【pg電子官方網站】馬斯克直播試駕特斯拉FSD V12！國際首個端到端AI自動駕駛，1萬塊H100練習

新智元報導。

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【新智元導讀】。駕特pg電子官方網站特斯拉FSD將迎來重磅級更新！斯拉首個駛萬馬斯克現場直播演示第一個端到端AI主動駕馭體系FSD V12測試版，國際引百萬網友圍觀。端到端A動駕

當地時刻8月26日，練習馬斯克親身上線敞開了一場FSD Beta V12試駕直播，克直塊引百萬人現場圍觀。播試

據稱，駕特FSD Beta V12是斯拉首個駛萬有史以來第一個端到端AI主動駕馭體系（Full AI End-to-End），是國際特斯拉最重要的一次晉級。

直播45分鐘，FSD Beta V12體系在行進全程發展十分順暢，練習可以輕松繞過障礙物，克直塊辨認路途各種標志。

馬斯克激動地表明：

V12體系自始至終都是經過AI完結。咱們沒有編程，沒有程序員寫一行代碼來辨認路途、行人等，悉數交給了神經網絡。

具體來說，V12的C++代碼操控削減了10倍，從2萬多行削減到2千行。

共同的當地在于，特斯拉99%的決議計劃都交給神經網絡給出，視覺輸入，操控輸出，就像人類大腦相同。pg電子官方網站

別的，它所具有的超強才能，是經過巨量的「視頻數據」、1萬個H100加持下完結的。

不過，直播中，V12呈現僅有一次的小失誤，企圖闖過紅燈，讓人類去主動干涉。馬斯克現場來了個緊迫剎車。

馬斯克表明，FSD Beta V12仍在調試中，因而還沒有確認正式發布的時刻。

馬斯克：咱們沒有編程。

馬斯克這場實時直播，起點是特斯拉總部。

馬斯克單手敞開特斯拉Model S后，全程45分鐘，自己舉著手機錄下V12的行進全程。

馬斯克在地圖上隨機挑選了一個意圖地——斯坦福?？纯碫12是怎么帶他去往第一個意圖地。

行進中，馬斯克稱，特斯拉遇到的這些修建、路途標志，是從未見過的。盡管離總部很近，可是對其來說仍是新事物。

走到穿插路口時，特斯拉主動停了下來，并耐性等候信號燈改變。

馬斯克笑著戲弄道，它做到了！

綠燈后，特斯拉平穩地進行了左轉。

馬斯克表明，這徹底是經過人工智能和攝像頭完結的，就好像咱們大腦運作方法相同，對應之為神經網絡和眼睛。

遇到減速帶時，V12讓轎車緩慢行進。

馬斯克激動地稱，沒有一行代碼讓特斯拉，在泊車標志處泊車，或等候另一輛車，沒有「等候x秒」之類代碼。這都是神經網絡，除了神經網絡什么也沒有。

說著說著，第一個意圖地斯坦福到了。馬斯克仍是惦記著和小扎來場籠斗，因而第二個意圖——小扎的家。

然后，他輸入了小扎家的地址，讓V12加持的特斯拉領路。

路上，特斯拉繞著一個環形穿插路口行進時，V12再次展現了尖端水平。

在等候前兩輛車開走后，然后決議轉彎行進。

這兒，馬斯克再次重申道，團隊從未對環形穿插路口的概念進行編程。咱們剛剛向它展現了一堆關于環形穿插路口的視頻。

簡之，V12是經過很多的視頻練習數據來完結這一方針。

FSD AI現在只輸入很多視頻，以便辨認在不同情況下需求做什么，而不是對每個路途元素或情況進行獨自編碼。

這使得特斯拉可以省去FSD V12中的數十萬行代碼，使其愈加簡便、更靈敏，一起它依然可以在不熟悉的地勢上無需數據銜接的情況下作業。

馬斯克介紹，全部這些都是在Tesla HW3上完結的，推理核算功率約為100瓦。全部推理無需網絡銜接，在本地進行。明顯這是必要的，假如沒有互聯網銜接，你就無法安全駕馭。

泊車后，馬斯克還談到了特斯拉的幀率。

咱們正在以全幀率運轉。8個攝像頭以每秒36幀的速度進行拍照。純AI版別比「一般軟件和人工智能混合」的版別運轉得更好更快。 事實上，它的拍照速度將超越每秒36幀，僅僅攝像頭只能抵達36 fps。據咱們核算，它或許以每秒50幀的速度拍照，實踐路況基本上只需求每秒24幀，FSD V12就可以正常作業。

小扎的家到了，馬斯克沒有下車，反而回身決議去下一個意圖地Palo Alto。

直播中，馬斯克還展現了V12抵達意圖地后，主動將車停到適宜的方位。

「視頻數據」直接訓AI。

馬斯克曾表明，FSD V12將成為4級主動駕馭體系。

在本年6月底，馬斯克就聲稱，Tesla的主動駕馭FSD V12版別將不會再是測試版。

直播演示中，馬斯克也提到了關于經過AI練習視頻數據來完結主動駕馭這個方向或許面臨的應戰。

「僅僅由于沒有代碼行并不意味著它不可控?，F在只需具有數據，你依然可以完結操控?！?。

首要是，練習視頻的質量十分重要，所以只能用優異司機的駕馭視頻來練習，而不能用技能欠好的司機的數據。

當時，現已有相當多的軟件可以完結挑選什么數據、練習什么數據。

所以數據量不重要，數據的質量才是供給安全主動駕馭技能的要害。

關于轎車來說，可以運轉的軟件很小，但后端練習的軟件要大得多，愈加雜亂。

因而，V12體系運用了Python的一般軟件來決議從行列中挑選哪些數據，然后確認什么是高質量數據，什么是相當好的數據。

一旦有了AI模型，還可以將這些模型以「影子形式」（shadow mode）傳送到體系上，然后每次它與用戶所做的工作不一致時，特斯拉都會得到數據，這比僅僅搜集隨機數據更有價值。

