La nouvelle version de Tesla de FSD est poussée, et le gros problème qui a embarrassé Musk en public a enfin été résolu !

Ce ne sont que des filets, bébé, rien que des filets.

En août de l'année dernière, le PDG de Tesla, Elon Musk, a personnellement présenté la version FSD Beta v12, qui n'avait pas encore été officiellement publiée à l'époque, sur sa Model S.

La particularité de FSD Beta v12 est qu’il s’agit du premier système de conduite autonome de bout en bout au monde entièrement basé sur des réseaux de neurones, c’est-à-dire véritablement « piloté par l’IA ».

À en juger par les standards des diffusions vidéo en direct actuelles, la diffusion en direct avec une qualité d'image qui n'était pas aussi bonne que celle des smartphones il y a dix ans, l'écran tournait et tremblait fréquemment, et la qualité professionnelle du présentateur était inquiétante, ce n'était évidemment pas le cas. une diffusion en direct réussie. Mais le sujet "L'IA conduit Musk chez Zuckerberg" est vraiment intéressant, avec près de 12 millions de personnes qui le regardent en ligne.

Plus important encore, au cours de cette diffusion en direct de 45 minutes, FSD Beta v12 n'a pris le relais qu'une seule fois, à d'autres moments, son style de conduite était fondamentalement le même que celui des gens ordinaires.

Dès le début de la diffusion en direct, Musk a rencontré un état de route inhabituel : une déviation temporaire due à des travaux. Mais FSD n'a pas hésité du tout et l'a traversé facilement à une vitesse pas trop basse. Musk a également déclaré à l'époque que le système n'avait "jamais vu une telle surface de route".

Tout au long de la diffusion en direct, FSD v12 a semblé bien fonctionner, mais de nombreuses personnes ont encore trouvé un problème : les conditions routières à Palo Alto, dans la Silicon Valley en Californie, étaient trop favorables.

À Palo Alto, il n'y a pas de piétons qui traversent la route partout, ni de motos et de vélos qui sortent soudainement d'un angle mort. Même les internautes américains habitués à voir des routes larges ont déclaré qu'il était temps d'augmenter la puissance du FSD v12. Ce type de conditions routières n'est tout simplement pas suffisant.

Mais maintenant que FSD Beta v12 est officiellement proposé aux utilisateurs nord-américains, nous pouvons déjà avoir un aperçu de ses véritables capacités à partir des vidéos de nombreux blogueurs étrangers.

V12, séparant deux époques de conduite intelligente avant et après

L'utilisateur de YouTube Whole Mars Catalog a été l'un des premiers blogueurs à recevoir la version de test, et il teste les capacités de Tesla FSD depuis 2020.

À en juger par sa vidéo, FSD Beta v12 a d'excellentes performances dans la scène "ancienne et difficile" d'attente par une nuit pluvieuse.

Ce n'est pas un problème pendant la journée. Tournez sur la route secondaire et lorsque vous atteignez votre destination, arrêtez-vous et garez-vous au lieu de vous garer au milieu de la route comme avant.

Par rapport au FSD Beta v11, la vitesse de détour du v12 a été considérablement améliorée. Face à la même voiture garée sur la route, l'action de détour du v12 est tout à fait comparable à celle d'un conducteur humain, tandis que le v11 est « piégé » au milieu de la route, et le conducteur, j'ai dû appuyer sur l'accélérateur pour aider le véhicule à passer.

De plus, Whole Mars Catalog estime que les virages à gauche non protégés de FSD Beta v12 ont été considérablement améliorés par rapport aux versions précédentes, et que la capacité de reconnaître les feux de circulation est également plus forte.

Lors de l'émission en direct d'il y a cinq mois, la seule fois où Musk a repris le véhicule était à cause d'une mauvaise reconnaissance des feux de circulation. Au milieu de l'émission en direct, la Model S a vu par erreur le feu vert pour tourner à gauche comme un feu vert pour aller tout droit à une intersection, puis a commencé à conduire, mais a été arrêtée par Musk .

Musk a souri maladroitement et a déclaré qu'il regarderait davantage de "vidéos de feux de circulation" pour que FSD résolve ce problème. C'est vrai, contrairement aux FSD précédents, la croissance de FSD Beta V12 ne repose pas sur des lignes de code, mais sur des vidéos.

Tesla a noté dans les notes de publication de FSD Beta V12 : « FSD Beta V12 met à niveau la pile de conduite dans les rues de la ville en un seul réseau neuronal de bout en bout, formé sur des millions de clips vidéo, remplaçant plus de 300 000 lignes de code C++ explicite ».

La solution dite de bout en bout fait référence à l'ensemble du processus de « perception-décision-contrôle » dans un cadre système unifié, et la formation est complétée par des méthodes d'apprentissage en profondeur au lieu de la décomposer de la manière traditionnelle. plusieurs modules tels que la perception, le positionnement, la planification du chemin et le contrôle. Le module supérieur produit les résultats et guide le module inférieur dans son exécution.

Les résultats très abstraits de la connexion en série entre chaque module de la solution modulaire peuvent être erronés. Le module de prédiction suivant ne peut pas réparer l'erreur, ou nécessite beaucoup de post-traitement ou de jugement pour restaurer l'erreur, et l'effet peut ne pas être très bien. Dans le même temps, chaque module nécessite un ensemble de données distinct, ce qui consomme beaucoup d'argent pour les exigences d'étiquetage, et un déploiement séparé nécessite une puissance de calcul plus élevée.

Chen Li, chercheur au sein de l'équipe Pujia OpenDriveLab du Shanghai AI Lab, a déclaré précédemment dans une interview avec China Business News que la solution modulaire est toujours dominée par des règles expertes dans les parties de prise de décision et de contrôle, et est réglée manuellement via des systèmes experts, avec de faibles capacités de généralisation.

