华尔街日报报道说,马斯克在自动驾驶汽车上下了重注,希望推动特斯拉进入一个新纪元,但他的方法存在问题。
马斯克的计划核心是所谓的“端到端人工智能”。他的设想是,通过将现有特斯拉车辆的视频数据大,量输入特斯拉的AI系统,让算法在超级计算机上运行,学习如何安全驾驶。
他希望这种方法,可以让特斯拉比竞争对手更快、更便宜地推出完全自动驾驶汽车。
预计现有特斯拉车主将于明年获得该技术,新设计的专用机器人出租车将于2026年投入使用。
马斯克所追求的突破性AI,与其他自动驾驶公司形成鲜明对比。
行业领军者Waymo已经在商业化的机器人出租车领域处于领先地位,最近刚宣布完成56亿美元的融资。
Waymo隶属于谷歌母公司Alphabet公司,也使用大量AI,但方法是将自动驾驶问题分解成更多独立任务,且更多依赖人类工程师的输入。
Waymo还使用更多种类的传感器数据,包括激光和雷达,使其车辆对环境的感知更加丰富。
简单来说,马斯克的特斯拉愿景,是让AI系统通过观察人类驾驶来学习;而Waymo和其他公司,则通过在实际驾驶中不断纠正车辆来教会它们驾驶。
然而,马斯克的赌注取决于当前AI技术是否能达到所需的复杂水平,而这可能在短时间内难以实现,AI开发者指出。
马斯克的机器人出租车梦
马斯克的一大特点是从目标出发,再反向寻找解决方案。在自动驾驶技术方面,他的目标是开发出一种成本足够低的系统,能安装在几乎任何车辆上。
马斯克曾表示,机器人和自动驾驶汽车可以推动特斯拉的市值至少达到30万亿美元。
他的支持者认为,他的公司常常通过“跳出框架”的创新取得成功,比如SpaceX在火箭发射成本上的大幅降低,如今已在火箭业务中占据主导地位。
不过,马斯克在实际操作中常常过于乐观,且对如何实现其设想缺乏清晰的说明。
他为特斯拉的驾驶辅助技术取的名称,如“自动驾驶”和“完全自动驾驶”,暗示了比实际功能更高的能力,而特斯拉此前也未能兑现所有全自动驾驶系统的发布时间目标。
在本月特斯拉机器人出租车活动中,马斯克展示了一款售价低于3万美元的Cybercab车型,这款车没有方向盘和踏板。
马斯克笑称:“我对时间表往往很乐观。”
他预测量产将在2027年前开始。但就在特斯拉财报电话会的几天后,他又自信地表示,大规模生产将于2026年实现。
马斯克和曾参与特斯拉自动驾驶技术的其他人员表示,特斯拉的优势在于,其车辆内置摄像头捕捉到的大量真实驾驶视频数据——包括车主使用特斯拉现有的“完全自动驾驶(需监督)”驾驶辅助软件的所有时间(通常简称为FSD)。
利用这些被动记录的数据训练特斯拉的AI,需要一种名为“模仿学习”的技术。计算机科学家蒂莫西·B·李解释,要从这些数据中获得任何优势,特斯拉的AI必须观看数百万小时的人类驾驶视频,并试图模仿人类的驾驶行为。
“就像在同一时间经历了数百万次人生,看到了一个人一生都不可能遇到的极端情况,”在机器人出租车的发布会上,马斯克如是说。
特斯拉的支持者对自动驾驶的研发表示信心,认为其成就比外界所见的更深入且更具规模。
投资分析公司ARK的分析总监塔莎·基尼一直看好特斯拉。她说,特斯拉可能在其技术系统的许多细节上保持低调,但在幕后持续创新AI技术。
她最近共同撰写了一份关于特斯拉机器人出租车策略的分析,指出到2029年,机器人出租车将占特斯拉企业价值的近90%和收入的60%。
她预测,到那时,特斯拉的市值将是当前约8000亿美元的10倍。
自动驾驶竞赛
相比之下,特斯拉的竞争对手在实际驾驶中训练自动驾驶系统,安排安全员在方向盘前,当车辆行为不当时由安全员接管。
