2024年汽車(chē)智能化系列專(zhuān)題之決策篇：特斯拉FSD持續(xù)升級(jí)-智能駕駛加速落地

2024年汽車(chē)智能化系列專(zhuān)題之決策篇：特斯拉FSD持續(xù)升級(jí)_智能駕駛加速落地智能化時(shí)代來(lái)臨，高階智駕已成必然趨勢(shì)智駕系統(tǒng)：軟硬件協(xié)同智能駕駛核心模塊：感知、決策、規(guī)劃、控制。感知模塊主要負(fù)責(zé)車(chē)周信息感知和目標(biāo)檢測(cè)。感知模塊輸入各類(lèi)傳感器的數(shù)據(jù)，輸出車(chē)道線，行人，車(chē)輛等的位置和軌跡等信息。主流的感知方式包含激光雷達(dá)和攝像頭視覺(jué)兩種。決策模塊主要負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)車(chē)周物體的運(yùn)動(dòng)，評(píng)估障礙物下一時(shí)刻可能的動(dòng)作，輸出物體運(yùn)動(dòng)軌跡的預(yù)測(cè)。規(guī)劃模塊主要負(fù)責(zé)計(jì)算車(chē)輛下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)路徑，規(guī)劃與決策在開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)往往結(jié)合在一起，基于感知模塊輸出的車(chē)周信息在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練融合，輸出行動(dòng)路線?？刂颇K主要負(fù)責(zé)精準(zhǔn)控制車(chē)輛按規(guī)劃軌跡行駛?？刂颇K根據(jù)決策規(guī)劃輸出的路線，生成具體的加速、轉(zhuǎn)向和制動(dòng)指令，控制驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，制動(dòng)系統(tǒng)和懸架系統(tǒng)。產(chǎn)業(yè)鏈：智駕是整車(chē)的基礎(chǔ)上進(jìn)行智能+網(wǎng)聯(lián)的升級(jí)上游：目前參與智能駕駛探索的企業(yè)主要有傳統(tǒng)車(chē)企、初創(chuàng)車(chē)企和互聯(lián)網(wǎng)造車(chē)企業(yè)。中游：1）智能部分包含感知層、決策層和執(zhí)行層，智能駕駛汽車(chē)需安裝如激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、GNSS定位和接受系統(tǒng)、IMU慣性傳感器、高精地圖、ADAS系統(tǒng)、車(chē)載芯片、車(chē)載存儲(chǔ)器等，以實(shí)現(xiàn)智能化。2)網(wǎng)聯(lián)部分:包含網(wǎng)絡(luò)層、平臺(tái)層、終端，智能駕駛汽車(chē)還需移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)和終端的支持，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)聯(lián)。下游：智能駕駛汽車(chē)下游應(yīng)用場(chǎng)景廣闊，可覆蓋共享汽車(chē)、無(wú)人駕駛巴士、通勤車(chē)等多類(lèi)應(yīng)用場(chǎng)景。特斯拉FSD進(jìn)展遙遙領(lǐng)先，滲透率有望快速提升算法端：由后融合向端到端的演進(jìn)模型逐步由“后融合模式”走向“端到端模式”。為提升終端用戶(hù)體驗(yàn)，擺脫對(duì)高精地圖的依賴(lài)，增強(qiáng)任務(wù)協(xié)調(diào)能力。新模型聚焦于提升感知能力，減少各模塊間處理數(shù)據(jù)的頻次，從而避免數(shù)據(jù)的損失。后融合時(shí)期(2020年以前):采用基于HydraNet的多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，每個(gè)傳感器對(duì)應(yīng)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將傳感器各自處理后的信息做基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的加權(quán)運(yùn)算，這樣會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)損失。特征融合時(shí)期(2020-2023):采用基于BEV+Transformer做特征融合的方式，利用Transformer大模型提取特征向量，在統(tǒng)一的3D坐標(biāo)系空間（BEV）內(nèi)做特征融合，最后進(jìn)行多任務(wù)輸出。端到端模型(2024-至今)：基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)攝像頭采集駕駛場(chǎng)景的信息，將其作為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，再不斷對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到學(xué)習(xí)好的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從而對(duì)智能車(chē)方向盤(pán)轉(zhuǎn)角進(jìn)行預(yù)測(cè)，直接向控制器輸出操作指令。數(shù)據(jù)端：自動(dòng)標(biāo)注下的數(shù)據(jù)訓(xùn)練閉環(huán)特斯拉已經(jīng)建立了一個(gè)全面的數(shù)據(jù)訓(xùn)練流程，涵蓋數(shù)據(jù)采集、模擬仿真、自動(dòng)標(biāo)注、模型訓(xùn)練和部署等環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)收集：特斯拉通過(guò)影子模式進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，這是一種在車(chē)輛行駛過(guò)程中自動(dòng)啟動(dòng)的系統(tǒng)。