特斯拉自动驾驶技术：一直领先，从未止步
文：Trent Eady
译：PD
特斯拉在自动驾驶领域的发展中先人一步，目前已启用的自动驾驶系统处于L2-3的水平，称之为“自动辅助驾驶系统”，仍然需要人工时刻保持警惕和介入。
特斯拉自动变换车道示意图
虽然特斯拉的自动驾驶技术处于全球领先的地位，但其发展速度仍然比马斯克的预期要慢了一拍。马斯克宣布将于2018年进行跨越美国东西海岸的全自动驾驶之旅，与此同时，竞争对手们也没有懈怠，他们正努力打造自己的自动驾驶技术（比如通用的超级巡航系统Super Cruise，已在其旗下的CT6车型中配备）。
特斯拉在自动驾驶技术的竞赛中会一直保持领先地位吗？——Trent Eady在详细研究了特斯拉的自动驾驶技术之后，认为“特斯拉仍将保持领先地位，并将加快发展步伐。”
特斯拉VS谷歌Waymo、Uber：激光雷达是自动驾驶中不可或缺的技术吗？
自2016年10月起，每一辆下线的特斯拉车辆都配备了支持全自动驾驶功能的硬件（即第二代自动驾驶系统），包括摄像机、雷达、超声波传感器和可升级的车载计算机。截止目前，约有15万辆搭载二代自动驾驶系统的特斯拉行驶在全球各地。理论上讲，特斯拉车辆可通过空中软件更新（OTA）升级为全自动驾驶。
而激光雷达是一种利用红外激光脉冲计算距离的技术，目前谷歌Waymo、Uber都认为激光雷达将是自动驾驶中的不可或缺的技术。特斯拉对此并不赞同，特斯拉的第二代自动驾驶硬件中也没有使用激光雷达，而是依靠声波雷达和光学相机。
激光雷达的优势是其较高的空间精度（Spacitial Precision），它能够比目前的摄像机技术更精确地测量距离。但激光雷达的弱点也很明显，它受制于天气因素——大雨、雪或雾可能导致激光雷达的激光脉冲折射和散射，从而影响其测量精度。
虽然激光雷达有其独特之处，但Eady称，随着技术的发展，相机与激光之间的差距将会缩小。目前，还没有可商业化的自动驾驶激光雷达产品上市，因此距离激光雷达真正成为市场化应用的时间尚不可知。
特斯拉自动驾驶示意图
“比起普通相机，人们更愿意相信自动驾驶是由酷炫的激光技术来实现的。”
虽然，马斯克与其自动驾驶团队确信激光雷达在自动驾驶技术上并非不可或缺，那为什么其他竞争对手都对它深信不疑呢？
“激光雷达在大众潜意识中产生了神奇的光环。”Eady解释道，“如果你告诉他们，自动驾驶是由一种酷炫、极具未来感的激光技术实现的，他们更容易相信；但如果你告诉他们，自动驾驶只是把一些普通的相机与具备深度学习功能的神经网络结合在一起，就能让一辆车在复杂的城市街道上行驶，人们更倾向于相信前者。”
车载激光雷达
从现实中来，到现实中去
Eady相信，这些具备深度学习能力的神经网络是特斯拉在竞争中保持领先地位的真正原因。特斯拉通过15万辆配备2代以上自动驾驶硬件的传感器收集大量数据，这为特斯拉提供了自动驾驶系统在真实世界的大范围测试。
作为特斯拉自动驾驶技术的竞争对手，谷歌Waymo拥有一套包含25,000辆虚拟车的计算机模拟系统，每天从800万英里的模拟驾驶中生成数据。特斯拉在真实世界中的数据当然比任何模拟数据都更有价值，并且，特斯拉将其结合神经网络，不断提高自动驾驶系统的性能。
示意图，别当真
神经网络是一种计算系统，它采用仿生学设计，模拟人脑神经网络的组织方式——听起来，像是马斯克一直担忧的AI人工智能。深度神经网络能模拟复杂的非线性关系，可用数据越多，性能就越强。
“2012年，在赢得了ImageNet（一项专注于图像分类的计算机视觉竞赛）之后，具备深度学习能力的神经网络开始受到公众关注。”Eady接着说，“2015年，神经网络第一次在ImageNet竞赛中超越了人类的纪录，而在视觉方面，计算机超越人类的能力让人惊叹。该技术可以在某些复杂领域代替人类，汽车自动驾驶就是其中之一。”
PS. 你知道在ImageNet挑战赛中，被计算机超越的那个人是谁吗？
——他就是Andrej Karpathy，特斯拉的AI人工智能总监。
Andrej Kapathy ,深度学习和计算机视觉专家 ,毕业于斯坦福人工智能实验室，获得计算机视觉博士学位。博士师从李飞飞教授，曾在谷歌大脑、DeepMind 实习，与吴恩达共事，业界几大深度学习实验室皆有其足迹，有AI “网红”之称。
文 | PD
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