小钱办大事！特斯拉是怎么把FSD「塞进」车里的？
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- เผยแพร่เมื่อ 27 ก.ย. 2024
- 你有没有想过一个问题，特斯拉的FSD开始走「端到端」路线后，它车上的这个智能驾驶计算单元能不能带得动？而且3.0和4.0的硬件配置是不一样的，那是否会存在能力上的差异化？以后随着模型的扩大，FSD会不会「挑车」。这期视频，我们继续讲FSD，来研究下特斯拉是如何把这个庞大的模型给「塞进」车里的，而且是以相对较低的成本。
Doing more with less! How did Tesla manage to pack FSD into their cars?
Inference 的速度也很重要，pruning剪枝會造成 model結構不夠平行，反而速度變慢，所以感覺quantization 和 distillation 是主要的方法
還有，訓練與推理分開説明還是受馮諾伊曼的存算分開結构影響，將來存算必然一體
實際用戶端對於計算單元的算力要求可能沒有這樣高，另外模型學習跟儲存的方式可能也會影響最終的模型的尺寸，比如 TF/Keras 學習出來的模型尺寸就明顯比 Pytorch 要小的多，差異甚至可以到 9 - 10倍的，而且似乎模型參數愈多，差異性就越大。TF/Keras 學習速度比較慢，Pytorch 速度比較快，分別學習後的模型測試，除了模型尺寸的差異外，預測精度其實差不多。 另外特斯拉可以在合併算力跟備份兩者方面切換或是並行，這點看他們韌件設計了！
其實很多車都上網了嘛，所以也有可能是同時離線+在線運算結果的，在訊號差有延遲情況可能能夠暫時取消線上結果，再來在線時隨時後台更新模型版本等，這些都是有可能或已經在發生的。那麼久了以後，舊車款的算力需求也能夠越來越低了
@@jackyfong1717 之前推5G的時候，有不少名嘴吹捧5G如何利用在智能駕駛上，現實運用層面，智能駕駛要做到在線即時運算會很困難，即使智能處理的終端安置在無線通訊塔端，也不能保證一定能維持一定的通訊反應速度而確保決策能即時傳遞，離線的部分大概只能做到輔助。
智能駕駛的基礎模快不會太複雜，僅需要空間識別能力就可以，這應該不需要太強大的終端硬體，而更強大的終端硬建則可以運用進階的模快，可以識別更多道路上的物體，未來特斯拉的純視覺方案會進步的很快，原因是Machine Learning 可以透過Machine Learning 來強化訓練，結果只會越來越強。
😊一直没搞明白，雨雪，大雾，逆光，昏暗条件下纯视觉方案怎么应对？有好好的雷达不用，舍近求远弄纯视觉，军事目的另说，但自动驾驶不是最优解。
它的备份芯片平时会一起参与计算。如果其中一个坏了，剩下一个可能就跑一个degraded的版本到路边去停车。
大疆的纯视觉方案算力只有32tops， 照样能实现高速和城市领航，还有记忆泊车，看了很多视频，表现不比FSD弱。
自从看了华为ads各种翻车视频就明白了，不能相信那些小视频的宣传，无外乎工作人员甚至脑残粉丝精心挑选一些道路然后就吹遥遥领先。 和fsd真实用户动辄几个小时的无剪辑视频相比还差几条街
很多人只看到华为，不知道还有个大疆不但牛逼还很便宜
1:17 特斯拉主机上 2个 ai 自研芯片并无备援功能，因为做的工作不一样，这是2022年特斯拉 ai day 时有提到。
nvidia 的自驾Orin平台 ai 芯片则有互相验证功能。
李強同志，先給大劉的 FSD 批了唄
正在请示主席。
電動車晶片算力更新，真的隨手機一樣高速發展😎😎
