AI行业专题:从特斯拉FSD看人工智能,端到端模型赋能自动驾驶,机器人引领具身智能.pdf
- 上传者:小龙人
- 时间:2023/08/04
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AI行业专题:从特斯拉FSD看人工智能,端到端模型赋能自动驾驶,机器人引领具身智能。从特斯拉FSD看AI对自动驾驶的赋能:
技术端:特斯拉率先提出纯视觉方案,端到端自动驾驶成为新路径。特斯拉基于对第一性原理的坚持 以及对成本的考量,率先实行纯视觉方案,认为自动驾驶可以依靠摄像头实现感知和目标识别,其成 本优势也将推动自动驾驶汽车加速实现规模化量产。此外,特斯拉基于Transformer大模型推出端到 端自动驾驶方案,构建多任务学习神经网络架构HydraNet , 引入特征级融合、占用网络和 BEV+Transformer范式。其中,BEV算法有助于将摄像头的2D感知转化为3D视觉,占用网络有助于 解决长尾问题,Transformer能够利用注意力机制实现更精准的目标识别,并通过添加时序和空间信 息使自动驾驶更接近4D真实世界,推动智驾水平迈上新台阶。目前,以特斯拉FSD为代表的自动驾驶 系统表明神经网络算法和AI大模型的赋能已经渗透至智能汽车领域。
商业端:汽车软件化趋势明显,整车价值量有望提升。随着特斯拉FSD自动驾驶软件的推出,其软件 能力已成为差异化卖点,FSD套件的盈利模式采用一次性买断制和按月订阅制,且一次性购买价格经 过多轮涨价,目前已提升至15000美元。我们认为,特斯拉在售卖整车的同时还可以售卖自动驾驶服 务套件,盈利能力进一步增强。未来,自动驾驶系统在AI技术的赋能下有望持续迭代,单车软件价值 逐步增长,推动整车价值量提升,智能汽车软件化趋势明显。
从特斯拉FSD看AI对人形机器人上的赋能:
Optimus沿用FSD底座,有望引领具身智能。人形机器人与自动驾驶的算法底座本质上均可分为感知 层、规划层和控制层,且在硬件设施上有较高的重合度和通用性。特斯拉Optimus同样是基于第一性 原理,模拟人体设计,在视觉感知上改进占用网络,在规控上优化运动轨迹,使机器人更好地适应现 实世界。我们认为,自动驾驶技术的进步与发展将惠及至人形机器人领域,推动人形机器人迭代提速 ,引领AI下一代浪潮。
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