特斯拉的AI胡想：向人类预警 给硅基领路

作家：戴东家/何律衡

2017年6月，Google宣布了一篇名为Attention Is All You Need（留神力是你须要的全数）的论文。

这篇论文由8名发量茂盛的AI迷信家毗连撰写，他们正在论文里发觉性地提出了一种“留神力体制”，并基于此开垦一个名叫Transformer（变形金刚）的深度练习模子——一名作家以为叫“留神力模子”过于无味，就用玩梗的心态起了这个名字。

8名作家大都分开Google，挑选创业

从Transformer模子被提出的那一刻起，人工智能的史乘里程被突然加快了。争论者发明Transformer正在当然语言处置（NLP）范畴的效用奇高，比拟传统RNN（轮回神经收集）劣势分明，因而很快便成为NLP争论者们爱崇的首选模子。

Google的远大掘起，却让OpenAI的工程师们彻夜难眠。OpenAI昔日创制的初志，便是冲破Google正在人工智能范畴的垄断，而面对于这只横空诞生的“变形金刚”，他们做了一个远大确定：坚强就用Transformer这件敌人的兵器，来跟Google反面硬刚。

2018年6月，正在“变形金刚”出生一周年之际，OpenAI推出了基于Transformer模子的GPT-1，个中GPT里面的“T”，便是Transformer的首字母。以来，OpenAI沿着这条门路把GPT-1延续迭代到本周刚揭晓的GPT-4，并让ChatGPT火遍了寰球。

Transformer家族谱系，量子学派[7]

标杆旗子一出，寰球科技权威就蜂拥所致，纷繁推出了自家基于Transformer的大模子，如Google的BERT，微软的Turing-NLG，英伟达的Megatron、海内华为的鹏程盘古、阿里的M6、百度的文心一言等大模子都是基于Transformer来构建。

更进一步，争论者发明Transformer没有仅恐怕处置语言，处置图像才略也很猛，远胜于传统CNN（卷积神经收集）模子。2020年，Google迷信家提出了Vision Transformer ( ViT )概念[1]，给算计机视觉范畴的人工智能也装上了火箭助推器。

到本文结束撰写时，Attention Is All You Need这篇论文一经被引用了68,147次，成为人工智能史乘上被引数目第三高的论文。应该说，Transformer的呈现扣动了此轮人工智能热潮的板机，你正在冤家圈刷到的一切AI热门，多少乎都跟这个“变形金刚”相关。

站正在Transformer模子上，OpenAI成为寰球最精明的明星，而创造人Google也让天下正在AlphaGo之后再次热爱起了它的势力，两家公司一度打起了大模子的军备比赛，而寰球其他科技权威也没有想只做围不雅者，要末一经躬身入局，要末在摩拳擦掌。

本来，受Transformer启发，把它应用到炉火纯青并扑灭另一场AI革命的公司还有一家，便是特斯拉。

正在梳理特斯拉的AI轨迹以前，让咱们先来领会一下伊隆·马斯克的“人工智能震恐症”。

这个星球上仅有能让马斯克做恶梦的，没有是贝索斯的秃顶，也没有是薛定谔的刹车片，而是人工智能。2014年他就正在推特上写道：“咱们要对于人工智能特殊严慎，它大概比核兵器更安全。”正在之后的一次访谈中，他又危言耸听道：“当人工智能成为没有去世的独裁者时，天下将永久没法挣脱（它的掌握）。”

大概是感慨原子弹的类比还没有够振动，马斯克正在2017年把人工智能的吓唬进一步比做北朝鲜[2]——他正在twitter示意人工智能“Vastly more risk than North Korea”。随即又强烈传颂“人类应该像监管食品、药物、飞机以及汽车一律来监管人工智能。”

何以如许胆怯？马斯克2018年正在“东北偏南”大会上对于话《西部天下》编剧乔纳森·诺兰时注释道[3]：我常常没有倡始监管，而且宗旨于削减这种枷锁，不过“人工智能把我吓坏了，它的才略比多少乎一切人分解的都要强，而且进化速率是指数级的。”

正在《西部天下》里，马斯克的前妻Riley串演一个高等AI

没有过，马斯克一方面维持着“最恐人工智能的碳基生物”这一人设，一方面却正在大干快上地投资AI。

2013年，马斯克集体投资了DeepMind；2015年他到场了OpenAI的众筹提议以及Vicarious的B轮融资；2016年，马斯克又创立了脑机接口公司NeuraLink；而特斯拉也经过收买把DeepScale、GrokStyle、Perceptive Automata等人工智能公司纳入囊中。

特斯拉更是很早就结束结构人工智能。2013年特斯拉凭仗Model S的热售市值攻破100亿美元，从速结束谋划进军主动驾驶。正在5月份马斯克跟Google开创人的一次对于谈中这样讲：“飞机的主动驾驶仪（Autopilot）是一件很棒的货色，汽车也应该拥有它。”

