文|經緯創投
能用最簡單的方法，做最復雜的事，才是真正的技術壁壘。
特斯拉的全自動駕駛FSD（Full-Self Driving）V12新版本，很好詮釋了這一點。僅需8個攝像頭，無需用上激光雷達、毫米波雷達、超聲波攝像頭等等其他零部件，就實現了老司機一般的駕駛能力。
馬斯克甚至顛覆了自己，V12新版本比V11有極大變化，很多V11中采取的技術也被一并拋棄（即便這些技術可能是領先的）。一個對V12最簡單的理解是：V11之前都需要告訴FSD遇到紅燈需要停，但V12不再需要，而是依靠V12自己學習，自己“悟”出來。
于是，原本由人工編寫的30萬行代碼，如今驟減到3000行，取而代之的是類似大語言模型的訓練芯片矩陣（由上萬顆英偉達H100級芯片組成），全靠AI神經網絡訓練解決。可以說V11還是手工作坊式的生產方式，V12已經開啟了“工業革命”。
今天這篇文章，我們就來分析一下FSD V12版本背后有哪些顛覆性變化？以及與其他技術路線相比，FSD V12這種純視覺方案，有哪些優劣勢？Enjoy：
01 V12新版本背后，最重要的顛覆性變化是什么？
V12最大的變化，在于部署了“端到端”的AI大模型。這里面有兩大關鍵點，一個是端到端，一個是AI大模型。
“端到端”是指，一端指輸入端，一端指輸出端，輸入數據的包括攝像頭的感知數據、車身的數據等等，中間通過Transformer架構的AI大模型推演之后，最終直接輸出到電門、剎車、方向盤。
而通過Transformer架構的AI大模型，是在2022年底，特斯拉Autopilot部門的一位工程師向馬斯克提出的建議，要借鑒ChatGPT，讓神經網絡通過學習人類駕駛員的訓練素材，來實現路徑規劃。
馬斯克聽后大喜，拍板就這么干。由此開始，FSD的規劃部分，就直接放棄了原來普遍采用的Rule-base（通過人為定義的規則）方案，全面轉向神經網絡。
在這里我們簡短解釋一下什么是Rule-base方案：Rule-base就是人為規定的規則式驅動。原來自動駕駛分為幾個步驟，分別是感知、規劃、控制，先有攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等等傳感器獲取信息，然后基于感知結果和人為設定的規則，由自動駕駛軟件代碼來實現決策。
所以這里面很重要的是，一是怎么獲取到足夠多維和準確的信息，所以大家都往車上裝各種攝像頭、雷達；二是決策中，由人為設定的規則需要覆蓋所有情況。這些代碼的邏輯基本是，如果遇到某種特定情況，算法就會查詢代碼中預先編寫好的應對方案，比如遇到紅燈需要停車、直行車道不能轉彎等等。
但是日常出現的駕駛情況太多了，并且還會有不常見的邊角情況（corner case）出現，它們往往非常危險，因為在算法庫里，可能沒有編好這種情況下的應對方案。此外，在100種不同的駕駛場景中，你可能需要100種不同的踩剎車和加速的方法，才能達到平滑的駕駛效果，否則就很容易暈車。顯然，要想讓系統在所有情況下都像人類駕駛那樣流暢，這是人類工程師哪怕日以繼夜地編寫代碼，也難以實現的。
特斯拉在以往的方法下，已經是市場領先。特斯拉在感知層面，采用了一個叫做九頭蛇（HydraNet）的系統來進行物體識別。HydraNet首先通過八個攝像頭的圖像輸入，進入到后端的一個基干網絡（backbone），每一個任務都由一個專門的頭（Head）來負責，比如進行物體檢測、紅綠燈識別、車道預測等等，特斯拉一共設計了50個Head，對各種任務的分類很細。
而在規劃部分，特斯拉采用的是類似谷歌AlphaGo下圍棋的方法（蒙特卡洛樹搜索，加神經網絡輔助），快速窮盡所有可能性，并計算出其中勝率最高的一條路徑。圍棋要遵守棋規，FSD要遵守交通規則，這其中就是大量人為定義的規則。簡單來說，就是根據預設規則，在所有可能的駕駛軌跡中，計算出一個不會和任何物體碰撞并且不違反交規的最優解。
V12出來掀了桌子，把之前很多技術都丟進了垃圾桶。V12不再需要通過代碼寫好“遇到紅燈需要停下”，而是通過讓AI觀看大量人類駕駛員的駕駛視頻，讓AI自己找出成千上萬條規律，遇到紅綠燈、減速、剎車這是AI自己學會的，是自己“悟”出來的。正是因為這樣的一個轉變，原來負責這一塊的30萬行C++代碼，如今變成了3000行。這也是為什么V12版本中，FSD的駕駛表現非常擬人化。
從更底層的角度來說，V12“看”的是像素點。V12不需要先識別畫面中的東西是什么、再到決策部門根據這個感知結果做判斷，而看的是畫面中的最小單位像素點，V12把畫面上像素點的位置、組成的形狀以及運行的規律，直接輸入到神經網絡中，通過數以億計的真實視頻來學習經驗，把現在輸入的像素點，與之前學習時遇到的像素位置進行對比，而這些學習的視頻，就是真實人類司機的駕駛反應。然后直接輸出一個結果，就是執行所需要的剎車、電門、方向盤。
以往視覺方案中的劣勢，比如異形障礙物識別失敗的問題，現在幾乎不存在了，只要能拍到這個物體，讓它出現在畫面里，它就會成為畫面中的一堆像素點，V12只需要這些像素點就夠了，所以V12所代表的AI方案被稱為“純視覺的最終解決方案”。
