闖紅燈、走自行車(chē)道、掉頭車(chē)道直行……特斯拉FSD在中國(guó)市場(chǎng)推送之后,成為“高階違章智駕”。
但是,很多專(zhuān)業(yè)人士,以及《電動(dòng)汽車(chē)觀(guān)察家》的體會(huì)是:特斯拉FSD的基礎(chǔ)能力非常強(qiáng),如果這些“水土不服”的問(wèn)題解決,它將是中國(guó)市場(chǎng)最好的智駕之一,甚至可能爭(zhēng)奪第一。
尤其是,當(dāng)智駕研發(fā)走向端到端大模型階段之后,數(shù)據(jù)+算力的進(jìn)化速度是驚人的。
眼跟前的例子是,理想汽車(chē)在特斯拉FSD V12首個(gè)采用端到端大模型之后,也采用了這一新技術(shù)方案,如今理想汽車(chē)的智駕,至少已經(jīng)可以和華為、小鵬一較高下。
所以,比起特斯拉FSD入華后的初期表現(xiàn)更重要的問(wèn)題是:FSD在中國(guó)為什么會(huì)這樣?它會(huì)很快變強(qiáng)嗎?
這是和中國(guó)智駕企業(yè)生死攸關(guān)的問(wèn)題。
01
走錯(cuò)道,是無(wú)意,還是故意?
大家在使用特斯拉FSD的過(guò)程中,發(fā)現(xiàn)了很多共性的問(wèn)題。
比如對(duì)于異形紅綠燈識(shí)別不清,會(huì)闖紅燈;主輔路識(shí)別不清;經(jīng)常走自行車(chē)道、公交車(chē)道、壓實(shí)線(xiàn)……
這導(dǎo)致開(kāi)特斯拉FSD雖然可以不接管或者少接管,但是會(huì)大量違章。知名車(chē)評(píng)人陳震在測(cè)試FSD的過(guò)程中,就收到了7張違章罰單。
特斯拉為什么會(huì)犯這些低級(jí)錯(cuò)誤呢?
這涉及地圖數(shù)據(jù)、自身定位和模型的決策。
首先一個(gè)略意外的信息是——特斯拉采用了百度的輕圖。
輕圖是介于高精地圖和導(dǎo)航地圖之間的地圖。在車(chē)企對(duì)高精地圖的更新速度、成本表示不滿(mǎn)之后,百度等圖商推出了這一產(chǎn)品。
百度的輕圖(LD),和高精地圖(HD)相比,信息要少。輕圖沒(méi)有定位層信息,車(chē)道層也只有拓?fù)湫畔?,而不一定有詳?xì)道路邊界。
輕圖的好處在于,它是以天為單位更新的,另外成本要小得多。
目前,國(guó)內(nèi)主流智駕方案,都實(shí)現(xiàn)了無(wú)圖——無(wú)高精地圖,但是也有一部分用了輕圖。相對(duì)來(lái)說(shuō),有了輕圖加持,智駕方案要容易一些。
這樣的話(huà),為什么特斯拉還會(huì)出現(xiàn)走錯(cuò)車(chē)道、壓實(shí)線(xiàn)、走自行車(chē)道等問(wèn)題呢?
