一起来看看国外投资者跟踪特斯拉自动驾驶的最新进度。
为了进一步了解特斯拉公司的估值,有必要深入研究他们的自动驾驶(FSD)技术。对于L4级别的自动驾驶技术,我相信在未来几年内会更加商业化。其中,我特别看好特斯拉的神经网络导航方法,觉得这个方向的成功率更高。
特斯拉硬件演进
早在2014年底,特斯拉就发布了自动驾驶系统Autopilot,并自那以后不断迭代升级:
1.0版本硬件,采用Mobileye芯片:2014年,特斯拉推出了1.0版本芯片,该芯片采用了Mobileye EyeQ 芯片。2015年,公司推出了第一代Autopilot,这是一个基本的(现在是标准的)套件,使车辆能够跟随其他车辆并在车道内进行自动转向,主要用于高速公路。
2.0版本硬件,采用Nvidia芯片:2016年,特斯拉推出了升级后的Enhanced Autopilot硬件。新系统包括一台功能强大的 Nvidia 人工智能计算机,提供车辆周围的360度视野的八个摄像头,以及改进的雷达和超声波传感器。
3.0版本硬件,采用原创芯片:2018年,特斯拉推出了全自动驾驶套件,推出了原创芯片,并放弃之前使用的NVIDIA DRIVE PX 2芯片。新的硬件提供了目前处理能力的10倍,并且更具成本效益。
4.0版本硬件:特斯拉的最新一套Autopilot/自动驾驶传感器和新的FSD功能包含在4.0版本硬件中。它采用了新的雷达技术和车辆周围升级的摄像头。该硬件从2023年开始在Model S和Model X车型中使用。
多年来,特斯拉进行了几次技术和平台变革,不断寻求最佳硬件和软件,进而实现自动驾驶。
FSD的价格和接受率
特斯拉逐渐提高了其自动驾驶套件的附加价格。2019年之前,全自动驾驶是一项附加服务,需要购买Enhanced Autopilot,价格为5000美元。如果与车辆一起订购,FSD的附加费用还可以优惠到3000美元。2020年10月,特斯拉将价格提高到10000美元,并于2022年9月进一步提高到15000美元。
考虑到硬件升级和FSD技术的进展,未来这笔费用可能会继续上涨。到这里,可能就会有人开始疑惑,未来消费者能负担得起FSD的购买费用嘛?
一方面是新能源车随着技术的进步,生产车子的成本会进一步下降(莱特定律),车企也会有更多的折扣来促进销售;
另一方面是根据麦肯锡的自动驾驶研究,在加速基准情景下,他们的预计到2030年,20%的新乘用车将配备L3及以上的自动驾驶技术,而到2035年,57%的乘用车将拥有先进的自动驾驶技术。在我的模型中,我预计特斯拉的接受率将在2030年达到34%。考虑到特斯拉在市场上的领先地位,我认为我的估计是相当合理的。
特斯拉能够实现L4级别自动化吗?
L4级别自动化要求车辆在特定情况下执行所有驾驶任务,并具备人工干预的选项。目前,L4级别车辆主要用于出租车,而且还要在规定线路用规定速度行驶。
Waymo的自动驾驶车队,在亚利桑那州、旧金山和凤凰城等地作为出租车使用,符合L4级别标准。通用汽车旗下的Cruise于2022年在旧金山向公众开放了L4级别的机器人出租车的有限区域。梅赛德斯是美国首家获得销售配备SAE L3级自动驾驶技术的汽车制造商,并认为到2030年实现L4级别自动驾驶是“可行的”。大众汽车计划到2026年商业化一支L4级别机器人出租车车队。总体而言,我认为在未来几年内4级自动驾驶技术可能会更加商业化。
现在,让我们来讨论特斯拉。特斯拉在过去发布全自动驾驶软件方面遇到了延迟,因此对于埃隆·马斯克的FSD预测应该持谨慎态度。特斯拉于2022年末向所有在北美地区购买全自动驾驶套件的客户发布了FSD测试版,但一些人认为它不可靠,相当于L2的自动化。
在最近的世界人工智能大会上,埃隆·马斯克提到他相信特斯拉非常接近实现无人监控的全自动驾驶。他预测L4或L5级别的自动驾驶技术将在年底之前应用于特斯拉的量产车型。当然,L5级别的跨越真的太大了。
虽然我认为特斯拉未来有可能实现L4级别自动驾驶,但它可能会受到地理和天气条件的限制,在这些条件下人类驾驶员可能需要接管。埃隆·马斯克设想在车辆导航和控制中使用神经网络,超越了它们目前在视觉处理中的应用。如果实现这种方法,它可能会产生变革性的影响,因为它将使汽车在导航时不仅仅依赖地图数据。目前大多数导航技术依赖高清地图,这就是为什么自动驾驶在大城市中表现更好,而在城市和农村地区表现较差的原因。神经网络可以克服这些限制,但需要大量的计算能力和数据处理能力。我相信特斯拉的硬件4.0和Dojo具备处理大量数据的能力。在神经网络研究方面,我认为特斯拉相对于其他竞争对手具有优势。
总之,虽然我不能确定特斯拉是否会在今年晚些时候发布新的全自动驾驶软件以实现L4级别的自动驾驶,但我认为特斯拉的神经网络方法是可行的,并且他们应该能够在未来实现L4级别自动驾驶,尽管有一定的限制。
最近的数据管道和深度学习系统专利申请
当我在世界知识产权组织上搜索特斯拉的专利申请时,最近一个与自动驾驶有关的专利引起了我的注意。这项新的特斯拉专利申请名为“用于自动驾驶的数据管道和深度学习系统”。在这个专利申请中,特斯拉描述了一种解决方案,即附加在车辆上的传感器提供车辆周围环境的实时传感器数据,包括视觉、雷达和超声波数据,传输给一个神经网络。然后,这个神经网络用于确定车辆的控制响应,从而在一定程度上实现车辆的自主操作。我认为这些专利申请表明特斯拉一直在积极研究用于导航和控制的神经网络技术。
结论
总而言之,我相信L4级别自动驾驶技术在未来几年内可能会更加商业化。尽管有关特斯拉事故的营销炒作和多次调查,我承认特斯拉在硬件和软件方面取得了技术上的进步。把特斯拉仅仅视为一家汽车公司是不合理的,因为他们的全自动驾驶技术应该对特斯拉的整体估值做出贡献。此外,我相信特斯拉的神经网络方法是可行的,他们应该能够在未来实现L4级别的自动驾驶,尽管有一定的限制。
$特斯拉(TSLA)$