當(dāng)駕駛員的行為與模型預(yù)測(cè)不符時(shí)，相關(guān)數(shù)據(jù)會(huì)被發(fā)送回?cái)?shù)據(jù)中心，用于分析和優(yōu)化模型。目前，特斯拉已經(jīng)擁有超過(guò)180萬(wàn)輛車(chē)輛和13億英里的駕駛數(shù)據(jù)。仿真模擬：特斯拉的仿真系統(tǒng)創(chuàng)建了一個(gè)3D環(huán)境，模擬真實(shí)世界的場(chǎng)景，包括道路、車(chē)輛、行人、路燈和其他周邊環(huán)境。這種全面的仿真環(huán)境使得特斯拉能夠生成大量高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。自動(dòng)標(biāo)注：特斯拉已經(jīng)從過(guò)去的2D標(biāo)注過(guò)渡到4D標(biāo)注體系，即在空間和時(shí)間上進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注。數(shù)據(jù)被劃分為稱(chēng)為"clip"的基本單位，并利用自動(dòng)化系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)注。算力端：Dojo投入后算力大幅提升Dojo芯片發(fā)布并投入量產(chǎn)后，Tesla的算力得到了大幅提升：Dojo1是Tesla在2022年AIDay上發(fā)布的用于進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的超級(jí)計(jì)算芯片。該芯片可以通過(guò)接受海量的輸入數(shù)據(jù)，對(duì)道路上的車(chē)輛、標(biāo)志與行人進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注與學(xué)習(xí)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的自動(dòng)化訓(xùn)練，是目前Tesla已發(fā)布的算力最大的芯片。Dojo1芯片投入量產(chǎn)后，Tesla立刻將這些芯片運(yùn)用到自主研發(fā)的超級(jí)計(jì)算平臺(tái)DOJO上，在2023-2024年間實(shí)現(xiàn)了算力的大幅提升：由原先A100集群不到5EFLOPS的算力規(guī)模迅速提升到全球算力前5水平，并有望于今年10月達(dá)到100EFLOPS的算力規(guī)模，約30萬(wàn)張A100的水平。各地FSD滲透率有望迎來(lái)拐點(diǎn)北美：3月底開(kāi)始，F(xiàn)SDV12.3.3開(kāi)始向北美用戶(hù)推送，版本引入“端到端”智駕，cornercase解決能力大幅提升。目前，170w使用用戶(hù)0事故。3月底開(kāi)始，特斯拉針對(duì)美國(guó)和加拿大的客戶(hù)（包括未購(gòu)買(mǎi)FSD的用戶(hù)）推出了一個(gè)月的FSD免費(fèi)試用服務(wù)。4月12日開(kāi)始，特斯拉在北美地區(qū)FSD每月訂閱價(jià)格從199美元調(diào)整到99美元。歐洲:2024年2月1日，聯(lián)合國(guó)歐洲經(jīng)濟(jì)委員會(huì)（UNECE）通過(guò)了駕駛員控制輔助系統(tǒng)條例（DCAS）新法規(guī)草案，新法規(guī)將允許批準(zhǔn)駕駛控制輔助功能的組合，包括制動(dòng)、加速和超車(chē)輔助，同時(shí)，不再將變道系統(tǒng)的使用限制在高速公路，而是將其擴(kuò)展到其他類(lèi)型的道路。新條例預(yù)計(jì)將于2024年6月提交世界協(xié)調(diào)車(chē)輛條例論壇（WP.29）通過(guò)，于2025年1月生效。DCAS新條例生效后，特斯拉有望在歐洲地區(qū)開(kāi)通FSD。中國(guó):4月28日，中國(guó)汽車(chē)工業(yè)協(xié)會(huì)、國(guó)家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心發(fā)布《關(guān)于汽車(chē)數(shù)據(jù)處理4項(xiàng)安全要求檢測(cè)情況的通報(bào)（第一批）》，特斯拉是唯一一家符合汽車(chē)數(shù)據(jù)安全合規(guī)要求的外資企業(yè)，意味著國(guó)內(nèi)大多數(shù)區(qū)域?qū)⒔獬龑?duì)特斯拉的限制。解除限制后，F(xiàn)SD在中國(guó)地區(qū)有望投入使用。華為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先，各廠商加速發(fā)展智駕產(chǎn)業(yè)ADS3.0算法：端到端架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)深度理解駕駛場(chǎng)景障礙物識(shí)別GOD大網(wǎng)+預(yù)測(cè)決策規(guī)控一體PDP網(wǎng)絡(luò)＝ADS3.0端到端算法。GOD大網(wǎng)：去掉了傳統(tǒng)的BEV網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了端到端的GOD大網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛場(chǎng)景、障礙物識(shí)別更深度理解。PDP網(wǎng)絡(luò)：實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)決策和規(guī)劃一張網(wǎng)，從而實(shí)現(xiàn)類(lèi)人化的決策和規(guī)劃，行駛軌跡更類(lèi)人，通行效率更高，復(fù)雜路口通過(guò)率>96%。云端算力平臺(tái)：昇騰芯片助力智駕模型快速迭代高算力：總算力達(dá)3.3EFLOPS。高兼容：昇騰云服務(wù)除了支持華為的Al框架昇思Mindspore外，還支持Pytorch,Tensorflow等主流AI框架。這些框架中的90%算子，都可以通過(guò)華為的遷移工具從GPU平滑遷移到昇