公司详细记录这些“脱离”事件,并将数据反馈给工程团队,以便调整系统,避免再次发生类似错误。
这一方法劳动密集、耗时且成本高昂,但Waymo等公司通过这种方法的数据反馈,进入更加强大且最终更加可靠的系统中,这一过程称为“强化学习”。
研究表明,这两种方法的结果可能截然不同。
像特斯拉这样主要通过模仿学习训练的系统,一旦操作偏离了训练数据的范畴,可能会失败。
此外,特斯拉致力于完全端到端的AI系统,这导致系统内部出现复杂的连接网络,难以理解系统为何采取某些行为,也难以纠正这些行为。
试图对Waymo和特斯拉之间的AI竞赛进行预测并不容易。
Waymo联合创始人安东尼·莱万多夫斯基表示,他认为马斯克希望在一年内推出完全自动驾驶系统的目标并不现实(现在他领导一家名为Pronto的自动驾驶技术公司)。
他认为,实现马斯克设想的这种自动驾驶系统,还需要AI技术本身的进一步进步,但目前尚不清楚这些进展何时会出现。
Waymo等公司使用的高分辨率摄像头、雷达和“激光雷达”技术等传感器的成本可以达到数万美元。此外,安装这些设备和处理数据也增加了成本。
相比之下,特斯拉的车辆仅配备摄像头和相对较低成本的计算硬件,比Waymo的设备便宜得多。
然而和宣传的不一样,特斯拉并未完全忽略基于传感器的自动驾驶技术路线。特斯拉前AI主管、OpenAI联合创始人安德烈·卡尔帕蒂曾表示,特斯拉使用少量车辆配备与Waymo类似的传感器组,生成驾驶系统的地图。
他认为,这使得特斯拉可以利用部分和Waymo及其他竞争者一样的丰富数据,并将AI部署在更便宜生产的普通特斯拉车辆上。
然而,特斯拉使用这些配备了Waymo传感器的少量车辆,多少削弱了马斯克关于仅靠客户车辆数据就足够的说法。
马斯克方法
特斯拉车主喜欢记录自己使用特斯拉技术的经历,并在社交媒体上发布了大量内容,这些证据反驳了特斯拉仅靠摄像头就能安全运行的说法。
目前,特斯拉的FSD软件,能够在大多数地面道路和高速公路上驾驶,但驾驶者必须保持高度警惕,因为系统可能会做出突然且潜在危险的决策。
社交媒体上有许多这样的场景——例如,车辆试图直接驶入其他车辆的行驶路径,闯红灯,或在浓雾中未能停下避让火车。
美国联邦汽车安全监管机构最近宣布,正在调查特斯拉的FSD系统在致命车祸中的作用。
《华尔街日报》从200多起特斯拉自动驾驶事故中收集的视频和数据表明,长期以来围绕特斯拉摄像头技术的担忧,已在道路上得到验证,给公众带来了风险。
特斯拉的操作手册明确说明,系统在直射阳光、雾霾或恶劣天气下可能会失效。相比之下,依赖雷达和激光雷达等传感器的其他自动驾驶系统,可以在这些条件下正常导航。
乔治梅森大学计算机科学教授、自治与机器人中心主任玛丽·卡明斯表示:“特斯拉仅靠计算机视觉的方法永远无法奏效。”
卡明斯长期以来一直批评特斯拉的自动驾驶项目,马斯克也曾公开抱怨过她。最近,她担任了美国国家公路交通安全管理局的高级安全顾问,这个机构负责监管自动驾驶技术。
卡明斯认为,如果特斯拉想要认真追求完全自动驾驶,就必须改变其传感器方法,增加更多种类的传感器。
与此同时,特斯拉仍需获得在道路上测试车辆的许可,配备安全驾驶员,正如Waymo等公司那样。
李表示:“我认为,若要实现真正的完全自动驾驶,不需要任何远程协助的水平,可能需要接近人类智能的水准。我并不认为这对特斯拉是乐观的信号,因为观察那些试图构建这种技术的公司,似乎他们离这个目标还相当遥远。”