當然，那如果訓練所用的視頻數據本身是魯莽駕駛，那是不是訓練出來的AI駕駛員就會非常危險？答案確實是，特斯拉的解決辦法是開辟汽車保險業務。
比如在美國，特斯拉通過北美的保險業務，延伸出了一套駕駛員行為評分系統，它會對人類駕駛員的駕駛行為嚴格打分。特斯拉用于訓練FSD的數據，全部來自于90分以上的駕駛員，可以說是對數據的要求極為苛刻。
當然，V12跟ChatGPT這樣的大模型很像，都是一個“黑盒模型”，它們需要通過足夠多的數據訓練，才能涌現出一些驚人的能力，并且設計它的工程師也不知道，為什么會涌現出這些能力。
這也是為何FSD需要超過60億英里的驗證里程，只有推理得夠多，才能知道如何對模型進行微調和優化，在自動駕駛領域重現大語言模型中Scaling law的情況，實現指數級的能力增長。如馬斯克所言：當你有100萬個視頻片段，勉強夠用；200萬個，稍好一些；300 萬個，就會感覺哇塞；1000萬個，將變得難以置信。
那么，特斯拉的追趕者能追上嗎？這背后需要的是極其龐大的算力。“現在來看，自動駕駛超越人類駕駛就只是時間上的問題。”馬斯克說。在今年一季度，特斯拉把總算力又提高了，等同于3.5萬塊英偉達H100的算力，到年底還要翻倍達到8.5萬塊算力規模，這令特斯拉成為美國擁有第一流算力規模的科技公司，與微軟、Meta相當。
02 純視覺方案，有哪些優劣勢？
目前自動駕駛領域，主要分為純視覺和激光雷達兩個方案。如今純視覺通過結合AI，實現了端到端，有了突飛猛進的變化。在激光雷達方案里，還是依靠Rule-base的方法，通過激光雷達、毫米波雷達、超聲波攝像頭這些復雜的組合方案，現階段其實也有不錯的表現。那么純視覺+AI和Rule-base+激光雷達相比，有何優劣？
一言以蔽之，純視覺（+AI大模型）的劣勢是起步慢，但成長性更強。原來的Rule-base在初期能力增長快，但后期空間嚴重不足，兩者存在一個交點。
Rule-base也可以通過不斷修改來進行迭代。一旦發現問題之后，就可以找到對應的代碼，一般都是if-else語句，if在什么情況下發生，否則else怎么樣，這是規則式的核心邏輯。這時候只要修改某個if-else語句的參數量，或者解出錯誤的行數，把問題修復就解決了。這里面不需要喂大量的數據，直接把修復代碼放在車上重新部署即可。
在到達兩者的交點之前，意味著Rule-base算法優于大模型。這是大模型的特點導致的，當數據量不夠的時候，相比于規則式算法穩定性不夠。這也是Rule-base的核心優勢，它的解釋性比較強，規則非常明確，當把代碼部署到車上之后，會具備最基本的能力表現，能讓車實現基本的ACC、LCC輔助駕駛功能。但大模型不行，在沒有經過足夠的數據訓練之前，產品是非常弱的。
但在兩者的交點之后，純視覺的端到端模式，則更像是面向未來的終極方案。由于AI大模型具有通識能力，它能夠理解以前沒有看到過的東西。
比如說，某一次從前面的車上掉下來了一個塑料袋，另一次則掉出來了一個啤酒箱，但是在我們的訓練數據集里，從來沒有出現過這兩種情況。作為人類司機，我們知道塑料袋是軟的，不需要規避，但啤酒箱是硬的，需要規避。如果沒有大模型，自動駕駛系統就相當于一直生活在車上，它只能解決曾經在這個車上看到的場景。但是真正的人類駕駛員肯定不只生活在車上，他還生活在整個世界里，而大模型有通識能力，它能識別出塑料袋和啤酒箱的區別，它更接近人類，能應對各種場景，更何況它還有8顆攝像頭。
此外，從硬件角度來說，純視覺的端到端模式完勝，因為只需要8顆攝像頭，未來最多是不斷升級像素，這能極大降低整車成本。而且基本無需擔心硬件迭代，所帶來的技術斷層問題。
如果展望未來，從用戶體驗角度來說，大模型更能和座艙聯動。未來的自動駕駛AI，可能就會和真正有一位司機在開車一樣，你可以跟它聊天：比如“剛剛路過的湖叫什么？”，或者給它下達命令，比如“現在靠邊停車”或者“我們不太舒服你開穩一點”等等，這是邁向L4級自動駕駛的重要一步，也是提升自動駕駛體驗很關鍵的一點。
當然，雖然說V12的端到端確實是顛覆性的進步，但我們離真正的完全自動駕駛還有一條明確紅線，就是——責任在人類駕駛員還是在汽車系統身上，無論從技術、安全還是產品責任的角度來看，這都是一條最重要的分界線。目前，雖然有這么多進步，但我們還處于L2以下，我們可能需要足夠多的安全數據，來證明自動駕駛的事故率小于人類，才有可能真正跨越這條紅線。
References：
1.Morgan Stanley：Tesla Inc Tesla and Nvidia The Journey to AI Supremacy
2.華泰證券：特斯拉(TSLA.US)如何理解特斯拉的當下與未來？
3.中信證券：特斯拉FSD，2023突圍之年
4.西南證券：從特斯拉FSD看人工智能
5.WSJ：Elon Musk Pushes to Increase Use of ‘Full Self-Driving’ Software as Tesla Sales Cool