一位車(chē)企的智駕技術(shù)負(fù)責(zé)人表示,特斯拉的這些問(wèn)題,很多是導(dǎo)航和定位的問(wèn)題,“FSD的定位芯片太爛了。”
另外,在中國(guó)有很多特殊工況,比如可變車(chē)道,限時(shí)公交車(chē)道,文字指引的直行待行區(qū)等等。這些即便是輕圖,也是無(wú)法解決的。
不過(guò),一位智駕地圖公司的負(fù)責(zé)人則表示,特斯拉FSD這些錯(cuò)誤可能有三種原因,其一,是地圖數(shù)據(jù)有問(wèn)題;其二,地圖數(shù)據(jù)沒(méi)有問(wèn)題,但是FSD在定位時(shí)存在問(wèn)題,問(wèn)題不一定是定位芯片,也可能是模型的感知問(wèn)題;其三,地圖數(shù)據(jù)和定位都沒(méi)有問(wèn)題,但是模型認(rèn)為,有的車(chē)道,走了也沒(méi)有關(guān)系,像自行車(chē)道、實(shí)線(xiàn)、公交車(chē)道,它對(duì)于行駛邊界的認(rèn)知還沒(méi)有本地化。
可以肯定的是,特斯拉確實(shí)沒(méi)有像華為、小鵬、理想那樣,有那么多的本地?cái)?shù)據(jù),來(lái)進(jìn)行大模型的訓(xùn)練。
由于中國(guó)對(duì)汽車(chē)數(shù)據(jù)的監(jiān)管,汽車(chē)數(shù)據(jù)只能本地化存儲(chǔ),未經(jīng)批準(zhǔn)不得向境外傳輸。
馬斯克曾經(jīng)表示,特斯拉只能從互聯(lián)網(wǎng)上尋找中國(guó)道路的視頻片段來(lái)訓(xùn)練。此外,業(yè)內(nèi)人士廣泛推測(cè),特斯拉還用了中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)和韓國(guó)的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練。
關(guān)于公交車(chē)道,馬斯克曾經(jīng)表示,中國(guó)公交車(chē)道有時(shí)限行,有時(shí)又不限行,非常復(fù)雜。
特斯拉智駕的負(fù)責(zé)人也曾提及,關(guān)于實(shí)線(xiàn),美國(guó)只是建議不能越過(guò),但中國(guó)是禁止的。
總體來(lái)說(shuō),特斯拉FSD就像是“加州老司機(jī)”,還沒(méi)有好好學(xué)習(xí)中國(guó)路況和交規(guī),就在中國(guó)開(kāi)車(chē)了。所以,它在常規(guī)駕駛中,展現(xiàn)出成熟、老道的一面,但是在處理和美國(guó)不同的路況、交通標(biāo)識(shí)時(shí),就暴露出所謂“水土不服”的問(wèn)題。
02
數(shù)據(jù)和算力“碰不到一起”
但是,無(wú)論如何,都不能輕視特斯拉FSD的學(xué)習(xí)能力。
按端到端大模型的開(kāi)發(fā)策略,針對(duì)特斯拉FSD目前遇到的問(wèn)題,中國(guó)智駕企業(yè)的方案是對(duì)癥下藥——右轉(zhuǎn)不好,就“喂”給模型大量右轉(zhuǎn)的視頻片段,讓它強(qiáng)化右轉(zhuǎn)能力;紅綠燈識(shí)別不清楚,就“喂”紅綠燈的視頻片段,強(qiáng)化紅綠燈識(shí)別能力。
那么,特斯拉能不能這么做呢?
特斯拉是行業(yè)第一個(gè)大規(guī)模建設(shè)數(shù)據(jù)、算力,用來(lái)訓(xùn)練智駕大模型的企業(yè)。到2024年10月,特斯拉的超算中心Dojo,總算力將達(dá)到驚人的100EFlops。然而,Dojo部署在美國(guó)。
而中國(guó)的駕駛數(shù)據(jù),只能存儲(chǔ)在中國(guó)。根據(jù)中國(guó)《汽車(chē)數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定(征求意見(jiàn)稿)》(下稱(chēng)《汽車(chē)數(shù)據(jù)規(guī)定》),個(gè)人信息或者重要數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)依法在境內(nèi)存儲(chǔ),確需向境外提供的,應(yīng)當(dāng)通過(guò)國(guó)家網(wǎng)信部門(mén)組織的數(shù)據(jù)出境安全評(píng)估。
2021年5月,特斯拉也曾經(jīng)透露,已經(jīng)在中國(guó)建立數(shù)據(jù)中心,將所有中國(guó)市場(chǎng)銷(xiāo)售車(chē)輛所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都將存儲(chǔ)在境內(nèi)。
特斯拉包含F(xiàn)SD功能的配置還需要加價(jià)6.4萬(wàn)元
除了存儲(chǔ)、外傳的限制,采集數(shù)據(jù),也有限制。個(gè)人信息需要車(chē)主授權(quán),而且必須脫敏使用之外,高于國(guó)家公開(kāi)發(fā)布地圖精度的地理、位置信息,可能會(huì)被視為測(cè)繪行為——這需要國(guó)家測(cè)繪局頒發(fā)的測(cè)繪資質(zhì)企業(yè),才能采集。
