特斯拉的Andrej Karpathy討論了Autopilot 全自動駕駛汽車PyTorch

泰斯拉的人工智能和自動駕駛人視覺總監安德烈伊·卡薩帕是特斯拉自動駕駛視覺的主要建筑師之一。7月，他主持了一個關于神經網絡多任務學習的研討會，在那里他提供了一些關于特斯拉在開發其自動駕駛儀功能時使用人工智能的詳細見解。

上圖：看特斯拉的自動駕駛儀（圖像：特斯拉）

現在，卡病的特色是新的視頻，他描述了特斯拉如何使用火炬手，一個開源的機器學習庫，為它的車輛開發完全的自我駕駛能力，包括導航到自動駕駛儀和智能召喚。

卡薩普解釋說，與其他致力于自動駕駛的公司不同，特斯拉不使用激光雷達或高清晰度地圖，因此自動駕駛儀系統依靠人工智能來解析安裝在汽車周圍的八個攝像頭的信息。特斯拉是一家垂直整合的公司，所以當涉及到人工智能時，它控制著“全堆?！?。機器學習過程是圍繞著“繡球輪”建立的，因為每個人都有共同的脊梁和多個頭部(就像希臘神話中的九頭蛇)?？ㄋ_帕演示了特斯拉的智能召喚功能如何使用海因來解決如何談判一個停車場。

上圖：AndrejKarpathy討論了特斯拉的自動駕駛和智能召喚功能（YouTube：Py Torch）的開發。

卡帕的演講很快就得到了技術上的幫助--只有那些有機器學習背景的人才有可能在這里了解整個故事。然而，就連我們這些外行人也能體會到教電腦開車的復雜程度?？ㄋ_普說，編寫一個完整的Autopilot 2.0版本涉及大約48個不同的網絡、1000個不同的預測和70000個GPU小時。當然，這不是一個一次性的項目--軟件正在不斷改進，因此必須經常重新編譯和更新。

這種持續的改善是由特斯拉車隊大量的數據涌入世界各地的道路推動的--這是其他從事自動駕駛的公司所沒有的資產?？ㄋ_普告訴我們，自動駕駛儀的導航功能現在已經在50多個國家積累了超過10億英里的真實世界使用，其中包括20萬自動換車道。智能召喚功能自推出以來，在短短的時間內已在500，000次以上的會話中使用。記住這個數字，當一些專家下一次宣布智能召喚一個失敗，因為有幾個YouTube視頻的滑稽停車場事故。