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作者 標題 Re: [新聞] 【美國盤前異動】特斯拉升逾4%，大摩上
時間 Mon Sep 11 23:04:58 2023
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Re: [問卦] 特斯拉自駕要大耀進了 - 看板 Gossiping - 批踢踢實業坊
![[圖]]()
作者: LimYoHwan (gosu mage) 傳統自動駕駛 基本分為三大模塊 感知 決策規劃 執行 其中感知不管是純視覺還是融合感知 都會用AI對圖像物體進行識別和標註
![[圖]](https://i4.disp.cc/imgur/poTtq9f.png)
9/4 就在八卦版講過
8/17 相對低點進去買call https://i.imgur.com/hV3Ykav.jpg
![[圖]](https://i4.disp.cc/imgur/hV3Ykav.jpg)
有在follow tesla都
知道啦，只不過新聞喜歡亂寫 一堆後知後覺的 看不懂tesla在幹嘛
傳統自動駕駛
基本分為三大模塊
https://i.imgur.com/poTtq9f.png
感知 決策規劃 執行
其
中感知不管是純視覺還是融合感知 都會用AI對圖像物體進行識別和標註
從圖像中
分離出人和車還有道路邊緣障礙物這些東西 然後將標注後的結果發到
決策模塊, 決策模塊根據感知模塊發送的標註結果, 在人類設置的規則框架下給出
決策. 這裡的人類設置的規則, 例如紅燈停 綠燈行, 人是高危險群體要讓行
直
行車道不能轉彎, 等等基本規則, 之後進行決策 然後給到執行模塊, 控制車輛
因為感知模塊給的結果對於決策模塊非常重要,如果不能準確識別出物體,自動駕駛
就
會出事, 這也是大家在爭論到底要純視覺還是光達比較安全, 爭來爭去.
而特斯拉的fsd v12 使用的端到端方法
強大之處, 他沒有感知模塊, 甚至沒
有任何一個模塊, 在感知層面上 他不再識別
相機拍到的畫面上的訊息, 也
不再進行標注, 他看的是畫面上的像素點, 他看的是這些
像素點運行的規律,
把這些像素點訊息直接輸入到神經網路
神經網路擁有數以億計的真實行車影
片,數以億計的學習經驗
就好像stable diffusion一樣, 把畫師所畫出來的
精美圖片通通餵給AI建立模型
神經網路會根據現在看到的像素運行方式和學習到的模型進行比對, 直接給到執
行模塊
特斯拉fsd 過去擁有30萬行代碼, v12則是0
這個端到端的自動駕駛學
習方式, 未來就需要各個國家的特斯拉車提供拍攝到的畫面進行
學習, 未來
可能會產生中國模型 印度模型 台灣模型 美國模型
甚至模型與模型之間有
可能可以融合
而這樣的方式也不是所有車企都有辦法, 首先你要有算力, 所
以特斯拉購買了nvda
1萬塊英偉達h100. 和自行研發的AI訓練晶片dojo
特斯
拉在28日啟動的10,000顆H100 GPU叢集，會協助訓練全自動輔助駕駛(FSD)系統。
H
100 GPU的運算效能是前一代A100的五倍快，可加快特斯拉訓練FSD的速度、訓
練成果也
會比過去更優秀。不過，H100 GPU非常昂貴，單顆要價近40,000美元
。
由於輝達無法追上市場對GPU的需求，特斯拉只能斥資10多億美元打造自家
超級電腦「
Dojo」。Dojo使用公司高度最佳化的客製晶片，明(2024)年有望
成為全球最強大的超級電
腦之一。這款超級電腦也會訓練特斯拉的車隊並處
理這些車隊傳回的資料。特斯拉執行長
馬斯克(Elon Musk) 7月曾表示，「老
實說，若輝達交出足夠GPU，我們也許不需要Dojo。
」
而所謂的魯莽駕駛問題, 特斯拉2年前就想到了, 在先前版本中, 車子就可以為
駕駛員開
車
方式評分, 只丟入評分９０分以上的資料即可
相當於你不會
把垃圾畫師的作品丟到ai裡面去建模型一樣
所以自動駕駛要成功
1. 算力
2. 行車數據
以上兩點特斯拉都擁有
所以fsd v12 就是自動駕駛的CHATGPT時
刻
也是為什麼特斯拉故意留在lv2的原因 他其實是為了在開放道路搜集數據
強化自駕AI
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.241.33.115 (臺灣)
※ 作者: LimYoHwan 2023-09-11 23:04:58
※ 文章代碼(AID): #1a_ooSdI (Stock)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1694444700.A.9D2.html