國(guó)內(nèi)智駕企業(yè)當(dāng)前正在大量收集車(chē)主的駕駛信息。上述車(chē)企智駕負(fù)責(zé)人就表示,該數(shù)據(jù)需要有甲級(jí)測(cè)繪資質(zhì)的企業(yè)來(lái)采集存儲(chǔ),并且需要定期報(bào)審。
除此之外,中國(guó)智駕行業(yè)已經(jīng)開(kāi)始了數(shù)據(jù)的共享和交易。
愷望數(shù)據(jù)就是一家專(zhuān)注自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)服務(wù)的公司,業(yè)務(wù)包含了智駕數(shù)據(jù)共享和交易。愷望數(shù)據(jù)創(chuàng)始人、CEO于旭表示,“大家(智駕企業(yè))都需要就是更適配場(chǎng)景的真實(shí)數(shù)據(jù),來(lái)幫助它(模型)能達(dá)到更準(zhǔn)確的程度。”像特斯拉所采用的互聯(lián)網(wǎng)上的視頻數(shù)據(jù),作為通用數(shù)據(jù),是無(wú)法滿(mǎn)足垂類(lèi)大模型的訓(xùn)練需求的。
于旭介紹,在智駕開(kāi)發(fā)走上AI模式之后,各企業(yè)都面臨數(shù)據(jù)不足的情況。但與此同時(shí),各企業(yè)又都通過(guò)測(cè)試車(chē)、采集車(chē)等方式收集了很多數(shù)據(jù),“只是這些數(shù)據(jù)分布在不同的一些地方”另外和場(chǎng)景的適配度、算法模型的匹配度需要加工處理。“我們就是要讓這些數(shù)據(jù)共享和交易起來(lái)。”
在今年兩會(huì)上,全國(guó)人大代表、長(zhǎng)安汽車(chē)董事長(zhǎng)朱華榮就有提案說(shuō),智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)行業(yè)可供利用的有效數(shù)據(jù)增多,數(shù)據(jù)的共享、共建成為獲得海量數(shù)據(jù)的高效途徑,因此應(yīng)當(dāng)建立相應(yīng)的安全法規(guī),推動(dòng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)數(shù)據(jù)共享。
以此推導(dǎo),特斯拉同樣也可以用以上這些方法來(lái)獲取大量的駕駛行為數(shù)據(jù)。
不過(guò),“FSD的困境不在于數(shù)據(jù)的獲取,而是自我的糾結(jié)——數(shù)據(jù)不能出境,但馬斯克又不想把模型放到中國(guó)訓(xùn)?!鄙鲜鲋邱{負(fù)責(zé)人表示。
“數(shù)據(jù)和算力碰不到一起。”上述智駕地圖負(fù)責(zé)人也說(shuō)。
03
會(huì)給特斯拉“開(kāi)后門(mén)”嗎?
如果無(wú)法通過(guò)大量采集數(shù)據(jù)并訓(xùn)練模型來(lái)解決FSD本地化問(wèn)題,特斯拉有別的招嗎?
很多業(yè)內(nèi)朋友笑談:就看主管部門(mén)會(huì)不會(huì)給特斯拉“開(kāi)后門(mén)”了。
不過(guò),上述智駕負(fù)責(zé)人表示,F(xiàn)SD不一定需要中國(guó)數(shù)據(jù)的方式來(lái)解決問(wèn)題。比如,交通標(biāo)牌標(biāo)識(shí)可以構(gòu)造仿真數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練。
特斯拉FSD經(jīng)常走自行車(chē)道
此外,作為智駕大模型,也可以類(lèi)似于ChatGPT、DeepSeek,通過(guò)提供更多提示詞,“即使不改變模型,也能有辦法提高識(shí)別率?!?/strong>
另外,F(xiàn)SD還需要進(jìn)一步提升,讓車(chē)端也具有實(shí)時(shí)識(shí)別和理解文字的能力,用以解決中國(guó)文字提示的公交車(chē)道限行時(shí)間、左轉(zhuǎn)待轉(zhuǎn)線(xiàn)、潮汐車(chē)道問(wèn)題。
數(shù)據(jù)的采集和使用,也可能會(huì)有政策口子。
于旭提到,“國(guó)家現(xiàn)在也非常鼓勵(lì)跨境數(shù)據(jù)的合作。”
她介紹,以上海臨港為例,作為國(guó)家指定的離岸港,在這里做數(shù)據(jù)加工和處理和出境是合規(guī)的。特斯拉也是注冊(cè)在臨港,“從數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)共享的角度上,是否能有一些政策性的打開(kāi),我覺(jué)得是有可探討的可能性?!?/p>
總體來(lái)說(shuō),作為AI的智駕大模型,大量的數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的算力依舊是“大力出奇跡”的法寶。上述車(chē)企智駕負(fù)責(zé)人說(shuō),如果特斯拉FSD“解決數(shù)據(jù)來(lái)源和訓(xùn)練問(wèn)題,提升會(huì)很快。”
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