Директор Tesla AI объясняет, как стратегии, основанные на видении, могут сделать автономию основной

Это почти забавно, но редко используются данные автопилота Tesla, когда аналитики с Уолл-стрит оценивают компанию. Даже среди ее ярых быков очень немногие, кроме генерального директора ARK Invest, Кэти Вуд, кажется, воспринимают усилия компании по достижению полного самоуправления в своих прогнозах. Частично это может быть из-за того, что автономного вождения здесь еще нет. Правила не готовы, и технология все еще догоняет шумиху.

Тесла стремится к полному самостоятельному вождению, используя подход, который сильно зависит от видения. Используя набор камер и искусственного интеллекта для электромобилей, Tesla может обучать свои нейронные сети тому, как реагировать на дорожные обстоятельства. Другие основные автономные фирмы по вождению не принимают этот подход. И Waymo, и Cruise, оба считаются лидерами в этой области, полагаются на LiDAR, который генеральный директор Tesla Илон Маск назвал глупым поручением.

Этот подход был объяснен директором AI Tesla Андреем Карпати в лекции в феврале прошлого года, где он обсудил стратегии производителя электромобилей для его программы автономного вождения. Карпати охватил несколько тем, начиная от проблем, связанных с событиями «длинного хвоста», а также от важности подхода, основанного на видении, в широком распространении и развертывании полноценных решений для самостоятельного вождения.

Автономная модель Тесла 3. (Фото: Тесла)

Критики стратегий Tesla с автопилотом и полным самодвижением могли бы быстро заявить, что демонстрации компании, такие как клип автономной Модели 3, показанной после Дня автономии, были ничем не примечательны, поскольку другие компании, такие как Waymo, годами проводили подобные демонстрации. Карпати объяснила, что это не так, поскольку Тесла придерживается совершенно другого подхода к достижению автономии. «Критическое замечание заключается в том, что он выглядит одинаково, но под капотом он совершенно другой с точки зрения подхода, который мы используем», — сказал он.

Такие компании, как Waymo, используют LiDAR и карты высокой четкости, чтобы перемещаться по области, которая тщательно запрограммирована. Это разумный подход, хотя и довольно ограничительный. Например, Waymo уже много лет развивает свой автономный флот, но пока он может работать только в нескольких местах. Это, в конечном счете, причина, по которой великая схема вещей, подход FSD на основе LiDAR, может быть неосуществимой. Просто на дороге слишком много неопределенностей, как на автомагистралях, так и на городских улицах, что, вероятно, сделает заранее составленное решение неэффективным.

Тесла не использует карты высокой четкости. Вместо этого компания в первую очередь зависит от камер своих автомобилей и искусственного интеллекта, чтобы управлять автомобилем без участия человека. Это очень похоже на то, как люди ездят, так как люди используют свои глаза, чтобы наблюдать за дорогой, и они используют свой мозг, чтобы решить, какие действия предпринять во время вождения. Карпати отметил, что этот подход дает возможность Tesla эффективно развернуть усовершенствования автопилота и полного самостоятельного вождения для всего парка. Это позволяет Tesla развернуть улучшенную версию своего программного обеспечения Autopilot, которая никоим образом не ограничена предварительно сопоставленными данными.

(Фото: Matroid / YouTube)

Конечно, это сложный процесс. Сказать, что обучение нейронной сети — это утомительный процесс, значит преуменьшение, особенно когда дело касается длинных хвостов. К счастью, это задача, которую Тесла очень готов принять. В конечном итоге лекция Карпати высветила предвидение, стоящее за усилиями Теслы по разработке полноценного решения для самостоятельного вождения, которое можно использовать где угодно.

Немного забавно отметить сходство с реакциями FSD, которые Тесла получает сегодня, и реакциями, которые программа Model S получила от скептиков много лет назад. Когда была объявлена ​​модель S, критики отметили, что это было глупое поручение. Другие отклонили это как старую программу. Никто на самом деле не создавал премиальный современный серийный электромобиль с нуля, так что Тесле было бы легче оставаться нишевым автопроизводителем. Но оставаться нишевым автопроизводителем высокопроизводительных электромобилей не соответствует цели компании.

Чтобы Tesla могла помочь ускорить переход к устойчивому развитию, у нее должны быть автомобили для массового рынка, и Model S была первой из них. Делать это было трудно и почти как акт высокомерия для компании, о чем свидетельствует покупка фабрики Fremont, которая была невероятно большой для производственной линии Model S. Но Tesla сделала это в любом случае, и спустя годы, компания стоит рядом с Toyota с точки зрения рыночной капитализации. Подобно тому, как Tesla в конечном итоге доказала, что все не правы с Model S, производитель электромобилей может очень хорошо доказать, что его критики не правы еще раз, когда он выпустит все свои функции самостоятельного вождения для своего автопарка.

Посмотрите лекцию директора Tesla AI Анджея Карпати в видео ниже.

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *