与时间赛跑，特斯拉Autopilot进化史

特斯拉的Autopilot并不是业内第一个量产的自动驾驶系统。但自2014年发布以来，Autopilot凭借完善的功能定义、众包数据不断学习的算法、通过OTA进行的软件升级，成为全球内部部署规模最大、运行里程最长的(单个)自动驾驶系统。

2014年10月之后，Autopilot的硬件将默认安装在出厂的每一辆model S、model X和model 3上。截至2019年第三季度末，特斯拉已在全球交付近79万辆汽车，其中74万辆配备了自动驾驶硬件。根据麻省理工学院以人为中心的人工智能项目的估计，截至2019年第三季度，特斯拉售出的所有车辆的累计里程约为168亿英里，其中18.8亿英里是通过自动驾驶驾驶。自动驾驶的意义还不止于为用户提供更轻松的驾驶体验。Model S和Model X交付后，其提供的智能化体验激励了大量行业内外的从业者，极大地推动了全球智能汽车和自动驾驶的发展。自动驾驶的故事是量产自动驾驶领域截至2019年最经典的两个案例之一，另一个案例是Mobileye(见《Mobileye成长的五个关键时刻》)。

2013年，特斯拉与谷歌的核心区别在于，特斯拉早在2013年就在内部提出了自动驾驶计划。2013年10月，Autopilot招聘了第一名员工德鲁·格雷(Drew Gray)。到2014年10月硬件发布，第一代Autopilot硬件的研发已经只有不到一年的时间。鲜为人知的是，埃隆·马斯克(Elon Musk)和谷歌在自动驾驶项目规划初期就讨论过联合开发一套高速公路自动驾驶系统的可能性。当时谷歌内部已经开发了几年的自动驾驶项目，在技术上已经取得了一些初步成果。该公司还打算将这项技术商业化。谷歌的第一个商业想法是推出一个可以在高速公路上的单车道上自动驾驶的系统。该系统允许驾驶员双手离开方向盘，但要求用户在车辆行驶时始终注意前方。2013年上半年，项目组已经开始邀请内部员工参与这个系统的测试。无独有偶，谷歌将这个系统命名为“AutoPilot”，与特斯拉的“Autopilot”不同，只有一个字母的大小写。然而，谷歌的技术最终并没有在特斯拉上实现量产。主要原因是谷歌在2013年迅速暂停了自动驾驶的测试。当时公司邀请了一批每天需要通过高速公路上下班的员工参与系统测试。几周后，一名员工在自动驾驶汽车中睡着了。

2013年，在谷歌的半自动驾驶测试期间，Waymo现任首席执行官约翰·克拉夫西克(John Krafcik)在车上化妆，后来解释了他的内部想法。团队认为半自动驾驶系统不可靠。“你开发的这个系统越好，人们就越容易过度信任它。”叫停半自动驾驶项目后，谷歌和特斯拉走了两条完全不同的路。前者转向全面开发L4 - L5完全无人驾驶机器驾驶系统，而特斯拉则迅速选择与Mobileye合作开发第一代自动驾驶仪。

与Mobileye一起发布的自动驾驶仪1.0

自动驾驶仪在设计之初就采用了硬件先行，软件更新的原则。2014年10月，特斯拉宣布所有新车将默认配备自动驾驶硬件，但实际上，这套系统的完整软件功能是通过特斯拉V7.0的更新为用户启用的，V7.0版本在一年后的2015年10月开始推送。在此期间生产的每辆特斯拉都配备了一个前向毫米波雷达、一个前视摄像头、12个超声波雷达、一个高精度电子辅助制动系统……m(线控刹车)，以及配备Mobileye EyeQ3芯片的主板。这套硬件被称为自动驾驶硬件1.0。2014年也是EyeQ3投产的第一年，Autopilot是全球第一个搭载EyeQ3的系统。有趣的是，四年后，当EyeQ4投产时，其全球首款车型将是蔚来ES8。此时蔚来的NIOPilot运行在EyeQ4上。长期以来，蔚来一直被认为是特斯拉最有力的竞争对手之一。Autopilot的最初成员主要来自包括伯克利、卡内基梅隆、康奈尔、麻省理工在内的几所大学，以及大众位于加州的电子研究实验室。在与Mobileye的合作中，Autopilot的初期团队直接承担了Tier 1 的角色。特斯拉已经不再选择成熟的一级公司与Mobileye进行联合开发，这可能与Autopilot激进的时间表有关。特斯拉直接与二级供应商合作开发子系统的情况非常普遍。如果Tier 1提供的子系统在成本、性能或进度方面无法满足要求，特斯拉可能会亲自退出。比如前期特斯拉在Model S上用的是的藤田电机，后来内部改成了自主研发的电机，把原来的供应商减少到供应电机的定子和转子。从这个角度来说，要进入并留在特斯拉的供应链体系中，对供应商的要求是在某个垂直领域有很深的积累，板子很长。特斯拉还要求供应商技术进化的速度非常快，这在一定程度上让相当一部分一级公司难以适应。今天我们可以看到，最终留在自动驾驶的供应商，大部分都是深耕多年的传感器供应商和芯片ip供应商。尽管特斯拉是智能电动汽车领域的先行者，但在2014年，高性能的三电系统已经不再是特斯拉独有的优势。由于多重历史原因(见《十年前戴姆勒拯救特斯拉》)，在Model S上市之前，戴姆勒和丰田就已经是特斯拉的投资者和客户。2014年，特斯拉是戴姆勒Smart fortwo、A级和B级车型的电动动力总成供应商，它还为丰田的RAV4 EV提供了三个电动系统。Autopilot发布后，智能驾驶成为拉动特斯拉销量的重要卖点。一个极端的案例是，理想汽车的创始人李想拥有四辆特斯拉汽车，其中一辆Model S不带自动驾驶，一辆Model X带自动驾驶1.0，一辆Model X带自动驾驶2.0，一辆Model 3。他自己也曾经说过要买2辆Model Xs，很大程度上是为了体验自动驾驶。肖鹏汽车公司的创始人何肖鹏有三辆特斯拉汽车。

2016年，约书亚·布朗(Joshua Brown)的去世伴随着一款新车的推出。特斯拉在其官方文本中对Autopilot的介绍如下:新硬件不是为无人驾驶设计的，真正的无人驾驶还需要数年才能到来。自动驾驶希望将驾驶员从最无聊、最危险的路况中解放出来。最重要的是，特斯拉的文字明确告诉车主(尽管有Autopilot的存在)，在车辆行驶过程中，驾驶员仍然是最终的控制者和责任方。2015年10月，特斯拉开始向全球车主推出V7.0版本的软件更新，解锁Autopilot的主要功能。7个月后，谷歌最大的担心发生了。2016年5月，在佛罗里达州一条部分封闭的高速公路上，约书亚·布朗(Joshua Brown)驾驶一辆Model S在一个角落与一辆卡车相撞。当时高速公路路段蓝天白云，Model S上的自动驾驶仪开启。卡车正在转弯，但Autopilot没有识别出卡车的白色拖车车厢，所以挡风玻璃首先撞到了车厢底部。黑色的Model S从车底钻了出来，最后停在了高速公路旁的草丛里。约书亚·布朗在车祸中丧生。

佛罗里达事故示意图这起事故被认为是全球首例自动驾驶死亡事故，引起广泛关注和报道(后来发现2016年1月河北邯郸也发生了一起特斯拉追尾扫地机死亡事故，使约书亚·布朗的事故成为第二起)。作为事故的主要相关方，特斯拉和Mobileye已经发表了多份声明。特斯拉第一批……在事故声明中称约书亚·布朗遇到了非常罕见的驾驶场景。“当时天气晴朗，司机和自动驾驶仪都没有注意到蓝天映衬下的卡车白色拖车车厢，所以司机和自动驾驶系统都没有及时停车。当卡车横向穿过道路时，拖车车厢的高度和从Model S观察到的视角构成了非常罕见的驾驶场景，最终导致Model S和卡车拖车车厢发生碰撞。”特斯拉的声明发出后，Mobileye的发言人很快补充道，Mobileye对此次事故没有责任。“目前AEB的防撞技术或自动紧急制动系统是为了防止与前面车辆的后部发生碰撞。在这次事故中，横向车辆的处理不是这一代AEB的设计目标。Mobileye的系统将于2018年开始支持横向车辆的检测和识别。”，这个AEB本身不支持这样的场景，但是特斯拉允许用户在这样的场景下启用自动驾驶，所以Mobileye不负责。在布朗的事故中，自动驾驶识别潜在碰撞侧向车辆的关键在于，系统的算法和车载计算平台需要提供足够的计算能力来支持算法的运行。2018年后，Mobileye将推出下一代芯片EyeQ4，该芯片将拥有更强的计算能力，支持更复杂的车辆识别算法。这也是为什么声明中写明“Mobileye将在2018年支持跨车识别。”。

自动驾驶1.0有哪些弊端？显然，特斯拉不可能一直等着Mobileye。2.0汽车配备了三个前向摄像头和四个侧向摄像头。前向摄像头可以检测60米、150米和250米内的范围，侧向摄像头可以检测80米内的范围，侧向后向摄像头可以检测100米内的范围，结合车身周围的前向毫米波雷达和超声波雷达，自动驾驶硬件2.0形成了多种无缝覆盖，可以达到车身周围250米。自动驾驶硬件2.0在系统感知和计算能力上的显著提升，让埃隆·马斯克有理由相信这一代自动驾驶会比上一代好很多。事实上，在推出Autopilot硬件2.0之后，特斯拉已经公开宣布该版本硬件足以支持完全无人驾驶。自动驾驶已经从1.0过渡到2.0，依靠Mobileye提供芯片和算法，基本能够实现自主可控的核心技术。在这一变化的背后，一个灵魂人物是芯片大师吉姆·凯勒。

自动驾驶软件和硬件工程副总裁吉姆·凯勒(Jim Keller)现已加入英特尔吉姆·凯勒(IntelJim Keller)。2000年前，他参与了AMD速龙K7的设计，后来成为K8建筑的主要设计师。他创业，公司被苹果收购。凯勒加入苹果后，他带领团队设计了A4和A5芯片，这两种芯片被广泛用于iPhone 4、4S和前两代iPads。之后，他回到老东家，帮助AMD推出Zen架构芯片。吉姆·凯勒加入特斯拉一个月后，该公司从苹果公司招聘了研发总监皮特·班农。班农是A5芯片内核的设计工程师。在此之前，他是PA Semis的架构和验证副总裁。PA Semi是吉姆·凯勒创业的公司，被苹果收购。吉姆·凯勒和班农是老同事。当月，特斯拉FSD的研发正式启动。随后，2016年上半年，特斯拉密集招聘了大量原本在AMD进行芯片设计和深入学习研究的人才。到2019年3月，FSD将在Model S和Model X上实现量产；4月，FSD在Model 3上量产。这一版本搭载FSD的硬件俗称自动驾驶硬件3.0。2019年8月，当特斯拉在高性能处理器峰会上公布FSD在热门芯片上的研发成果时，我们发现FSD的主创人员绝大多数来自AMD。(下面这张PPT上，除了皮特·班农，其他主创人员在AMD的开发经验平均为15年，比尔·麦基甚至在AMD待了18年。)

FSD核心开发者皮特·班农(Pete Bannon)领导的FSD项目，以及前面提到的顾领导的机器学习团队，都是向Autopilot硬件工程副总裁吉姆·凯勒(Jim Keller)汇报的。就这样，从2015年到2017年，自动驾驶团队逐渐在计算机视觉+AI+芯片方面构建了自己的能力，特斯拉的自动驾驶系统也越来越成为一个软件硬件紧密耦合的系统。这样做有什么好处？就是效率。皮特·班农(Pete Bannon)曾在FSD量产后表示，“特斯拉开始研发FSD的原因是，我们发现市场上没有一款芯片是从底层为自动驾驶和深度神经网络设计的。FSD是我参与过的从设计到量产最快的项目，因为我们只专注于服务一个客户的需求。”

