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簡剖特斯拉FSD智駕方案,準(zhǔn)備好入華了嗎?

發(fā)布時(shí)間:2024-07-01 21:32:45

最近,小鵬汽車董事長何小鵬心血來潮,跑到美國親自體驗(yàn)了一把特斯拉最新的FSD V12.3.6版本。

經(jīng)過一輪試駕,何小鵬詳細(xì)地總結(jié)FSD的感受,同時(shí)指出了一些小BUG,最后也為自家XNGP(小鵬自動(dòng)駕駛系統(tǒng))打call。

由此可見,隨著FSD入華的進(jìn)度越來越快,國內(nèi)各家車企也開始重視起這場有關(guān)自動(dòng)駕駛的“巔峰對決”。

在近日由華金證券發(fā)布的《智能駕駛系列報(bào)告(二):特斯拉智能駕駛方案簡剖》的深度研報(bào)里,分析師從多個(gè)角度對FSD進(jìn)行了詳細(xì)剖析。

以下為內(nèi)容節(jié)選:

一、特斯拉FSD的發(fā)展歷程
1、FSD是特斯拉輔助駕駛方案中功能最完整的產(chǎn)品

特斯拉的自動(dòng)駕駛方案包括基礎(chǔ)版自動(dòng)輔助駕駛(AP)、增強(qiáng)版自動(dòng)輔助駕駛(EAP)、以及完全自動(dòng)駕駛(FSD);其中, FSD全稱 Full Self-Driving(完全自動(dòng)駕駛),是特斯拉輔助駕駛Autopilot產(chǎn)品組合中功能最完整的產(chǎn)品。


從功能上來看,特斯拉FSD除基礎(chǔ)的主動(dòng)巡航及車道維持居中外,還可以實(shí)現(xiàn):

1)自動(dòng)輔助導(dǎo)航駕駛,包括自動(dòng)駛?cè)牒婉偝龈咚俟吩训阑蛄⒔粯虿砺房冢^行駛緩慢的車輛;

2)自動(dòng)輔助變道,包括高速公路上自動(dòng)輔助變換車道;

3)自動(dòng)泊車, 包括平行泊車與垂直泊車;

4)智能召喚則是在合適的場景下,停在車位的車輛會響應(yīng)召喚、駛出車位并前往車主所在位置;

5)交通燈、標(biāo)志識別;

6)市區(qū)自動(dòng)輔助轉(zhuǎn)向,檢測車道、車輛和障礙物,并操作車輛進(jìn)行轉(zhuǎn)向;

7)自動(dòng)速度偏移調(diào)整,可根據(jù)不同的環(huán)境和場景,自主調(diào)整車輛的行駛速度。

不同于大部分國內(nèi)廠商多傳感器融合方案,特斯拉FSD自動(dòng)駕駛是以攝像頭為核心的純視覺解決方案。

在特斯拉汽車行駛過程中,車輛通過攝像頭收集環(huán)境圖像信息;特斯拉HW2.0/2.5/3.0版本硬件都配備了8顆監(jiān)測不同方位的攝像頭,分別為三顆前置攝像頭(其中1顆主攝像頭、1顆廣角攝像頭、1顆窄視長焦攝像頭)、2顆前側(cè)攝像頭、2顆后側(cè)攝像頭、以及1顆后置攝像頭。


車輛周圍的8個(gè)攝像頭通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成三維向量空間;向量空間中包含了自動(dòng)駕駛所需要的信息,如 線條、邊緣、路緣、交通標(biāo)志、紅綠燈、以及汽車的位置、方向、深度、速度。流程來看,由“眼睛(攝像頭)” 獲得的上述信息將在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦(處理器)”中進(jìn)行處理判斷,然后給“腿腳(行駛車輛)”下達(dá)動(dòng)作指令。

2、算法端迭代歷程

感知層面,特斯拉經(jīng)歷了由“特征提取網(wǎng)絡(luò)RegNet”向“BEV+Transfomer ” 、再“BEV+Transfomer+Occupancy Network”轉(zhuǎn)變,決策規(guī)劃層面則自2021年由“Rule-based”向“Machine learning-based”逐步傾斜;

直至2024年1月,特斯拉通過推出FSD V12 Beta,成為全球首個(gè)“端到端”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量產(chǎn)上車的企業(yè),實(shí)現(xiàn)了感知、決策、規(guī)劃相融合。

(1)2016-2018年:特斯拉采用常規(guī)的骨干網(wǎng)結(jié)構(gòu),并對數(shù)據(jù)采取人工標(biāo)注。

(2)2018-2019年:構(gòu)建多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)HydraNet(“九頭蛇網(wǎng)絡(luò)”)。

(3)2019-2020年:感知層引入BEV+Transfomer架構(gòu)實(shí)現(xiàn)圖像升維,并使用自動(dòng)標(biāo)注系統(tǒng);FSD首次發(fā)布并上車內(nèi)測。

(4)2021年-2022年:感知算法方面,時(shí)序信息的增加和Occupancy Network的應(yīng)用,視頻數(shù)據(jù)升至4維;決策規(guī)劃方面,特斯拉開始向“Machine learning-based”傾斜;軟件方面,得益于FSD進(jìn)入公測、且公測范圍不斷擴(kuò)大,V9/V10/V11版本加速更新優(yōu)化。

2024年1月,特斯拉推出FSD V12 Beta,算法進(jìn)入“端到端”階段;同時(shí),F(xiàn)SD V12 Beta 是全球第一個(gè)實(shí)現(xiàn)“端到端”的AI自動(dòng)駕駛系統(tǒng)(Full AI End-to-End)。

3、硬件端迭代歷程

特斯拉于2014年推出FSD HW1.0,后續(xù)約2-4年更新一次(14年HW1.0,16年HW2.0,19年HW3.0,23年HW4.0);目前,正處于向HW4.0的迭代階段。

從硬件配置上,特斯拉FSD堅(jiān)持純視覺方案,高度依賴攝像頭進(jìn)行感知。根據(jù)FSD HW1.0–HW4.0配置對比分析來看,攝像頭數(shù)量持續(xù)增加、由期初HW1.0的2顆增至最新HW4.0的12顆,同時(shí)清晰度也大幅提升、HW4.0攝像頭已由過去的120萬像素升級為500萬像素。

相對而言,特斯拉對其他硬件傾向于做“減法” ,2021年5月曾宣布移除毫米波雷達(dá)(但受制于安全性等問題,HW4.0毫米波雷達(dá)回歸),2022年10月宣布取消超聲波雷達(dá)。

在端側(cè)處理器方面,特斯拉持續(xù)增加配置、強(qiáng)化算力。HW1.0階段基于1顆Mobileye EyeQ3和1顆英偉達(dá)Tegra 3;HW2.0階段切換到了由1顆英偉達(dá)Parker SoC和1顆英偉達(dá)Pascal GPU 組成的 NVIDIA DRIVE PX 2 計(jì)算平臺;2017年的HW2.5階段又在HW2.0基礎(chǔ)上新增了1顆NVIDIA Parker SoC;HW3.0階段特斯拉首次搭載2顆自研 FSD 1 芯片、內(nèi)核數(shù)量為12;HW4.0自研芯片升級為FSD 2,同時(shí)提升至20核、內(nèi)核數(shù)量提升66.67%。

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