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(shí)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(jìn)步,到2019年的HW3.0采用雙冗余設(shè)計(jì),計(jì)算性能達(dá)144 TOPS 。而2023年量產(chǎn)的HW4.0有了質(zhì)的飛躍,預(yù)估算力達(dá)400 - 500TOPS。未來規(guī)劃中的AI5芯片組目標(biāo)更是高達(dá)2500 TOPS??梢姡厮估谲囆脱葸M(jìn)中不斷升級(jí)智駕算力,以適配日益復(fù)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(jìn)行后融合,讓智駕系統(tǒng)對(duì)環(huán)境的感知更為精準(zhǔn)。到了2020 - 2021年,進(jìn)入BEV+Transformer時(shí)代,感知融合從后融合走向特征級(jí)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(duì)周圍環(huán)境做出更快速且準(zhǔn)確的判斷。

2022年,模型從BEV升級(jí)到占用網(wǎng)絡(luò),進(jìn)一步提升了系統(tǒng)的泛化能力,即便面對(duì)未曾遇到過的場景,也能較好地應(yīng)對(duì)。到了2023年,規(guī)劃決策端應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),邁向“端到端”自動(dòng)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(yàn)所做的努力。同時(shí),數(shù)據(jù)閉環(huán)體系也在持續(xù)完善,從早期依賴人工標(biāo)注,到如今4D標(biāo)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(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)邁向新的高度 。

特別聲明:本內(nèi)容來自用戶發(fā)表,不代表太平洋汽車的觀點(diǎn)和立場。

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