正在其时，“主动驾驶”对于传统汽车厂商来讲更像是一个科幻概念。1970年代寰球汽车权威们定义了DAS（驾驶员协助系统），然后沿着这条门路束缚推进，“主动驾驶”一方面大厂们没有想干（会带来无比的公法恶梦），另一方面也确实是干没有了。

2014年，国际汽车工程师学会（SAE）把狭义上的“主动驾驶”分成了6类。也许看到，传统车企正在往昔多少十年根底上都正在L0～L1级之间原地踏步，假设要到达L2级以至更高，汽车就必需借助人工智能，而想要做到这一点，就要把汽车变得更像一台算计机，而非一个单纯的机器电子零件配合体。

主动驾驶6个级别，他日智库[4]

而特斯拉正在Model S上，就一经完结的电子电气鼓鼓架构变革，让汽车更像一台“四个轮子的算计机”。这种观念以后被前华为苏菁用表露话归纳了进去：传统车厂以为车的基座是车，然后把算计机嵌出来；咱们则以为汽车的基座是算计机，然后把车挂上去。

Modle S改电子电气鼓鼓架构初志是为了降老本，例如削减又贵又沉的汽车线束，但新架构至多能让汽车的各全体服从“大脑”的一致辅导（全部怎样做的详见咱们以前的文章[12][13]），等于为人工智能的落地搭了一套毛胚房（但还算没有上精装修）。

毛胚房打算了，但要让AI真正“拎包入住”——完结L2级以上的“主动驾驶”，还须要甚么货色？

咱们常常认得的“主动驾驶”，便是汽车运用各类传感器，网络范围境况数据，然后汽车的大脑（当中是芯片）根据算法来剖析这些数据，进而掌握车辆动作。例如摄像头看到前方突然窜出一条狗，大脑剖析后发出重要刹车的指令，让汽车停下来。

正在这个历程中，判别出前方窜进去的究竟是一条德国牧羊犬，依然一只黑色废物袋，就须要一套“算法”了。这些算法，须要提早载入到汽车的“大脑”里，输入汽车各种传感器收罗到的数据，然后作出时刻的判别，进而掌握汽车的动作。

汽车要熟行驶历程中收罗数据、加载算法、仓卒作出判别，自己的算计机能也没有能失落链子，尤为是高速上进时，决议晚1ms均可能会造成大祸，假设“卡机”更是劫难。所以，汽车上搭载的芯片机能也没有能欺骗，要有渊博的算力。

而那些事先载入汽车大脑的算法从何而来？正在早期，碳基法式员们用if-else语句来撰写算法，但正在呆板练习问世之后，科技公司们结束构建算计平台，汇聚了从终端提取以及摹拟天生的海量数据，正在更高算力的芯片启动下，不停锻炼，变成算法。

图片起因：aionlinecourse

到这边，主动驾驶“四因素”就很清爽了：1. 感知数据 2. 当中算法 3. 终端芯片 4. 算计平台。

但2013年的特斯拉依然一个名副本来的“小厂”，正在四座大山当前根底上毫无积存，尤为是芯片以及算法须要参预大度研发经费。马斯克此时的政策也很求实：造没有如买。其时能投入特斯拉视野的供应商有且只要一家——以色列公司Mobileye。

Mobileye的名字蕴含“迁徙”以及“眼睛”两个词，这家公司由号称“中东哈佛”的以色列希伯来大学教授Amnon Shashua于建立。自1999年创制之后，埋头于开垦主动/协助驾驶本领，2014年正在纽交所上市，2017年被英特尔以153亿美金的天价并购。

正在上文提到的主动驾驶“四因素”中，Mobileye最善于甚么？当中算法。

跟近币安官网入口些年“算力论英雄”的状况分歧，初期的主动/协助驾驶对于算力的要求并没有高。与如今L4级主动驾驶动辄400 TOPS、L5级更是到达4000 TOPS的算力要求分歧，L1级的主动驾驶所需算力以至没有到1 TOPS，L2级也仅仅是正在2 TOPS四周盘桓。

L1级主动驾驶跟“主动驾驶”相隔十万八千里，根底上便是“驾驶员协助”，例如自符合巡航、主动刹车、车道维持等功能，完结起来确实没有用很强的算计才略，只须要廉价的摄像头雷达协同先辈的图像判别算法，而这也正是Mobileye的强项。

正在制造的前10年，Mobileye仅仅靠纯软件规划的视觉算法就完结了盈亏平定。不断到2008年，Mobileye才推出了第一代主动驾驶芯片EyeQ1，由台积电代工，选择ARM内核以及180nm工艺，而同期初代iPhone搭载的三星S5L8900芯片一经用上了90nm工艺。

到了2014年，Eye系列一经迭代至Q3，截止2013年年尾，产物累计销量攻破100万台。虽然Q3算力仍然是可怜的0.25 TOPS，但其系结出售的算法够喷鼻，对付急于上车智能驾驶、又苦于没有软件以及算法开垦才略的厂商来讲，属于渴睡碰到枕头。

