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马斯克还真开着特斯拉“去小扎家”了,全程直播无剪辑!
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马斯克还真开着特斯拉“去小扎家”了,全程直播无剪辑!

Eminemer
楼主 (北美华人网)
说马斯克“开车”已经不准确,因为这回是新版FSD全程给马斯克“代驾”,45分钟里他本人只上手干预了一次。 也就是钢铁侠亲自上阵,搞了一场自动驾驶路测。 坐标加州Palo Alto,从特斯拉新工程总部出发,中途曾用谷歌地图搜索扎克伯格家地址并导航。
https://t.co/VzTxpktH1q — Elon Musk (@elonmusk) August 26, 2023
马斯克搭乘一辆老款Model S,硬件还是基于HW3的版本,但软件已经是未正式发布的新版FSD V12。 尽管画质不到480p,但这场𝕏平台上的直播,已吸引超1000万人在线围观。 之所以备受瞩目,倒不全是大家伙吃瓜“马扎笼斗”的热情太高,主要在于FSD V12被称为特斯拉自动驾驶最重要的一次升级: 实现了完全端到端(End-to-end)方案,输入一端是图像,输出一端是对汽车的控制指令,中间完全由神经网络处理。 马斯克自己的说法要更咋呼一点: 光子进,行为出,和人类一样。 试驾过程中,马斯克多次表示现在的系统没有一行规则和条件判断代码,不需要高清互联网地图。 比如,在经过路边一位骑行者时,马斯克就强调“没有任何代码声明要给骑自行车的人让行,没有等待x秒之类的东西,只有(神经)网络。”
This is all net, baby, nothing but net.
知名科技博主Robert Scoble表示:世界从今晚开始改变
十年后,人们将把这一时刻定义为机器人的首次公开演示,机器人仅通过看视频就学会在现实世界中移动。
这是软件构建方式的范式转换。
马斯克也回复他:准确的。
同样令人惊讶的是,所需的推理计算功率只需要100W。
45分钟路程仅一次干预 为了凸显真实性,马斯克从地图上随机选择了目的地。 行驶没一会儿,汽车来到了一条两边全部立满红色柱子的施工区域,对于这一“反常”路况,车辆顺畅通过: 在本次路程的第一个红灯之处,Model S完美停住。 等待左转灯绿起之后,它便通过无保护左转(UPL)非常流畅地驶入左边的另一条马路。 这是自动驾驶领域中一个比较难的场景,要考虑到地面引导标、左侧行人、前方车辆等情况,马斯克表示:
看直播可能看不太清楚,但车辆行驶得很平稳。
大约5分钟时,车辆又碰上一片减速带,Model S顺利完成自动减速。与此同时,一辆自行车在右侧飞速前进,但丝毫不会对它造成影响。 也禁住了环岛的考验。只见在这样的环形交叉路口,Model S先等前方的两辆白色汽车通过之后,便立刻转弯进入: 大约10分钟之后,车辆载着马斯克到达了今天的第一个目的地,接着再前往下一个随机地点。 期间汽车路过斯坦福大学,人群变得多起来,Model S毫无压力,并礼让了行人: 由于直播逐渐进入晚高峰时段,马斯克也吐槽车开的有一点慢。 但一切都按照预期发生,直到19分左右,马斯克进行了第一次干预,也是全程的唯一一次。 当时,想要直行的车辆在路口已经等了很久红灯,而在对面信号灯刚刚转为左转状态时,Model S竟突然跟着启动。 不过马斯克和旁坐的工程师反应迅速,连忙干预制止。
险情结束,老马也直言:
这就是FSD v12还未真正公开发布的原因。
后面剩余的25分钟路程都顺利结束,直播还展示了FSD的靠边停车功能等等。 而在整个直播过程中,马斯克反复强调得最多的一点就是: 无论是最开始遇到的红色立柱、减速带,还是后面遇到的骑行路人、环岛路口,FSD系统都不是靠任何一行控制代码来完成决策的。 相反,FSD只是看了非常多的视频,然后完成了训练,得到了一个神经网络。 (特斯拉Autopilot的决策从2020年开始由编程逻辑转为视频训练的神经网络,在FSD v12之前,v11版本控制堆栈中有超过30万行C++代码。) 像19分钟的那次闯红灯行为,马斯克就告诉观众,解决方案本质就是再多喂更多交通信号灯的视频,尤其是左转灯的,然后就会起作用。 当然,胡乱投入大量视频是不够的,来自优秀人类驾驶员的高质量数据才是训练特斯拉Autopilot实现FSD的关键。