大刘啥时候来加拿大带你体验fsd
要不是我的车是hw3，然后我每天可以丝滑的用着我的fsd从A点到B点，不需要任何介入，我还真信了😂😂😂
应该是优化，有类似于直觉的反应。这样就不会太大了。
个人感觉，还要经过一段时间的优化。
雷达这些不是不能用，也不是新东西，人类驾驶也可以用的。只是起辅助作用。
Tesla HW 3.0 所配的鏡頭連 HD 都不到，不用那麼多參數點。 如果跑2K 鏡頭肯定跑不動，但配合現在的鏡頭沒問題，FSD 反應快過人
FSD用在飛彈上非常可怕欸！
可能直接用在無人機的尋飛彈那真的就完勝戰爭了
未来的战争肯定是无人化的
大哥 這技術美國10幾年前就有了
@@MichaelCorleone316 我去..你好强10年前就有端到端大模型啦？😂
就憑最後一句話，給你個讚XD
官方的海报有提到HW4.0的算力是HW3.0的5倍，但没说具体算力是多少。
感觉路线走的不太对。不需要每次重新算。开车时陌生的路我提高警惕，天天走的路就可以很放松。车子的多少，流向，甚至可能被加塞儿的位置都清楚。
看到主板上的鋁製電容器心就涼了一半
我比較好奇是解決了穿stop side衣服這類問題有沒有被訓練識別，是不是自動駕駛會直在擋風玻璃上顯示中指！😅
stop sign😁😁😁
隨著模型訓練數據增加和算力提高，神經網絡系統的效率會改善。這使得模型能夠學習更複雜的模式和特徵，從而提高性能。同時，算法效率提高還意味著可以用更少的數據來學習提取必要的數據。這降低了對數據處理的需求，從而減少了對算力的要求。因此，即使在未來FSD變得更成熟時，對HW3.0的算力的需求也會降低，不必擔心算力不足的問題。
好像馬斯克說可以拿掉手一定要放在方向盤的規定，可能半年內就可以用到L4的fsd吧。
別傻了
特斯拉FSD 就是近視眼在開車
自動駕駛是可選項，非必須項，就算真的達到L4級別，也只是當做輔助駕駛，比如道路不复雜的高速与市區，其他情況下，不如自己開車放心些。先讓那些膽子大的人嘗鮮，做小白鼠😅
什麼模型都是枉然，先解決雨天下對鏡頭的照響才說，只為省錢而成的科技，而且有關生死的，你會用嗎？
看特斯拉测试的路况很复杂的几乎没有，但也不能说它一定不行，等中国开放了后一对比就见真章了
8月8日，看看是不是FSD正式啟動。
说说上海S2高速特斯拉model3车祸起火的事故呗
纯视角只有在美国行得通，在中国是不行的
那么问题来了，特斯拉硬件这么拉垮，为什么还卖得那么贵？
這跟蘋果手機一樣的道理
纯视觉最后的最后肯定无法达到顶尖的自动驾驶，即使现在比较领先，
给fsd上个保险呗，只要底过人为事故就行得通了
当前的AI运算和人脑的运作原理并不相同，在运行效率上更是天差地别，所以别再用人就是靠眼睛开车的之类的话来类比智能驾驶。
别天天fsd了，你看特斯拉最后上不上激光雷达，不上再牛的软件也没用的，因为人眼本来就是缺陷太多了
我在想，就那電池車電量，怎麼支持越來越大的本地算力呢？
可以参考智能手机，十年前和现在，科技进步会让芯片能效提升，比如苹果的M系列芯片，让指甲盖大小的mac芯片也能塞进ipad里面，再加上对软件的优化，这不是问题。这里举个反例子就是中国内地的安卓手机生态，没有管控，即使手机厂商再怎么堆料，增加运行内存和最好的芯片，屎山代码堆成的垃圾app还是会把内存占用完。
@@J.Chen985 耗電還是變很大的，現在一片gpu卡，聽說要kw來供電。
首坑
学习结果 下载而已 是吧我也不懂
用大参数，大数据，进行训练，然后放在小硬件上跑。就像一个顶级科学家，在老年了后脑细胞死了很多，但是他的直觉还是有很好的判断力。
什麼時候可以用上?等政府通知......
