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FSD v12加速推廣,GPT時刻即將來臨1

時間:2024-04-07 來源: 瀏覽:

FSD v12加速推廣,GPT時刻即將來臨1

調(diào)研紀(jì)要
調(diào)研紀(jì)要

diaoyanjiyao

機(jī)構(gòu)調(diào)研、電話會議

當(dāng)前時點(diǎn),我們關(guān)注FSD進(jìn)展,一是特斯拉造車業(yè)務(wù)有一定承壓,二是FSD本身的臨界點(diǎn)即將到來,v12有望加速擴(kuò)散,后續(xù)對于特斯拉的市值上限,以及A股的機(jī)器人和智能化走勢有重大意義。

           

要點(diǎn):

1、FSD v12是重要分水嶺,目前相對v11版本已大幅優(yōu)化: v12.3:馬斯克稱為重大改進(jìn)。最新的版本v12.3.3用戶推送沒有采用Beta,而是改用了Supervised。 v12的核心是從傳統(tǒng)編程到基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策的轉(zhuǎn)變,相對v11,F(xiàn)SD v12做到了:1)更果斷順暢的無保護(hù)左轉(zhuǎn);2)遇到臨停等突發(fā)情況繞行;3)復(fù)雜環(huán)島駛離等。

2、端到端,本質(zhì)上是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化,可以實(shí)現(xiàn)降本增效,拼的是算力不是人力。端到端的架構(gòu)意義在于,1)更好的擬人性+更高的系統(tǒng)上限(基于算力);2)更好的泛化能力(跨ODD、跨城市和國家);3)為機(jī)器人等其他人工智能領(lǐng)域提供借鑒。

3、對美股特斯拉:這一輪特斯拉看端到端的FSD v12跑通后對銷量和智駕滲透率的拉動進(jìn)而形成客戶粘性,通過軟件訂閱實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的收入來源。 我們基于2030年的車隊(duì)規(guī)模、結(jié)構(gòu)以及FSD的地區(qū)滲透率進(jìn)行三種假設(shè),得出悲觀、中性、樂觀情形下(2030年保有量為2500、3000、4000萬輛,F(xiàn)SD搭載率分別為17%、29、48%),按照當(dāng)前訂閱費(fèi)用加以年化,F(xiàn)SD年化收入分別達(dá)99、208、454億美元,給予10X PS得到FSD軟件估值,加上造車和其他業(yè)務(wù),目標(biāo)市值對應(yīng)當(dāng)前空間分別為-31%、84%、263%。

4、 對A股:我們最看好的仍是機(jī)器人,邏輯比較簡單,比起映射國內(nèi)的武大郎,真正利好的是他自己強(qiáng)大的端到端延展到機(jī)器人,繼續(xù)看好國內(nèi)機(jī)器人供應(yīng)鏈。 而今年以來機(jī)器人板塊賺錢效應(yīng)差,近期還在反應(yīng)24Q1傳統(tǒng)業(yè)務(wù)業(yè)績預(yù)期,看好這輪調(diào)整后板塊性機(jī)會。

           

一、FSD v12.3:進(jìn)展如何,為何好于v11

v12.3:馬斯克稱為重大改進(jìn)。最新的版本v12.3.3用戶推送沒有采用Beta,而是改用了Supervised。 在X平臺上獲得廣泛好評,特斯拉自動駕駛負(fù)責(zé)人埃盧斯瓦米表示,目前的v12已經(jīng)超越了過去幾年積累的v11技術(shù)棧;從試駕反饋可以看出,在更為普及的v11.4.9中出現(xiàn)的狹窄道路減速的怪相被解決,能力愈發(fā)接近人類司機(jī)。

FSD v12的核心是從傳統(tǒng)編程到基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策的轉(zhuǎn)變。 這使得車輛能夠?qū)⒃紨z像機(jī)鏡頭和車輛運(yùn)動學(xué)直接處理為駕駛動作,比以往任何時候都更密切地模仿人類的認(rèn)知過程。馬斯克表示下一個版本v12.4將擁有顯著的能力躍升,公司在算力層面的約束也愈發(fā)改善。我們認(rèn)為,隨著英偉達(dá)新GPU+DOJO算力的投入,端到端的FSD v12有望得到更強(qiáng)的優(yōu)化。