大量平庸的数据并不能改善驾驶,数据管理实际上相当困难。我们有相当多的软件去控制系统究竟选择什么数据、训练什么数据。
除了不靠任何代码完成决策,马斯克还强调: FSD V12不用时刻联网就能完成一切。 当然,如果有干预行为发生,系统会将它记录下来并发回特斯拉进行分析。 由于决策全部在本地进行,特斯拉FSD用8个摄像头以每秒36帧的速度进行拍摄,但系统的计算速度其实可以更快,达到每秒50帧,只可惜相机的速度已经到头了。 不联网进行决策也意味着地图也不用随时更新,用马斯克的话来说:
系统只需要坐标,就会自行找到位置。
另外值得注意的是,本次测试FSD V12的Model S安装的还是HW3。 在HW3上解决L5级自动驾驶之前,特斯拉可能不会在HW4车辆之上启用FSD。这意味着HW4的FSD访问权限可能推迟到2025年。 一万张英伟达H100周一上线 作为知名的时间管理大师,马斯克试驾途中还抽空语音连线了一个网络讨论会。 在这里他回答的问题和透露的重点内容有: 为什么改用端到端方案,优势在哪? 马斯克认为“人类就是这样运作的”,人类用眼睛和生物神经网络开车,自动驾驶用摄像机和数字神经网络开车是正确的通用解决方案。 虽然神经网络缺乏可解释性,相应的司机也经常说不清楚如何做的决策,只是凭经验。 乘客在做人类司机的出租车时,也无法准确知道司机在想什么。而特斯拉屏幕上显示的画面,就是自动驾驶系统在 “想什么”的一个近似。 高端GPU将继续短缺,世界进入强算力依赖阶段。 马斯克透露AI训练主要还是用的英伟达硬件,特斯拉Dojo超算作为辅助,今年花了约20亿美元在训练上面(大部分是硬件资产)。
我认为未来全人类80%-90%的算力都会用在神经网络上。
AI训练需要把算力集中在一个地方,避免数据传输带宽的瓶颈,也会带来很大的电力负担。 马斯克在这里还开了一个玩笑:Transformer架构的神经网络需要越来越多的硬件Transformer。 比GPU更缺的是高速连接设备。 面对“拥有5000张H100是什么感觉?”的提问,马斯克表示:说少了。 包含1万张英伟达H100的新算力集群,正在24/7加急准备中,周一(也就是今天)上线。 而且不像很多公司声称“拥有”算力其实是租的云计算服务,特斯拉就是真的买了1万张GPU自己搭系统。
在这样的大规模集群中,设备之间的网络连接非常关键,英伟达InfiniBand交换机可能会比GPU本身更缺。
…… 直播结束后,特斯拉AI基础设施主管Tim Zaman进一步透露,即将上线的算力集群拥有200PB的热缓存,比训练大模型的系统多几个数量级。 也是一个让很多从业者觉得不可思议的地方,比如GitHub前CEO。 Tim Zaman表示尝试了很多云计算供应商,但没有一个足够好,聘请了存储系统架构师来开发AI专用的分布式文件系统。 最后,回到此次直播测试。 不少网友不吝惜自己的赞美之词,并希望能够早日试驾一把。
还有网友调侃: 看起来FSD已经准备好迎接挑战了,那么,不来试一把亚洲的终极boss之战吗?
be like this (手动狗头): 值得一提的是,这把直播除了秀特斯拉新版FSD,也是𝕏直播功能的一场压力测试。 至于最终也没打上的“马扎大战”,似乎已经不那么重要了。 马斯克给自己打的圆场是“小扎在这片地区有8000多房产,要是真找到他了我就去挑战”。
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FishsWings
2 楼
这哥们可以
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gokgs
3 楼
AI 靠训练, 我觉得不太靠谱啊。 不知道哪里少根筋, 就容易悲剧。 我觉得还是要建立在逻辑之上的。
拭目以待吧。
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宜花
4 楼
哈哈哈 这怎么好像在学中国的明星都下海直播了 这俩大佬也知道高处不胜寒 下凡了?
