特斯拉為客戶提供兩種不同的高級駕駛輔助包：自動駕駛和全自動駕駛，其中全自動駕駛需要額外支付5000美元。

剛剛，特斯拉發布了號稱世界上最好的自動駕駛晶元！

雖然遲到了四十分鐘，但馬斯克用重磅發布告訴觀眾，等待是值得的。北京時間4月23日凌晨，馬斯克攜自動駕駛工程副總裁Pete Bannon上台，一起介紹了特斯拉在自動駕駛軟硬體開發方面取得的進展。下面到了劃重點環節：

1、特斯拉發布了號稱「世界上最好的晶元」；2、馬斯克Diss激光雷達，稱任何依賴激光雷達的公司都將失敗，因為昂貴的感測器是不必要的；3、特斯拉宣布推出自動計程車服務，和Waymo One以及其他無人駕駛車輛搶生意。

全世界最好的自動駕駛晶元——FSD計算機

一開場Bannon就非常直接地發布了今天的重磅內容，也就是旨在實現完全自動駕駛功能的特斯拉FSD計算機晶元和系統。

據Bannon介紹，特斯拉FSD計算機上的神經網路執行器可以處理來自汽車上8個不斷運行攝像頭的每秒2100幀的輸入圖像，這相當於每秒25億像素。

「新FSD硬體的早期測試顯示，圖像處理能力提高了21倍，具有完全冗餘的計算能力。」

並且和2018年初可用的Nvidia Xavier的30個TOPS（每秒Tera操作）相比，特斯拉的FSD晶元具有144個TOPS。而在製造成本方面，Bannon表示，一切都是以適度的成本完成的，他們預估這與以前的Nvidia系統相比節省了12%的成本；另外在功耗方面，據介紹FSD的耗電量為每英里（約1.6公里）250瓦。

此外，Bannon表示FSD系統只會運行有特斯拉加密的軟體，不會運行不是特斯拉的軟體。

「所有這一切的核心都是為了安全。」馬斯克強調，並進一步解釋，FSD系統能夠保證，當任何一個組件、甚至整個計算機在發生故障的時候汽車都可以正常行駛。

「任何一部分都可能失敗，但汽車將會繼續行駛，這台計算機失敗的可能性遠低於失去意識的人。」

眾所周知，對於自動駕駛技術而言，有一個很大的挑戰在於系統中的組件或者系統都可能發生故障，進而導致汽車無法正常運行。如果真如馬斯克所言，那麼特斯拉自研的FSD晶元和系統顯然是具有突出優勢的。

發布會現場，馬斯克透露特斯拉Model S和Model X車型在一個月前已經從Nvidia的Drive平台切換到了自己的定製晶元，Model 3大約也在10天前切換到了自己的定製晶元，目前生產的所有特斯拉汽車都將使用該晶元。

據悉，特斯拉今天發布的FSD計算機是在一年半到兩年前完成設計的，目前他們已經開始進行下一個系統的設計，並且已經完成了一半。馬斯克表示，兩年內下一代晶元將會比目前的晶元好3倍。

「一年後，我們將會擁有超過有一百萬輛汽車配備全自動駕駛電腦、硬體、軟體等一切。」馬斯克這樣說。

在Bannon的演講結束後，馬斯克對自研晶元和系統這一工作進行了總結評價，他表示：

起初看起來似乎不太可能，因為特斯拉從來沒有設計過晶元，怎麼可能會設計出世界上最好的晶元？但客觀上就是如此。

顯然，無論是馬斯克自己還是特斯拉都認為FSD計算機是世界上最好的晶元。

目前，特斯拉為客戶提供兩種不同的高級駕駛輔助包：自動駕駛和全自動駕駛，其中全自動駕駛需要額外支付5000美元。（並且，需要明確的是車輛不是全自動駕駛。）據悉全自動駕駛包括Summon以及Navop on Autopilot，這是一種主動導航系統，可以將車輛從高速公路入口匝道導航到出口匝道。當駕駛員將目的地輸入導航系統後，他們就可以為這一行程開啟「導航自動駕駛儀」，也就是說特斯拉的全自動駕駛包能夠在高速公路上實現完全的自動駕駛。

