人工智能如何賦予特斯拉無(wú)限想象力？

人工智能在各行各業(yè)都不斷的深入著，在醫(yī)療健康、生物科學(xué)、銀行金融、在線教育、電子商務(wù)都發(fā)揮著極大的作用，催生了一個(gè)又一個(gè)巨頭（如阿里、百度、騰訊、今日頭條）。除此之外，在汽車(chē)領(lǐng)域，它也正在孵化著另一大巨頭，那便是特斯拉。自疫情以來(lái)，特斯拉股價(jià)大漲，市值超過(guò)5000億美元，成為全球第一市值的汽車(chē)公司，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)傳統(tǒng)汽車(chē)龍頭老大豐田汽車(chē)。而未來(lái)，人工智能將推動(dòng)特斯拉快速的成長(zhǎng)，保持行業(yè)龍頭老大的地位，賦予投資人和市場(chǎng)無(wú)限的想象力，我們就一起來(lái)看看特斯拉是如何成為科技賦能業(yè)務(wù)的汽車(chē)綜合體吧。

在汽車(chē)駕駛領(lǐng)域，主要是大數(shù)據(jù)、人工智能兩個(gè)技術(shù)在解決問(wèn)題，特斯拉駕駛系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)主要包含信息收集、特征提取、訓(xùn)練學(xué)習(xí)、評(píng)估、反饋改進(jìn)五大步驟，通過(guò)數(shù)據(jù)+算法+反饋不斷垂直整合，完善自動(dòng)駕駛能力。

第一步信息采集，在汽車(chē)行駛的過(guò)程中，駕駛系統(tǒng)需要感知到交通路況、道路行人、周?chē)h(huán)境后才能進(jìn)行駕駛判斷。在特斯拉中主要通過(guò)大量的傳感器（如前置攝像頭、后置攝像頭、激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)）進(jìn)行信息收集。

第二步特征提取，通過(guò)汽車(chē)內(nèi)外置的大量傳感器收集了大量信息之后，特斯拉使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法來(lái)進(jìn)行特征提取。常用的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有感知器（單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等27種，但特斯拉并沒(méi)有采用。在特斯拉中需要同時(shí)判斷車(chē)輛、人行道、交通燈、障礙物、行人、駕駛員、溫度、濕度等多個(gè)環(huán)境變量的相互關(guān)系，因此他們的算力系統(tǒng)必須是超強(qiáng)的，同時(shí)運(yùn)行多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（約50個(gè)）才能工作。

因此特斯拉采用一種特殊的共享主干神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)HydraNets進(jìn)行處理。首先把所有的運(yùn)算任務(wù)都分配給到一個(gè)大型的共享骨干網(wǎng)絡(luò)，在骨干網(wǎng)絡(luò)中又細(xì)分多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)，把運(yùn)算任務(wù)分配給子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，每個(gè)子網(wǎng)絡(luò)只需要學(xué)習(xí)訓(xùn)練一小部分圖像信息、提取特征，處理完了之后匯總給到主干網(wǎng)絡(luò)再計(jì)算處理。

第三步是訓(xùn)練學(xué)習(xí)，特斯拉使用PyTorch進(jìn)行分布式訓(xùn)練，除了使用大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練分析之外，還進(jìn)行預(yù)測(cè)處理。PyTorch是一個(gè)開(kāi)源的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，支持多GPU，支持在運(yùn)行時(shí)構(gòu)建或更改計(jì)算圖（每一行代碼都可以定義改圖形的一個(gè)組件，），非常的適合特斯拉復(fù)雜的計(jì)算場(chǎng)景。PyTorch包含張量、數(shù)學(xué)運(yùn)算、Autograd模塊、Optim模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊等五大主要元素，張量是一個(gè)多維數(shù)組，對(duì)應(yīng)于我們采集到的數(shù)據(jù)；數(shù)學(xué)運(yùn)算則是使用PyTorch提供的接口進(jìn)行運(yùn)算，比如多維矩陣的轉(zhuǎn)化；Autograd則是自動(dòng)微分技術(shù)，記錄我們所有執(zhí)行操作，再通過(guò)回放記錄來(lái)計(jì)算梯度；Optim模塊是算法優(yōu)化模塊，用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，產(chǎn)生輸入輸出。PyTorch在機(jī)器學(xué)習(xí)界對(duì)于TensorFlow有過(guò)之而無(wú)不及之處。特斯拉使用PyTorch進(jìn)行分布式訓(xùn)練，不斷訓(xùn)練系統(tǒng)對(duì)于行人、路徑、周邊環(huán)境的判斷能力，提供多種路徑規(guī)劃算法供工程師進(jìn)行選擇。

第四五步是評(píng)估反饋。通過(guò)駕駛系統(tǒng)提供司機(jī)駕駛路線，觀測(cè)模擬結(jié)果和駕駛員操作是否匹配，如果不匹配則將該類(lèi)數(shù)據(jù)反饋給到后臺(tái)，后臺(tái)再修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)結(jié)果，摒棄不合適的數(shù)據(jù)，為后續(xù)類(lèi)似的操作提供更好的推薦路線。

最近特斯拉正在改進(jìn)自動(dòng)駕駛可視化技術(shù)，不僅對(duì)交通信號(hào)燈（識(shí)別交通信號(hào)等，在十字路口自動(dòng)減速）、停車(chē)標(biāo)志技術(shù)（減速時(shí)自動(dòng)通知司機(jī)，停在屏幕上駕駛視頻顯示的紅線處）進(jìn)行了重大升級(jí)，還可以識(shí)別車(chē)身周?chē)钠渌?chē)型，讓“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以吸收越來(lái)越多的問(wèn)題”，打造一個(gè)更深入的標(biāo)簽系統(tǒng)，可視化標(biāo)簽系統(tǒng)對(duì)于特斯拉的駕駛輔助系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛系統(tǒng)都會(huì)很有幫助，不斷的在改善提供自動(dòng)駕駛計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的能力。

從獲取汽車(chē)行駛的真實(shí)數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練判斷，形成了“信息采集-特征提取-訓(xùn)練學(xué)習(xí)-評(píng)估-反饋”的閉環(huán)鏈路，為特斯拉提供了新的商業(yè)模式，特斯拉也從汽車(chē)生產(chǎn)零售公司變成汽車(chē)科技公司，因此特斯拉必然是好用的產(chǎn)品，必然讓投資人看到想象力，也必然是會(huì)成功的人工智能賦予生活的典型案例～