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本文摘自《全球自动驾驶发展动态》第14期
导读
特斯拉的Autopilot是全球范围内部署规模最大、运行里程最长的自动驾驶系统。它坚持以视觉感知为主的技术路线，自研高性能芯片，通过大量用户获取真实、多元的数据训练自动驾驶系统，并通过OTA进行迭代升级。未来特斯拉还将拓展自动驾驶共享出行业务。
2020年，在新冠肺炎肆虐全球背景之下，特斯拉并未停下前进的脚步，各方利好新闻接踵而至。销量方面，一季度特斯拉共生产10.3万辆，交付8.84万辆，同比增长40%；国产Model 3月销量过万，市场份额超30%，长续航版车型（668km）也开放预订。自动驾驶方面，CEO马斯克（Elon Musk）宣布即将通过OTA升级为FSD(全自动驾驶系统)用户开启在信号灯和停车标志位置自动停车的功能；同时，有望在年底之前实现2019年4月宣布的部署100万辆Robotaxi Network计划。
无论是造车还是开发自动驾驶系统，笃信“第一性原理”的特斯拉都有着与众不同的思维与战略。如今，这个特立独行的少数派，在自动驾驶的赛道上驰骋，其Autopilot（以下简称AP）系统已成为全球范围内部署规模最大、运行里程最长的自动驾驶系统。
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特斯拉的自动驾驶历程
特斯拉成立于2003年，凭借业内领先的三电技术，成为了全球最大电动汽车制造商。其先后推出的Roadster、Model S、Model X、Model 3、Model Y、Cybertruck等车型，全球累积销量已超过100万台。
2013年，特斯拉启动了Autopilot（自动辅助驾驶）项目，并于2014年9月推出AP 1.0硬件系统，在Model S、Model X和Model 3上默认搭载。2015年10月，Autopilot功能被激活。随后的5年中，AP 2.0、AP 2.5、AP 3.0（又称FSD）依次发布，逐渐开放了自动辅助变道、自动泊车、自动辅助导航驾驶、智能召唤等功能。期间自动驾驶芯片供应商由Mobileye切换为英伟达，随后又开始使用自研的FSD芯片。
根据 MIT Human Centered AI 项目统计，到 2019 年底特斯拉全球共交付了90万台车，其中85万台搭载了Autopilot硬件（以下简称AP HW），Autopilot开启状态下总行驶里程已达22亿英里。
图表1 特斯拉Autopilot大事记
来源：公开资料，智能网联研究院整理
独具特色的自动驾驶系统开发
与业界普遍采用带有激光雷达的多传感器融合感知方案不同，从AP HW 1.0到3.0，特斯拉始终使用视觉识别为主的方案。马斯克本人曾多次表示激光雷达作为车载传感器，既多余又昂贵。特斯拉AI高级总监 Andrej Karparthy给出的解释则更令人信服：人类世界是基于视觉识别构建的。
自2017年的AP HW 2.0时代起，其传感器配置方案就固定为8个摄像头、12个超声波雷达和1个前置毫米波雷达。特斯拉对外宣称该版本硬件足以支撑完全无人驾驶。拒绝激光雷达使其产品能以较低的成本进入市场，搭载着HW 3.0的Model 3国产化后，价格降至30万元以下。
图表2 各Autopilot各版本硬件配置
来源：公开资料，智能网联研究院整理
处理器是自动驾驶的大脑，而芯片则是处理器的核心。在AP 1.0中，特斯拉使用的是Mobileye芯片，AP 2.0 和AP 2.5则使用了英伟达的芯片。Mobileye与英伟达作为Tier1要同时兼顾大量传统车企的需求；另一方面，从芯片架构来看，英伟达的芯片以GPU(图形处理器)为主，Mobileye芯片以CPU(中央处理器)和CVP（视觉处理器）为主，无法满足特斯拉向图像处理和AI计算全面倾斜的需求。2016年，特斯拉开始了FSD（完全无人驾驶）芯片的自主研发。特斯拉需要一款专为Autopilot设计的、以NPU(神经网络处理器)为主、具有超强图像处理能力的深度学习芯片。
