特斯拉FSD能否打破自動(dòng)駕駛的默認(rèn)偏見？

4月28日，馬斯克閃現(xiàn)北京，同一天特斯拉通過了中國(guó)4項(xiàng)數(shù)據(jù)安全合規(guī)要求，成為首家通過此要求的外資車企。業(yè)內(nèi)分析認(rèn)為，這是特斯拉掃清數(shù)據(jù)安全障礙的重要標(biāo)志。

特斯拉的全自動(dòng)駕駛（Full Self-Drive , FSD）是輔助駕駛系統(tǒng)Autopilot的升級(jí)版，可用于城市公共道路，包括自動(dòng)停車、自動(dòng)變道和交通導(dǎo)航。早在四年前特斯拉就推出了FSD軟件，并將其不斷升級(jí)至最新的FSD V12版本。但在中國(guó)尚無這項(xiàng)功能可用，特斯拉一直尋求在中國(guó)提供FSD技術(shù)的機(jī)會(huì)。

特斯拉在中國(guó)售出了180萬輛汽車，中國(guó)復(fù)雜的交通條件中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，對(duì)于特斯拉在中國(guó)和全球推廣其FSD技術(shù)，都有著重要的戰(zhàn)略意義。

FSD落地中國(guó)需要哪些條件？

FSD想要落地中國(guó)，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等都需要進(jìn)行合規(guī)化和本地化。長(zhǎng)期以來，數(shù)據(jù)安全問題一直是阻礙特斯拉在中國(guó)全面推廣FSD軟件系統(tǒng)的主要障礙。2023年8月特斯拉回應(yīng)“哨兵模式”時(shí)就明確指出已經(jīng)在中國(guó)建立數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的本地化，所有在中國(guó)大陸市場(chǎng)銷售車輛所生產(chǎn)的數(shù)據(jù)，都會(huì)存儲(chǔ)在中國(guó)境內(nèi)。

有知情人士透露，特斯拉正在考慮在中國(guó)建立數(shù)據(jù)中心，以訓(xùn)練其自動(dòng)駕駛技術(shù)，這是特斯拉的一個(gè)重大的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變。純視覺路線對(duì)于圖像的處理更依賴大量數(shù)據(jù)采集和模型訓(xùn)練，因此特斯拉在美國(guó)自建超算中心Dojo并自研D1芯片，以大幅提升FSD訓(xùn)練效率。特斯拉在中國(guó)采集的數(shù)據(jù)只能在本地進(jìn)行模型訓(xùn)練，這意味著需要在中國(guó)建立類似于Dojo的超算中心，需要一定開發(fā)周期和成本。

此外，據(jù)稱特斯拉還與百度達(dá)成了一項(xiàng)協(xié)議，從而能夠使用百度的地圖和導(dǎo)航技術(shù)來實(shí)現(xiàn)FSD功能。據(jù)了解，海外車企只能通過與中國(guó)本土公司合作的方式，才能獲得地圖服務(wù)許可證，合法運(yùn)營(yíng)自動(dòng)駕駛功能，這也是智能駕駛系統(tǒng)在中國(guó)公共道路上運(yùn)行的要求。通過使用百度提供的車道級(jí)地圖數(shù)據(jù)，一方面可以解決特斯拉的測(cè)繪資質(zhì)問題，另一方面也可以加速FSD在中國(guó)的落地。

特斯拉FSD與國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛方案不同，進(jìn)入國(guó)內(nèi)市場(chǎng)后，將有利于多種技術(shù)方案對(duì)標(biāo)，促進(jìn)自動(dòng)駕駛技術(shù)提升，如同2018年特斯拉超級(jí)工廠項(xiàng)目在上海簽約時(shí)，再次發(fā)揮“鯰魚效應(yīng)”。近年來，比亞迪、理想、蔚來和小鵬等本土競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手從技術(shù)到成本，全方位加大了與特斯拉的競(jìng)爭(zhēng)力度，華為也順勢(shì)推出了智能駕駛系統(tǒng)。中國(guó)先進(jìn)的ADAS開始在本土以外的國(guó)際市場(chǎng)嶄露頭角，這對(duì)于中國(guó)的自動(dòng)駕駛技術(shù)產(chǎn)業(yè)來說至關(guān)重要。

現(xiàn)在正處于自動(dòng)駕駛商業(yè)化應(yīng)用的前期階段，預(yù)計(jì)2030年前后將是自動(dòng)駕駛逐步走向普及的階段。從當(dāng)前自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展來看，L2級(jí)智能駕駛技術(shù)（即部分自動(dòng)化，需要駕駛員主動(dòng)監(jiān)控道路狀況，隨時(shí)準(zhǔn)備接管）已實(shí)現(xiàn)上車，而真正無需駕駛員介入的完全自動(dòng)駕駛是5級(jí)（L5）。整個(gè)行業(yè)離最終「完全自動(dòng)駕駛」的愿景依然存在一定距離，雖然規(guī)模化商用仍需時(shí)日，但現(xiàn)有的落地場(chǎng)景已十分豐富。

