4月23日消息，特斯拉昨夜于美國總部舉行自動駕駛主題日活動（Tesla Autonomous Day），向到場投資者以及全球觀眾直播發布了預熱已久的特斯拉“全自動駕駛計算機”（full self-driving computer，以下稱 FSD 計算機），即之前所說的 Autopilot 硬件 3.0。

這款自研芯片于一年半前設計完成。從公布的一系列的參數來看，無疑是相當強大的一款硬件：144TOPS（完勝競爭對手目前最先進技術 21TOPS ），神經網絡加速器（NNA）達到令人難以置信的 2100FPS，將由三星代工生產，采用14nm工藝，功耗僅為72W，并且已經在目前新生產的特斯拉旗下車型中搭載。此外，特斯拉明年部署無人出租車隊。

馬斯克：“這是全世界最好的芯片”

“乍一看似乎不可能——從來沒有設計過芯片的特斯拉怎么能設計全世界最好的芯片？” 馬斯克在活動上說，“但這確是客觀發生的。它領先的程度不是一點，而是遙遙領先。它現在就安裝在這些汽車里。”

馬斯克一邊夸下海口，一邊讓特斯拉Autopilot工程團隊進行詳細展示，該團隊過去幾年一直在全力以赴達成其老板的激進目標。他最新的預測時：特斯拉的無人駕駛汽車將在明年上路，在完全無需人類協助的情況下，通過所謂的機器人出租車隊運營。

特斯拉大約一個月前開始放棄英偉達的芯片和無人駕駛電腦，轉而在Model S和Model X中使用自家技術，大約10天前開始在Model 3中采取同樣的措施。三星電子將負責為該公司代工這些芯片。

英偉達則反駁了特斯拉的一些聲明，認為這家電動汽車公司把一整臺電腦的性能跟一個芯片進行對比。他們認為，采用多個英偉達芯片的完整系統比特斯拉展示的系統更加強大。

不過，英偉達還是盛贊特斯拉，稱其“抬高了無人駕駛電腦的標準”。

如何實現完全自動駕駛？

特斯拉到底聲稱的“完全自動駕駛功能”是如何實現的？毫無疑問，硬件+軟件，兩塊缺一不可。

用馬斯克自己的話總結就是：“特斯拉在其自動駕駛軟件和硬件的開發方面取得了重大進展，包括我們的 FSD 計算機，該計算機目前已投入生產，并將通過未來的軟件更新，實現全自動駕駛”。

特斯拉硬件工程副總裁 Pete Bannon介紹了特斯拉的最新成果——自動駕駛計算機系統，以及自動駕駛芯片。

按照 Pete 介紹，在這個電腦系統里，它包含兩個完全獨立的全自動駕駛（FSD）包，這一藍一綠兩臺芯片組上的神經網絡，會交換關于駕駛計劃的各自獨立的版本，“它們會確保只有在獨立得出的結果相同時，才會行動并駕駛汽車，以確保安全。”

雖然，可能略顯多余，但此舉是為了確保自動駕駛系統的正常運作，以及保證安全性。馬斯克補充到，“這意味著任何一部分即使可能失敗，但汽車仍將繼續前行。”

毫無疑問，最大亮點就是上面加載的這款自動駕駛芯片了。

用 Pete 的話說，芯片最大的亮點，莫過于新芯片上的神經網絡執行器，它可以處理來自特斯拉車身8個不斷運行的攝像頭，每秒大約2100幀的輸入圖像，相當于每秒25億像素。Pete 認為，這已經足以覆蓋日常行車當中對圖像的更多需求了。

那么放到現實世界中的特斯拉來說，到底意味著什么呢？Pete 表示，自動駕駛硬件3.0版是“世界上最先進的自動駕駛計算機” ，與上一代硬件相比，它的功耗提高了大約1.25，整體成本降低了80％。馬斯克補充表示，FSD 每英里的功耗約為250瓦。

這個數字是個什么概念？豐田研究所負責人Gill Pratt 接受 IEEE Spectrum 采訪時透露，人類大腦的功耗只有50瓦，但真正留給駕駛時的功耗，大約是10瓦，然而，大部分的自動駕駛系統功耗可以高達幾千瓦。

