特斯拉智駕算力是如何隨著車型的更新迭代而發(fā)展的?
特斯拉智駕算力隨著車型更新實現(xiàn)了顯著提升與迭代發(fā)展。早期的HW1.0采用Mobileye EyeQ3等主芯片,算力有限。隨后2016年的HW2.0 算力有所進步,到2019年的HW3.0采用雙冗余設(shè)計,計算性能達144 TOPS 。而2023年量產(chǎn)的HW4.0有了質(zhì)的飛躍,預估算力達400 - 500TOPS。未來規(guī)劃中的AI5芯片組目標更是高達2500 TOPS。可見,特斯拉在車型演進中不斷升級智駕算力,以適配日益復雜的智駕需求 。
在軟件算法層面,特斯拉同樣在持續(xù)創(chuàng)新。早期與Mobileye合作之后,特斯拉便開啟了自研算法的征程。2018 - 2019年,通過多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)提高模型效率,在BEV空間下進行后融合,讓智駕系統(tǒng)對環(huán)境的感知更為精準。到了2020 - 2021年,進入BEV+Transformer時代,感知融合從后融合走向特征級融合,這使得車輛能夠更高效地處理各種傳感器數(shù)據(jù),對周圍環(huán)境做出更快速且準確的判斷。
2022年,模型從BEV升級到占用網(wǎng)絡(luò),進一步提升了系統(tǒng)的泛化能力,即便面對未曾遇到過的場景,也能較好地應對。到了2023年,規(guī)劃決策端應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),邁向“端到端”自動駕駛模型,簡化了從感知到?jīng)Q策的流程,讓智駕系統(tǒng)更加智能和流暢。
特斯拉FSD功能也在不斷更新,從2021年7月FSDBeta v9.0重構(gòu)底層算法等舉措中,我們能看到其為提升智駕體驗所做的努力。同時,數(shù)據(jù)閉環(huán)體系也在持續(xù)完善,從早期依賴人工標注,到如今4D標注、虛擬仿真技術(shù)成熟以及Dojo超算中心投產(chǎn),大大提升了數(shù)據(jù)處理和模型迭代能力。
總之,特斯拉在智駕算力發(fā)展上,硬件層面芯片算力不斷攀升,軟件算法持續(xù)優(yōu)化,數(shù)據(jù)閉環(huán)體系日益完善。這一系列的發(fā)展,為特斯拉車型的智駕功能帶來了質(zhì)的飛躍,推動自動駕駛技術(shù)邁向新的高度 。
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