Diss激光雷達，將推出特斯拉自動計程車服務

不知道是否是「借鑒」了一些手機廠商發布會的套路，在發布晶元和系統的同時，馬斯克還強烈的從側面Diss了一下友商。他表示：「用激光雷達是愚蠢的選擇，任何依賴激光雷達的公司都將失敗，因為昂貴的感測器是不必要的，這就像是一大堆昂貴的附錄，你會看到的。」

在他看來，相較於激光雷達，特斯拉基於神經網路的方法更好。但是激光雷達距離測量系統是大多數自動駕駛汽車技術的基礎，包括Alphabet旗下的Waymo。不知道今天發布會後，會不會有不同業內人士發表觀點「懟」回去呢？

當然，這只是整場發布會的一個小插曲。在馬斯克、Bannon介紹完特斯拉自研的晶元和系統後，特斯拉人工智慧高級主管Andrej Karpathy登台。

簡單來說特斯拉新設計的晶元在車內運行神經網路，而Karpathy和他的團隊主要負責的內容就是培訓這些神經網路，包括從車隊收集的所有數據、神經網路培訓以及將部分內容部署到FSD計算機上。

據Karpathy介紹，特斯拉的AI軟體可以監控來自汽車上的所有大量數據，然後根據這些輸入做出駕駛的決策控制，即包括從車道線、道路標誌、剎車燈、行人等方面獲取的數據。該AI軟體相當於人類的大腦，可以通過光信號轉化具有大量模式識別功能的已知物體。

而為了訓練神經網路，計算機就需要將數千個例子輸入其系統當中，這些例子也就是數據到底有多重要？Karpathy直言：「真正的數據是無可替代的。」

其實，根據數據輸入訓練出來的神經網路由於不同數據輸入帶來的結果也完全不同，這也是自動駕駛公司之間的技術差距之一。特斯拉基於其大規模車輛的落地應用，在數據收集方面顯然具有一定的優勢。

Karpathy表示，特斯拉的AI軟體目前可以對已經在路上的特斯拉車隊的汽車所收集到的數據進行訓練。當駕駛員行駛到新的道路上時，可以將相應的數據載入到AI系統中，以此可以通過特斯拉的呼叫路徑預測，進一步訓練自動駕駛系統成為更好的駕駛員。

舉例說明，比如一個新功能如自動換道，當一位用戶評價使用該功能「感覺很好」時，這一功能將會出現在一個受控制的部署中，並會發送給數千人，當使用新功能的人數越多，特斯拉也就越了解其工作方式。

特斯拉表示，目前每天都會看到10萬次自動駕駛車道變換，並且發生的事故為零。

最後，還有一個重磅的消息是，特斯拉宣布將會在2020年部署「自動機器人」，並且可能會快速製造出一些沒有方向盤或者踏板的汽車。

這是馬斯克最早在2016年為特斯拉更新的「總體規劃」中提到的乘車共享服務，具體來說，就是任何特斯拉車主都能夠將他們的汽車添加或者刪除「特斯拉網路」獲得收入，而沒有大量車輛可用的地區，特斯拉將提供相應的汽車。類似於Uber或者滴滴打車這種方式，可能會與Waymo的Waymo One以及其他發布或者即將到來的無人駕駛車輛競爭。目前馬斯克給出的費用是每英里0.18美元，並且將會隨著時間的推移而減少。

不過，特斯拉的自動計程車服務並不會在所有地區上線，只會在監管部門批准的地域推出，並且最初只有Model 3和Model S才會有資格。可見，明年或許人們就能打一輛特斯拉Mode S出行了，不知道你想嘗試一下嗎？

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