在發布會上，特斯拉已經確認，這款全新打造的自動駕駛計算機，已經正式投入到現有 Model 3、Model S 以及 Model X 的生產當中。

馬斯克：誰用激光雷達誰完蛋！

馬斯克再度發出豪言：“任何使用激光雷達的自動駕駛公司注定失敗（doomed）”。

傳感器就是以視覺技術為主導的，主要通過攝像頭+毫米波雷達的組合實現相關功能，相對更經濟、性價比高一些。而像谷歌 Waymo、百度等致力于無人駕駛汽車公司，則以激光雷達為主導，相對成本較高，但在精度上更勝一籌。

（Lidar 眼中的世界，圖自 Ars Technica）

可以說，目前絕大多數致力于自動駕駛汽車的公司，采用的都是激光雷達。當然，激光雷達也有不足，比如無法區分顏色，紅綠燈在它眼里看來就沒什么區別。

在現場投資人提問環節，不可避免地提到了激光雷達的好處，以及攝像頭流派所面臨的難題：那就是雨雪天氣，路況不好時，攝像頭如何避免精度不高的問題。

對此，馬斯克的回答是，雖然雨雪天的確會增加駕駛難度，比如路牌被雪遮住一部分，但人類通過視覺能做出判斷，并且相對安全地駕駛，那么經過大量充分訓練的神經網絡同樣也可以做到，并非一定要靠 Lidar。

用馬斯克的話說，“（在汽車上放）激光雷達就是一個傻瓜”（a fools errand），甚至在發布會上發狠話說，自動駕駛行業誰寄希望于 Lidar、誰就一定會完蛋（doomed）！因為激光雷達昂貴、不必要，也很荒謬，注定要讓人失望。

這位 AI 大牛在特斯拉的主要工作是訓練 FSD 以及神經網絡信息處理。Andrej Karpathy 的現場演講展示了早期將神經網絡部署在真實世界中訓練的重要性，比如說，特斯拉的每一位司機其實都參與到了神經網絡的訓練中，每一個新手都將為特斯拉的自動駕駛系統喂入新的數據。而且，Karpathy 認為，在神經網絡的訓練中，和數據的規模相比，數據的質量更加重要，特斯拉的原始數據集也可能是全球最有價值的，因為特斯拉擁有全球范圍的車隊，可以提供各種環境、天氣條件的數據，還會收集車輛的異常道路表現數據。在數據的標注上，特斯拉也正在嘗試自動化標注的方向。

Andrej 強調特斯拉非常依賴視覺傳感器，特斯拉的 AI 軟件能夠處理來自視覺傳感器收集到的車道線、交通、行人等信息，將這些信號與已知的物體進行匹配再最終作出決策。

發布會上，特斯拉人工智能和自動駕駛視覺總監 Andrej Karpathy 罕見登場。這位李飛飛的高徒在斯坦福 AI 實驗室攻讀博士期間就已聲名遠揚，后加入 Open AI，特斯拉正是看中他在計算機視覺領域內的深厚技術積累，才將其任命為人工智能部門主管。

他同樣對比了激光雷達（Lidar）方案和計算機視覺方案的優劣，而且顯然也和馬斯克一樣是計算機視覺派：“某種意義上，Lidar 是一個捷徑。它回避了對自動駕駛非常重要的視覺識別基本問題，給人一種虛假的技術進步了的感覺”。他表示，和 Lidar 相比，特斯拉更加依賴計算機視覺，并將收到的視覺信息進行 3D 渲染，涵蓋視頻輸入到深度感知。

也就是說，特斯拉認為，攝像頭+數據+神經網絡，足以挑戰 Lidar。如此認定計算機視覺嫌棄 Lidar，這種選擇現階段這在業內也非常罕見，絕大多數業者還是采用 Lidar 的方案或者 Lidar+計算機視覺，因為目前的純計算機視覺方案在安全性的保障上仍有一定風險。

明年推出Robotaxi

在發布會最后，馬斯克也順勢提出了 Robotaxi 的概念，即特斯拉的機器人汽車。馬斯克說，從2016年起，就在討論機器人汽車的概念。馬斯克表示，“非常有信心”在明年推出 Robotaxi 計劃，但不是所有地區，因為要考量監管因素。