MobileyeEyeQ3芯片

马斯克没有讨厌Mobileye，尤为是后者将算法直接封装进芯片里，委托客户的是一个“黑盒”，里面的算法没法退换。但没有讨厌也没方法，Mobileye墟市份额凑近垄断，你爱买没有买，名驹飞驰福特都得昂首，特斯拉也只好乖乖地采用这种“店大欺客”。

2014年10月，特斯拉揭晓了第一个主动驾驶规划——Autopilot1.0版本，个中的硬件模块称之为Hardware 1.0（简称HW1.0）。这个规划把Mobileye EyeQ3算作硬件模块的大脑，其它还装备一个前置摄像头、12个超声波雷达以及1个毫米波雷达。

从此，2014年10月之后损耗的新车都会默认搭载HW1.0硬件，但用户此时还没有能直接用——特斯拉选择的是“硬件后行，软件更新”的办法，先装硬件，再OTA进级，所以不断到2015年10月特斯拉v7.0版更新后，Autopilot1.0才正式被“点亮”。

早期的Autopilot1.0界面

正在Mobileye“上车”的那一刻，马斯克就黑暗打算自研主动驾驶的算法、芯片以及算计平台。

2015年马斯克试图羁糜硅谷有名黑客George Hotz来特斯拉搞无人驾驶，许诺假设乐成代替Mobileye，特斯拉会一次性给他“数百万美元奖金”，但被对于方推辞，随即Bloomberg的一篇报道将两人的邮件表露进去[5]，立马引来了Mobileye的诘责。

被Mobileye“卡颈项”的特斯拉只幸亏官方网站上发了一份证实，示意Mobileye供给的芯片以及算法仍然是“全天下最佳”，特斯拉还会连续利用。然后马斯克自己正在twitter上转发了这份证实，才废除了Mobileye的怒气，避免了特斯拉被“断供”。

事宜平稳后，马斯克加快推进“自主可控”讨论。2016年1月，传奇的AMD首席架构师Jim Keller被挖到了特斯拉，他的永恒战友Peter Bannon也正在1个月之以后到马斯克的阵营——特斯拉跟Mobileye“脱钩”一经仅仅一个时光课题。

离别的决心如许强烈，马斯克就差一个冠冕堂皇的缘由以及一个永远代替Mobileye的备胎。很快，它们都来了。

2016年5月，一辆开放主动驾驶模式的Model S正在佛罗里达州撞车，40岁的司机Joshua Brown马上仙逝。

这辆Model S撞上的是一辆货车的白色车箱。当后者横穿公路时，特斯拉的Autopilot系统虽然经过毫米波雷达检测到了车箱，但误把蓝天映衬下的白色车箱当成一块路牌，AEB(主动重要制动系统)因而没有做一切的反应，车就径直撞上去了。

惨烈的Model S车祸现场

这是人类史乘上已知的第一统主动驾驶事故，当然引起寰球言论存眷，美国国家输送安全委员会(NTSB)揭晓了足足500页的讲述。考察人员发明司机Joshua Brown正在驾驶历程中也没有憨厚，90%的时光双手分开方向盘，并无视了七次系统忠告。

司机虽有错，但企业也得背锅。特斯拉发明假设要跟横穿公路的车辆相撞，Mobileye的EyeQ3芯片没法供给渊博的算力，要比及两年后揭晓的EyeQ4才行，而Mobileye正在事故的证实里又暗搓搓地甩锅特斯拉，这让马斯克尤其犹豫了踢开Mobileye的决心。

5个月后，特斯拉揭晓了Autopilot 2.0以及硬件模块HW 2.0，彻底跟Mobileye分道扬镳。代替它的是黄仁勋的英伟达。

这边插一下：特斯拉主动驾驶规划的名字目眩撩乱，最结束就叫做Autopilot，以后引入一个高等选配规划FSD（Full Self-Driving），二者便是统一套系统的两档产物，用户多花钱，就也许激活更多功能，面前的硬件叫做Hardware（1.0→4.0）。

英伟达正在主动驾驶方面本来也是一枚新兵蛋子。正在2015年1月，黄仁勋向天下揭晓第一代了NVIDIA Drive平台，这个平台由两全体组成：数字座舱（CX）以及主动驾驶（PX），二者都利用英伟达Tegra X1——任天堂switch的同款芯片。

Tegra是英伟达迁徙芯片家族的名字，昔日坑了没有少厂商，例如HTC以及小米，不断被高通摁着争持。以后老黄坚强放飞自我，把正在显卡范畴练就的“砌算力”大法发扬到极致，功耗发热猛增，根底加入手机墟市，但正在主动驾驶范畴却重获回生。

以Tegra X1为例，其选择规范的CPU+GPU架构，CPU全体选择4颗Arm A57内核以及4颗A53 内核，当中数全体8颗；而GPU全体则选择Maxwell架构，当中数高达256颗。这种“暴力堆砌”下，单颗Tegra X1的算力竟然攀到了1 TFlops。