何错之有❓😆🤣🤣😂🙂🙃🙃😅😁🤭
小米su7发布会上说hw4.0的算力是720TOPS，小米orin是84TOPS，如何理解？ th-cam.com/video/4LkgYcam_NE/w-d-xo.html
不敢引进中国的电动车，没有竞争，特斯拉前景难料
它就是中國車。
经济学上，引进外企是为了推动技术发展，让本地市场成长。
可是中国那群不要钱要命的，不赚钱都要跟你卷，纯靠中国经济环境给企业的优势，引进来那可不是推动本地市场成长，而是毁灭本地企业😅
另外，特斯拉技术上怎么说都是龙头，引不引进中国车根本没差，其他那些还没盈利的“特斯拉杀手”和传统车企才是最受影响的。
说到底美国根本不care特斯拉，你看那些政策就知道了，不说处处刁难，也是消极对待。
@@leeweilun3047 问题是美国不也在补贴电动车吗，包括特斯拉，如果引进中国电动车，肯定无法得到补贴，就这样还害怕的话，真的无语了
笑，人家早已經過了那個村，你還在村頭等？
@@leeweilun3047 砸钱下去研发，前期不赚钱很正常，技术储备才是最重要的，政府早期就是在补贴这个。就像蔚来一直在亏钱，但是它在换电上的技术储备以后就算不卖车了卖智能换电解决方案都能躺着赚钱
根据老马的解释， 现有HW4.0是模拟HW3.0来运行的。我人在美国，有一辆2023 model y . 是HW4.0. 现已运行最新的 FSD V12.3.6. 所以HW4.0目前已在运行FSD. 而且 特斯拉最近又更新了更灵活而多样的界面，增加了很多娱乐的节目，如APPLE MUSIC等。代号是2024.14.6. 但只能装在HW4.0上了。以后正式HW4.0会比HW3.0看的更远更清楚。 这就像两个都合格的司机。但有一个开的更丝滑一样。V12.3.6的安全已不是什么问题。老马已说下一个更新v12.4 已转向如何行驶更舒适。我很喜欢和欣赏大刘的节目。是他的粉丝。但他人好像不在美国。所以看不到最新的报道。我在此做一些补充。
Apple Music很早就有了，我們在台灣也用了一兩年了，它用的是車載娛樂電腦(Intel或AMD)，並非FSD HW3, HW4電腦(特斯拉自研)
這裏是TH-cam，不翻牆他連更新也做不了吧？怎麼可能看到？
所以新車用fsd是比較好的,之前還有考慮買二手的便宜很多，果然像手機一樣，只能買新的😅
那你怎么不买小米，却买tesla？
3. 0车主表示，fsd白扯。
算术算得我脑筋疼，点赞走人🤣🤣
中國政府要等中國所有的國產車都上FSD之後，才會批准特斯拉的，不然特斯拉一上FSD，沒人買國產車了
你想多了
华为的比FSD强，智能座舱更强。
中国早就开放全国智驾了，，，，
只说一句，中国华为不用地图，无网无图智驾，，，目前，和未来，全球的特SL还做不到这一点，，因为特SL必须依赖高精地图，，一旦断网，自己开吧，
另外，漂亮国百分之九十二的用户在试用一个月FSD后，不打算使用这一功能，，华为年初在漂亮国试驾时也是认为远远不如华为智驾，
FSD在中国会不会水土不服还难说呢
你跟个猪🐷一样的脑袋你还是别评论了，小心暴露身份 🤣🤣🤣🤣🤣🤣🤣🤣
準備進ChatGPT-4o 的時代了，要不要說說
有大到ChatGPT-4o 演示的那个水平，通信能力至少要6G，或者你的手机和服务器在同一个局域网
特斯拉有 AI 學習，謠謠領先有花圈致意
最后的灵魂发问，真的很让人动容
去漂亮国呀，，，不用入籍就能马上用了，，，这么好的车，每天上能上传多少数据来着？估计一年下来，你的车比你还了解你自己，，当然FBI也了解你，，多伟大的时刻，，
哦忘了 说了，漂亮国百分之九十二以上的车主在试用了一个月后，，不想用FSD，，，没事呀，有你呀，，，快去，漂亮国的市场好大的，，做UP主的收益都比在中国做高，，好去，不送
酸里酸气的。这里是讲技术。
@@maggpsun20 这里说的是标准吧？算力不足，那是因为算力足够，，
数据上传量大，那是FBI需要，
这是技术问题吗？这是酸？车开到哪，，数据上传到哪，，，国家安全这叫酸？你让漂亮国对 中国电动车开放一下呀，，，我们保证不上传数据，你看漂亮国许不许，，
一个天天依赖网络，高精地图的辅助驾驶系统，在那里吹什么牛X呢，，有本事把网络关了再说技术成不，，，
@@风筝-k7b 你说的这些是政治和政策，不是这个视频要讨论的
Tesla从HW1就说具备FSD，一直说到3。算力从10TOPS，说到500TOPS。能相信么？你是买了多少股票？假装科普，你训练过AI么？
训练和在线分类决策是一回事？
花小钱送大命吧