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RCW
5 楼
明天tesla 股票加仓!
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Moonlightclouds
6 楼
Attention whore
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RCW
7 楼
赞elon! 明天tesla 股票加仓!
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aprilween
8 楼
两个搞social media的,一起忽悠大家的流量
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98395E
9 楼
网红
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CK
10 楼
AI 靠训练, 我觉得不太靠谱啊。 不知道哪里少根筋, 就容易悲剧。 我觉得还是要建立在逻辑之上的。
拭目以待吧。
gokgs 发表于 2023-08-28 21:20

老马这个训练的错误率挺高的,40分钟路就出现一次重大错误需要人干预,如果是全天开6小时你敢睡觉吗?肯定出车祸啊。
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dcgreen
11 楼
弄不好同样的路线早就让手下彩排了100遍了,这算是正式演出。
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Carolin
12 楼
赞执行力
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somuch
13 楼
哈哈哈👍🏻
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azenis
14 楼
这次End-to-End NN最大的亮点是类似Google DeepMind AlphaGo到AlphaZero类似的走向。
AlphaGo是用人类学到的围棋方式跟诀窍去教NN下棋。就是赢了柯洁跟李世乭的那个。
Deepmind后来另外写了一个。完全没有用人类下棋的方式做指示。纯粹跟NN说围棋的规则,让他自己跟自己下棋去学习。然后AlphaGO跟Zero下了100场。战绩是100-0. AlphaGO一场也没赢。柯洁在知道了这消息后也感叹的说了一声,在围棋的世界里,人类的认知是多馀的。
特斯拉在V12之前,一直是instruction+NN. 一直试著在给NN更多的指令让他去了解"人类"在遇到哪种路况时会如何处理。
后来发现这不是解决问题的终极办法。因为总是有无法预料的edge case。最后乾脆纯NN。让NN知道开车的规则。然后给他一堆data。让他自己去学习怎么开车。
这能达成的是真正的人工智能。Musk在里面有说,你可以跟车子说我要到前面的那座山上。然后就算完全没有地图资料的情况下,FSD可以自己摸索。慢慢的最后把你送到终点。 这是很惊人的。尤其是特斯拉已经说过他家的机器人是要用跟FSD同样的系统。假如把这个概念带到机器人上,这机器人是真的可以在各种情况下做事。因为他不是依靠著任何工程师给他pre-set的instruction. 然后任何不在preset里面的情况,电脑就不知道要做什么。 而是他只要有如何了解区域的概念,就能自己去学习一个房子里外的layout,或者是任何他所在的地点而去达成他该做的事情。
这就像以前探索美洲的探险者。他们完全不知道往西走有什么,也没有地图跟他们说西边是长的什么样子的,但他们就是走。人工智能可以做到这一点的话,真的很惊人。
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greenmay120
15 楼
我们自己的车FSD开着(还不是v12 )有时候也是一开半小时不用干预。现在的fsd还是要人监控的,车内的摄像头会看着你眼睛,如果没有看前面,就会嘟嘟地提醒你。 实际上是人和FSD在同时开车,互相验证减少错误。如果有人天天长距离commute, 还是很推荐这个功能的,人难免会出错,会累,会有情绪,会分心(打个喷嚏,看一眼消息,接个电话,放首歌什么的),是个概率问题,有AI帮你一把,把这个概率再降一降。
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youdai
16 楼
1000万人同时在X平台围观480P的小电影,有时光倒流之感。
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vivian.
17 楼
老马是懂得博眼球的
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奇异老鼠
18 楼
回复 15楼greenmay120的帖子
不值得那么多钱。我就每次上了高速开AP,也能起到一定的降低人的劳累风险的作用。而AP是不要钱的。FSD只有真正能让人坐在车上睡觉时才值得那么多钱。
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Lalala2022
19 楼
买了tsla 和meta
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abmm
20 楼
带货王
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ipanther
21 楼
两个相互推股价炒市场吗
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eiyou
22 楼
别说40分钟需要干预一下, 就算是4000小时需要干预一下, 我也不敢用
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tracylovebobo
23 楼
真是个广告奇才。
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Geofan
24 楼
帅帅呆了啊
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木牛流马
25 楼
靠神经网络训练的方向是对的。 实现途径怎么样未知。
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slimmer1
26 楼
不得不说让人佩服。全宇宙他最狂。
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