當(dāng)前FSD實(shí)際上是兩套架構(gòu)在運(yùn)行,一套跑高速,采用v11的傳統(tǒng)架構(gòu),規(guī)控簡單,博弈少,利用代碼約束注重高速場景下的安全性;另一套跑城區(qū),采用端到端的架構(gòu),場景庫復(fù)雜,博弈多,利用AI增強(qiáng)擬人性。    

圖:FSD最新推送日志

 

 

對比v11,F(xiàn)SD v12做到了:

1)更果斷順暢的無保護(hù)左轉(zhuǎn): 表現(xiàn)為猶豫程度降低,更像老司機(jī),本質(zhì)上是在算力堆疊下,經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI擁有更高的博弈推理能力,能夠盡快抓住空擋做出決策,同時也更為激進(jìn),而原來的規(guī)控是base-ruled,拘泥于嚴(yán)格的交規(guī)約束。

2)遇到臨停等突發(fā)情況繞行: 表現(xiàn)為更加絲滑流暢,更少的頓挫和無意義的等待。這也是經(jīng)過大量學(xué)習(xí)人類駕駛員行為后采取的措施。缺點(diǎn)在于壓線繞行和窄距并行的情況增加。

3)復(fù)雜環(huán)島駛離: 在擁堵的環(huán)島路段見縫插針,與周圍的人類司機(jī)采取相似策略,逐步找到出口順暢駛離,而在v11中往往中途會要求接管。

在特斯拉開啟免費(fèi)試用一個月并將v12.3向北美所有車主推送后,TeslaFi統(tǒng)計的版本占比中,v12.3占比從個位數(shù)迅速提升至22%,擴(kuò)大用戶接觸面后,可以暢想未來一段時間的FSD裝載率有望明顯提升。

 

圖:FSD裝載版本的抽樣統(tǒng)計

           

二、端到端的意義——更智能,更好的泛化(場景普適性,機(jī)器人),更高系統(tǒng)上限

所謂端到端,本質(zhì)上是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化,用深度學(xué)習(xí)的AI取代手寫代碼。好處在于:    

1)只需針對一個模型進(jìn)行整體訓(xùn)練、調(diào)整優(yōu)化,因此可以更好地集中資源;

2)由于不再是多個子模塊間單獨(dú)計算輸出結(jié)果,大大降低了級聯(lián)誤差的概率,且共享主干網(wǎng)提高了計算效率,進(jìn)而提升了系統(tǒng)性能的上限;

3)降本,減少人工代碼意味著節(jié)約了大量時間和人力成本。

簡言之,就是降本增效。通過transformer來提升規(guī)控的性能,實(shí)現(xiàn)聯(lián)合優(yōu)化,在數(shù)據(jù)和算力到位之后可以擁有更高的性能上限,泛化能力更強(qiáng),并可聯(lián)通世界模型,實(shí)現(xiàn)AI的自我演化。

圖:端到端性能演進(jìn)

端到端比拼的正是數(shù)據(jù)量&質(zhì)+算力,百萬級的車隊(duì)規(guī)模采集的海量數(shù)據(jù)+算力領(lǐng)先的基礎(chǔ)設(shè)施,為特斯拉構(gòu)建了良好的數(shù)據(jù)閉環(huán)。 FSD累計里程數(shù)已超3億英里(約4.8億公里),其采集的視頻數(shù)據(jù)質(zhì)量高是因?yàn)楦鬈囆洼^為統(tǒng)一的傳感器配置+影子模式糾錯,而根據(jù)特斯拉預(yù)計自研的Dojo超算有望達(dá)到100 EFLOPS(相當(dāng)于100000 PFLOPS,國內(nèi)主機(jī)廠算力目前在1000 PFLOPS左右)。

