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        1. 特斯拉自動駕駛技術發展趨勢(特斯拉自動駕駛發展史)

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          今天給各位分享特斯拉自動駕駛技術發展趨勢的知識,其中也會對特斯拉自動駕駛發展史進行解釋,如果能碰巧解決你現在面臨的問題,別忘了關注本站,現在開始吧!本文目錄一覽: 1、自動駕駛會成為未來的發展趨勢嗎 這些門檻兒真的很難邁過去

          今天給各位分享特斯拉自動駕駛技術發展趨勢的知識,其中也會對特斯拉自動駕駛發展史進行解釋,如果能碰巧解決你現在面臨的問題,別忘了關注本站,現在開始吧!

          本文目錄一覽:

          自動駕駛會成為未來的發展趨勢嗎 這些門檻兒真的很難邁過去

          提到汽車的自動駕駛技術,相信許多的朋友第一會想到的是特斯拉。的確,美國的新能源車制造商特斯拉一直走在了汽車自動駕駛技術的前列。但是,由于技術的局限性,特斯拉也是時常的被曝出自動駕駛車輛發生車禍的消息。那么,自動駕駛技術真的是未來發展的趨勢嗎?下面我們分析一下。

          從目前的現狀來看,自動駕駛技術的確很火。像谷歌、百度、蘋果等科技公司也相繼加入到了自動駕駛技術的研發過程中。路試的消息也是一直不斷。那么,這樣是否就說明了今后的汽車就不需要駕駛員了,完全由這些電腦來控制車輛的行駛。其實未必。

          自動駕駛技術固然好,它可以極大的方便駕駛員的操控。甚至駕駛員不需要任何的操作,就能到達自己的目的地。但是,許多存在的問題,你是否考慮過?就比如自動駕駛汽車發生車禍的情況,到底責任是在人還是在汽車的本身?這是一個值得我們思考的問題。

          所以,如果自動駕駛汽車發生車禍。責任的劃分是一個大問題。相關的道路交通法難道需要重新制定嗎?對于這些我們不得而知。但是,雖然科技的不斷發展,我們相信自動駕駛技術會不斷的成熟。但是,無論發展到什么地步,各種電腦的芯片最終還是誕生于人類的手中,它的思維方式和判斷能力,永遠代替不了擁有無限潛力的人腦。

          因此,從這一方面看。自動駕駛技術雖然目前很火,但是,未必是今后汽車的發展方向。畢竟法律方面的制約和人腦對電腦的信任都是一個很難邁過門檻兒。

          當然除了以上原因之外,我們再站到大多數汽車愛好者的角度來看。他們這群人喜歡汽車的操控,喜歡一種駕馭的感覺。如果真的有一天,汽車成為了自動駕駛,甚至連方向盤、油門、檔把都沒有。你能接受得了嗎?反正我肯定是接受不了的~~

          我們再看一下一類特殊的汽車愛好者——賽車手。像現在的法拉利、蘭博、邁凱倫等世界級的名車都幾乎誕生于賽道,而出色成績的背后,除了與汽車本身的性能有關之外,還與賽車手的駕駛技能息息相關。在整個賽道中,是車輛性能與車手技能的同時比拼。也正是兩者的相結合才給我們帶來了精彩的汽車賽事。

          如果在汽車大賽上,全部改用自動駕駛技術的汽車。那么,它的看點又在哪里呢?這與一些小朋友玩得遙控車又有何區別?所以,汽車大賽作為一場精彩的賽事。你忍心看到被這些自動駕駛技術所取代嗎?

