特斯拉和Waymo，做自動(dòng)駕駛有什么不同？

　　不過(guò)按照個(gè)人的理解，特斯拉軟件工程師提到的“行為克隆”和Waymo的“模仿學(xué)習(xí)”是一個(gè)意思，等同于大家都在講的“端到端學(xué)習(xí)”的方案，即使用一個(gè)巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入傳感器數(shù)據(jù)后得到關(guān)于轉(zhuǎn)向、加速和剎車的整體執(zhí)行策略。

　　假設(shè)特斯拉采用的是端到端學(xué)習(xí)方案，那它肯定是不需要對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)記的。唯一需要“標(biāo)記”的是人類駕駛員的行為，比如轉(zhuǎn)向角是多少、加減速的力度等。將整個(gè)傳感器數(shù)據(jù)輸入到一個(gè)巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，系統(tǒng)會(huì)學(xué)習(xí)如何將傳感器數(shù)據(jù)與人類駕駛員的行為進(jìn)行匹配。但我們知道特斯拉是在做圖片標(biāo)記的，所以從這一點(diǎn)出發(fā)考慮，它采用的就不大可能是和Waymo一樣的“端到端學(xué)習(xí)”的策略。

　　(“端到端”與“語(yǔ)義抽象”的差異)

　　針對(duì)自動(dòng)駕駛感知的算法差異，Mobileye創(chuàng)始人Amnon Shashua曾經(jīng)對(duì)“端到端學(xué)習(xí)(End-to-End Learning)”和“語(yǔ)義抽象(Semantic Abstraction)”這兩個(gè)概念做過(guò)詳細(xì)的講解。

　　而根據(jù)外媒 The Information 報(bào)道的內(nèi)容來(lái)推斷，特斯拉可能是在開發(fā)一套用于路徑規(guī)劃或執(zhí)行控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而用來(lái)訓(xùn)練這套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)并非來(lái)自傳感器，而是由感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的元數(shù)據(jù)。這樣人類駕駛員的直接行為—轉(zhuǎn)向、加速和剎車可以對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行“標(biāo)記”，類似端到端學(xué)習(xí)中，駕駛行為與傳感器數(shù)據(jù)的匹配。

　　這種將感知層和執(zhí)行層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分開的做法能夠規(guī)避Shashua教授上面提到的端到端學(xué)習(xí)可能產(chǎn)生的一系列問(wèn)題：如“不常見場(chǎng)景”出現(xiàn)的幾率會(huì)大幅下降;對(duì)先備知識(shí)(Prior Knowledge)的要求提高，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決一些簡(jiǎn)單問(wèn)題上可能會(huì)“慘敗”。

　　(“端到端”機(jī)器學(xué)習(xí)的局限性)

　　假設(shè)特斯拉用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)來(lái)自特斯拉車主，通過(guò)人工的方式將一些“壞的”行為去掉，這樣可以避開人工編碼算法的局限和模擬測(cè)試的不真實(shí)。當(dāng)然特斯拉還可以使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)或監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)一步優(yōu)化?？梢园崖窂揭?guī)劃或執(zhí)行控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)放在運(yùn)行Autopilot或其他駕駛輔助功能的車子上，一旦出現(xiàn)系統(tǒng)脫離、失效、碰撞等情況，工程師就可以通過(guò)bug報(bào)告來(lái)定位原因。這些“錯(cuò)誤”之后還可以用來(lái)訓(xùn)練新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　如果上面猜測(cè)正確的話，這種方法可以用相當(dāng)快的速度來(lái)解決路徑規(guī)劃和執(zhí)行控制方面的問(wèn)題?？紤]到目前搭載硬件2.0版本的特斯拉車型每個(gè)月可以獲得近10億英里的行駛里程，獲得的數(shù)據(jù)量之大是Waymo無(wú)法企及的。之后硬件3.0版本上線后，搭載了AI芯片的這套系統(tǒng)會(huì)更有利于特斯拉算法的迭代。

　　一場(chǎng)馬拉松式的長(zhǎng)跑

　　盡管Waymo深受“數(shù)據(jù)”的困擾，但光憑對(duì)這個(gè)維度的考量自然是沒辦法斷言什么的。只不過(guò)Waymo要解決自動(dòng)駕駛中的“長(zhǎng)尾”問(wèn)題，自然需要更多的數(shù)據(jù)支持。Waymo近日宣布將在亞利桑那州的梅薩市開設(shè)新的技術(shù)服務(wù)中心，進(jìn)一步擴(kuò)大無(wú)人車出行服務(wù)的規(guī)模。顯然Waymo是奔著搜集更多“數(shù)據(jù)”的目的來(lái)的。

　　(基于克萊斯勒Pacifica車型打造的Waymo自動(dòng)駕駛原型車)

　　也有人認(rèn)為，Waymo可以效仿特斯拉開發(fā)一套類似Autopilot的駕駛輔助系統(tǒng)，僅使用成本低廉可量產(chǎn)的傳感器。一旦在市場(chǎng)鋪開后，搜集真實(shí)場(chǎng)景的駕駛數(shù)據(jù)也就不是什么難事了。當(dāng)然，Waymo自己要完成這件事比較困難，肯定需要來(lái)自主機(jī)廠領(lǐng)域的合作伙伴。

　　上周有消息稱，“Waymo正在尋求外部投資人”。意料之中的計(jì)劃。如果有車企成為Waymo的股東，要獲得海量的駕駛數(shù)據(jù)自然容易得多。而且Waymo作為自動(dòng)駕駛解決方案的供應(yīng)商，始終只有借助OEM的平臺(tái)才能最終獲得商業(yè)化成功。不管是手中的全棧自動(dòng)駕駛技術(shù)亦或是正在進(jìn)行的移動(dòng)出行業(yè)務(wù)，Waymo對(duì)很多車企而言，都是有十足吸引力的合作伙伴。Cruise和通用、福特與Argo.AI，這些都是比較成功的先例。

　　對(duì)特斯拉而言，之前因?yàn)镸odel 3陷入“量產(chǎn)地獄”，Autopilot的研發(fā)進(jìn)程似乎出現(xiàn)了停滯，硬件3.0也遲遲沒有發(fā)布。盡管在“數(shù)據(jù)”容量上有先天優(yōu)勢(shì)，但率先量產(chǎn)以及頻發(fā)的幾次事故使其屢陷輿論風(fēng)波。所以，特斯拉在自動(dòng)駕駛上到底能有怎樣的成就，還在還很難說(shuō)。

　　不過(guò)我個(gè)人倒是蠻欣賞之前馬斯克說(shuō)過(guò)的一段話。

　　他說(shuō)，“我不認(rèn)為哪家企業(yè)能在特斯拉之前打造出一套綜合性的自動(dòng)駕駛解決方案。除非它們保密工作做得太好了，到時(shí)候要拿出驚人的成果來(lái)。我覺得這種可能性不大，對(duì)特斯拉而言，任何車企都不是我們的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手”。

　　希望這種“目中無(wú)人”的狂妄自大，可以給特斯拉帶來(lái)點(diǎn)好運(yùn)氣。