2024特斯拉的自动驾驶系统FSD发展历程、技术原理及未来展望分析报告.docx

2024年深度行业分析研究报告

目录

1引言 3

2概览：软硬件全链路闭环全栈自研构筑强大技术基石 5

2.1发展历程：软硬件持续迭代由外部合作到全栈自研 5

2.2系统架构：软硬件全链路闭环实现高度集成 6

3算法端：创新算法优化实现高效神经网络推理 8

3.1感知：先进感知技术，确保精准环境理解和物体识别 8

3.2规划：采用交互有哪些信誉好的足球投注网站框架快速选择最优方案 18

4算力端：Dojo超级算力支撑保持能效比优势 21

4.1Dojo系统：特斯拉自研超算平台研发进展迅猛 21

4.2D1芯片：基于存算一体架构实现高效数据传输 24

4.3瓦片集群：由基本单元出发构成大规模算力集群 26

4.4软件系统：采用高效同步机制性能较GPU大幅提升 27

5芯片端：自研FSD芯片集成高效计算能力 30

5.1硬件架构：由合作迈向自研运算性能强大 30

5.2编译推理：高效优化最大化计算资源利用 34

6数据端：自动化数据闭环优化数据驱动训练 36

6.1自动标注：自动化4D标签生成提升标注效率 36

6.2仿真模拟：构建虚拟场景优化算法表现 39

6.3数据引擎：集成多源数据加速模型训练 42

7端到端架构：FSDV12引领实现感知决策一体化 46

7.1特斯拉的AI关键时刻：FSDV12首次实现端到端V13即将推出 46

7.2大模型成就端到端自动驾驶推动感知决策一体化 48

7.3端到端架构演进：感知端到端到OneModel端到端 49

插图目录 3

表格目录 4

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图1：2013年9月，马斯克在Twitter中首次提到AP 5

图2：特斯拉自动驾驶系统发展历程 6

图3：FSD累计行驶里程 6

图4：FSD订阅价格降至99美元/月 6

图5：特斯拉FSD系统架构 7

图6：特斯拉视觉感知系统算法采用HydraNets架构 9

图7：图像空间预测投射到向量空间后出现较大偏差 9

图8：单相机检测无法解决物体横跨多相机的问题 9

图9：BEV视角融合了多个摄像头的视频数据 10

图10：Transformer是实现二维到三维变换的核心 10

图11：通过图像校准解决摄像头采集数据偏差问题 11

图12：加入虚拟标准摄像头以校准图像数据偏差 11

图13：感知网络仍是对瞬时图像片段进行感知 11

图14：特斯拉引入时空序列特征层 11

图15：特征序列模块可以缓存时序与空间特征 12

图16：隐状态可组织成二维网格 13

图17：空间RNN的隐状态可包含多个通道 13

图18：OccupancyNetwork对正在启动的两节公交车运动状态进行精准捕捉 14

图19：OccupancyNetwork能够生成可行使表面 14

图20：基于Attention机制的OccupancyNetwork占用网络 15

图21：LanesNetwork旨在生成车道与连接信息 16

图22：特斯拉采用低精度地图对视觉表示进行增强 16

图23：LanesNetwork工作原理 17

图24：稀疏化处理可使神经网络专注于计算最重要的区域 17

图25：效率、安全和舒适是自动驾驶规划的三大目标 18

图26：非凸性和高维性是自动驾驶规划的两大难点 18

图27：特斯拉将规划问题进行分层分解 19

图28：自动驾驶系统需要实现多代理联合轨迹规划 19

图29：自动驾驶行驶方案评估至少需要10毫秒 19

图30：特斯拉采用交互有哪些信誉好的足球投注网站框架，实现实时方案评估 20

图31：特斯拉Dojo发展历程 21

图32：特斯拉Dojo算力规划 22

图33：Dojo超级计算机三大目标 23

图34：Dojo系统二维网格结构 23

图35：Dojo训练节点架构 24

图36：D1芯片结构 24

图3