Re: [新聞] 【美國盤前異動】特斯拉升逾4%，大摩上

https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1693830978.A.C03.html 9/4 就在八卦版講過 8/17 相對低點進去買call https://i.imgur.com/hV3Ykav.jpg 有在follow tesla都 知道啦，只不過新聞喜歡亂寫 一堆後知後覺的 看不懂tesla在幹嘛 傳統自動駕駛 基本分為三大模塊 https://i.imgur.com/poTtq9f.png 感知 決策規劃 執行 其 中感知不管是純視覺還是融合感知 都會用AI對圖像物體進行識別和標註 從圖像中 分離出人和車還有道路邊緣障礙物這些東西 然後將標注後的結果發到 決策模塊, 決策模塊根據感知模塊發送的標註結果, 在人類設置的規則框架下給出 決策. 這裡的人類設置的規則, 例如紅燈停 綠燈行, 人是高危險群體要讓行 直 行車道不能轉彎, 等等基本規則, 之後進行決策 然後給到執行模塊, 控制車輛 因為感知模塊給的結果對於決策模塊非常重要,如果不能準確識別出物體,自動駕駛 就 會出事, 這也是大家在爭論到底要純視覺還是光達比較安全, 爭來爭去. 而特斯拉的fsd v12 使用的端到端方法 強大之處, 他沒有感知模塊, 甚至沒 有任何一個模塊, 在感知層面上 他不再識別 相機拍到的畫面上的訊息, 也 不再進行標注, 他看的是畫面上的像素點, 他看的是這些 像素點運行的規律, 把這些像素點訊息直接輸入到神經網路 神經網路擁有數以億計的真實行車影 片,數以億計的學習經驗 就好像stable diffusion一樣, 把畫師所畫出來的 精美圖片通通餵給AI建立模型 神經網路會根據現在看到的像素運行方式和學習到的模型進行比對, 直接給到執 行模塊 特斯拉fsd 過去擁有30萬行代碼, v12則是0 這個端到端的自動駕駛學 習方式, 未來就需要各個國家的特斯拉車提供拍攝到的畫面進行 學習, 未來 可能會產生中國模型 印度模型 台灣模型 美國模型 甚至模型與模型之間有 可能可以融合 而這樣的方式也不是所有車企都有辦法, 首先你要有算力, 所 以特斯拉購買了nvda 1萬塊英偉達h100. 和自行研發的AI訓練晶片dojo 特斯 拉在28日啟動的10,000顆H100 GPU叢集，會協助訓練全自動輔助駕駛(FSD)系統。 H 100 GPU的運算效能是前一代A100的五倍快，可加快特斯拉訓練FSD的速度、訓 練成果也 會比過去更優秀。不過，H100 GPU非常昂貴，單顆要價近40,000美元 。 由於輝達無法追上市場對GPU的需求，特斯拉只能斥資10多億美元打造自家 超級電腦「 Dojo」。Dojo使用公司高度最佳化的客製晶片，明(2024)年有望 成為全球最強大的超級電 腦之一。這款超級電腦也會訓練特斯拉的車隊並處 理這些車隊傳回的資料。特斯拉執行長 馬斯克(Elon Musk) 7月曾表示，「老 實說，若輝達交出足夠GPU，我們也許不需要Dojo。 」 而所謂的魯莽駕駛問題, 特斯拉2年前就想到了, 在先前版本中, 車子就可以為 駕駛員開 車 方式評分, 只丟入評分９０分以上的資料即可 相當於你不會 把垃圾畫師的作品丟到ai裡面去建模型一樣 所以自動駕駛要成功 1. 算力 2. 行車數據 以上兩點特斯拉都擁有 所以fsd v12 就是自動駕駛的CHATGPT時 刻 也是為什麼特斯拉故意留在lv2的原因 他其實是為了在開放道路搜集數據 強化自駕AI -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.241.33.115 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1694444700.A.9D2.html