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特斯拉最强智驾系统来了!马斯克自诩比上代强十倍,但却贯串“暗暗”闯红灯
发布日期:2024-12-05 22:57    点击次数:162

车东西(公众号:chedongxi)作家 | Janson裁剪 | 志豪

一年磨一剑,史上最强FSD V13.2运行测试。

车东西12月5日讯息,据外媒报谈,日前有部分测试者收到了特斯拉FSD V13.2的更新版块,比较于V12带来了不少的重磅更新,按照特斯拉拓荒者的说法,若是能证据其中的结构,这个版块用上了自家的火箭发动机同源的工程迭代本事。

在这次的版块更新中,最直不雅的变化便是特斯拉也用上了车位到车位的一键式登程时势。

按照FSD V13.2更新简介的内容具体来看,这次的FSD V13.2完了了从泊车情状启动功能、倒车和自动泊车的智能化、图像处理才调的增强、速率竖立的纯真性、以及更快的决策制定速率的全面进步。

比较于之前必须得设好导航,开上谈路才不错使用的FSD来说,这么的更新黑白常飘荡的。

这至极于,选拔好目的地,只需要下边的图片顶用手点一下“运行FSD”就不错完了到目的地的自动驾驶了。

▲FSD V13.2点击运行驾驶即可自动行驶

目下,FSD V13.2主要针对早期拜访测试者,这些测试者每每会在其他用户之前体验最新版块。

若是一切胜仗,特斯拉将在接下来的几周内缓缓向更多车辆推出该版块,瞻望在圣诞节前将会大领域推送给配备了特斯拉HW4.0硬件的车型。

针对这次超强的FSD更新,马斯克直接发文指出,FSD V13的才调是上一代的5-10倍。

▲马斯克评价FSD V13才调

特斯拉AI团队成员Yun-Ta Tsai还发文指出,他们对FSD扫数这个词系统进行了重构,显贵简化了进程,完了了直接从光子(输入)到适度(输出)的调理,同期在调处框架下提供了更多功能。

随后他还示意,这可能是四年前运行“光子计数”之旅以来最大的重写之一。

▲特斯拉AI团队成员Yun-Ta Tsai简述FSD V13

无论是从功能性的进步照旧从马斯克以及特斯拉AI成员的形色,可见这次FSD V13进步之大。

但是,FSD V13.2也不是一个十全十好意思的系统,当作纯视觉端到端系统的代表,它不仅代表了优秀的一面,同期也有端到端的负面影响从这一个版块显现了出来。

此前,马斯克曾显现过FSD可能会在V12.6版块的节点插足中国等好意思国除外的商场,但从目下的情状来看,FSD V13.2一经运行测试,入华讯息似乎顶风招展。

即使今后FSD V12.6入化胜仗落地,在当下的高阶智驾竞争环境中,消耗者是否还会为逾期一年的智驾买单则成为了一个变数。

一、FSD V13.2带来13大重磅更新 检会量5倍进步

特斯拉AI成员Yun-Ta Tsai关于FSD V13的评价是“相等简陋”,这个系统的构建与SpaceX为星舰假想的猛禽Raptor引擎V3相等相同。

▲特斯拉AI团队成员Yun-Ta Tsai评价FSD V13

从目下来看,特斯拉的FSD V13在检会量、算力支拨等方面有显著的进步,因此当下的V13.2版块照旧一个面向HW4.0硬件车型的更新。

▲FSD V13.2功能简介

目下,车东西通过对大皆测试案例进行征询,转头了FSD V13.2主要带来了13个主要的更新点。

1、撑握从泊车情状启动FSD(车位到车位):

车辆当今不错在停放情状下启动FSD,只需确立目的地并按住新的“启动FSD”按钮,车辆将自动切换到行驶或倒车情状。

从内容的后果来看,特斯拉FSD从V13版块也算是负责加入了当下主流的“车位到车位”雄兵。

▲FSD V13.2启动

2、增强的纯视觉倒车功能(三档无缝切换):

FSD当今不错自主倒车,并能在泊车、行驶和倒车之间无缝切换,以至不错实施三点掉头。

▲配备FSD V13.2的车辆丝滑穿梭在小径

3、增强的纯视觉自动泊车:

到达目的地后,FSD会自动寻找并停入隔邻的泊车位。从视频中来看,车辆从FSD切换到自主入库十分运动

▲FSD V13.2的自动泊入车位

4、质料更高的全诀别率HW4.0平台ISP(图像处理器)视频输入:

FSD V13.2初度使用了基于HW4.0平台的ISP(图像处理器),以更高的诀别率和每秒36帧的速率提供更好的图像质料,从而提高识别准确性。

5、适用于扫数谈路的速率竖立:

新版块为城市街谈和高速公路引入了新的速率竖立,包括新的“急速时势”,不再截至于 50mph(80km/h)以上的谈路。

6、原生基于HW4.0硬件的输入和神经汇注架构:

HW4.0的硬件特质优化了FSD的AI模子运行速率,减少了不断并提高了优化。

7、云霄5倍检会狡计才调进步:

特斯拉在德克萨斯州的超等狡计机集群“Cortex” 现已上线,专诚用于FSD检会,云霄检会狡计才调进步了5倍。

8、完了更快的土产货端侧决策制定:

