前段时候足球投注app，特斯拉“完全自动驾驶”FSD，推送了最新的V12版块。
此次更新对统统这个词智能驾驶行业发展来说，王人备算得上一次里程碑式的改进！
一般的智驾更新，基本上都是在原有的基础上增多几行代码，或是优化个参数，主打一个小修小补。
特斯拉倒好，不仅没在基础上作念加法，反而大砍一刀：把FSD蓝本30多万行的C++代码砍到只剩3000行，缩减了99%！
你想想，假如一个东说念主陡然发生不测，挂掉了99%的脑细胞，即便能幸运活下来，唐突率也会酿成植物东说念主。
可反常理的是，只剩3000行代码的FSD V12，非但莫得酿成东说念主工智障，反而比之前任何一个版块都要智谋！
在海外，不少长测FSD的博主都线路：“刹车和转向的停顿感削弱了好多，前所未有的委宛和丝滑，决策上也特地自信，就和真东说念主开车一个样。”
就比如在双方有大车庇荫视线的时候，老版块FSD会径直斗胆地通过，有鬼探头了再来一脚AEB急刹；刻下则会提前减慢，像极了老司机的防患性驾驶。
再比如遭遇多车通行的复杂路口，昔时会径直刹停恭候，直到路口东说念主车没那么复杂再前进。刻下则会不断低速蠕行，找到交通流中的一条疏忽再小心肠钻缝通过。
开着FSD路上陡然遇见一只猫，车还会和猫博弈争夺路权——先厚重接近，直到猫咪跑开，它才会不竭前进。
包括昔时处理不好的环岛和掉头路段，刻下也不错更丝滑的处理。以致手动把车开到一个比较无语的复杂路段，再开启FSD，系统都不错作念到正确经受。
中国自主品牌智驾头牌CEO之一的何小鹏，在听闻FSD这波史诗级更新之后，轻狂毅然的跑到好意思国躬行试驾了一波，完后发微博用“极好”二字对新版FSD赞美不已。
虽说此次FSD更新比较老版块而言有了很明显的逾越，但新的问题也随之而来——
资料显示，盟升转债信用级别为“A+”，债券期限6年（本次发行的可转债票面利率为第一年0.20%、第二年0.40%、第三年0.60%、第四年1.50%、第五年1.80%、第六年2.50%。），对应正股名盟升电子，正股最新价为19.03元，转股开始日为2024年3月18日，转股价为35.02元。
资料显示，诺泰转债信用级别为“A+”，债券期限6年（本次发行的可转债票面利率为第一年0.20%、第二年0.40%、第三年0.80%、第四年1.50%、第五年2.00%、第六年2.50%。），对应正股名诺泰生物，正股最新价为66.97元，转股开始日为2024年6月21日，转股价为42.33元。
随机候系统会显得有些“智谋偏激”了，会我方立时产生一些预感以外的想法。
比如该按照导航直行的路段，车却我方并线到了左转车说念，还告成引申了左转。
再比如，随机候车会把用于警示作用的握续明慧的红灯，舛错的识别成红绿灯而刹停，即使有车从傍边经过也装疯卖傻。
不外让东说念主匪夷所想的是，第二天一样照旧遭遇握续明慧的红灯，车在刹停之后，前边的施工工东说念主在野车招了招手，默示不错上前开之后，车就像是读懂了工东说念主的手势一样，果然开动前进通过路口了！
现阶段FSD V12版块如实还存在不少BUG，就像薛定谔的猫一样深不可测。但总体上来说，新版块的阐述要愈加出色，有些时候还会展现出和东说念主一样的决策能力。
可别忘了，新版块FSD的代码唯一3000多行，和80年代“小霸王”上的热点游戏《坦克大战》的代码行数确切一样！
虽说刻下的智驾领域，仍是不是代码越多越复杂、代码越多功能越强的年代了，毕竟还有一种叫作念“家传屎山代码”的东西。
但特斯拉只靠重建代码就能获取近乎圆善的智驾体验，这如实大大出乎了统统东说念主的设想。他们到底是怎么作念到的？
这就不得不提到一个，最近在智驾圈子里炒的很热的一个新名词了——“端到端”。这也被好多业内东说念主士觉得，是智能驾驶的终极谜底。