什么是FSD？

隨著新能源汽車進(jìn)入智能化下半場(chǎng)，智能駕駛一直是行業(yè)追逐的技術(shù)制高點(diǎn)之一。FSD就是特斯拉研發(fā)的自動(dòng)化輔助駕駛系統(tǒng)的簡(jiǎn)稱，其測(cè)試版于2020年推出。該系統(tǒng)的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)車輛可在沒有人干預(yù)的情況下，自主識(shí)別路況、規(guī)劃路線、控制速度和方向，完成從起點(diǎn)到終點(diǎn)的行駛。

今年3月，特斯拉向北美車主推送了最新的FSD V12.3.1版本，是繼V12.1和V12.2在員工內(nèi)部和小范圍用戶測(cè)試后首次大范圍推送。據(jù)悉，當(dāng)前FSD系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)的功能包括自動(dòng)緊急剎車（AEB）、自動(dòng)變道和交通導(dǎo)航，還增加了在城市街道的半自主導(dǎo)航以及對(duì)交通燈或停車標(biāo)志做出反應(yīng)的能力。

市面上最常見的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，大部分仍然采用分模塊的設(shè)計(jì)，把感知層、決策層以及控制層，分為三個(gè)模塊，各個(gè)模塊內(nèi)采用各自的算法模型來完成設(shè)計(jì)需求。在這其中，AI算法主要是應(yīng)用在感知模塊中，決策層和控制層面還是常規(guī)的代碼邏輯，依賴基于規(guī)則的判斷，依靠汽車攝像頭識(shí)別車道、行人、車輛、標(biāo)志和交通信號(hào)燈等，然后通過工程師們編寫代碼來應(yīng)對(duì)各種情況。

與常見的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)不同的是，特斯拉FSD V12最大的變化在于采用了端對(duì)端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（End-to-End Neural Network , E2E NN），打開了以往的感知層、決策層以及控制層這三大模塊之間的權(quán)限，將“規(guī)則驅(qū)動(dòng)”的算法轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的算法。簡(jiǎn)單地說，該方案把攝像頭獲取的圖像數(shù)據(jù)輸入到算法后，能直接輸出例如轉(zhuǎn)向、加速、制動(dòng)等車輛控制指令，更像是一個(gè)人類的大腦，不需要高精地圖以及激光雷達(dá)，僅依靠圖像數(shù)據(jù)輸入就能分析并輸出控制策略。

從分模塊設(shè)計(jì)，到“端到端”，這背后其實(shí)是一條技術(shù)路線的改變。分模塊設(shè)計(jì)將自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)進(jìn)行切分，形成多個(gè)子任務(wù)，每個(gè)子任務(wù)解決駕駛過程中存在的某些特定問題，比如感知、預(yù)測(cè)、決策、執(zhí)行，最終進(jìn)行系統(tǒng)集成完成整個(gè)駕駛?cè)蝿?wù)。為了盡可能應(yīng)對(duì)路上遇到的各種情況，特斯拉數(shù)百名工程師寫了30萬行C++代碼用以制定規(guī)則。

但是，任務(wù)太多會(huì)導(dǎo)致集成困難以及錯(cuò)誤累加。同時(shí)，系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)引入了過多的人為經(jīng)驗(yàn)，但難免缺失部分罕見場(chǎng)景，系統(tǒng)對(duì)于陌生的場(chǎng)景如果沒有相應(yīng)規(guī)則往往無法處理，泛化能力較差。

另一種則是自動(dòng)駕駛“端到端”方案，省去了感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃等各項(xiàng)子任務(wù)，能夠避免大量重復(fù)處理工作，提高計(jì)算效率。同時(shí)，該方案不需要制定大量的人工規(guī)則，在處理一些非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景（比如缺少車道線與交通規(guī)則的約束）有了很大的提升，應(yīng)對(duì)各種場(chǎng)景的能力顯著提升，大大減少需要人工干預(yù)的次數(shù)。是未來最有希望實(shí)現(xiàn)無人駕駛的途徑之一，也是大模型對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展產(chǎn)生深度影響的體現(xiàn)。

FSD V12是有史以來第一個(gè)端到端AI自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，相比之前版本，F(xiàn)SD V12.3版本在城市環(huán)境下的無關(guān)鍵接管行駛里程大幅增加，從約100多英里（約合160公里）提升到了386.7英里（約合622公里）。