FSD V13在图像处理方面进行了重构,决策速率提高了2倍。

▲FSD V13.2快速决策自主汇入路口

9、允许更多音频输入数据网罗进步感知:

车辆不错网罗并共享10秒的音频片断,以匡助畴昔识别紧要车辆的声息。

10、为日后分析从而对录像头可见性检测的进步:

车辆将在行驶收尾时教导可见性问题,并在出现问题时保存录像头图像供后续分析。

11、基于端到端的更好的碰撞幸免:

AI模子的改良使得FSD在碰撞幸免方面进展更佳,尤其是在红灯事件中的T型碰撞。

▲FSD V13.2自主决策通过路口

12、撑握Robotaxi车队通讯:

FSD V13撑握使用HW4.0硬件的车辆进行车队动态导航,确保一朝部署Robotaxi汇注不错高效运行。

13、更安全的交通适度器改良:

再行假想的交通适度器提高了对周围车辆和物体的追踪精度。

在更新页面的下边,特斯拉还对FSD V13的畴昔更新进行了预报,包括行将推出的改良包括对模子领域和高下文长度的三倍扩张,加多音频输入以更好地搪塞紧要车辆,并改良导航的奖励预测。

▲FSD V13.2畴昔功能先容

此外,还将优化对瑕玷刹车和泊车场慢速驾驶的处理,撑握多种目的地选项,如靠边停泊、泊车位、车谈或车库。

同期,将完了舆图和导航输入的高效示意,并改善对录像头庇荫的处理才调。

二、纯视觉FSD V13屡闯红灯 高阶智驾决战一段式端到端

目下,从特斯拉AI团队成员提到了“完了了直接从光子(输入)到适度(输出)的调理,同期在调处框架下提供了更多功能。”

这句话中,咱们不难发现,在当下,特斯拉FSD V13一经很简略率的用上了一段式端到端系统。

但是,当作纯视觉本事一段式端到端的代表,FSD V13也并非十全十好意思。

从网传的视频来看,仅在一位博主20分钟傍边的视频中,FSD V13就闯了3次红灯。

最初在一个有红灯不准右转绚烂(NO TURN ON RED)的方位,FSD V13.2显著盘算无视信号,准备直接右转,视频中的驾驶员一脚刹车把车踩停,并在屏幕上进行了上报。

▲FSD V13.2无视不准红灯右转翰墨绚烂

随后,在一处左转信号灯为红灯的时候,FSD V13.2亦然直接无视信号,进行了左转。

▲FSD V13.2无视左转信号灯

更有甚者,在一个十字交叉路口,FSD V13.2更是直接在直行过程中无视红灯信号,顺利开了往日,给东谈主看出孑然盗汗。

▲FSD V13.2无视直行红灯信号

总的来说,从目下FSD V13.2闯红灯的进展来看,至少有两点是目下纯视觉端到端的一些缺点,还有待修正。

一个问题是纯视觉的当然话语学习才调,能否看懂红灯阻挠右转(NO TURN ON RED)和写着左转的信号机等内容。

另一个问题是,拟东谈主化的端到端系统怎样幸免在四下无东谈主的情况下闯红灯的‘暗暗违法’行为。

目下,跟着本事竞争渐渐转向端到端的管制有商量,行业中对“一体化端到端”的详情成为了主流。

证据端到端的理念,感知与决策商量完了无缝联贯,确保信息的齐全传递,幸免了多段式有商量中可能出现的信息丢失问题。

此外,由于扫数处理步调集成在一个模子中,举座反映速率可能更快,这关于及时性条件极高的自动驾驶场景至关深广。

但是,由于端到端自身的特质,一朝系统中出现过拟合等问题,会使得精准调试变得勤苦,问题定位和管制的复杂性也随之加多。

因此,目下绝大多数企业皆在缓缓毁掉分段式是端到端本事,主攻作念一段式端到端的尽力。

商汤科技的CEO王晓刚曾示意:“‘两段式’有商量即使再作念十年,也无法成为自动驾驶的‘ChatGPT’。”

博世智能驾控中国区总裁吴永桥在采访中提到,行业缓缓从分段式端到端过渡到一模样端到端,最终完了寰宇模子的利用,这一发展蹊径图已渐渐成为业内共鸣。他预测,到来岁,国内仅有1-2家企业能够完了一模样端到端。

在11月底,理思汽车向扫数AD MAX车型推送了最新的车位到车位的端到端高阶智驾系统,这一系统蚁集了一段式端到端的快系统与兜底的慢系统,这也标志着量产领域的前沿进展。

这次特斯拉FSD V13采纳了十足重构的一段式端到端,不错说又一次走在了高阶智驾的前端,要知谈,FSD V12发布也照旧本年纪首的时候,时辰还不到一年。

确信跟着时辰的推移,还会有更多FSD V13的相干具体信息流出,车东西也会第一时辰进行本事解读。

结语:一段式端到端成为2025年竞争重心

当下,各个量产高阶智驾的车企和Tier1皆在提“一段式端到端”本事,并将其列为主要的发展主义。

与此同期,特斯拉重构后的FSD V13也可能是用了一个较为熟谙的一段式端到端有商量。

因此,目下缱绻但还没量产一段式端到端很可能成为来岁主流车企及Tier1的量产指标。

此外,一段式端到端也将对企业的云霄算力储备和东谈主员储备提议更高的条件,届时,能够见效拜托的企业可能不会许多。



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