圖:自動駕駛數(shù)據(jù)飛輪

圖:Dojo算力規(guī)劃    

盡管規(guī)劃、執(zhí)行端的要求(自由度)和處理方式不盡相同,但是自動駕駛汽車本質(zhì)上是一種機(jī)器人,并通過模仿人類的駕駛行為習(xí)慣來實(shí)現(xiàn)車輛自主行駛,因此在車端跑通端到端可以為機(jī)器人提供一種先驗(yàn)積累。

 

在采用世界模型的情況下,通過端到端深度強(qiáng)化學(xué)習(xí),AI可以理解物理世界的規(guī)律,在缺乏感知信息輸入的情況下也可以通過想象來還原環(huán)境,類似于人類嬰兒通過觀察世界進(jìn)行學(xué)習(xí),并得出“常識”,可以直覺或推理來預(yù)測世界的變化,進(jìn)而做出決策。

對于特斯拉而言,F(xiàn)SD的意義不僅在于以通過自動駕駛來積累AI的能力,更在于生態(tài)協(xié)同方面的賦能,具體體現(xiàn)在以下兩方面:

1)算法復(fù)用,經(jīng)驗(yàn)加成。FSD的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)為機(jī)器人算法軟件提供幫助,可降低開發(fā)難度。

2)供應(yīng)鏈和算力基礎(chǔ)設(shè)施共用,降本增效。人形機(jī)器人采用與FSD相同的系統(tǒng)(如采用三目攝像頭作為傳感器,BOM成本約65美元),可以顯著降低硬件成本;同樣使用Dojo超算進(jìn)行AI訓(xùn)練,加快數(shù)據(jù)驅(qū)動及軟件迭代。此外,算法可以一定程度上彌補(bǔ)驅(qū)動器精度的不足,降低關(guān)節(jié)等硬件要求。

不止是汽車:超算+自動駕駛汽車+人形機(jī)器人,特斯拉的長期愿景是打造AGI的完整生態(tài),而掌握大量數(shù)據(jù),形成數(shù)據(jù)閉環(huán)將是AI時代的核心競爭力。

總結(jié):端到端的架構(gòu)意義在于,1)更好的擬人性+更高的系統(tǒng)上限(基于算力);2)更好的泛化能力(跨ODD、跨城市和國家);3)為機(jī)器人等其他人工智能領(lǐng)域提供借鑒。

 

圖:特斯拉AI版圖    

           

三、結(jié)論

1、對美股特斯拉:這一輪特斯拉看端到端的FSD v12跑通后對銷量和智駕滲透率的拉動進(jìn)而形成客戶粘性,通過軟件訂閱實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的收入來源。 目前北美整體特斯拉車輛的FSD搭載率約20%+,后續(xù)一方面看滲透率繼續(xù)提升,另一方面看地區(qū)擴(kuò)展至中國、歐洲等。

測算: 我們基于2030年的車隊(duì)規(guī)模、結(jié)構(gòu)以及FSD的地區(qū)滲透率進(jìn)行三種假設(shè),得出悲觀、中性、樂觀情形下(2030年保有量為2500、3000、4000萬輛,F(xiàn)SD搭載率分別為17%、29、48%),按照當(dāng)前訂閱費(fèi)用加以年化,F(xiàn)SD年化收入分別達(dá)99、208、454億美元,給予10X PS得到FSD軟件估值,加上造車和其他業(yè)務(wù),目標(biāo)市值對應(yīng)當(dāng)前空間分別為-31%、84%、263%,也就是這輪對應(yīng)的上限可以很強(qiáng),這里還不包含robotaxi等其他。

圖:特斯拉估值測算表

2、對A股:我們最看好的仍是機(jī)器人,邏輯比較簡單,比起映射國內(nèi)的武大郎,真正利好的是他自己強(qiáng)大的端到端延展到機(jī)器人,繼續(xù)看好國內(nèi)機(jī)器人供應(yīng)鏈。 而今年以來機(jī)器人板塊賺錢效應(yīng)差,近期還在反應(yīng)24Q1傳統(tǒng)業(yè)務(wù)業(yè)績預(yù)期,看好這輪調(diào)整后板塊性機(jī)會。    

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