FSD V12是如何煉成的？

特斯拉FSD V12的體驗(yàn)顯著提升背后，是其技術(shù)路徑逐漸收斂的結(jié)果。V12的重大突破在于打通了整個(gè)技術(shù)棧的最后一環(huán)（決策規(guī)劃），在深度學(xué)習(xí)算法上的應(yīng)用，通過高度精細(xì)化的數(shù)據(jù)處理流程、多任務(wù)學(xué)習(xí)框架、以及持續(xù)的模型迭代，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、標(biāo)注到模型訓(xùn)練的全鏈條優(yōu)化。

· 多維度視覺感知：FSD借助多攝像頭布局，實(shí)現(xiàn)360°全景視覺覆蓋，為車輛提供無死角的視覺信息輸入。

· BEV與Transformer的革新應(yīng)用：結(jié)合BEV技術(shù)與Transformer模型，將二維視覺數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高精度的三維空間表示，有效提升環(huán)境建模的精確度與實(shí)時(shí)性。

· HydraNets（多任務(wù)并行處理）：通過HydraNets等創(chuàng)新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多種駕駛?cè)蝿?wù)的同時(shí)高效處理，增強(qiáng)系統(tǒng)整體效能。

· 自動(dòng)化數(shù)據(jù)標(biāo)注與訓(xùn)練流程：依托自動(dòng)化標(biāo)注系統(tǒng)與海量數(shù)據(jù)集，不斷迭代優(yōu)化自動(dòng)駕駛算法，通過閉環(huán)反饋機(jī)制確保模型的持續(xù)進(jìn)化。

· 仿真技術(shù)的深度應(yīng)用：利用高保真模擬環(huán)境模擬各類駕駛場(chǎng)景，增強(qiáng)算法魯棒性與安全性，為實(shí)際道路測(cè)試前提供有效的驗(yàn)證平臺(tái)。

首先，通過視覺感知網(wǎng)絡(luò)生成三維向量空間，對(duì)于僅有唯一解的問題，可直接生成明確的規(guī)控方案，而對(duì)于有多個(gè)可選方案的復(fù)雜問題，使用向量空間和感知網(wǎng)絡(luò)提取的中間層特征，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃器，得到軌跡分布；其次，融入成本函數(shù)、人工干預(yù)數(shù)據(jù)或其他仿真模擬數(shù)據(jù)，獲得最優(yōu)的規(guī)控方案；最終生成轉(zhuǎn)向、加速等控制指令，由執(zhí)行模塊接受控制指令實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。

盡管特斯拉FSD屬于端到端大模型，但在中國(guó)應(yīng)用時(shí)，還是需要補(bǔ)齊國(guó)內(nèi)場(chǎng)景的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，主要是交通規(guī)則和交通標(biāo)識(shí)相關(guān)的信息，復(fù)雜的路口數(shù)據(jù)也需要重新采集標(biāo)注進(jìn)行調(diào)整，考慮BEV感知方案是否可以得到很好的本地化適配。

端到端對(duì)數(shù)據(jù)要求非常高，需要高質(zhì)量、分布多樣的、海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。馬斯克在去年的財(cái)報(bào)會(huì)上曾提到數(shù)據(jù)在自動(dòng)駕駛方面的重要性，他說：“用100萬個(gè)視頻case訓(xùn)練，勉強(qiáng)夠用；200萬個(gè)，稍好一些；300萬個(gè)，就會(huì)感到Wow；到了1000萬個(gè)，就變得難以置信了?！苯刂寥ツ辏厮估呀?jīng)分析了從特斯拉客戶的汽車中收集的1000萬個(gè)視頻片段（clips），他們判斷完成一個(gè)端到端自動(dòng)駕駛的訓(xùn)練至少需要100萬個(gè)、分布多樣、高質(zhì)量的clips才能正常工作。

然而對(duì)于國(guó)內(nèi)廠商來說，數(shù)據(jù)的采集和提取存在著困難。早年，自動(dòng)駕駛廠商們往往依賴采集車采集數(shù)據(jù)，但是這種數(shù)據(jù)往往低質(zhì)量、分布有偏，難以進(jìn)行大規(guī)模端到端訓(xùn)練。隨著量產(chǎn)車規(guī)模化落地，廠商們又開始轉(zhuǎn)向采用量產(chǎn)車影子模式采取數(shù)據(jù)，但是卻面臨著數(shù)據(jù)有效性和數(shù)據(jù)規(guī)模性平衡的問題。如果采集泛化信息，則有可能面臨大量垃圾數(shù)據(jù)的問題；如果采集策略過于嚴(yán)格，則有可能丟失有價(jià)值的數(shù)據(jù)。如何定義數(shù)據(jù)質(zhì)量和處理數(shù)據(jù)同樣也是國(guó)內(nèi)廠商需要解決的難題。