我第一次传说“端到端”这个词的时候，以为即是字面真谛，“从A端到B端”，毕竟这是我觉得自动驾驶的终极方针嘛。
其后才发现，端到端完全不是这个真谛。
端到端的英文名叫“end to end”，若是指的是最先到至极，那应该叫“start to end”。
本质上，端到端指的是：把柄录像头等传感器的图像数据，径直生成车辆的转向、刹车和加快度信号去截止车辆，即“感知决策引申一体化”。
这个词有点晦涩，我再给大家打个比喻。昔时是三个东说念主打合营，一个纵眺手负责看路，一个结合官负责决策，一个操舵手负责驾车。
而特斯拉此次的FSD V12，不需要分三个东说念主了，一个东说念主就能全经管！
看到这可能有东说念主会说，刻下车企作念智驾不都是这个路数吗？其实不是的。
刻下绝大部分智驾厂商，汲取的都是串行的结构框架，也即是好几个东说念主打合营的有规画。
即先通过录像头、雷达获取感知图像，再把感知图像处理成机器能看懂的数字信号，再把数字信号发送到智驾芯片作念逻辑运算，处理成加减慢、转向信号，再传递给电机和转向机引申截止，每一个模样都是由一个孤立的模块去截止的。
具体来说，刻下大部分头部智驾厂商，从感知到决策这一阶段，主流的都是用的BEV鸟瞰图+ Occupancy占用收集+ Transformer模子的组合。
BEV鸟瞰图，即是把雷达和图像信号，从正视图升沉成俯瞰图的一种本事，为的是能更默契地笃信车的主见，也即是纵眺手站得更远，看得更默契。
Occupancy占用收集，即是把二维的图像信号，升沉成小方块状的三维空间，有点肖似于《我的宇宙》，用来防范车辆磕碰辛苦物。
Transformer，算是大模子的一种，前几年爆火的ChatGPT中的“T”，其实指的即是Transformer。
它的作用是能让机器在处理信号时，能筛选出要点信息要点蓄意，而不是一股脑的一王人蓄意，提高算力的效能，也即是让结合官更智谋、决策更快。
在串联式架构，合营上BEV+Occupancy+ Transformer，就组成了咱们刻下能构兵到的所谓“高阶智驾”。
不外，刻下这种主流的智驾有规画，有几个难以秘籍的缺点。
率先，串联式架构这三个东说念主寄语本人是需要糟践时候的，会导致系统合座的反应速率偏慢，反应到智驾体验上即是嗅觉车会犹彷徨豫的。
毕竟从感知到决策再到引申，很可能要零点几秒以致更久一些，在陡然万变的车流中很难坐窝进行退换，这即是好多智驾“不敢时常变说念”的根柢原因。
其次，寄语从第一个传到临了一个，很可能话在半途就变了味，也即是信息失真。尤其在复杂场景下，会增大事故的概率。
再有即是，传统智驾有规画中，想要让系统更精准的搪塞更复杂的场景，汲取的神志一般都是“作念加法”，比如在原有的基础上多写几行if、else之类的逻辑代码。
久而久之，整套智驾系统就会变得越来越杂沓词语，就像你的手机系统，用深刻笃信会卡。
何况即使加了越来越多复杂的判定逻辑，也没见地感情玉成，因为总有极点复杂到机器无法处理的场景。
真遭遇这么的场景，就算把芯片算力拉满了也搞不定，有可能就径直把系统干崩溃了，也即是智驾圈子里常说的“corner case”。
比较之下，端到端智驾把感知、决策、引申这三个模样都整合到一个大模子中去作念，只消输入录像头和雷达信号，就能径直生成截止信号，截止车转向和加减慢，省去了蓝本的逻辑判断经过。
不错浅易觉得，端到端智驾相等于把智驾系统的分析判断酿成了和老司机一样的“本能行动”。就像是刷了无数遍题的学霸一样，只消把题读完就能写出正确谜底。
前边所提到的FSD V12的3000行代码，其实并不是平庸的代码，而是3000行神经收集代码。
它有点像动物的神经元细胞，能产生神经反射这么的快速响应。因此端到端智驾的运行速率，是远高于传统智驾有规画的。