C'est comme un élève qui écoute attentivement mais ne pense pas de manière divergente. Il sait tout ce que le professeur enseigne. Mais lorsqu'il rencontre quelque chose que le professeur n'a pas enseigné, c'est difficile à dire. On peut dire qu'il s'agit de deux méthodes différentes : l'une consiste à donner la bonne réponse et à la suivre, l'autre consiste à donner des idées pour résoudre le problème et à en tirer des conclusions.

FSD, doit être un "bon élève"

La raison pour laquelle FSD Beta v12 a attiré beaucoup d'attention, et la raison pour laquelle Musk a lancé une diffusion en direct pour en faire la promotion, est finalement parce qu'elle a changé les moyens de réaliser une conduite intelligente.

Tant qu’il y aura un feu rouge devant, tout le monde s’arrêtera derrière la ligne blanche.

Ainsi, FSD a appris la règle « arrêtez-vous au feu rouge, passez au feu vert ». C'est le résultat de l'auto-apprentissage de FSD, plutôt que la réponse standard que lui donnent les humains. Il s'agit du réseau neuronal, ou pour utiliser un système plus terme populaire – IA.

Apprenez la conduite autonome en apprenant les comportements de conduite d'un grand nombre de conducteurs réels. Il s'agit d'un processus de transition d'un nouveau conducteur à un conducteur expérimenté. Plus vous conduisez, plus vous découvrirez le monde, accumulerez de l'expérience et deviendrez une meilleure personne. Contrairement aux humains, le FSD peut dévorer d'énormes quantités de contenu et en tirer des leçons. Cette efficacité est bien supérieure à celle de la plupart des travailleurs migrants qui ne conduisent que pour se rendre au travail et en revenir.

Mais les réseaux de neurones ne sont pas parfaits.

Pensez-y, lorsque vous grandissiez, avez-vous rencontré de mauvaises personnes qui pourraient "vous induire en erreur" – FSD verra également de mauvaises habitudes de conduite "démontrées" par des conducteurs humains indisciplinés.

Lors de l'émission en direct de Musk, l'ingénieur assis sur le siège passager a mentionné qu'aux États-Unis, seulement 0,5 % des conducteurs s'arrêteraient complètement avant un panneau d'arrêt pour observer, et la grande majorité choisirait de dépasser lentement. le système de conduite intelligent doit s'arrêter complètement devant le panneau. À cette fin, Tesla doit spécifiquement « enseigner » le FSD, augmenter le poids de la « démonstration » du bon fonctionnement et lui permettre « d'apprendre » quelque chose de bien.

Dans FSD Beta v12, le système peut identifier avec précision les panneaux d'arrêt à chaque intersection, s'arrêter et observer, et réagir avec suffisamment de sensibilité lorsque les conditions de dépassement sont remplies. La version précédente peut hésiter longtemps en raison des piétons ou des vélos sur le bord de la route.

Cependant, le Whole Mars Catalog a également déclaré que le FSD actuel n'est toujours pas parfait et "n'est pas prêt à être lancé à tout le monde". Par exemple, à certaines intersections bifurquées, le volant va divaguer à gauche et à droite, incapable de se décider ; à certaines intersections relativement vides, le véhicule s'arrête parfois pendant un long moment et est trop prudent.

Musk a précédemment déclaré que FSD v12 enlèverait son chapeau de version bêta et n'aurait plus le suffixe « Beta », mais la version actuellement proposée aux utilisateurs a toujours le logo « Beta ». Tout ce que je peux dire, c'est que FSD a encore beaucoup à apprendre.

Une autre question à considérer est celle du coût.

Musk a mentionné que Tesla investit chaque année jusqu'à 2 milliards de dollars dans le FSD, ce qui est sans aucun doute une activité qui brûle de l'argent. Pour les autres constructeurs automobiles qui ont encore du mal à réaliser des bénéfices, la question de savoir s'ils peuvent se permettre cet argent est un sujet incontournable : la formation du modèle à elle seule représente une somme d'argent astronomique.

La formation vidéo de Tesla FSD Beta V12 nécessite jusqu'à 15 000 GPU NVIDIA H100, ce qui place Tesla dans le top 12 de la liste des quantités achetées par NVIDIA au troisième trimestre 2023. Bien que Tesla ait lancé son propre supercalculateur Dojo en 2021, qui a également été produit en série avec succès en 2023, Tesla a toujours besoin de NVIDIA et seule une petite partie de la formation utilise Dojo.

NVIDIA compte également des marques chinoises sur sa « liste de grands clients ». Afin de relever les défis de Tesla, la chaîne nationale de l'industrie de la conduite autonome a également déployé des solutions de bout en bout, notamment des tests de simulation dans la formation de modèles de bout en bout.

Dans la même liste, Baidu, profondément impliqué depuis longtemps dans la conduite intelligente et l'IA, s'est classé 8e et a acheté un total de 30 000 Nvidia H100. Derrière Baidu se trouve Alibaba, qui a acheté un total de 25 000 GPU. A noter qu'en août 2022, Xpeng a annoncé qu'il construirait conjointement avec Alibaba un centre de calcul intelligent d'une puissance de calcul de 600 PFLOP (pétaflops).

NIO est plus préoccupé par la puissance de calcul du véhicule. Le système de conduite intelligente de NIO utilise actuellement 34 NVIDIA Orin Autrement dit, sa puissance de calcul sera supérieure à 1000TOPS.

Avec le développement continu de modèles à grande échelle, les besoins en puissance de calcul de la conduite intelligente vont encore augmenter.La soi-disant « la puissance de calcul est inutile » ne peut être qu'un discours vide de sens.

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