用V12的FSD可以辨認人像，只需傳一張相片，然后告知轎車你在星巴克門口。車到了之后會找到你，接你上車。由于它可以主動找到星巴克，然后依據相片找到乘客。

馬斯克表明，咱們實踐上對體系具有一個十分快速的良性循環反應感到振奮。

當人類對轎車進行干涉時，干涉行為就會主動上傳，練習與練習相結合，然后實踐上僅僅更新權重。

在V12的編程中，特斯拉團隊并沒有參加交通信號燈概念，而存在于V11的一般倉庫中。

轎車可以流通行進，主要是根據視頻練習。

「咱們現已從V11的顯式操控倉庫中的超越300,000行C++進行了轉化，而在V12中基本上沒有這些內容」。

還有一個風趣的困難是，關于泊車問題，由于人類在遇到泊車標識時不會真的停下來，只會降到很低的速度，大約只要不到1%的駕馭員會徹底讓車停下來。

可是監管組織要求有必要徹底停下來，這樣就有必要專門練習FSD在這些情況下徹底泊車。

直播中僅有一次干涉，是由于搭載了V12體系的Modle S在遇到紅燈時并沒有停下來。

對此，馬斯克現場表明，咱們只需求再多喂一些包括很多交通信號燈的視頻，問題就能處理了。

未來兩周，特斯拉將會發布在后臺運轉的Shadow Moon，可以對行進情況進行檢查。

別的，馬斯克提到這套體系有一個問題是怎么應對低能見度的駕馭條件。

由于特斯拉地點總部加州從不下雨，所以需求世界各地各種氣候條件的駕馭視頻進行練習。

現在，FSD V12在全球有12名試駕人員，遍及新西蘭、泰國、挪威和日本等地。

1萬個H100練習，Infiniband比GPU還缺。

他還在試駕直播之前串進了WholeMars的Space，和里邊的開會的網友聊了10多分鐘，為自己的直播預熱。

網友看到他進來了，就不自覺地開端采訪他，他也順勢打開了話匣子，和網友聊了聊自己立刻要進行的直播和相關的問題。

首要他說特斯拉現已立刻要上線由10000塊H100組成的GPU集群，來練習新版別的FSD體系。

現在練習進程基本上都要全完依靠英偉達的GPU，只要很少一部分會運用自己的超算Dojo。

而現在他們遇到的最大技能困難是需求像Infiniband那樣的高速網絡銜接來并行更大的算力。

GPU盡管缺少，可是至少有改進的期望，可是現在支撐Infiniband設備缺少比GPU的缺少還嚴峻。

大規模密集型的核算集群之間的數據交換會很困難。

而關于英偉達的依靠會繼續很長的時刻。

聊著聊著，馬斯克又不自覺地進入了地球球長的人物，提到：

而久遠來看，未來人類會成為強核算依靠的文明，有80%-90%的能源消耗在核算之上。

所以改進現有核算基礎設施的能效比是很重要的工作。

Transformer的能效比不太好，功率也不高，用戶運用的推遲過長，需求進一步的優化。

GPU的能耗比也不太好，并且現在像H100這樣的GPU現已不會輸出圖畫了，所以叫GPU現已不太適宜了。

馬斯克還在推上表明，運用自回歸Transfomer的LLM能效極差，不僅在練習中如此，在推理中也是如此。我以為它偏離了幾個數量級。

接下來，馬斯克就開端為他行將進行的直播造勢，聊起了自己將演示FSD V 12的上路直播。

他反復強調Tesla在新版FSD的加持之下，將會帶來十分順滑的乘坐體會。

可以模仿優異的司機來駕馭轎車，不會像之前的體系相同偶然顯得像一個新手開車相同。

聊到這兒，他拂袖而去，最終只留下一句話，讓我們趕忙去看他立刻開端的主動駕馭的直播。

不得不說，公關流量這一塊，馬老板玩得是明明白白的！

網友熱議。

看完這次的直播之后網友紛紛表明，全部看起來都很nice！

不必聯網實在是太棒了。

還有人稱，幾乎便是DriveGPT。

現在看來沒有任何主動駕馭技能能挨近這個體現。

但也有網友表明，V12的新任務是承受亞洲交通的檢測，并上了一段我國某路口的視頻......。

這位網友貼心腸總結出了他以為視頻中的亮點：

特斯拉的推理只需求100w的功率支撐，不必聯網。

能主動處理環島，自行車，行人。

全部的練習都是根據英偉達的GPU和Dojo，并且AI駕馭連地圖都不需求，只需求GPS數據就行。

參考資料：

https://twitter.com/elonmusk/status/1695247110030119054。