斯拉毫無疑問在完全自動駕駛機車市場上處於領先地位,但距離開發尖端的自動駕駛汽車還有很長的路要走。
特斯拉道場芯片
特斯拉推出了 Tesla D1,這是一款在 BF362/CFP16 中具有 8 TFLOPs 功率的新處理器,專為 人工智能。 這是在最近的一次會議上披露的 特斯拉AI 日演示。
通過連接稱為功能單元網絡的功能單元網絡創建了一個巨大的芯片,Tesla D1 總共增加了 354 個訓練節點。 每個功能單元都有一個四核 64 位 ISA CPU,具有用於鏈接遍歷、廣播和轉置的定制、專門設計。 此 CPU 使用超標量實現(4 寬標量和 2 寬矢量管道)。
這種新的 Tesla 芯片比 NVIDIA A100 加速器中的 GA100 GPU 更小,後者的尺寸為 826 平方毫米。 它採用7nm工藝生產,共有50,000億個晶體管,佔地645平方毫米。
特斯拉聲稱其 Dojo 芯片處理計算機視覺數據的速度將比當前系統快四倍,從而使該公司能夠完全自動化其自動駕駛系統。
然而,特斯拉尚未完成兩項最具挑戰性的技術壯舉,即 tile-to-tile 互連和軟件。
頂級網絡交換機無法與任何瓦片的外部帶寬競爭。 為了做到這一點,特斯拉創造了獨特的互連。
道場系統
創建 Dojo 系統,從控制它的高級軟件 API 到矽固件接口。 利用尖端的大功率輸送和冷卻技術來解決具有挑戰性的情況,並創建可擴展的控制迴路和監控軟件。
利用其機械、熱力和電氣工程團隊的全部專業知識,開髮用於特斯拉數據中心的下一代機器學習計算。 唯一的限制是你的想像力。
與每個組件一起工作 系統設計. 開發一個面向公眾的 API,讓任何人都可以訪問 Dojo,並與 Tesla 車隊學習合作,利用其龐大的數據集交付培訓工作負載。
自治算法
創建高保真世界模型並在該空間中繪製軌跡,以開發操作汽車的關鍵算法。
通過跨地點和時間聚合來自汽車傳感器的數據,算法可以提供精確和廣泛的地面實況數據,可用於訓練 神經網絡 預測這些陳述。
他們使用尖端方法構建強大的計劃和決策系統,這些方法可以在具有不確定性的現實世界場景中發揮作用。
在整個特斯拉車隊層面分析算法是有益的。
神經網絡
通過利用前沿研究,可以對從感知到控制的各種問題進行深度神經網絡的訓練。 為了完成語義分割、對象識別和單目深度估計,他們的每攝像頭網絡檢查原始圖片。
他們的鳥瞰網絡使用來自所有攝像機的鏡頭來生成道路佈局、靜態基礎設施和 3D 對象的自上而下的透視圖。
他們的網絡不斷從大約 1 萬輛汽車中獲取數據,其中包括世界上最複雜、最多樣化的情況。
構成整個 Autopilot 神經網絡結構的 48 個網絡需要 70,000 個 GPU 小時來訓練。 在每個時間步,它們共同產生 1,000 個不同的張量(預測)。
基礎設施評估
他們還大規模創建了基礎設施以及開環和閉環硬件在環評估工具,以加快創新速度、監控性能提升並阻止衰退。
他們利用他們車隊的匿名特徵剪輯並將它們整合到許多測試場景中。 編寫代碼來模擬他們的實際環境,為他們的 Autopilot 程序生成非常逼真的視覺效果和其他傳感器數據,以用於自動化測試或實時調試。
特斯拉如何利用大數據、人工智能和機器學習?
大數據
大數據不僅被特斯拉用來解決問題; 它也被用來提高消費者的幸福感。 他們從客戶的在線社區獲取信息,並使用這些信息來增強他們的後續製造。 這種類型的客戶互動在商業中是聞所未聞的。
大數據支持特斯拉努力節省成本、尋找新市場、取悅消費者、創造新產品和增強車輛。
這些信息用於創建數據極其密集的地圖,顯示從迫使駕駛員採取行動的風險位置到特定路段上交通速度的平均上升等任何內容。
邊緣計算 確定每輛汽車現在必須採取的行動,而云中的機器學習處理整個車隊的訓練。
此外,還有第三級決策,汽車可以與鄰近的特斯拉汽車連接,建立網絡並分享該地區的知識。
這些網絡可能還會與其他製造商製造的車輛以及交通攝像頭、地面傳感器或自動駕駛汽車普遍存在的未來世界中的電話等其他系統進行通信。
人工智能
為了能夠自行駕駛,自動駕駛汽車不斷評估來自傳感器和機器視覺相機的數據。 然後他們根據這些信息做出決定。
他們使用人工智能來理解和預測自行車、行人和汽車的運動。 他們可以利用這些知識做出瞬間判斷並迅速計劃他們的活動。
汽車應該留在它現在所在的車道上,還是應該改變? 它應該繼續保持原樣還是超過他們前面的汽車? 汽車什麼時候應該減速或加速?
為了讓汽車完全自動駕駛,特斯拉必須收集必要的數據來訓練算法並為其 AI 提供數據。 更多的訓練數據總是會帶來更好的性能,而特斯拉在這方面表現出色。
特斯拉具有競爭優勢,因為它從現在上路的數十萬輛特斯拉汽車中收集所有數據。 內部和外部傳感器密切關注特斯拉在各種條件下的運行情況。
此外,他們觀察駕駛員的行為方式,包括他們對各種情況的反應以及他們觸摸方向盤或儀表板的頻率。 他們有一個非常複雜的跟踪系統。
例如,特斯拉記錄了一個瞬間,將其添加到數據集合中,然後使用彩色表格生成神經網絡可以從中學習的環境的抽像圖像。
當特斯拉汽車對汽車或自行車的行為做出不准確的假設時,就會發生這種情況。
機器學習
通過使用內部和外部傳感器,甚至可以獲取有關駕駛員手在控制裝置上的位置以及它們如何繼續操作的信息,特斯拉機器學習成功地從其所有車輛以及他們的車輛中眾包了一些關鍵數據。司機。
這些信息還用於創建數據非常密集的地圖,顯示從特定長度道路上交通速度的平均上升到危險的存在,甚至提示駕駛員採取行動的所有內容。
雖然部分 邊緣計算 在每輛汽車上決定汽車現在必須採取的行動,特斯拉的基於雲的機器學習負責訓練整個車隊。
為了交換一些當地的見解和信息,汽車可以與附近的某些其他特斯拉汽車聯網。
結論
特斯拉一直是一家生產數據收集和分析的企業,無論它做什麼,它都是最強大的工具。 他們在設計 CPU 時也不例外。
的發展 自動車輛 由於人工智能、數據分析、大數據、機器學習、計算機視覺、神經網絡、FSD芯片和許多其他算法,公司對統計數據的分析使我們能夠徹底改變我們的駕駛方式。
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