特斯拉继续发力“自动驾驶”系统，Autopilot 3.0即将到来？

特斯拉为Autopilot Hardware 3.0中的新AI芯片申请了一系列专利

特斯拉似乎正在开发一个重要的新产品，声称这将使它们能够为其车辆带来更全面的自动驾驶功能：一种新的AI芯片或“神经网络加速器”，将在Autopilot Hardware 3.0（自动驾驶硬件）系统升级中发布。

根据相关消息，我们发现了特斯拉有关该系统的一系列新专利申请。正如我们之前了解到的那样，特斯拉早在2016年就聘请了AMD的芯片架构师和高管团队，并且特斯拉现在正由前苹果芯片架构师Peter·Bannon领导，为其自动驾驶系统研发全新的系统。

这些来自AMD的架构师和工程师们，曾担任过K12 ARM内核的研发工作，并且前AMD的首席CPU设计师现在也在特斯拉，这些人在近期公布的专利信息中也被提及。

Autopilot的进化遵循着“硬件先行，软件更新”的策略，每一台特斯拉都会配置当时最新的硬件，然后通过OTA不断更新固件，以获得更完善的驾驶辅助或自动驾驶功能。庞大的用户群可以源源不断地供给真实路况的驾驶数据，帮助Autopilot训练和迭代算法。

迄今为止，特斯拉一共更新了两个硬件版本，出售过Autopilot（自动辅助驾驶）、Enhanced Autopilot（增强自动辅助驾驶）和FullSelf-Driving Capability（全自动驾驶）三款选装包。

2014年10月，Autopilot 1.0正式推出，该系统硬件使用了一个前置摄像头、一个毫米波雷达以及12个超声波雷达，然而这套硬件及其配套的软件算法并不能算是真正的“自动驾驶”系统，Autopilot更像是一种辅助驾驶系统，它虽然一定程度上可以提升驾驶的舒适性和安全性，但车辆仍需驾驶员掌控。

自Autopilot系统推出以来，特斯拉的车辆曾经出现过多次严重的交通事故，这些事故中驾驶员大多错误的将“辅助驾驶”当做了“自动驾驶”来使用。

在经历了Autopilot车祸风波之后，特斯拉在去年推出了Autopilot 2.0系统，将主传感器从摄像头升级到了毫米波雷达。虽然Autopilot2.0相较于前一代产品，在更方面都有了非常显著的进步，诸如辅助转向、主动巡航控制、自动变道、防撞辅助等功能使得特斯拉的“自动驾驶系统”变得更加智能，但显然特斯拉的“野心”远不止如此。

特斯拉在一项专利申请中详细解释了为何特斯拉想要从CPU和GPU转向为其机器学习系统：

“机器学习和人工智能处理通常需要对大量数据进行数学运算，并且通常涉及求解多个卷积层和汇集层。机器学习和人工智能技术通常利用矩阵运算和非线性函数，例如激活函数。机器学习的应用包括自动驾驶和驾驶辅助汽车。在一些场景中，计算机处理器用于执行机器学习训练和推理。传统的计算机处理器能够非常快速地执行单个数学运算，但通常只能同时对有限数量的数据进行操作。作为备选，可以使用图形处理单元（GPU），并且能够执行相同的数学运算，但是并行地处理更大的数据集。通过利用多个处理器核，GPU可以并行执行多个任务，并且通常能够完成比传统计算机处理器更快地利用并行性的大型图形处理任务。然而，GPU和传统的计算机处理器最初都不是为机器学习或人工智能操作而设计的。机器学习和人工智能操作通常依赖于在非常大的数据集上重复应用一组特定的机器学习处理器操作。”

5G和人工智能的发展无疑会极大的推动汽车无人驾驶系统的发展，作为现在最先进的“自动驾驶”系统研发企业之一，特斯拉在与谷歌等巨头的竞赛中显然更加偏向于一种“辅助”性质的系统研发。而从此次有关Autopilot 3.0专利的信息来看，特斯拉应该会在不久的将来对其车辆再次升级，这也是为了在日后的科技竞赛中保持领先而储存实力的一种做法。

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