毫不夸張地說，數(shù)據(jù)會(huì)占據(jù)端到端自動(dòng)駕駛開發(fā)中80%以上的研發(fā)成本，當(dāng)前特斯拉擁有近10萬張A100，位居全球top5，預(yù)計(jì)到2024年年底會(huì)擁有100EFlops的算力。換句話說，只有有足夠資金和資源的頭部企業(yè)和頭部供應(yīng)商才能搶先一步探索出端到端自動(dòng)駕駛解法。

端到端的技術(shù)沒大規(guī)模普及開來，另外一個(gè)核心問題是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的不可解釋性。例如在模型訓(xùn)練當(dāng)中，出現(xiàn)不好的駕駛習(xí)慣或者測(cè)試時(shí)出現(xiàn)系統(tǒng)處理不好的路況下，沒人能解釋清楚問題的根本原因。現(xiàn)在特斯拉的解決方案，只能是針對(duì)性的多喂同類的數(shù)據(jù)，例如之前測(cè)試中路口停止標(biāo)識(shí)之前是車輛停止的距離路口過遠(yuǎn)，就多投喂這類數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí)。

在中國(guó)，幾乎所有新能源車企都已推出不同級(jí)別的輔助駕駛和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，大多數(shù)都實(shí)現(xiàn)了高速NOA（Navigate on Autopilot , 自動(dòng)輔助導(dǎo)航），即允許車輛在高速公路或快速路上實(shí)現(xiàn)自主行駛，完成超車、轉(zhuǎn)彎等動(dòng)作，而不需要駕駛員親自操作。

而城市道路環(huán)境比高速公路更為復(fù)雜多變，城市NOA發(fā)展得相對(duì)滯后。不過，也已有一些頭部車企開始布局城市場(chǎng)景，比如蔚來的城市NOA已分布全國(guó)606座城市，城市主干路覆蓋率達(dá)到90%以上；理想汽車也已覆蓋超過110個(gè)城市的城區(qū)道路；而問界和小鵬的高級(jí)智駕版能做到不限城市，問界的HUAWEI ADS 2.0高階智駕功能不僅支持城市所有道路、國(guó)道，還支持縣道、鄉(xiāng)道、縣鄉(xiāng)等公開道路。這意味著，特斯拉的FSD在中國(guó)市場(chǎng)將面臨眾多競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手 —— 這種狀況是北美市場(chǎng)所沒有的。

根據(jù)機(jī)構(gòu)基于中國(guó)乘用車協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)的測(cè)算，特斯拉在中國(guó)汽車市場(chǎng)的份額從2023年第一季度的10.5%大幅縮減至2023年第四季度的6%左右。特斯拉即使在大幅降價(jià)的背景下，汽車銷量還是有所減少，毋庸置疑的是，馬斯克非常希望能夠趁早擺脫自2020年以來的首次季度收入同比下降。

同時(shí)，激烈的競(jìng)爭(zhēng)還會(huì)影響到FSD的定價(jià)策略。由于多數(shù)中國(guó)車企沒有開通訂閱付費(fèi)模式，從買斷價(jià)格來看，小鵬XPILOT 3.0售價(jià)3.6萬元（購(gòu)車選配則為2萬元），蔚來NIO Pilot全配包售價(jià)3.9萬元，理想、小米以及埃安的部分車型則不額外收取ADAS費(fèi)用。

相比之下，特斯拉FSD是業(yè)界最貴的，盡管在半個(gè)月前已經(jīng)把FSD在北美的買斷價(jià)格從1.2萬美元降至8000美元，也同步下調(diào)了FSD在北美的訂閱價(jià)格，從199美元/月下調(diào)到99美元/月，相當(dāng)于降價(jià)一半，但只有購(gòu)買了EAP（Enhanced Autopilot，增強(qiáng)版自動(dòng)輔助駕駛）的用戶才能享受這一折扣。

另外值得注意的是，知名特斯拉投資者加里·布萊克對(duì)FSD接受率的質(zhì)疑。根據(jù)信用卡數(shù)據(jù)提供商YipitData提供的數(shù)據(jù)，在試用了一個(gè)月FSD的美國(guó)特斯拉車主中，只有2%的用戶選擇繼續(xù)訂閱該服務(wù)，遠(yuǎn)低于預(yù)期的6%。倘若FSD入華后不得不再次降價(jià)，如果按2%的滲透率計(jì)算，那FSD的營(yíng)收是非常有限的。

（本文登于EEPW 2024年第6期）