          所以,我們從各方面來看。雖然現在許多的科技公司都在努力的研發自動駕駛技術,但是未來的汽車也未必會向這個方向發展?;蛟S自動駕駛技術只是未來汽車的一個輔助功能罷了。

          特斯拉自動駕駛儀3D技術將成為即將爆發的新引擎

          摘要

          1. 特斯拉即將發布的3D更新將增加AI輔助駕駛功能。

          2. 未能意識到特斯拉在自動駕駛技術上的競爭優勢的分析師和投資者,將會突然覺醒。

          3.大多數金融模型仍將特斯拉視為傳統的 汽車 制造商,但這在未來將不再適用。

          分析師和投資者系統性地低估了特斯拉(Tesla)在自動駕駛領域的競爭地位。對競爭環境的評估過于依賴于對演示視頻中自動駕駛 汽車 性能的定性判斷,以及其他公關、營銷和品牌塑造活動。從 歷史 上看,被指派到特斯拉的賣方分析師大多是 汽車 分析師,這意味著他們沒有時間或精力深度學習和研究機器人技術。這意味著特斯拉的自主優勢正在被低估,或者根本無法在市場上定價。

          在我撰寫關于特斯拉的文章的三年中,我一直堅持認為數據規模比幾乎所有其他事情都重要。我也一次又一次地指出,認為特斯拉在自動駕駛方面的進展將是平穩而持續的,而不是磕磕絆絆、斷斷續續的。我推測,深度學習研發有兩個階段。數據收集和標記階段可能相對快速。速度取決于公司在野外擁有的機器人數量以及它雇傭的數據標簽工人數量。

          接下來是一個緩慢而不可預測的階段,人工智能科學家和工程師致力于構建一個系統,以適當的時間、合適的力度攝取標簽數據并輸出有用的機器人行為,比如轉向、加速和剎車。獲取數據就像給油箱加油。AI科學家和工程師的工作就像制造引擎一樣。從里程表的角度來看,進展可能是什么都沒有,然后,在一瞬間,點火開關被打開, 汽車 就啟動了。

          AI非線性發展的一個顯著例子就是OpenAI在經典視頻 游戲 Montezuma's Revenge上的突破。這張圖表說明了一切:

          在這種情況下,數據是從 游戲 中收集并自動標記,因此數據集創建階段要比科學和工程階段快得多。此外,蒙特祖瑪(Montezuma)的復仇在AI社區的整體進展也不是順利和持續的。

          特斯拉在路上有超過90萬個機器人。在美國,其所有競爭對手的合計機器人數量不到2000輛,而且鑒于大多數測試都在美國進行,因此全球總數可能不會高很多。深度神經網絡的性能可預測地隨著數據的變化而變化,這樣的數據優勢可以產生2倍到30倍的性能優勢。

          一個重要的警告是,數據需要手動或自動地標記。正如我所寫的那樣,特斯拉有許多很有前途的選擇來自動標記數據,并使用其龐大的車隊來使手動數據標記更加高效。(也就是說,在同樣的人力資源中獲得更多的神經網絡性能。)特斯拉的AI科學家和工程師面臨的挑戰是,尋求這些選擇,并讓它們在商業規模上像在概念的學術證明中那樣發揮作用。換句話說,就是制造一個能使用充足的燃料運行的引擎。

          走向3D

          顯然,特斯拉AI團隊目前最重要的工作是將計算機視覺從2D范式轉換為3D范式。埃隆·馬斯克(Elon Musk)在特斯拉第三行播客中首次描述了這一概念:

          馬斯克最近詳細闡述了這一轉變所涉及的工作:

          “Whole Mars

          @WholeMarsBlog

          回復@elonmusk @romanhistory1和@HardcoreHistory

          自動駕駛儀的重寫怎么樣了?

          你們叫它 PlaidNet么?

          Elon Musk

          @elonmusk

          順利。團隊很出色,和他們一起工作是一種榮耀。幾乎所有的東西都需要重寫,包括我們的標簽軟件,所以從訓練到推理的每一步都是“3D”的。

          2020年7月2日凌晨4:54”

          2020年7月2日

          回復了@elonmusk @WholeMarsBlog和其他兩個博客

          反向召喚有什么更新嗎?

