新造车游戏,又要变了_皇冠足球信用平台出租(rent.22223388.com)

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8 月 23 日,一辆处于自动驾驶模式的特斯拉 Model 3 在美国撞上警车,险些造成巡警受伤。这是 NHTSA(美国国家公路交通平安治理局)统计特斯拉自动驾驶造成的第 12 起事故。几天之后,一封长达 11 页的信函送往特斯拉,NHTSA 要求特斯拉「好好注释」一下。

一直以来,将 L2 级其余辅助驾驶系统命名为 Autopilot 和 FSD(full self-driving)被以为是特斯拉的原罪,容易误导消费者。但马斯克信心坚定,即便事故每年都有,但就是以为 L5 级其余完全自动驾驶一定会到来。而且坚持与业界使用激光雷达力保平安的做法差异,他始终坚持「纯视觉」蹊径,解决 L5 级自动驾驶的问题。

当辅助驾驶能力逐渐成为新能源车的「标配」的时刻,坚持「纯视觉」蹊径实现完全自动驾驶的特斯拉,在不久前的 AI 日上曝光了自研盘算芯片 D1,由于高带宽的特征和漫衍式的盘算架构设计,3000 块 D1 芯片组成的超级盘算机集群 Dojo ExaPOD,算力将远超现在全球最快的超级盘算机富岳。

这并不是马斯克一次简朴的「黑科技炫耀」,现实上,智能电动车领域专业人士深受震撼,由于这意味着刚刚看起来要走向「内卷」的智能电动车战争偏向,一下子从「三电」系统,转到了「算力」上,很可能会开启新造车的「升维」竞争。

特斯拉AutoPilot功效开启|特斯拉

用无限算力,解自动驾驶的难题

2019 年 FSD 芯片宣布的时刻,特斯拉 AI 总认真人 Andrej Karpathy 说过一句话,「你开车是由于眼睛看到了路况,而不是靠双眼发射激光。」这让外界认清,在实现自动驾驶的手艺蹊径上,特斯拉选择了纯视觉蹊径―摄像头堪比人眼,是自动驾驶时需要的险些唯一传感器。

今年 5 月,特斯拉宣布北美市场的 Model 3/Y 将不会再配备毫米波雷达,缘故原由是特斯拉接纳摄像头来举行深度估算的精度已经跨越了摄像头+毫米波雷达。

关于摄像头和雷达的蹊径之争还要回溯到 2004 年。美国国会为了在战争中削减伤亡,要求 DARPA 组织无人驾驶汽车大赛。Velodyne 正是通过这个契机,研发出激光雷达,转型成为激光雷达公司。也是在 2004 年,马斯克投资特斯拉 640 万美元,成为特斯拉董事长。

客观来看,马斯克一更先「强烈」否决激光雷达的缘故原由在于过高的成本。2012 年一辆 Waymo 无人驾驶车的成本 15 万美元,激光雷达单颗售价 7.5 万美元,占了 50%。直到谷歌自研,2017 年才宣布将激光雷达价钱打到 7500 美元。

现在激光雷达在中国市场具有高度确定性,好比蔚来、小鹏等新造车势力,以及传统车厂奥迪、宝马等都宣布应用激光雷达。一个缘故原由在于成本下降。好比 2020 年底,华为首次宣布 96 线车规级高性能激光雷达,号称要把成本压缩到 200 美元。

成本之外,平安是另外的考量因素。「中国场景跟美国完全纷歧样,焦点目的是平安,加激光雷达能够平安就加,然后贵也贵不了若干钱。」一位新造车产物司理告诉极客公园。

当性价比不是问题,马斯克对于纯视觉的押注该云云「嘴硬」,这背后到底是出于什么思量?

在马斯克看来,模拟人类是若何学会开车的,视觉获守信息+大脑处置信息,Autopilot 也能成为一个及格的「老司机」。即便没有激光雷达,用 Andrej 的话说,「我们大脑里的『深度学习 *** 』,有能力明白身边所有物体视觉深度和速率。」

Andrej 曾示意,激光雷达+高精舆图(也是海内自动驾驶公司的普遍做法)的设置,需要大量的前置准备,而且保持基础硬件更新的成本太高,前期成本远高于纯视觉方案,将会「拖累」特斯拉量产的措施。深度学习需要海量数据喂养,以是对于特斯拉来说,「规模化」无比主要。

让汽车善于「自我驾驶」是特斯拉在 2013、2014 年就在思索的事情。前期特斯拉通过采集和仿真生产了重大数据。每辆特斯拉装有 8 个摄像头,获取原始输入后能确立差其余分辨率,用于差其余功效和目的,最终这些信息会被输入到庞大的神经 *** 中,天生对自动驾驶有用的附加信息。问题在于,即便拥有 8 个摄像头,其背后的神经 *** 矢量空间依旧不够,换句话说,就是学习能力的发展性照样不够。