Tegra X1 图片起因：英伟达

1 TFlops是甚么概念呢？TFlops指的是“每秒万亿次浮点运算才略”，1996年英特尔帮美国能源部Sandia国家测验室建造了一台名叫“ASCI Red”的超级算计机，占地1600平方英尺耗电500千瓦，用来摹拟核弹头，它的算力便是1.06 TFlops。

英伟达的“算力大法”，适值是主动驾驶由L1向L2、L3演进时急需的货色。

例如L1级的“单车道定速巡航”功能下，车载芯片只须要处置有限的数据量，但一旦进化到L2级其余“主动变道”，车辆没有仅要判别车道以及范围车辆，还要时刻算出最优变道决议，算力须要选拔了一个数目级。比拟单纯地用CPU来供给算力，英伟达“CPU+GPU”模式能更好地匹配主动驾驶的须要。

为甚么？简捷说，CPU（宗旨处置器）以及GPU（图形处置器）均由掌握单元(Control)、运算单元（ALU）、保存单元（DRAM）、缓存（Cache）等多少个全体变成，二者区分主要正在于各个单元的数目配比，尤为是运算单元的数目配比。

运算单元是芯片数据算计的焦点，由算术逻辑零件（ALU）组成，ALU即专家口中的“核”，所谓8核CPU指的就是有8个算计单元。为图像处置以及矩阵算计而生的GPU，与CPU的最大差异正在于也许暴力叠加成千上万个ALU施行并走运算。

简捷类比，CPU像一名数学系教授，才略周全，GPU则像他部下的一年级本科生，偏科重要，只会算数。教授平凡善于兼顾全部，发号施令，他自身虽然也会算数，以至抵得上两三个本科生，但昭彰比没有过100个本科生叠加正在一统的“算力”。

当GPU碰到人工智能后，结束大放异彩。2006年，英伟达推出基于GPU的CUDA开垦平台，开垦者也许经过这一平台，利用C语言编写法式以束缚繁复的算计课题，换言之，底本只用做3D衬托的GPU变得尤其通用，可施行的义务尤其各类。

2009年，斯坦福大学的Raina、Madhavan及吴恩达正在一篇论文中陈说了GPU正在深度练习方面相对于CPU的大幅劣势[6]，将AI锻炼时光从多少周缩小至多少小时。这篇论文为人工智能的硬件完结指剖判方向。GPU大大加快了AI从论文走向实际的历程。

所以，特斯拉从Mobileye切换到英伟达没有仅是换供应商这么简捷，而是把人工智能硬件完结的利器——GPU装上了车，等于把“毛胚房”换成了“精装房”，完结了AI算法的拎包入住，同时也把“电动车”以及“人工智能”两大时期主旨连贯正在了一统。

特斯拉正在2016年10月揭晓的HW 2.0硬件平台，蕴含8个摄像头、1个毫米波雷达、12个超声波雷达，和英伟达DRIVE PX2定制主板，主板下面搭载了Tegra X2 CPU以及进级为Pascal架构的GPU，算力是10 TOPS，精确是Mobileye EyeQ3的整整40倍。

“新少女友”看起来貌美如花，但特斯拉为了这次离别本来支出了没有小的价值。

HW 2.0的硬件机能虽然良好，但软件上却是短板，特斯拉内部团队以及英伟达正在算法上都还达没有到Mobileye的程度。例如不断道HW 2.0揭晓的3个月后，特斯拉才把自符合巡航掌握、前方碰撞预警以及方向盘主动转向等根底功能给仓促地做进去。

所以，虽然特斯拉自2016年10月后出厂的车都标配了HW 2.0，但不断到2017年上半年才把Autopilot 1.0的功能都完结进去。所以实用户玩弄道：“搭载了更强劲硬件的新车车主们等了足足半年，总算也许享用跟老车主一律的协助驾驶功能了。”

但顶着客户流失的告急，特斯拉也要把Mobileye换成英伟达。除了情感因素之外，更主要的是NVIDIA Drive是一个封闭平台，自在度很高，特斯拉也许一面正在英伟达的平台上练手，一面积存自身的软件以及算法才略，为最终的自研铺平路线。

对于“渣男”来讲，一切的「现任」都将是「前任」。正在拥抱英伟达的同时，特斯拉的自争论也正在紧锣密鼓地施行着。

当马斯克结束搞AI时特定会有感应：比拟于建造业，美国的AI以及芯片人材简直是太多了。

扈从1980年代结束就渐渐外迁的建造业分歧，美国正在算计机迷信的三大利用范畴——互联网、软件、芯片妄图上不断保有丰富的人材储存。以ACM图灵奖取得者为代表的顶尖迷信家正在高校、家产以及争论机构里攻破前沿，而数没有清的高等工程师则正在Google、苹果、微软、Intel等Top公司之间频仍流转。

