特斯拉或改变FSD技术路线 在v12中引入端到端AI
+关注

盖世汽车 刘丽婷2023-05-11

盖世汽车讯 据外媒报道, 特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)在国外社交媒体推特上表示,特斯拉计划在其全自动驾驶(FSD)Beta v12中使用端到端人工智能(AI)更新其全自动驾驶包,这表明特斯或将改变FSD技术路线。

特斯拉.png

图片来源:推特

目前,FSD Beta已大量使用由人工智能驱动的神经网络,但它仅被用于等式的感知部分,这意味着车辆可以检测其环境。而在决策和驾驶输入(转向、油门、刹车等)方面,特斯拉依赖于常规编程。

马斯克此前曾表示,特斯拉在这方面不需要人工智能,但现在似乎改变了主意。据悉,特斯拉对其FSD v11.4更新进行了众多重大改进,而v12将引入端到端AI,即从图像输入到转向、刹车和加速输出。

马斯克并没有透露此特定更新的具体时间表。但特斯拉目前正开始将v11.4更新扩展到除内部车队外的其他车队。

端到端AI是一种策略,模型(在本例中为FSD)可在其中学习初始输入阶段和输出结果之间的所有步骤。特斯拉通常使用神经网络及其FSD套件来帮助学习,并且每行驶一英里它就会改进。车主驾驶FSD行驶里程数百万英里有助于使系统更加强大,并随着时间的推移不断改进汽车行为。这将是特斯拉通常会做的重大改变。

当代车辆使用摄像头作为输入,并输出汽车周围环境的三维表示。然后,车辆使用传统的路径算法来输出转向、加速、制动和其他驾驶行为。

而端到端只会利用特斯拉汽车上的摄像头输入神经网络,而输出将是转向、加速、制动和其他驾驶行为。整个FSD套件将在单个神经网络中编码,并且可以通过依赖人类输入的驾驶行为来学习。

端到端模型在构建基于组件的系统时所需的工作量更少,从而简化了流程,并可以帮助特斯拉在自动驾驶软件的开发方面更进一步。由于只使用一个神经网络,该模型也可以更加优化,但同时也存在劣势,例如缺乏可预测性和更难以诊断问题。

相关文章
USC研究团队提出内存中像素处理的新型IP2范式 推进计算机视觉

刘丽婷

英飞凌和Autotalks达成合作 为下一代V2X应用提供解决方案

刘丽婷

Aperia推出Halo Drive 以简化驾驶员和车队的胎压管理

刘丽婷

Kvaser为敏感和安全关键系统引入硬件静默CAN到USB接口

刘丽婷

牛津大学新研究可能为电动汽车解锁电池潜力

刘丽婷

评论
盖世汽车APP

全球视野,中国声音,快来体验吧