换句话来说，端到端更像生物的运行逻辑。东说念主类在开车的时候，眼睛看到的图像内容上是二维的，但并不妨碍咱们作念出正确的驾驶操作，并不需要在脑子里先把“正视图”升沉成“俯瞰图”，再作念个“2D转3D”。这么太复杂了。
内容上来说，端到端智驾算法的横空出世，是对传统BEV+Occupancy算法的透顶颠覆，亦然另一种体式的降维打击。
传统智驾系统需要精准识别并象征车、东说念主、车说念线、辛苦物等元素；而端到端智驾会更凝视识别宏不雅场景，比如天气历害、鬼探头盲区等等，都会纳入到识别范围。
毕竟，传统智驾靠的是荒芜的逻辑，端到端智驾靠的是大数据喂出来的劝诫。
既然靠的是劝诫，那么想要保证智驾系统作念出正确的抉择，就需要像“海量刷题”一样，将多数“行车视频+东说念主类开车看成”的数据，投喂到大模子磨砺之中。
是以说，在端到端智驾期间，数据比码农要遑急得多！
这也阐明了为什么前段时候特斯拉在全球范围内大范围裁人，而盼愿在负责文告进攻端到端智驾的同期，也对蓝本的智驾部门东说念主员进行了大刀阔斧的“优化”。
比较之下，算力就成了相等遑急的资源，马斯克在本年7月份跟英伟达手里又买了35万张显卡，即是为了更快的处理数据。
虽说端到端从定性上来说，比传统智驾有规画显得更肥大上一些，但刻下在体验上还不行保证100%优于传统智驾有规画。
本质上，本年1月份特斯拉刚刚开启FSD V12版块推送时，其实用户的吐槽声是远多于点赞的，出现了多样各种昔时见所未见的BUG。
马斯克第一次作念FSD V12直播测试的时候，还险些闯了红灯。
直到半年时候更新了好几个小版块，特斯拉FSD V12才慢慢展现出威力，给用户嗅觉FSD像我方在开车一样。
毕竟磨砺FSD端到端大模子的数据源本人，就源流于全球海量的特斯拉车主。是以名义上是FSD在开车，本质上是我方在开车，是全球特斯拉用户的聚合在开车。
天然，这可能亦然FSD V12随机候会立时产生“孤立想法”的原因，毕竟东说念主开车随机候也会犯错，投喂了“不干净”的数据，智驾模子也会变蠢。
这时，端到端智驾比较传统智驾有规画的一大颓势，就会暴透露来。
昔时靠修改代码就能修改的BUG，刻下发现了问题没法实时修正，因为大模子本人即是个充满未知数的“黑盒子”，只可通过投喂更多数据的神志，尽可能的修正舛错，镌汰犯错的概率。
虽说端到端起步比传统智驾更弱，但进化速率更快，表面上能力上限更高。
在多数数据堆砌下，几年之后端到端智驾会经过拐点，在能力上卓绝传统智驾，能达到无尽接近东说念主类驾驶水平的效能。
这亦然为什么小鹏、华为、盼愿、蔚来等国内一线智驾玩家，都开动一辞同轨的文告进攻端到端。
毫无疑问，特斯拉径直把智驾底层逻辑完全改写为“端到端”，诟谇常激进的，这一定进度上可能也会成为FSD在国内“过审”的结巴。
比较之下，国内仍是文告进攻端到端智驾的车企，汲取的都是“部分端到端”，莫得特斯拉那么激进。
之是以保留了部分传统智驾的架构，大都是为了安全性“兜底”，防范系统误判导致极点事故的发生。
至于这几家的端到端具体有什么不同，今天受限于篇幅就不不竭和大家聊了。比及下次，再单开一篇和大家好好分析分析。
写在临了
记起20年前，诺基亚在手机界一骑绝尘。
而安卓刚刚初露头角的时候，内核代码数唯一1000多万行，仅为塞班系统的1/3。
天然早期安卓欺诈少、不如诺基亚的塞班好用，但跟着安卓欺诈生态体系指数级彭胀，诺基亚和塞班最终被淘汰，成为了历史的尘埃。
如今智驾端到端本事的出现，某种进度上预示着智能驾驶也将迎来新一轮的改进。
信得过道理上的AI正在车上生根成长足球投注app，势头果决无法挣扎。
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