特斯拉 FSD V14 的下一步计划

特斯拉 FSD V14 的下一步计划

自两个多月前推出 FSD V13 以来,特斯拉一直在对 FSD 进行小幅改进。

FSD V13 带来了一系列新功能,包括从泊车状态启动 FSD、倒车和在目的地泊车。

它还引入了使用 36hz 的 AI4 摄像头的全分辨率视频输入,并利用新的 Cortex 超级计算机获得更快、更准确的决策。

那么,FSD V14 的下一步是什么?特斯拉让我们提前了解了 FSD 的下一步发展。

FSD V14

FSD V14 的突出特点是自回归 Transformer。虽然对于不熟悉 AI 或机器学习的人来说这是一个复杂的术语,但我们会对其进行分解。

自回归(Auto-Regressive)

自回归 Transformer 按时间顺序处理数据,并利用这些信息根据先前的元素预测未来的元素。

想象一下完成一个句子:你使用已经写好的单词来猜测接下来的内容。这个过程不仅仅是填空;它还涉及理解句子的流程并预测说话者的意图。

FSD 可以分析一系列摄像头图像来识别行人,并根据行人当前的运动和周围环境预测其可能的路径。

该系统的自回归特性使其能够从过去的序列中学习,并随着时间的推移改进其预测,以适应不同的驾驶场景。

如今,FSD 会对所见事物做出反应,但很快它就能像人类一样预测什么会有所帮助。

Transformer

该术语的第二部分是 Transformer,它是用于理解时间序列内元素关系的组件。

它识别输入的哪些部分对于做出准确预测最为关键,从而使系统能够像人类一样对信息进行优先排序。可以将其视为权衡不同的证据以得出结论。

例如,在预测车道变换时,转换器可能会识别出闪烁的转向信号比汽车的颜色更重要。

整合

综上所述,特斯拉使用自回归 Transformer 意味着他们将研究 FSD 如何预测周围世界的计划和路径。

这将增强 FSD 已经很强大的感知能力,并使其能够预测其他车辆和弱势道路使用者 (VRU) 的行为。

归根结底,FSD 将能够做出更明智的、更像人类的决策,从而做出更好的决策并规划路径。这将是改进 V13 的一大步 – 它已经拥有一些非常有效的决策能力。

更大的模型和上下文大小

特斯拉人工智能副总裁 Ashok Elluswamy 表示,FSD V14 中的模型和上下文大小将更大,巧合的是,这些都列在了 FSD V13.2.6 即将推出的改进部分中。

如果我们将 Ashok 所说的与即将推出的功能部分中列出的内容进行比较,模型和上下文大小应该会增加 3 倍。

有趣的是,Ashok 表示 AI4 的内存限制了上下文的大小。上下文本质上是车辆记住的历史记录,可用于未来的决策。

由于这些信息存储在内存中,因此它始终会受到内存的限制,但值得注意的是,Ashok 提到特斯拉受到 AI4 计算机内存的限制。

利用音频输入

特斯拉已经在现有 FSD 版本中收集音频数据,以便开始使用音频训练模型,真正让 FSD 更像人类。

据 Ashok 称,FSD V14 将是第一个利用音频输入进行 FSD 驾驶的版本。

这将主要用于检测紧急车辆,但我们可以看到它扩展到其他有助于人类调整驾驶的声音,例如车祸、噪音、鸣笛等。

至少,当听到与事故或车辆鸣笛相匹配的声音时,FSD 可以更加谨慎。

FSD V14 发布日期

我们还没有从埃隆·马斯克或Ashok Elluswamy那里听到关于 FSD V14 何时推出的消息。

Ashok Elluswamy 之前曾表示,FSD V13.4 将使用音频输入,但在特斯拉的财报电话会议上,特斯拉表示音频输入将在 V14 中变得重要,这让人觉得特斯拉可能会放弃 V13.4 而采用 V14。

由于特斯拉计划于今年 6 月在德克萨斯州推出其 Robotaxi,即距离此日期仅有 4 个月的时间,因此 FSD V14 可能是其自动驾驶出租车车队所使用的版本。

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