Dojo 的一个研发目的是容纳更大型的夹杂神经 *** 模子,专注于训练 Autopilot 神经 *** ,让其看得清晰的同时,也拥有伶俐的大脑。马斯克曾在 2020WAIC 大会上示意,当下盘算机视觉已经逾越人类专家水平,但要保证盘算机视觉实现的要害是算力的巨细。

特斯拉 AI 日曝光的芯片结构|特斯拉

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现实上,由 120 个训练模块,3000 块 D1 芯片组成的超级盘算机集群 Dojo ExaPOD,算力将远超现在全球最快的超级盘算机富岳。

宣布会后,马斯克回复推特网友,ExaPOD 运算能力足以模拟人脑,下一代 Dojo 性能预计还会有 10 倍的提升,将成为天下上最壮大的神经 *** 训练盘算机。

这是 Dojo 这台具备超算能力的「破壁」武器,对纯视觉自动驾驶的意义。至此,特斯拉可以充实运用其数据节点多(在路上跑的车多)的优势,加上市值高带来的资源能力强的优势,依赖超强算力修炼算法,并最终解决别人无法解决的问题,而且还比别人更有用率。

马斯克「破壁」

特斯拉在手艺上一直有着对照久远的结构。特斯拉放弃原有的英伟达方案之后,自研 FSD 芯片。特斯拉自动驾驶芯片认真人 Pete Bannon(从苹果挖来的芯片设计师)说,在 2016 年,人人都在增添 CPU/GPU 的算力,没有人想过自研芯片来形成逾越第三方算力的偏向。由于这是个成本和风险极高的事情。

作为自动驾驶的「大脑」,自动驾驶算力已经是车厂的必争之地。

今年 1 月,蔚来宣布的 ET7 搭载蔚来超算平台 NIO Adam,据李斌先容 NIO Adam 总算力高达 1016 TOPS,跨越 7 个 Tesla FSD 的算力总和。「拼马力,更要拼算力。马力+算力,是界说高端智能电动汽车的新尺度。」李斌直言。

一位智能电动车圈的产物司理示意,很显然,若是特斯拉没有算力上的「破壁」,人人都用业界的普遍方案,最后算力上的差距不会太大。但特斯拉今天 Dojo 做的事情一明确,这对于海内车企来说,是基本上无法跟进的。「今天看海内的车企就像看两三年前的特斯拉,关注点还到不了超算能力的自研突破上,而是销量,车的功效做得好欠好。」

「马斯克宣布的实在是一条『路』――是个超级牛的基础设施。即便海内使用激光雷达,但也需要视觉,更需要盘算力的提升。对于这种算力基础设施的领先,固然是带来伟大竞争优势的。」

然则特斯拉今天为什么能这么做呢?由于他的车已经足够多了,算法也通畅了,这套系统可以帮它把数据处置效率变得更高。而厥后者还没有到达这个阶段,这不只是刻意和财力的问题,现实上是特斯拉在充实行使自己现在的优势,想拉开和厥后者的距离。

特斯拉Model S Plaid作废了物理挡杆|特斯拉

集度汽车 CEO 夏一平曾经示意,「特斯拉等公司很值得人尊重,由于他们开创了一个电动化的时代,真正推动了电动汽车的普及。」近两年产业关注重点从燃油车的焦点零部件发电机与动力总成(两者成本在一辆燃油车里的成本占比也许是 15%-20%)转移到三电――电池、电控和电机。

那么这次 Dojo 的泛起,也很可能意味着新造车行业游戏可能又变了。追赶者原本感受已经可以望其项背的状态,一下子又被特斯拉的「升维」打乱了。

不久前,马斯克在全球员工大会上说,预计本季度末将迎来交付浪潮,这个月将成为公司有史以来最疯狂的一个月。对于特斯拉的销量不需要忧郁,可以说,它正迎来源史盈利期最强的时刻。在这个时刻,马斯克的 Dojo,简直就是在跑得最快的时刻,又给自己加了个火箭助推器,准备上天。

与此同时,马斯克还告诉员工另外一个新闻,期望在 2023 年推出价值 2.5 万美元的「Model 2」(有传也可能叫 Model Q),并示意该车型可能不会配备偏向盘或踏板。虽然根据包罗特斯拉在内的自动驾驶厂商的手艺希望,专业人士都以为在 2023 年实现完全自动驾驶的可能性险些不存在,但马斯克似乎永远会提醒业界,「我可不这么以为!」

固然,Dojo 是否真的能根据马斯克的设想完成自动驾驶手艺的「破壁」,今天只是一个可能性的展现。甚至,围绕算力而投入的伟大成本,若是不能基个性地逾越其他手艺蹊径,也会给特斯拉带来伟大的损失。

但马斯克站在一个历史更好的生长状态下,做了一个「正常公司」很难作出的决议,最终的目的,照样要塑造支持其「异常公司」的未来手艺壁垒。

这既是他的天生自满,也是他的精明盘算。

图片泉源:特斯拉

责任编辑:靖宇

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