本周，馬斯克開(kāi)啟了一場(chǎng)特斯拉FSD V12版本的路測(cè)直播，這場(chǎng)畫(huà)質(zhì)不到480p的直播吸引了1000萬(wàn)人觀看。在45分鐘的直播里，馬斯克乘坐老款Model S，全程使用FSD，途徑環(huán)島、施工路段等。直播中，馬斯克多次非常激動(dòng)地表示：“我們沒(méi)有寫(xiě)任何一行代碼告訴它該如何處理這種狀況”，“全程都是靠AI實(shí)現(xiàn)的”。

縱使中途車(chē)輛差點(diǎn)闖紅燈，經(jīng)歷了一次駕駛員接管，但FSD V12版本依然具有劃時(shí)代的意義：它是世界上首個(gè)端到端的AI自動(dòng)駕駛。它的影響力究竟有多大？

為什么端到端的AI自動(dòng)駕駛是跨時(shí)代的進(jìn)步？

首先，在端到端出現(xiàn)之前，車(chē)輛自動(dòng)駕駛是如何實(shí)現(xiàn)的？通常來(lái)說(shuō)，車(chē)輛通過(guò)傳感器獲取環(huán)境及周邊障礙物信息后，執(zhí)行工程師編寫(xiě)的行駛規(guī)則，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。這個(gè)模式的局限性就在于，道路狀況非常復(fù)雜，工程師不可能寫(xiě)全行駛規(guī)則，當(dāng)車(chē)輛面臨規(guī)則中不存在的場(chǎng)景時(shí)，便失去控制。

再者，當(dāng)車(chē)輛需要同時(shí)執(zhí)行四五條規(guī)則時(shí)，先后順序該如何處理呢？在對(duì)向行駛的兩車(chē)道上，正前方車(chē)輛發(fā)生車(chē)禍側(cè)翻擋住道路、車(chē)道為實(shí)線車(chē)道、對(duì)向車(chē)道正駛來(lái)兩輛三輪小貨車(chē)，人類(lèi)司機(jī)可以靈活處理這種情況，但受規(guī)則限制的智能駕駛系統(tǒng)可能無(wú)法辨別，先避讓車(chē)輛還是快速繞行？實(shí)現(xiàn)車(chē)道能否直接壓線等等。

規(guī)則可以處理的情況非常有限，隨著智能駕駛可用范圍的擴(kuò)大，規(guī)則模式的限制也會(huì)越來(lái)越大，而端到端的AI自動(dòng)駕駛便很好地解決了這個(gè)問(wèn)題。

端到端的AI自動(dòng)駕駛，即特斯拉FSD V12版本讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替了規(guī)則編寫(xiě)。特斯拉給一個(gè)AI模型輸入了海量真實(shí)場(chǎng)景及優(yōu)秀的駕駛行為數(shù)據(jù)，車(chē)輛行駛過(guò)程中，車(chē)輛通過(guò)傳感器獲取環(huán)境信息后，通過(guò)AI模型自動(dòng)處理，直接向車(chē)輛輸出指令，如行駛速度為多少，方向盤(pán)轉(zhuǎn)向角度為多少等，控制車(chē)輛行駛。

首先是，AI模型的可成長(zhǎng)性遠(yuǎn)比死板的規(guī)則來(lái)得可靠。在馬斯克本次直播中，車(chē)輛行駛到一個(gè)左轉(zhuǎn)綠燈直行紅燈的路口時(shí)，錯(cuò)誤地辨認(rèn)了交通燈標(biāo)識(shí)，做出了闖紅燈直行的動(dòng)作。接管后，馬斯克表示，“這就是V12為什么還沒(méi)推送的原因了”，“改掉這個(gè)錯(cuò)誤，我們的做法是向AI模型輸入更多的，正確應(yīng)對(duì)此類(lèi)狀況的行駛案例，它就可以學(xué)會(huì)了?！?/p>

其次，AI模型比規(guī)則更省運(yùn)算空間，提升了運(yùn)算效率，同時(shí)提高了安全性。馬斯克在直播中表示，F(xiàn)SD V11版本有超過(guò)30萬(wàn)行的C++代碼，而V12版本只有2000+行。這讓FSD的運(yùn)算靈活了不少，同時(shí)也可以脫離網(wǎng)絡(luò)，在離線情況下進(jìn)行運(yùn)算。馬斯克還表示，按推理，V12版本的運(yùn)算功率只有100W。更少的代碼也增加了系統(tǒng)的穩(wěn)定性，讓車(chē)輛智能駕駛更加安全。

這次，國(guó)內(nèi)廠商想追趕特斯拉，追趕難度有多大？

過(guò)去，國(guó)內(nèi)廠商在技術(shù)路線上一直在追趕特斯拉的腳步。從CNN到BEV+Transformer再到占用網(wǎng)絡(luò)算法（Occupancy Networks），在特斯拉實(shí)現(xiàn)技術(shù)路徑突破時(shí)，國(guó)內(nèi)廠商都紛紛迎頭趕上。但FSD V12這次，國(guó)內(nèi)廠商恐怕很難再追趕。特斯拉FSD V12能獲得良好的使用體驗(yàn)，最重要的原因有三點(diǎn)：