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自动驾驶团队管理架构的演变

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最早管理自动驾驶的是高级工程经理德鲁·格雷(Drew Gray)。格雷于2013年10月加入，是Autopilot招聘的第一名员工。2015年9月，在特斯拉V7.0发布前夕，格雷去了Cruise Automation，当时该公司仍在研究后置式自动驾驶解决方案，但在通用汽车收购Cruise前夕，他去了Otto。幸运的是，他赶上了优步收购奥托。格雷在优步时期担任工程总监，现在是初创公司Voyage的首席技术官。在接近德鲁·格雷(Drew Gray)的时期，特斯拉还有一位工程总监达伦·利卡多(Darren Liccardo)，他在特斯拉负责将Autopilot 1.0系统与格雷进行整合。Liccardo后来去了大疆，据说和大疆在自动驾驶方面的布局有关。2015年上半年，由于需要用自研软件逐步取代Mobileye，自动驾驶开始建立视觉算法团队——Vision。愿景团队最初也是由德鲁·格雷领导的。过了一段时间，Autopilot从微软挖来了Bing Vision和HoloLens的前研发总监David Nist é r。Nist é r曾担任自动驾驶视觉副总裁。2015年12月，在格雷和利卡多离职后，特斯拉将Model X前首席产品经理斯特林·安德森(Sterling Anderson)调任为Autopilot总监。安德森的角色更接近于产品总监/项目总监。2016年1月，特斯拉引入了Jim Keller，他被任命为Autopilot硬件工程副总裁。凯勒的团队在2016年10月推出配备英伟达芯片的第二代自动驾驶硬件系统的同时，着手设计完全无人驾驶的芯片FSD。此外，凯勒还建立了一个使用AI增强软件算法的机器学习小组。2015年至2016年，硬件工程副总裁吉姆·凯勒(Jim Keller)与视觉副总裁大卫·尼斯特(David Nister)和自动驾驶总监斯特林·安德森(Sterling Anderson)联手。这是Autopilot相对稳定的管理架构的第一个版本。在这个架构下，未来的芯片、计算机视觉、AI等关键元素已经萌芽。2016年10月之后，为了推动特斯拉视觉尽快赶上Mobileye软件提供的功能和性能，视觉团队和机器学习团队在技术和产品上进行了整合。与此同时，在软件工程方面，特斯拉借调了时任SpaceX软件工程副总裁的真纳·侯赛因(Jinnah Hosein)，担任Autopilot的软件工程临时副总裁。

