Tesla在最近举办的人工智能日（AI Day）活动中，公布了即将推出的全自动驾驶系统在郊区道路的导航路线演示影片。
通过演示可以看到，司机在汽车的导航系统中设定了一个目的地后，双击驾驶盘上面的操纵杆进入自动驾驶状态，车子在行驶到目的地的路上汇入车流，在自动停车标志和红绿灯的情况下通过十字路口，整个过程无需人为操作。
（图片来源：Yahoo）
马斯克有信心完善后比人驾安全
目前技术来说，Tesla的全自动驾驶并不算是技术上的全自动驾驶，马斯克说对于自动驾驶技术仍然保持乐观，人为该技术不仅会得到完善，还可能会比普通驾驶者更好。
他表示有信心，Tesla的硬件全自动驾驶电脑能在比人类更安全的水平上达成。他认为可以比人类至少好200%-300%。
他也在演说中介绍了Tesla人工智能工程师如何努力提高FSD系统的舒适和安全性，也表示该技术是通过建立三维矢量空间开始，通过车子周围8个镜头来感知周围空间，将数据校正后建立虚拟化境预测模型，用最少的镜头和类Tron 3D重现空间。
（图片来源：Yahoo）
环境识别检测技术
演示中也可以看到仪表板上显示部分处理过的矢量空间数据，包括道路，车辆，行人等资讯，非常具体。
工程师也介绍，通过一种正在使用的环境识别和检测新方法，通过人工智能将资料缓存到短期记忆中，记忆车辆的位置，实现车辆堵塞不动的情况下还可以预测并记住车辆位置，视野短暂被遮挡的情况下依然有效。
据悉，Tesla的Vector Space数据被称为“神经网络规划师”（Neural Net Planner），其演算法可以实现使用FSD时处理汽车在道路上的实际路线，轨迹或是行为，可以每分钟高速模拟运算数千次来选择最佳自动方案，预测其他车辆和行人的行为来做出预防。
（图片来源：Yahoo）
需要大量运算
比如当开着全自动驾驶的Tesla和其他车在狭窄的道路上遇到，系统可以根据对面车的速度，路径来预测是否要让车，当发现对方降低车速选择让车，车辆会选择优先通过。
由于预测需要大量运算，Tesla也开发了Dojo项目来设计专门为AI培训的矽，目前一个房间大小的1.1 exaflop处理单元，相当于30500张Nvidia RTX 3090 GPU的处理能力，也可以让AI训练的能力更强大。
文章资料来源：Yahoo
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