自动驾驶想要落地，核心问题已经不是技术了，而是谁对未来发生的事故负责，只要车企敢说“一切事故我负全责”，你是不是真正的自动驾驶就不是那么重要了，问题是，哪个车企敢？你不敢，你就不是自动驾驶，技术再牛屄，你也是辅助驾驶。
照你的意思飞度说你出事故我负责，就等于飞度是自动驾驶了
错了，核心问题是国家安全
本来就是辅助驾驶，或者说是 level 3的自动驾驶，你非得理解成车企让你把命交给他，你也是奇葩
说实话，现在的车企就是敢负责，我也不敢让它负责呀😂
会有对应的保险要求你买的
继续跪吹，纸面的都会读吹，马实际溜溜对比后再来说吧
等你移民美国的时候
纸上谈兵
继续吹，不看广告看疗效😅
激光雷达优点是精度高于纯视觉，而且感知距离远，有利于车辆前方碰撞预警系统AEB 提早作动。特斯拉没有激光雷达，使用fsd 的风险很高並不靠谱，尤其是在高速公路，速度达到100公里，反应时间很短。
人类一直开车都是靠视觉的，风险很高并不靠谱
特斯拉視覺看的比激光雷達遠吧？
我開車也挺不靠譜的，我已經合法很多年，沒問題
小鵬G9 搭載的速騰M1 雷射雷達，就可以針對感興趣區域做幀率的動態調節，我們看到官方的數據是10-20Hz 的刷新頻率。
視覺隨便也30HZ起跳
@@cleonmark7065 我開車時是靠視覺和腦袋，為啥不靠譜？
我记得FSD Beta刚开始的时候就说单块芯片算力不够，不跑备份了。
海外调查，试用期结束只有2%的人续订，技术虽然先进一些，但是并没有带来质变，光靠信仰没有用
还不可靠，免费试用我都只体验过过几次，更别说花钱了
@@ahyb 不不不，，你这是在造谣上帝，，，，上帝没有不行的，，芯片不行是算力足够，感觉不好是你个人不懂，
酸里酸气的。这里是讲技术
@@风筝-k7b 也许比国内的好点吧，但是用它比我自己开还累
用了12.3版本一個月，真的很好用，只在十字路口有點猶豫，自己踩踩電門就行.
难以望其项背
安卓机硬件遥遥领先，不影响苹果是世界最顶尖的手机
并不是，一直以来苹果都是硬件遥遥领先那个，CPU和GPU都吊打同时间的高通，说安卓硬件遥遥领先可能是只看一个运存吧。苹果运存需求不高的原因是苹果APP运存管理非常严格，早期开发还要手动管理，后来才有ARC，但也比安卓严格得多。
大刘的知识真是渊博，赞
博士，不是盖的，就是博
也可能博而不精😅
您好，大刘哥我就想请教一下，你的特斯拉有无上fsd亲身体验一下？
肯定没呀
會這樣說就是沒有體驗過啊～
英偉達的 254 TOPS 是 "sparse" 算力，和一般 "dense" TOPS 有 x2 的比例換算。
马一龙那种抠抠索索的习惯真的是贯穿了他的整个企业思路，别的车企都是在堆配置做加法，他反而一直在砍配置做减法……
若FSD的技术栈运用在军事上，简直无敌
特斯拉公关部门请联系UP
這集真是精彩!
这里的端到端 是什么意思？多谢！
不需要半自动或者手动去提取特征，输入数据就可以直接得到输出
現在買特斯拉, 算力一年後就落後 繼續開油車吧
那麼低端的特斯拉您也買，如果與蔚來，問界等車企相比，特斯拉說性能沒性能，說內裝沒內飾，估計要排到國產車最後。
品牌優勢阿..亞洲人某些人就算產品再差 品牌光環能壓過一切再差都能接受
@@AI-novel505 馬斯克不得不承認世界上沒有任何車企生產的電動能與中國生產的電動競爭。
因为特斯拉出了事故有同胞们帮你维权 开国产车出了事故你还得道歉😂
@@tastymark 當然阿 他自己都在中國生產了XD
@@Song-kv5yp 麻煩您google一下事故率，中國電動是全世界最安全的。
纯视觉做到特斯拉这个水平，确实不错了。
但是用上激光和毫米波雷达，是传感器本质能力上的超越。想想你的距离是AI算概率算出来的，我的是激光雷达或者4D毫米波雷达直接精确测量的，哪个出错的概率高？？
当然，还需要AI算力和AI软件本身。所以国内有些车虽然用了激光雷达，智驾能力却不行。
目前，国内软件，硬件，AI都强的，也只有华为了。依靠激光雷达，在复杂环境下华为超越特斯拉是没有问题的，所以特斯拉也开始研究使用激光雷达了，就是不知道什么时候开始使用，我猜可能会是下一款新车型推出的时候。
距离是AI算概率算出来的？？？不就是解一个三角形吗？你没学过三角函数？没上过高中？
中國應該制裁以台灣為首的晶圓製造產業，禁止任何含有由台灣企業生產的晶片的產品進入中國市場，直接拉爆美國股市；並重創美國科技產業，讓美國每次有什麼對中國的制裁行動之前都先掂量掂量後果
真的真的，應該制止任何台灣製的晶片進入大陸……連過水台灣的也不行，說到要做到喔～
把英偉達 高通 蘋果 AMD 晶片等等手機拿掉，連這期特斯拉都進不來了