          Elon Musk

          @elonmusk

          當我們轉換到新的軟件棧時,許多功能將同時發生。最有可能的是,它將在2到4個月內發布。接下來的問題是,什么樣的功能被證明足夠安全,可以讓用戶使用。

          從2D到3D的轉變意味著什么?就我所能猜測到的來說,這與傳感器數據表示為神經網絡有關。

          LiDAR激光脈沖通過在光線撞擊物體并返回傳感器時創建一個點來創建周圍物體的3D表示。世界的3D表示稱為點云。

          2018年,來自康奈爾大學的計算機視覺研究人員(包括王燕和趙衛麟)發表了一份預印本,顯示可以使用相機來創建3D點云,更重要的是,使用這種形式的表示方式不是2D圖像提高了神經網絡使用相機預測深度的能力。相機可以通過立體視覺獲得點,這也是人類和其他哺乳動物在一定距離下感知深度的方式。事實證明,使LiDAR(激光雷達)如此有效的不僅僅在于激光器,還有將LiDAR(激光雷達)輸入解析為點云的常見做法。Wang等人將利用相機生成點云的方法稱為“偽LiDAR(激光雷達)”。自2018年以來,其他研究人員也在此基礎上開展了研究。

          如今,至少在某些學術基準上,偽LiDAR及其相關方法(如偽LiDAR ++和ViDAR(代表可視LiDAR或視頻LiDAR))在3D對象檢測和深度估計上與匹配LiDAR非常接近。據我了解,偽LiDAR ++的準確度大約是流行的KITTI Vision基準上LiDAR的三分之一。

          今年早些時候,特斯拉的AI高級總監安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)公開透露,特斯拉目前正在研究一種用于深度估算的偽LiDAR方法?;氐?019年的自治日(Autonomy Day ),卡帕西演示了通過立體視覺獲得的3D深度信息:

          在他最近的演講中,Karpathy分享了3D表示與2D表示中獲得的準確性的一小部分。這些可視化顯示了路緣檢測,左側是“ground truth”(可能來自LiDAR),右側是使用2D表示的基于攝像頭的檢測,中間是使用3D表示的基于攝像頭的檢測:

          如果這一定性的結果真正代表了特斯拉的整體性能提升,那么3D更新必將給特斯拉的AI輔助駕駛軟件帶來巨大的改進。從外部來看,這種改善會出現突發性和斷續性。

          錢來了

          談到特斯拉和自治(autonomy)方面,大多數分析師和投資者采取的是“我看到就相信”的態度。當然,這是他們的權利,但在我看來,這意味著低估了特斯拉在2021年及以后的收益和現金流。在實現完全的自動駕駛之前,特斯拉將繼續大力推進AI輔助駕駛。特斯拉已經可以在紅綠燈和停車標志前自動停車:

          AI輔助駕駛可以說是特斯拉使用者最喜歡的功能,也是特斯拉和其他 汽車 之間最明顯的區別。與之競爭的 汽車 制造商在實施無線軟件更新這樣的基礎技術方面進展緩慢,據我所知,還沒有一家公司像特斯拉那樣,公開宣布計劃圍繞其 汽車 生產建立一個深度學習渠道。我相信,2021年以后,差異化軟件將為特斯拉 汽車 帶來更多需求。

          對于沒有其他附加組件的Model 3 Standard Range Plus,售價8,000美元的“完全自動駕駛功能”選項為購買價格的17%。這是一筆高利潤收入,因為下載軟件的邊際成本可以忽略不計。馬斯克多次表示,隨著功能的增加,價格將會上漲。此外,特斯拉計劃以每月訂購的形式銷售該軟件。這必將擴大客戶基礎。