特斯拉2015年筹办自研无人驾驶时，已是科技圈的当红炸子鸡，马斯克有本钱从硅谷大厂里撬走各路牛人以及大神。从2015年至今，特斯拉无人驾驶团队的架构历经屡次保养，人员也熙来攘往，但不管是硬件依然软件，马斯克遴选的各个团队担任人，根底上都是天下最顶级的迷信家或工程师。

咱们也许从多少个大牛的简历中观察到特斯拉Autopilot团队极高的人材密度：AMD K7/K8/Zen架构的开辟者Jim Keller、苹果芯片团队的当中成员Pete Bannon、Swift编程语言的创造人Chris Lattner、OpenAI首席迷信家Andrej Karpathy……

特斯拉团队（左起）：硬件总监及Dojo担任人Ganesh Venkataramanan；工程总监Milan Kovac；人工智能总监Andrej Karpathy；软件总监Ashok Elluswamy；总忽悠师Elon Musk ，2021 Tesla AI Day

这边中心提一下Andrej Karpathy。这位出身于1986年的小哥是斯洛伐克人，15岁随怙恃移平易近加拿大，2015年取得斯坦福大学博士，导师是算计机大神李飞飞，正在读博时期他一经是人工智能届的超级明星，结业后直接到场创立了OpenAI。

2017年，他被马斯克厚着面子挖到了特斯拉，而从2017年到2022年，Andrej Karpathy不断担负特斯拉人工智能总监，并直接向马斯克汇报，直到2022年离任重返OpenAI。主观地说，他是特斯拉人工智能团队的最主要的创造者之一。

发量相对于繁盛时代的Andrej Karpathy

而正在颠峰时，特斯拉Autopilot团队拥有300多名顶级工程师（没有席卷1000多名数据标注员），个中200人专攻软件，100人专攻硬件以及芯片，马斯克正在一次采访中说[8]：这些精英“人家拘束去哪儿都能找到处事，没有谁是他们真正的东家。”

正在硅谷人材以及自身光环的加持下，特斯拉没有打算去抄英伟达以及Mobileye的功课，那他们想怎样干？

主动驾驶的全部完结很是繁复，而且算作一门斩新的迷信，新本领、新门路、新攻破层出没有穷，但沿着咱们前文提到主动驾驶的“四因素”（1. 感知数据 2. 当中算法 3. 终端芯片 4. 算计平台）来归来，根底上就能理清马斯克筹备的混乱宏图。

开始，正在「感知数据」方面，特斯拉挑选了“纯视觉感知”规划，摒弃了逐渐幼稚的激光雷达、毫米波雷达等非视觉传感器。这一做法正在业内独树一帜，难度比拟其他主流规划直接拉高了一个数目级，正在业界也引起平静的议论以至争议。

特斯拉8个摄像头揭开范围

主动驾驶范畴大普遍各人都以为“纯视觉”规划弗成取，没有少用户也很有微词，以为正在本领没有幼稚的状况下就摒弃雷达是对于用户安全的没有担任任。马斯克对于这些挑剔置若罔闻，并秘密嘲笑业界对于高精度地图以及激光雷达等规划的依附。

其次，正在「当中算法」方面，简捷来讲便是特斯拉经过8个摄像头收罗的2D图像，利用繁复的感知神经收集架构施行加工，构建出一个恐怕表征可靠天下的3D向量空间，这个空间里拥有主动驾驶决议场景里所须要的多少乎一切信息，例如车道、行人、建筑物等。

从8个摄像头到3D向量空间，2021 Tesla AI Day

基于这个3D向量空间，特斯拉妄图了一个HydraNet架构——Hydra是希腊神话中“九头蛇”的名字，道理是这套架构共享一个数据“躯干”（BackBone），为1000多个义务的“头”（Head）供给支柱，例如物体检测、交通灯判别、车道线预计等。

这些义务的算法大都由云霄的算计平台正在吞噬了辽阔数据量后锻炼而来。所以，特斯拉的主动驾驶本来没有生存“当中算法”的概念，搭载正在汽车终端上的是一个繁复的基于神经收集的系统，由很多个模块配合而成，宛若一座辽阔的迷宫。

第三，正在「终端芯片」方面，因为须要时刻构建混乱的3D向量空间，每一辆开放FSD的特斯拉汽车都须要极强的算力来消化海量数据。马斯克的应付思路很是认识：招募团队，自身重新结束研发主动驾驶的终端芯片，代替失落英伟达的规划。

这边须要识别的是：咱们常常说的车载当中芯片常常有两类，一类是给智能座舱供给算力的芯片，这一类特斯拉根底都外购幼稚的破费级CPU，历代车型用过英伟达Tegra3（2012-2018）、Intel A3950（2018-2021）以及AMD 的Ryzen（2021-至今）。

另一类则是给主动驾驶供给算力的芯片，算力要求更高，Mobileye以及英伟达Drive PX2供给的是这类，特斯拉要自研的也是这类。思路大抵是：正在“CPU+GPU”的根底架构上再填补异常的AISC（公用集成电路），来束缚潜伏的算力瓶颈。

