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https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1693830978.A.C03.html 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
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 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.241.33.115 (臺灣) ※ 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
JessVeron : 笑死 AI都炒一輪了 特斯拉才要炒? 09/11 23:07
Severine : 分析師才不管這麼多 反正看他想炒啥 09/11 23:07
TaiwanUp : FSD是第二輪 Optimus是第三輪 Neuralink第四輪 09/11 23:11
fourkg : 漲就對 跌就錯 09/11 23:12
gladopo : 講這麼多其實是不炒NV時才無聊拉一下特特 09/11 23:13
TaiwanUp : 第五輪 誰炒誰還不知道 09/11 23:13
prostar : 你講的對,特斯拉的作法融合AI自動駕駛有機會 09/11 23:14
prostar : 汽車封閉系統還是比較安全 09/11 23:15
prostar : 如何每台車都有獨立AI伺服器 09/11 23:15
TaiwanUp : 9/13會有一場由參院辦的AI巨頭會議 AI股必須先煞車 09/11 23:21
sonnyc : 資金只有一套 沒辦法兼顧NVDA跟TSLA 09/11 23:21
psgbpsgb : 9/13一定有大腸面 漲這麼快有鬼 09/11 23:21
TaiwanUp : 開完會後再看看會議紀要 09/11 23:22
jimpon : 這篇才是正解 09/11 23:23
jimpon : 比大摩那個報告深入多了 09/11 23:23
kevinmeng2 : 你說的都對,但我特不是買車的公司,你看淺了 09/11 23:24
alphish : 特斯拉會開發阿斯拉模式嗎 09/11 23:25
jimpon : 補充 H100用在特斯拉影像訓練速度大約是A100的3.5倍 09/11 23:25
sdbb : 謝謝 09/11 23:25
jimpon : 這點DOJO團隊實測後有經由老馬在X證實 09/11 23:26
TaiwanUp : 補推 感謝分析 09/11 23:27
scherzer5566: 感謝分享!!!!! 09/11 23:34
l25283015 : 推 09/11 23:38
CN091118 : 感恩 09/11 23:46
herculus6502: 鏟子商表示 09/11 23:49
vikingman : Push 09/11 23:52
roseritter : 能搞到這麼多卡 也是厲害 09/11 23:58
TomChu : 低調 09/12 00:01
jy760517 : 笑死,停在L2哪是收啥數據,是怕升上去全自駕出事被 09/12 00:03
jy760517 : 告死好嗎 09/12 00:03
LimYoHwan : 華為ads 2.0 也是lv2 去看看他們的影片 懂的就懂 09/12 00:11
LimYoHwan : benz lv3 那種垃圾 不存在lv3 > lv2這種事情 09/12 00:11
MIDDLELIN : 9.4%啦 09/12 00:12
kevinmeng2 : 還有特黑,看來今天10%有希望了 09/12 00:14
kevinmeng2 : 這次沒到預期的200,才丟了15%資本進去 09/12 00:15
kevinmeng2 : 賺少了 09/12 00:15
joygo : 聽起來很猛 09/12 00:22
mnxzq : v12發表至少一個禮拜了 現在才噴喔 09/12 00:25
asas123sdsa : 特斯拉也佔到ai 了 09/12 00:27
gso1987 : 扣這麼遠 09/12 02:12
ykarl : 10%了 09/12 02:44
aegis43210 : 重點還是巨量資料分析所訓練出的物理參數符不符合現 09/12 02:52
aegis43210 : 實情況,馬斯克的Dojo只是踏上了L5自駕可能性的第一 09/12 02:52
aegis43210 : 步 09/12 02:52
aegis43210 : 驗證模型恐怕要搞很久 09/12 02:54
create8 : 感謝分享 09/12 06:50
lolpklol0975: 美股期貨結算吧,拉高或殺低自然的 09/12 07:53
longkiss0618: 有單有推 屌打鍵盤酸酸猴 09/12 09:43
SivLoMario : 自駕這塊特斯拉領先其他人的總和,賣車這塊真的變成 09/12 10:00
SivLoMario : 為了發展能源跟自駕的資金來源 09/12 10:00
fakeMaskRide: 現在v12 還沒出來吧 09/12 13:13