极智芯 | 解读自动驾驶芯片之特斯拉FSD系列
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今天为大家带来深度解析
关于特斯拉FSD自动驾驶芯片的技术细节与应用前景的研究报告。
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此前撰写了一篇关于自动驾驶芯片领域的综述文章《极智芯 | 自动驾驶芯片大荟萃》，系统地介绍了该领域的主要进展与技术特点。建议对相关领域的读者不妨一读。
这里主要讲特斯拉 FSD 系列。
今年8月，在社交媒体上展示了FSD V12版本的马斯克特斯拉公司，在线吸引了超过1200万观众的关注。值得注意的是，在过去八个月的时间里，特斯拉这一套智能驾驶技术仅用八个月时间就实现了完美的功能。
Tesla's Full Self-Driving (FSD) system, officially known as Full Self-Driving, represents a cutting-edge autonomous driving technology. During the 1994 to 1996 interval, Tesla collaborated with Mobileye to deploy their EyeQ series chips for initial implementation. The following three years, from 1997 to 2000, marked a strategic pivot when Tesla began transitioning to NVIDIA's cutting-edge autonomous driving chips, including the Parker and Xavier SoC solutions. From 2001 onward, Tesla entered a full self-reliance phase in its development efforts. In 2021, Tesla launched its third-generation autonomous driving hardware platform, HW3.0, featuring its proprietary FSD chipset. Just a year later, in 2022, the fourth-generation system HW4.0 was unveiled with enhanced capabilities based on FSD technology. Currently operating at an impressive computational power of 144 TOPS@INT8 under INT8 optimization protocols, Tesla's FSD system has now established itself as a benchmark in the realm of autonomous driving technology.
可能很多人都曾经讨论过一个话题
在2019年4月时, 特斯拉推出了其第三代自动驾驶系统,这一系统完全摒弃了基于英伟达DRIVE PX2平台的技术架构,并正式推出了全视觉辅助驾驶功能（FSD）.该系统的感知硬件由一个前置毫米波雷达阵列以及八个高清摄像头组成,并配备有十二个超声波传感器用于辅助判断.到2021年5月,这一技术方案发生重大调整,取消了原有的前置毫米波雷达阵列,仅保留了八个高清摄像头和十二个超声波传感器.这八个摄像头分别部署于车辆前方三个位置（朝前、左侧和右侧）,并各配有两个向前方和后方方向拍摄的摄像头.尽管系统中配备了十二个超声波传感器,但它们的作用范围主要集中在车辆停泊场景下的物体探测上,例如自动泊车功能或辅助导航等.然而在高速行驶的情景下,这些超声波传感器的效果则大打折扣,因为它们的工作距离仅限于8米以内且反应迟钝.因此特斯拉选择将注意力集中在八颗高清摄像头上进行感知工作.这些摄像头能够采集图像并生成视频流数据,而计算资源则主要负责处理来自这八颗摄像头的视频数据流.值得注意的是虽然Model3搭载了三颗超高清主摄像头（65美元起的价格）但特斯拉并未将其作为核心感知系统而只是作为辅助成像设备使用.这种设计理念使得其车载计算资源（SoC）的核心任务聚焦于视频感知算法的支持工作而非复杂的硬件组合方案
在 HW 3.0 版本中
聚焦其中一颗 SoC（FPGA系统开发）来深入分析其硬件架构配置。实际上可以看出该架构由 CPU（右侧一组 ARM Cortex-A72 四核处理器）+ 两个 NPU（神经处理单元）+ 一个异构型 GPU 组成，在这种异构型架构中 GPU 主要负责图形图像算法处理（同时其旁边还有一个 Video Encoder H.265 视频解码模块用于中控台显示行车记录仪数据），而 NPU 则承担神经网络算法处理任务；CPU 则负责整体控制功能。值得注意的是在传统意义上的 GPU 更擅长执行深度学习算法加速任务而在这里 NPU 的比重明显较高并且其主要职责趋向于存算一体类脑芯片角色以实现车辆自主学习功能；因此形成了以 GPU 固定算法计算与 NPU 自主学习协同工作的 '互补模式' 这种架构设计使得车辆在应对复杂多变的自动驾驶场景时感知能力得到了显著提升。
特斯拉采用了具有创新性的维护与更新升级机制，在系统算力达到144T时无需升级硬件设备即可实现自动驾驶能力的提升。值得注意的是，在这一过程中不会频繁升级硬件设施以降低维护成本和时间消耗。例如最近的消息表明，在某些特定车型上特斯拉采用了远程操作系统版本更新的方式解决安全隐患问题——这种方式确实带有一点儿科幻色彩呢！未来的技术发展或许会带来这样的场景：当你准备睡觉时突然收到一条来自特斯拉客服的通知——建议你开启Model 3或Model Y的自动驾驶功能；隔天一早你便惊喜地发现系统已完成远程自适应性优化！
下面我将详细解读了特斯拉FSD系列自动驾驶芯片的技术亮点，并希望能为您的学习提供一些参考和启发。
【极智视界】
《极智芯 | 深入解析该自动驾驶芯片技术体系》
该文章将围绕特斯拉FSD系列自动驾驶芯片的技术架构、性能特点以及实际应用场景展开深入解析。
就技术架构展开分析：
该系统采用先进的矩阵运算加速器和深度学习优化引擎设计。
在实现高速并行计算的同时：
我们探讨了其在多任务处理中的独特优势及其对智能辅助驾驶功能的支持机制。
通过自适应算法显著提升了系统在动态环境下的感知能力。