最终，正在「算计平台」方面，特斯拉以前是采办英伟达的板卡来搭建数据焦点，但既然确定要自研车载终端芯片，坚强把锻炼算法的算计平台也一并自研。2019年4月，马斯克正在特斯拉Autonomy Day上首次颁布了超级算计机Dojo的研发讨论。

分析来看，马斯克试图吃透无人驾驶的每一个关节，这是一个充溢意图以及猖狂的讨论。

特斯拉跟英伟达“离别”实属一定。一方面马斯克坚信“纯视觉”规划，试图跟其他厂商拉开分歧，英伟达的通用硬件规划就没法满意须要了；另一方面，Drive PX2的售价高达10000美元+，这对于老本敏锐体质的马斯克来讲是一个难以安息的数字。

英伟达对于特斯拉本来异常有假意，除了正在定价方面予以了很大折扣之外，黄仁勋还正在外交媒体上晒出自身的特斯拉座驾和以及马斯克的合照，让人好象梦回2005年苹果与Intel的世纪牵手。但特斯拉根底上也正在反复苹果扔弃Intel的小说。

黄仁勋正在外交媒体上瓜分自身的Model X

黄仁勋大概低估了特斯拉的决心以及势力，正在2018年8月的一次业绩电话聚会中，一名分解师问及特斯拉自研芯片的作用时，黄仁勋先是谈了一下自研芯片的难度，然后说：“假设他们没搞出了局，给我打电话，我会很兴奋帮助的。”

电话聚会停止后，马斯克马上正在twitter上回应，言语的塑料情谊感一概：“Nvidia建造了很棒的硬件，高度尊敬黄总的公司。”同时又很司马昭地核示：“咱们的硬件须要是很特殊的，须要跟咱们的软件密切匹配。”

2018年是特斯拉Autopilot自研的冲刺节点：人工智能总监Andrej Karpathy引导团队经过大型神经收集来锻炼算法；硬件大神Jim Keller以及接班人Pete Bannon主持终端FSD芯片的研发；元老级高管David Lau则带领近百人的团队改善数据收罗以及车机交互……

特斯拉能没有能交出一张中意答卷？没有仅英伟达想分解，全天下想抄功课的人也都正在等待着。

2021年8月19日，当Andrej Karp币安官网登录athy正在特斯拉AI Day上揭示Transformer时，全天下的友商都瞪大了眼睛。

如前文所述，特斯拉“纯视觉”规划的第一步，便是把8个摄像头收罗的图像提取性格，混合成一个一致的三维向量空间。这个idea很契合“第一性原理”，是根底中的根底，但完结起来极难，传统的基于2D图像的CNN卷积根基束缚没有了课题。

极端繁复的3D向量空间

特斯拉的做法是用上了现币安登录地址代出炉的Transformer。正在初步咱们讲过，Transformer没有仅处置当然语言熟行，处置算计机视觉异样是神器，正在Google以及OpenAI都处事过的Andrej Karpathy当然没有会放过，正在第临时间就带领团队将其用正在3D向量空间的建立上了。

这是一个辽阔的攻破。主观说只要束缚了这个课题，特斯拉才有扔弃激光雷达的底气鼓鼓。

全部完结的方式，感趣味的读者也许详读参照文献[15]。特斯拉领先利用Transformer之后，寰球同业们纷繁追随。应该说，Transformer除了把GPT大模子送到寰球聚光灯之下外，它还正在每一台具备主动/协助驾驶功能的汽车里岑寂发扬文章用。

固然，Transformer模子也仅仅特斯拉主动驾驶算法系统的一个“零零件”，跟它一统发扬影响的还有很多新老本领。而且要留神：人工智能是一门日行千里、以至正在不停加快的迷信，此日的“神器”到了来日，大概就会被更好的算法以及模子代替失落。

Karpathy的揭示仅仅特斯拉“全栈自研”的一小全体，因为分歧团队进度的分裂，面纱是渐渐被覆盖的。

开始表态的本来是硬件。2019年4月，特斯拉终于揭晓了“自主可控”的主动驾驶硬件平台HW 3.0。寰球科技圈对于此期盼已久：老车主们中心存眷可否收费进级，友商们纷繁取出夸大镜打算细密“练习”，而对于冲基金以及一致System Plus这样的磋商公司则仓卒步履，正在第临时间对于HW 3.0施行了拆解。

HW3.0以及HW2.5（HW2.0的简捷进级）板卡对于比图

HW3.0一共蕴含4746个部件，个中两颗刻有Tesla符号的银色FSD芯片最引人夺目。这款芯片是特斯拉硬件自研的最大结果，由三星正在得克萨斯州奥斯汀的工厂代工，选择14nm FinFET工艺，面积约莫为260平方毫米，集成了60亿晶体管。

随即，正在2019年8月的IEEE的Hot Chips聚会（高机能处置器顶会）上，特斯拉芯片担任人Pete Bannon（Jim Keller已离任）揭示了FSD的内部组织，也许看到特斯拉没有选择英伟达常常的CPU+GPU架构，而是选择高度定制的CPU+GPU+ASIC架构。