第一，數(shù)據(jù)量。

特斯拉在今年Q2的業(yè)績(jī)溝通會(huì)上表示，截止2023年6月，F(xiàn)SD Beta的累積行駛里程已超過(guò)3億英里（約等于4.83億公里），尤其是Q2單季度就提升了1億英里。而國(guó)內(nèi)廠商方面，截至今年7月初，小鵬汽車(chē)高速NGP累計(jì)行駛里程達(dá)到3160萬(wàn)公里。

AI模型的效果取決于輸入數(shù)據(jù)的數(shù)量及質(zhì)量，輸入的優(yōu)秀行駛數(shù)據(jù)越多，AI模型便能做出更適合、更優(yōu)異的行駛決策。隨著FSD推送地區(qū)及推送用戶(hù)的增多，特斯拉擁有的行駛數(shù)據(jù)會(huì)呈指數(shù)級(jí)上漲。由于車(chē)輛保有量及智能駕駛推送進(jìn)度的不同，在數(shù)據(jù)量上，國(guó)內(nèi)廠商的追趕難度不算太小。

第二，龐大的算力中心。

AI模型接受數(shù)據(jù)訓(xùn)練，是建立在算力平臺(tái)上的。

2022年特斯拉AI DAY上，馬斯克表示目前特斯拉擁有超過(guò)14000顆GPU的超級(jí)算力中心。根據(jù)消息人士透露，2023年8月，特斯拉啟動(dòng)了10000顆H100 GPU的新訓(xùn)練集群。H100 GPU的運(yùn)算效能是前一代A100的五倍快，同時(shí)價(jià)格也非常昂貴，單顆將近40000美元。而算力平臺(tái)的后期維護(hù)成本還要遠(yuǎn)高于硬件成本。

國(guó)內(nèi)廠商方面，小鵬基于阿里云打造的“扶搖”智能計(jì)算平臺(tái)，算力可達(dá)600PFLOPS（每秒浮點(diǎn)運(yùn)算60億億次），而在2022年，特斯拉算力中心的算力已經(jīng)達(dá)到了 2 EFLOPS（每秒浮點(diǎn)運(yùn)算200億億次）。未來(lái)，自研算力平臺(tái)Dojo投入使用后，特斯拉擁有的算力還將上升一個(gè)臺(tái)階。

馬斯克曾公開(kāi)表示，2023年，特斯拉花在擴(kuò)大訓(xùn)練運(yùn)算算力的預(yù)算就超過(guò)20億美元，并表示2024年會(huì)采取同樣的行動(dòng)。而國(guó)內(nèi)方面，2023年上半年蔚來(lái)的研發(fā)投入為64.2億元，小鵬則為26.63億元。相比特斯拉一年20億美元的算力投入，國(guó)內(nèi)廠商在財(cái)力上也很難望其項(xiàng)背。

第三，適配度高的自研硬件解決方案。

特斯拉自研的HW3.0是第一款完全出自車(chē)企的自動(dòng)駕駛硬件解決方案，同時(shí)也是量產(chǎn)車(chē)型上目前深度學(xué)習(xí)理論性能最強(qiáng)的方案。而目前，HW已經(jīng)進(jìn)化到了3.5及4.0時(shí)代。

從外購(gòu)芯片到自研硬件，特斯拉找到了最合腳的那雙鞋子。首先是性?xún)r(jià)比極高，自研硬件的一大好處就是利用率高，這大大降低了FSD的硬件成本；其次是開(kāi)發(fā)自由度高，買(mǎi)來(lái)的芯片哪有自研的好用？自研芯片能夠更大完成度地支持特斯拉很多創(chuàng)新的算法與其他技術(shù)方案。目前國(guó)內(nèi)廠商均是采用外購(gòu)芯片方案，在適配度及利用率上，都與特斯拉自研硬件解決方案有著不小的差距。

那為啥國(guó)內(nèi)廠商還不用自研的硬件解決方案呢？從2016年2月組建芯片團(tuán)隊(duì)，到2019年4月成功推出FSD芯片，特斯拉一共用了三年多的時(shí)間，自研芯片的難度更是不言而喻。國(guó)內(nèi)廠商想要擁有完全自主研發(fā)的芯片及硬件解決方案，目前來(lái)說(shuō)光有努力可能還不足夠。

特斯拉FSD V12將智能駕駛正式帶入端到端的3.0時(shí)代，依靠龐大算力和數(shù)據(jù)鋪下的路，對(duì)目前國(guó)內(nèi)汽車(chē)制造商來(lái)說(shuō)，難度不小，投入太大。但智能駕駛的進(jìn)度又不能落下，后半程追趕特斯拉，國(guó)內(nèi)廠商需要走出自己的路了。

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