2019年3月起，特斯拉自研的FSD芯片先后在Model S、Model X和Model 3上实现量产，成为AP HW 3.0的重要部件。HW 3.0的FSD芯片总算力达144TOPS，是HW 2.5时的12倍，图像处理速度提升了21倍，功耗只增加了25%，而成本降低了20%。同时，HW 3.0通过双芯片的方式实现了完整的双系统冗余。主板运行时，两套相同的硬件将同时处理相同的数据，并进行对比。
将OTA技术引入汽车，是特斯拉的一大创举。由于特斯拉的电气架构、自动驾驶系统、芯片均为自主研发，使得其可以通过OTA为已售出车辆升级自动驾驶功能，而不像传统车企仅限于车载娱乐功能的升级。据统计，2012-2019年特斯拉共进行了37次OTA升级，其中涉及自动驾驶的有13次。
图表3 2012-2019年特斯拉不同领域OTA升级次数
来源：天风证券
有了OTA的加持，特斯拉便可更快地推出迭代产品。在所需硬件准备就绪时就将产品投放市场，待软件开发成熟后再通过OTA开启已售车辆的相关功能。2014年10月起，新车已搭载了AP HW 1.0硬件，但其完整的功能一直到2015年10月推送V7.0软件时才正式开启。搭载AP HW 2.0的车型于2016年9月开始销售，直到2017年3月V8.1推送，自动召唤、自动变道等功能才可以使用。
在硬件部署方面，特斯拉也提前为后续的升级迭代做好了准备。AP 2.0时，车辆便具有了冗余的转向和制动，同时中央计算芯片可插拔，便于后期升级；推出AP 3.0时，虽然车辆尚不具备完全自动驾驶的功能，但在硬件上已经做到了完全冗余，为后续完全自动驾驶功能的启用做好了准备。此外，Model 3上从2017年便一直搭载却从未使用的座舱摄像头，近期也被马斯克证实将在未来的Robotaxi Network计划中被用于监控车内情况。
与众不同的自动驾驶系统训练
基于人工智能的自动驾驶系统，需要有大量的场景与数据对其进行训练。训练中能够覆盖多少长尾场景，决定了该系统技术成熟的快慢。主流的做法是尽可能多地在全球各地进行道路测试，同时通过模拟器在虚拟环境中进行训练。然而，特斯拉却有着不同的想法。它并未开展大规模道路测试，同时认为模拟测试无法还原真实的场景。
特斯拉选择依靠大量用户的真实驾驶数据训练Autopilot的方案。经过5年多的发展，Autopilot开启状态下累积行驶里程已达22亿英里，这个数量超过其他企业总和的100倍。2019年4月时，Autopilot已成功完成了 900 万次变道。
即便是在未开启的状态下，Autopilot也可以记录并回传感知数据以及驾驶员的操作。这就意味着特斯拉可以从每天2000万英里的真实、多元的行驶场景中，挑选长尾场景训练自动驾驶系统了。
图表4：特斯拉Autopilot行驶里程
来源：MIT Human Centered AI 项目
除了大量、多元的数据来源外，特斯拉2019年发布“影子模式”，车主在开车的同时，也实时训练着Autopilot。
就像人类在学车时，会坐在副驾驶位观察“老司机”的动作一样，Autopilot也会在人类驾驶车辆时，在后台悄悄运行。它不会采取任何实际动作，但会记录传感器数据并判断应采取的动作。它将自己的判断结果与车主的实际操作进行对比，当两者有差异时，Autopilot会将数据回传并不断向人类驾驶员学习。这意味着，Autopilot有着85万名人类师父在每天教它开车。
未来展望
2019年4月，特斯拉宣布了共享出行服务Robotaxi Network计划，将于2020年部署100万台Robotaxi。根据该计划，特斯拉将通过Robotaxi平台征用车主私人拥有、具备自动驾驶功能、且处于空闲状态的车辆运营网约车业务。马斯克表示Robotaxi的服务费用将低至0.18美元/英里，每年单车利润达3万美元且可连续载客11年。尽管受疫情影响，特斯拉依然有能力在今年年底前完成布署，该项目还在等待政府监管部门的审核。
回顾特斯拉智能汽车的发展历程，其始终坚持自己的路线，走出了一条与众不同的道路：从底层开始，开发专门面向人工智能的高性能芯片；像人类一样，坚持用“眼睛”去感知世界；在海量、多元的真实场景中，向人类驾驶员学习驾驶技巧；通过OTA不断地迭代升级，为“老”硬件赋予“新”技能。
也许，“火星殖民计划”要等到下个世纪才能够真正实现。但随着Robotaxi Network项目的展开，越来越多特斯拉车辆上路，更加智能的汽车，可能在一次OTA之后就会到来。
*本文仅代表署名研究员个人观点
执笔 / 车百智库产业研究二部唐沛祥