特斯拉第一代FSD芯片架构

这边的ASIC指的就是侵夺整块芯片最大面积的两颗神经收集处置单元（NNA），即NPU。每颗NPU核的峰值机能也许到达每秒36.86万亿次运算（TOPS），功耗却只要7.5W。与之比拟，GPU内核只供给0.6TOPS的算力，成为配角。

咱们以前把CPU比做数学系教授，把GPU比做一年级本科生，那NPU便是CPU部下的正在读博士，无需手把手疏导，就能加紧的施行卷积运算以及矩阵乘法运算。简捷来讲便是：NPU成为供给算力输出的主力，CPU以及GPU退居协助位置。

HW3.0平台上装备了两颗FSD芯片，彼此校阅，彼此冗余，整体系统的算力便是144TOPS，是前一代HW 2.5的7倍多（20TOPS）。而凭仗颠覆性的架构妄图，整体系统的功耗升高到了220W，功耗比则从0.067TOPS/W跃升至0.65TOPS/W。

FSD芯片让特斯拉完结了芯片的“独立自主”，此时离他们第一次采办Mobileye的产物只往昔了短短5年。

而缭绕主动驾驶“四因素”，特斯拉的攻破还正在连续。正在2021年8月19日进行的特斯拉AI Day上，除了人工智能总监Andrej Karpathy精细阐述了基于视觉的神经收集规划外，「算计平台」的攻破结果也被揭示进去，即特斯拉Dojo ExaPOD超级算计机。

Dojo ExaPOD由120个锻炼模块组成，每一个锻炼模块蕴含25块特斯拉自研的D1芯片，总芯片数目到达了3000块。D1芯片由台积电代工，选择7nm工艺，3000块D1芯片叠加起来，直接让Dojo以1.1 EFLOP的算力成为寰球第五大算力领域的算计机。

Dojo担任人Ganesh揭示D1芯片，2021 AI Day

主观评介，特斯拉到底是芯片范畴的“新兵”，自研的芯片不常真的能媲美半导体权威，尤为是研发Dojo的老本比从英伟达直接买还要高。但思虑到特斯拉正在多少乎时零根底的状况下挤进了AI芯片第一梯队，这份成就单依然渊博优厚的。

从此“自身发端，丰衣足食”，马斯克对于“四因素”的全链条掌控一经根底成型：

选择“纯视觉规划”，当中算法基于深度神经收集，正在云霄由自身研发的Dojo超级算计机施行锻炼，终端上自研的FSD芯片时刻处置范围境况数据，判别工具，预计动作，作出判别，最终掌握车辆动作，完结主动或半主动的“智能驾驶”。

为了放慢主动驾驶的幼稚速率，特斯拉正在2020年10月煽动了FSD Beta的内测，面向的人群是一小全体承诺把实际天下的行驶数据上传给特斯拉来施行算法锻炼以及干山的车主，而收罗到的大度数据则会被喂给“云霄”的超级算计机来锻炼模子以及算法。

大度花了15000美元选配FSD办事的车主承诺“自带干粮”给特斯拉充任“无人驾驶测试员”。2021年有2000多位车主投身了FSD Beta的内测；到2022年10月，这一数字飙升到了16万；之后FSD Beta向北美地带全数封闭，到场车主数目到达36万。

一位北美用户在利用FSD Beta，2022年

海量的数据投喂给日夜不绝的超级算计机，带来了主动驾驶的加紧迭代。正在2022年的AI Day上，特斯拉给出了一组数据：收罗了480万段数据，锻炼了75778个神经收集模子，个中有281个模子被理论用到特斯拉车上，驱策FSD迭代了35个版本。

正在表露这些数据前，马斯克正在终场白中讲了一句话：根底上我以为，咱们是人工智能正在实际天下利用的无可争议的引导者。

正在ChatGPT火爆寰球之后，这句话的可托度昭彰打了没有小的折扣。没有过从2013年结束，特斯拉用了9年就吃透了人工智能的玩法，把AI搬上了数百万台汽车，从算法、芯片再到算计平台全数完结自研，根底上跨越一切的合作对于手，席卷卖铲子的英伟达。

马斯克曾经正在微博称特斯拉的AI势力被“低估”

固然，争议始终陪同着特斯拉。一方面，L4级的主动驾驶难渡过高，大度厂商被卡正在L2级～L3级这一地域，即使特斯拉的FSD更新到v11版本，也仍然没有脱节“Beta”的后缀。正在本年2月初，特斯拉更是发布召回了36万辆装备有FSD的汽车。

另一方面，特斯拉正在营销「主动驾驶」时的保守也少没有了被口诛笔伐，马斯克正在推销自家的主动驾驶本领方面没有仅接地气鼓鼓，而且接地府，吹牛、撕逼、PUA同业、期货当现货卖……无所没有用其极。这种「扮演」，有时分反而会让人轻视了特斯拉的真正势力。