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极光创始人:克里斯·厄姆森(左)和斯特林·安德森(右)2016年底，斯特林·安德森离开特斯拉，创办了极光。人工智能与前谷歌自动驾驶首席技术官克里斯·厄姆森(Chris Urmson)在一起。2017年1月，特斯拉从苹果公司招募了编程语言Swift的主要开发者克里斯·拉特纳。Lattner的角色是软件工程副总裁……t自动驾驶仪。随着Lattner的到来，Jinnah Hosein回到了SpaceX，而David Nist é r的视觉团队被克里斯·拉特纳从苹果公司接管。机器学习团队和视觉团队随后合并成为现在的自动驾驶AI团队。从2016年下半年到2017年上半年，在大卫·尼斯特尔(David Nist é r)、真纳·侯赛因(Jinnah Hosein)、克里斯·拉特纳、吉姆·凯勒(Jim Keller)四位副总裁的带领下，对特斯拉V8.1的更新基本恢复了之前所有的自动驾驶功能。一个颇具戏剧性的结果是，之前的三位软件副总裁都在2018年离开了特斯拉。SpaceX的真纳·侯赛因(Jinnah Hosein)加入了安德森创立的Aurora.ai。David Nist é r去了英伟达，负责自动驾驶高精度地图业务。克里斯·拉特纳很快去了谷歌，目前正在开发TensorFlow。2017年6月克里斯·拉特纳离职后，特斯拉进一步提拔吉姆·凯勒(Jim Keller)为负责自动驾驶的硬件和软件工程副总裁。与此同时，团队内部当时的机器学习团队负责人古李俊(Gu)向埃隆马斯克(Elon Musk)推荐了OpenAI科学家安德烈卡帕西(Andrej Karpathy)。安德烈于2017年6月加入，担任自动驾驶AI总监，负责此前将视觉团队与机器学习团队合并的团队。这样，在吉姆·凯勒手下，皮特·班农主要领导FSD的研发，而安德烈·卡帕西主要负责视觉和AI的开发。这种情况就是Autopilot第二个版本相对稳定的治理架构。2017 - 2018年，Jim Keller领导的自动驾驶团队增长到300 - 400人。除了Pete Bannon领导的FSD开发和Andrej领导的AI团队，自动驾驶还包括规划控制、地图绘制、仿真、测试等模块。到2018年4月，吉姆·凯勒(Jim Keller)已经离开特斯拉加盟英特尔，Snap的项目副总裁斯图尔特·鲍尔斯(Stuart Bowers)接替了凯勒的工作。今天，Autopilot大致维持了吉姆·凯勒时代的架构。除了吉姆·凯勒的团队，自动驾驶还有一个很少被提及的关联团队，即固件团队，有时也称为嵌入式团队。这个团队有近100人，负责包括车内大屏幕、数据采集、软件搭建&发布和OTA开发。这个团队由特斯拉软件工程副总裁David Lau领导，他是特斯拉的资深成员。固件团队深居幕后，但对自动驾驶也至关重要。从Autopilot 1.0到2.0，特斯拉在自动驾驶上建立了自主控制和快速迭代的能力。虽然这个过程看起来极其曲折，内部团队也经常接近一种“无人驾驶”的状态，但Autopilot最终还是拿出了业界领先的量产特性。自动驾驶短周期、密集迭代的开发过程也培养了大量自动驾驶领域的实用人才。除了陆续加入各公司的高管外，汽车自动驾驶副总裁顾是在中国公司自动驾驶业务一线，对Autopilot 2.0开发起到关键作用的机器学习团队的负责人。此外，蔚来汽车NIOPilot副总裁杰米·卡尔森(Jamie Carlson)、努迈科技CEO徐磊、Roadstar前联合创始人梁衡、AutoBrain联合创始人约兰达·杜(Yolanda Du)均来自自动驾驶团队

特斯拉的自动驾驶之路2019年3月，特斯拉开始量产fsd，可以在不到100瓦的功耗下输出144 TOPS的计算能力。根据埃隆马斯克(Elon Musk)的最新承诺，特斯拉将在明年年底前在部分市场推出完全无人驾驶功能。

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特斯拉自研芯片FSDElon Musk在2015年3月首次公开谈论解决完全无人驾驶的问题。在当年的GTC上，马斯克和黄仁勋说，“在我看来，无人驾驶的问题已经解决了。我们知道确切的技术实现路径，我们可以在未来几年内解决它。我们不仅需要成为无人驾驶汽车开发的领导者，还需要让它们真正为您所用。”次月，特斯拉内部成立了自动驾驶视觉团队。同年，特斯拉在V7.0更新中推了Autosteel功能。截至2016年第三季度，搭载Autopilot 1.0的特斯拉已售出11.4万辆汽车。特斯拉可能是人类历史上第一次使用联网车辆，在如此大的规模上配置相同的传感器，t……收集相同格式的真实驾驶数据。这些众包收集的数据经过筛选、清洗、标注后，用于训练深度学习算法，进一步打包，以OTA的形式加载到用户车载电脑的芯片上。数据算法更多的数据更好的算法是特斯拉实现完全自动驾驶的路径。其自主开发的FSD为自动驾驶仪奠定了计算基础，使这一路径的实现成为可能。回到2014年秋天，当大多数人都认为大范围无人驾驶不会这么快到来的时候，埃隆·马斯克(Elon Musk)已经不想再等了。本文部分内容首发于知识星球《汽车之心》:https://t.zsxq.com/NbeyvJY参考:https://lexfridman.com/tesla-autopilot-miles-and-vehicles/https://www . Bloomberg . com/news/articles/2013-05-07/Tesla-CEO-talking-with-Google-about-auto pilot-systemshttps://waymo.com/safety/https://www.youtube.com/watch?v=kp3ik5f3-2c特斯拉2014年年报https://www.tesla.com/blog/tragic-losshttps://www . Tesla . com/blog/all-Tesla-cars-be-producted-now-have-full-self重定向=否

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