1. 自动驾驶行情
(1) 特斯拉的自动驾驶功能体验提升
特斯拉的自动驾驶功能在 2021 年 3 月底至 6 月初得到了极大的提升,能够应对各种场景, 包括山路 、乡间小路、雨雪等。特斯拉已经实现了全场景的覆盖,用户可以在任何时间启动 FSD 服务 。随着大模型在自动驾驶中的应用,感知、控制和决策能力得到了提升,整个自动 驾驶体验质的提升, 进入 L4 自动驾驶的方向。
(2) 特斯拉的自动驾驶功能用户数量增加
特斯拉的 fsd 用户分为买断用户和按月开通用户。买断用户是在购买新车时直接买断 fsd 功 能,享受终身使用权。按月开通用户则按月付费使用功能。在 2023 年 3 月份,北美的 fsd 用户数已经超过 40 万户。根据统计,到 2021 年底,北美的 fsd 渗透率已经达到 27%~28%左 右的水平。
2. 特斯拉的软件收费模式
特斯拉的 fsd 软件收费模式已经落地并且得到了消费者的认可,价格也已有所调整,目前为 1.2 万美元。该模式将对整个商业模式和特斯拉的盈利能力产生大幅提升。预计到 2022 年 年底,北美的 fsd 渗透率将超过 30% ,甚至可能达到 35%~40%的水平 。这将进一步推动电动 智能车的普及和销量提升,并加强强者恒强的态势。实现自动驾驶功能体验的大幅提升和软 件收费模式的实现将成为未来 3~5 年车企竞争的关键因素。
3. 特斯拉的算法升级
特斯拉在算法方面持续升级迭代,如引入 transport 、9 头蛇算法、bv 加三 s 购买、占用网 络和端到端的 fisDV12 模型。在感知层面,特斯拉引入了更多的大型模型。在规控和决策算 法方面, 特斯拉开始使用基于 transform 的大型模型。
4. 特斯拉的自动驾驶架构升级
v11 到 v12 是一个非常大的升级,整个架构都被重塑。特斯拉逐步推进 transport 的大型模 型,从感知到归控决策再到整个端到端逐步推进 。马斯克表示,v11 到 v12 的版本发生了质 的变化。
Q&A
Q:特斯拉的自动驾驶升级主要体现在算法方面吗?
A:是的,特斯拉的自动驾驶升级主要体现在算法方面。去年的升级主要是在硬件方面,而 今年所有的进步全部是在软件和算法上。v11.3 和 v11.4 做了提升,使得消费者对功能体验 的认可度有了大幅提升。
Q:v11.3 和 v11.4 做了哪些提升?
A:v11.3 和 v11.4 对特斯拉的自动驾驶能力进行了大幅提升。加入了很多深度神经网络学习 和一些优化的算法,使得特斯拉在处理一些场景时的驾驶能力更好,更多纪要加微信tmmt44更老道。这些提升使得 原来只能被一些极客或风险偏好比较高的用户接受的功能和体验,进一步拓展到普通用户。 而且随着对特斯拉的信任度提升,越来越多的消费者开始在车上进行其他活动,如吃早餐、 吃牛排等,甚至在驾驶时发呆。这是 v11.3 和 v11.4 带来的结果。
Q:特斯拉的算法一直在进行升级迭代吗?
A :是的,特斯拉的算法一直在进行升级迭代。特斯拉在算法端持续进行升级,包括引入 transport、bv 加三 s 购买 、占用网络和端到端的 fisDV12 模型。现在特斯拉已经开始在规控 和决策算法中使用大模型。
Q:特斯拉的算法使用大模型时存在争议吗?
A:特斯拉的算法使用大模型在规控和决策算法中存在争议。涉及到驾驶安全非常重要的规 控和决策算法的安全等级很高,而大模型是一个类似于黑盒的解决方案,对确定性要求不强。 因此,大家对将大模型引入到安全等级很高的规控和决策算法中存在争议。
Q:特斯拉现在使用大模型了吗?
A:是的,特斯拉现在已经开始使用大模型,不仅在规控决策中使用,甚至在整个端到端中 也开始使用。
Q:v11 和 v12 有何不同?
A:v11 和 v12 是特斯拉自动驾驶系统的两个版本,其中 v11 的代码行数超过了 30 万行, 而 v12 则减少到了 2000 行,整个版本发生了质的变化,架构被重塑。
Q:特斯拉的算法还在进行改进吗?
A:是的,特斯拉的算法仍在持续改进,逐步推进大模型从感知和归控决策到整个端到端的 应用。
Q:特斯拉在自动驾驶方面有什么优势?
A:特斯拉在整个自动驾驶领域有着数据闭环和模型迭代的优势,能够快速收集和处理大量 的数据,并通过算法和工程师的参与进行数据标注、模型迭代和优化。在进入大模型时代后, 数据采集的要求降低了,更多的数据是通过大模型生成的。此外,特斯拉的核心竞争力之一 是工具链和开发经验,其算力和软件优化能力比其他竞争对手强大。同时,特斯拉的硬件和 传感器也在不断升级,如最新的 hw4.0 硬件增加了 4D 毫米波传感器,能够在极端天气下提 供更好的实时感知能力,从而大幅提高安全性能和自动驾驶体验。
Q:特斯拉云端的算力布局有哪些提升? 计划在明年 q4 达到什么样的水平?
A :特斯拉云端的算力布局在今年快速提升,计划在明年 q4 达到 100 亿 plus 的算力水平, 相当于 30 万片 a100 的芯片,投入巨大。
Q:特斯拉的云端算力除了给 fsd 用, 还可以给 optimist 等其他方面使用吗?
A :特斯拉云端算力除了给 fsd 使用,还可以给 optimist 、spaceX 和 k 等方面做相关算法的 训练。
Q:特斯拉的 optimize 在运动控制和重复工作方面有怎样的提升?
A:optimize 在运动控制和做简单重复工作方面的能力得到了非常大的提升。
Q:特斯拉目标是走向通用能力和人形机器人, 人形机器人的算法对算力的需求会比 fsd 更 大吗?
A :是的,特斯拉预计人形机器人的算法对算力的需求可能还大于 fsd 的数个数量级以上。
Q:进入 v12 之后, 特斯拉的自动驾驶功能体验可以直接做到 l4 的级别吗?
A:可以,进入 v12 之后,特斯拉的自动驾驶功能体验可以直接做到 l4 的级别,实现全场景 的点到点自动驾驶。
Q:特斯拉云端算力的提升与 AI 的结合对自动驾驶有怎样的影响?
A :特斯拉云端算力的提升与 AI 的结合,使得自动驾驶功能得到大幅度提升,可以实现 l4 级别的驾驶,自动驾驶的价值也会真正显现出来。