但众所周知，特斯拉汽车正在寰球的热卖，今朝跟主动驾驶联系没有是很大，尤为正在中国，FSD开明率只要可怜的2%没有到，寰球范围也只要10%～20%的水平。用户挑选特斯拉汽车，更多的是由于品牌光环和其正在妄图、建造、代价方面的劣势。

而特斯拉之因而延续投资人工智能，除了自己主动驾驶是一大营销卖点外，还有一个缘由：人工智能将是他日20年人类最主要的科技干线。

电动车家产虽然坐拥风口，但本体上仍然是建造业，效用曲线的改善会渐渐趋缓。例如，能源电池的容量没有会每年翻一番，一体化压铸的老本也没有会每年下降50%，特斯拉正在建造关节的劣势正在度过赢余期之后，迟早会被更卷的厂商追上。

但人工智能却像火箭一律正在加快，并极有大概引爆一场像工业革命一律的浪潮。假设特斯拉恐怕从一家单纯的汽车公司，变为一家拥有两大落地场景（汽车以及呆板人）的人工智能公司，那么此日参预的每一分钱，他日都将是跟合作者的辽阔劣势。

没有过特斯拉正在AI范畴的狂飙，时常被一些讥讽性的场景所冲淡。2022年10月，被业界等待已久的Tesla Bot揭晓，但三名费劲抬着呆板人上台的壮汉让局面一度为难。两个月后ChatGPT引爆寰球，Tesla Bot彻底成为寰球AI狂欢的背景板。

被处事人员“抬”上来的Tesla Bot

OpenAI用ChatGPT告知咱们：人工智能的繁华总是消失非线性的，一旦“奇点”邻近，迸发就会以难以设想的速率惠临。谁都没有敢大话特斯拉测试两年多的FSD Beta没有会正在没有远的他日博得攻破，这台装了FSD芯片的呆板人，也是一律。

从这角度归来，特斯拉这台电线袒露的Bot，是没有是越看越像《复联2》的奥创大概施瓦辛格？

正在2003年上映的影戏《告终者3》里，清除人类的超级算计机——天网的算力是60 TFlops。

二十年往昔了，玩耍玩家手上的一张RTX 4090显卡，就能到达100 TFlops，异常于1.67个天网；一张英伟达A100的算力（FP16）恐怕到达156TFlops，异常于2.6个天网，而ChatGPT面前的数据焦点里，至多有2万张英伟达A100以及机能更强的H100。

《告终者3》里煽动的SkyNet，2000年

人类正在科技树的某一个枝叶上「狂飙」时，设想力大概都没法跟没有上措施。而今是2023年，Google宣布那篇阐述“留神力体制”的论文，距今只要5年；AlphaGo战胜李世石，距今只要7年；而OpenAI这家公司创制，距今也才没有到8年时光。

特斯拉研发无人驾驶的时光线，跟人工智能这门迷信正在近10年的突飞大进密弗成分的，而人工智能的演进速率会越来越快。OpenAI开创人Sam Altman刚提了一个新的外貌：新的摩尔定律将会开放，六合中的智能生命每隔18个月将会翻一倍。

正在特斯拉投资者日颁布的Master Plan 3（大志3）中，马斯克预期特斯拉他日每年恐怕损耗2000万辆车——这也意味着，每年把2000万个拥有极强算力的硅基生命送到碳基人类的千家万户，同时这些终真个“才华”在日夜不绝地进化。

影戏《教父》里柯里昂说过说：离自身的冤家要近，离自身的敌人要更近。马斯克昭彰邃晓没法拦阻大水，痛快为硅基的兴起助力。至于这种“助力”，毕竟是碳基通往自在之路上的砖石，依然绞刑架上的绳子，马斯克大概管没有了那么多了。

一面向碳基老乡预警，一面给硅基皇军引路，马教授一经做出了自身的挑选。咱们呢？

全文完，总长1.2万字，报答您的耐烦赏玩。

本文撰写失去了ChatGPT的大力帮助，特此弯腰。

参照材料

[1].An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale, 2020

[2].Elon Musk @twittter,2014-2018

[3]. South by Southwest Tech Conference, 2018

[4]. 汽车主动驾驶繁华途径以及家产链全景图, 他日智库

[5]. George Hotz Is Taking on Tesla by Himself, Bloomberg

[6]. Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors

[7]. Tesla AI Day, 2021-2022

[8]. 一个时期有一个时期的算计架构，量子位

[9]. 与时光竞走，特斯拉Autopilot进化史，汽车之心

[10]. AI Chips: Challenges and Opportunities

[11]. ChatGPT幕后的真正大佬，量子学派

[12]. Meet The 'Jedi Engineers' Responsible For Tesla Autopilot

[13].新能源汽车的联发科时辰，远川争论所

[14]. 鸿蒙座舱是何如炼成的，饭统戴东家

[15]. Deep Understanding Tesla FSD: Vector Space，Jason Zhang