※ 編輯: LimYoHwan (111.241.33.115 臺灣), 09/11/2023 23:06:02
※ 編輯: LimYoHwan (111.241.33.115 臺灣), 09/11/2023 23:06:27
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※ 編輯: LimYoHwan (111.241.33.115 臺灣), 09/11/2023 23:06:27
噓 : 笑死 AI都炒一輪了 特斯拉才要炒？1F 09/11 23:07
推 : 分析師才不管這麼多 反正看他想炒啥2F 09/11 23:07
→ : FSD是第二輪 Optimus是第三輪 Neuralink第四輪3F 09/11 23:11
推 : 漲就對 跌就錯4F 09/11 23:12
→ : 講這麼多其實是不炒NV時才無聊拉一下特特5F 09/11 23:13
→ : 第五輪 誰炒誰還不知道6F 09/11 23:13
推 : 你講的對，特斯拉的作法融合AI自動駕駛有機會7F 09/11 23:14
→ : 汽車封閉系統還是比較安全
→ : 如何每台車都有獨立AI伺服器
→ : 汽車封閉系統還是比較安全
→ : 如何每台車都有獨立AI伺服器
→ : 9/13會有一場由參院辦的AI巨頭會議 AI股必須先煞車10F 09/11 23:21
推 : 資金只有一套 沒辦法兼顧NVDA跟TSLA11F 09/11 23:21
推 : 9/13一定有大腸面 漲這麼快有鬼12F 09/11 23:21
→ : 開完會後再看看會議紀要13F 09/11 23:22
推 : 這篇才是正解14F 09/11 23:23
→ : 比大摩那個報告深入多了
→ : 比大摩那個報告深入多了
→ : 你說的都對，但我特不是買車的公司，你看淺了16F 09/11 23:24
→ : 特斯拉會開發阿斯拉模式嗎17F 09/11 23:25
→ : 補充 H100用在特斯拉影像訓練速度大約是A100的3.5倍18F 09/11 23:25
推 : 謝謝19F 09/11 23:25
→ : 這點DOJO團隊實測後有經由老馬在X證實20F 09/11 23:26
推 : 補推 感謝分析21F 09/11 23:27
推 : 感謝分享！！！！！22F 09/11 23:34
推 : 推23F 09/11 23:38
推 : 感恩24F 09/11 23:46
推 : 鏟子商表示25F 09/11 23:49
推 : Push26F 09/11 23:52
推 : 能搞到這麼多卡 也是厲害27F 09/11 23:58
推 : 低調28F 09/12 00:01
推 : 笑死，停在L2哪是收啥數據，是怕升上去全自駕出事被29F 09/12 00:03
→ : 告死好嗎
→ : 告死好嗎
→ : 華為ads 2.0 也是lv2 去看看他們的影片 懂的就懂31F 09/12 00:11
→ : benz lv3 那種垃圾 不存在lv3 > lv2這種事情
→ : benz lv3 那種垃圾 不存在lv3 > lv2這種事情
→ : 9.4%啦33F 09/12 00:12
→ : 還有特黑，看來今天10%有希望了34F 09/12 00:14
→ : 這次沒到預期的200，才丟了15%資本進去
→ : 賺少了
→ : 這次沒到預期的200，才丟了15%資本進去
→ : 賺少了
推 : 聽起來很猛37F 09/12 00:22
噓 : v12發表至少一個禮拜了 現在才噴喔38F 09/12 00:25
推 : 特斯拉也佔到ai 了39F 09/12 00:27
推 : 扣這麼遠40F 09/12 02:12
推 : 10%了41F 09/12 02:44
推 : 重點還是巨量資料分析所訓練出的物理參數符不符合現42F 09/12 02:52
→ : 實情況，馬斯克的Dojo只是踏上了L5自駕可能性的第一
→ : 步
→ : 驗證模型恐怕要搞很久
→ : 實情況，馬斯克的Dojo只是踏上了L5自駕可能性的第一
→ : 步
→ : 驗證模型恐怕要搞很久
推 : 感謝分享46F 09/12 06:50
推 : 美股期貨結算吧,拉高或殺低自然的47F 09/12 07:53
推 : 有單有推 屌打鍵盤酸酸猴48F 09/12 09:43
推 : 自駕這塊特斯拉領先其他人的總和，賣車這塊真的變成49F 09/12 10:00
→ : 為了發展能源跟自駕的資金來源
→ : 為了發展能源跟自駕的資金來源
推 : 現在v12 還沒出來吧51F 09/12 13:13
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