          AI輔助駕駛軟件帶來的收入不斷增長,意味著分析師們應該考慮特斯拉的預期利潤率,而不是僅與其業內同行進行比較。此外,特斯拉在軟件方面的優勢證明了樂觀的增長假設。

          摩根士丹利(Morgan Stanley)的亞當·喬納斯(Adam Jonas)最近發布了特斯拉2030年 汽車 銷量為600萬輛的看漲預測,認為特斯拉的股價將上漲2070美元。在我看來,考慮到特斯拉正步入 汽車 公司與人工智能(AI)和機器人公司之間的灰色地帶,這種2030年的銷量水平是合理的。目前尚不清楚,競爭對手如何能將 汽車 制造能力、軟件和人工智能能力迅速合并,以減緩特斯拉目前的高速增長軌跡。因此,即使股價在1400美元左右,我仍然認為該股仍有很大的上漲空間。

          我們還可以考慮 汽車 銷售以外的問題。我預計,在“3D更新”向客戶推出后,會有更多的分析師和投資者開始認真考慮機器人(robotaxis)出租車。雖然鑒于這種不確定性,很難知道如何為機器人出租車(robotaxis)的機會定價。然而,私人市場投資者已經通過Waymo (GOOG, GOOGL)和Cruise (GM)成功做到了這一點。為什么特斯拉無法在公眾市場上做到這一點呢?

          注:我/我們是long TSLA。這篇文章是我自己寫的,表達了我自己的觀點。我沒有因此得到補償(除了尋求阿爾法)。我和本文中提到的任何公司都沒有業務關系。

          英文原文:;li_medium=liftigniter-widget

          (未經同意,請勿轉載)

          特斯拉新自動駕駛新系統即將發布!馬斯克大呼開發難度超乎想象

          據悉,特斯拉首席執行官埃隆馬斯克近期在其個人社交平臺上表示:關于自動駕駛功能開發的難度,是自己低估了,實現可靠的自動駕駛功能比自己想象中的還要困難。

          此前,特斯拉FSD 9.0 beta一直處于延期發布狀態,有心急的網友忍不住在社交平臺上調侃馬斯克:為你改了車名“兩周”。隨即馬斯克便回復道:FSD(完全自動駕駛)9.0beta即將發布了,我發誓!

          馬斯克在推特上回復這位網友的言論中還提及到:實現自動駕駛就需要去解決在現實世界中遇到的大部分人工智能問題,因此廣義上的自動駕駛是一個難題,現在回顧起來,困難是顯而易見的。

          雖說特斯拉已推出了Autopilot和FSD(完全自動駕駛)功能,但目前仍處于輔助駕駛功能,需要在駕駛員監督下使用。

          特斯拉的自動駕駛技術從整體而言確實是處于較為領先的地位,但自動駕駛技術總體上仍然是處于發展的早期階段,距離真正完美的完全自動駕駛還有許多的技術難題需要突破,這一點也確實是馬斯克無法忽視的。

          自動駕駛不僅需要解決現實世界人工智能的問題,除此之外還有許多其他問題,且這些問題都是普遍存在的,在不同的國家中遇到的問題與情況也是有所不同的。

          不同國家和地區的交通法規都各不相同,行人、車輛、文明習俗方面上也存在差異,容易影響到自動駕駛系統的判斷,所遇到的問題都要求自動駕駛系統能及時做出反應與正確判斷,因此對于這一技術的要求是相當高的。

          對于此次FSD 9.0 beta發布,此前馬斯克就在社交平臺中多次提及,這次FSD 9.0 beta或將迎來重大更新,甚至還可能包含Tesla Vision視覺處理技術。

          馬斯克一直是視覺系統的支持者,其認為視覺系統是自動駕駛的發展方向。據了解,特斯拉曾宣布Autopilot正在向基于攝像頭的Tesla Vision視覺處理技術過度,北美地區生產的Model 3和Model Y 從2021年5月交付開始,將不再配備雷達。

          特斯拉自動駕駛技術發展趨勢的介紹就聊到這里吧,感謝你花時間閱讀本站內容,更多關于特斯拉自動駕駛發展史、特斯拉自動駕駛技術發展趨勢的信息別忘了在本站進行查找喔。

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