與其他駕駛公司不同，特斯拉售出的所有車都是數(shù)據(jù)收割機，能夠形成大體量的數(shù)據(jù)集。特斯拉采用模仿學習的機器學習技術(shù)，且認為在提供足夠多的數(shù)據(jù)的情況下自己能夠成功訓練出表現(xiàn)出色的自動駕駛技術(shù)。特斯拉正在通過一系列工作搭建自身的訓練流程，它在自動駕駛上的發(fā)展手段有可能會在某時間點實現(xiàn)瞬間的技術(shù)突破從而給汽車行業(yè)的發(fā)展帶來顛覆性影響。

2018 年 11 月，國外科技媒體 The Information 曝料，稱特斯拉使用的是名為「模仿學習」（imitation learning）的機器學習技術(shù)：

「與其他自動駕駛公司不同，特斯拉售出的所有車都是數(shù)據(jù)收割機，即使 Autopilot 處于關(guān)閉狀態(tài)，車輛傳感器也能照常工作。

因此，Autopilot 團隊手中有用不完的數(shù)據(jù)，他們能從中發(fā)現(xiàn)人類駕駛員在不同場景下的駕駛方式，并對其進行模仿。

在取其精華，去其糟粕后，這部分信息就成了車輛在特定場景下行駛的輔助附加因素，它們能教會車輛如何轉(zhuǎn)彎或躲避障礙物。」

The Information 在文中轉(zhuǎn)述了那些模仿學習「信徒」的理念：特斯拉工程師相信，只要給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)灌入足夠多的駕駛數(shù)據(jù)，就能讓 Autopilot 學會大多數(shù)情況下的轉(zhuǎn)向、剎車和加速操控。

他們甚至認為，未來連代碼都不用寫了，在特定場景下，自動駕駛系統(tǒng)就知道該怎么做。

這些工程師并不是盲目樂觀，因為他們提出這些觀點幾個月后，谷歌旗下的 DeepMind 就用模仿學習讓 AI 成了《星際爭霸》頂級高手。

而在此前，這款游戲是 AI「修仙」路上的一座高峰。

就連 Google Brain（谷歌 X 實驗室重要項目）機器學習工程師 Alex Irpan 都為此感到吃驚：

「我們一直覺得這種長期任務(wù)是模仿學習的死穴，此前我甚至認為它根本玩不轉(zhuǎn)《星際爭霸》，誰知道結(jié)果如此出人意料。我們的擔憂在于，如果 AI 犯了錯，它會發(fā)現(xiàn)自己處于沒有人類習慣可模仿的尷尬境地?！?/p>

Irpan 推測認為，只要數(shù)據(jù)量夠了，DeepMind 的 AI 就能成功跨過這個坎：

「如果你的數(shù)據(jù)集非常大，囊括了不同級別的技巧，比如將所有玩過《星際爭霸》的玩家操作都記錄在內(nèi)，那么你的數(shù)據(jù)就足夠讓 AI 學會如何在作出錯誤判斷后成功翻盤了。」

在今年 4 月特斯拉的 Autonomy Day 發(fā)布會上，特斯拉 AI 主管 Andrej Karpathy 親口證實了模仿學習的存在。

事實上，他還透露稱，模仿學習已經(jīng)在一定程度上用到了量產(chǎn)版的 Autopilot 上。

Karpathy 還堅信，當下靠手工編碼的任務(wù)，未來靠模仿學習會更加出色。

顯然，如果一切順利，特斯拉也能像 DeepMind 一樣在自動駕駛行業(yè)橫掃一切。

更重要的是，業(yè)內(nèi)根本沒有什么競爭對手。

因為除了特斯拉，誰也沒有 60 萬輛在路上勤勞采集數(shù)據(jù)的車輛，而這些車輛每天在各種路況下能累積 2000 萬英里的行駛里程。

即使強如 Waymo，手上也沒有如此體量的數(shù)據(jù)集，因為 Waymo 的測試車保有量只有特斯拉車隊的 0.1%。

怎樣拿到真正有價值的數(shù)據(jù)？

雖然能采集數(shù)據(jù)的車輛眾多，但想從這些隨機上傳的數(shù)據(jù)中找到有用的部分并不容易。因此，特斯拉需要找到捕捉各種不同駕駛習慣的新方式。

對大多數(shù)公司來說，手動采集是最直接的方式。

特斯拉工程師可以在系統(tǒng)中植入上傳觸發(fā)器，只要某些數(shù)據(jù)符合要求，就會自動保存并上傳，比如無保護左轉(zhuǎn)。

他們也確實這么做了：當車輛的視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)探測到了交通信號燈，或駕駛員向左打了方向盤，車輛就會記錄下這個片段，隨后通過 Wi-Fi 回傳。

不過，那些工程師們想不到的行為怎么辦？如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)犯了錯誤怎么辦？

在這樣的情況下，Autopilot 的介入是最理想的觸發(fā)器。Musk 表示，特斯拉的方法是「將這一切看作錯誤的輸入」。

如果 Autopilot 的介入被視為錯誤，那么隨后人類駕駛員的動作就是正確行為最好的示范。

這樣一來，Autopilot 的介入就能持續(xù)提供有用的訓練數(shù)據(jù)了。

當然，在駕駛員操作模式下我們也能采集訓練數(shù)據(jù)。為此，特斯拉專門設(shè)計了一個「影子模式」。

The Information 在文章中對其進行了一番描述：

業(yè)內(nèi)也有不少評價，認為特斯拉所謂「影子模式」對新 Autopilot 軟件的開發(fā)價值不大，畢竟特斯拉本來就能在不影響車輛行駛的情況下運行各種測試軟件。

Autopilot 的工程師完全可以拿測試軟件的表現(xiàn)與車輛實際表現(xiàn)進行對比。在「影子模式」下，Autopilot 團隊則能對人類與 Autopilot 在相同場景下的反應(yīng)進行對比。

用模仿學習訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在車載計算機上被動運行，同時輸出它眼中的最佳選擇。如果人類駕駛員有不同反應(yīng)，就能觸發(fā)這個片段的數(shù)據(jù)上傳。

一旦出現(xiàn)「意見相左」，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抉擇就會被判錯，而駕駛員的操作則成為正確示范。

除了在人與計算機意見相左時保存數(shù)據(jù)，特斯拉還能在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)「懷疑」自己時保存數(shù)據(jù)。

當下，市場上已經(jīng)有了不少試圖量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不確定性的技術(shù)，當這個數(shù)值超過某個閥值，就會觸發(fā)數(shù)據(jù)的保存和上傳。

因此，從廣義上來講，特斯拉共有三種采集有價值數(shù)據(jù)的方法：

手動設(shè)定觸發(fā)器;

Autopilot 介入;

被動運行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如「影子模式」。

鑒于特斯拉的硬盤每天都能接收 2000 萬英里數(shù)據(jù)，因此想采集大型數(shù)據(jù)集（包括不同的駕駛習慣和糾錯示范）并不難。

不過，對 Waymo 這樣兩年才跑 2000 萬英里的公司來說，這種方案不太實際了。

如果 DeepMind 手上只有數(shù)百個玩家的數(shù)據(jù)，它的 AI 還能制霸《星際爭霸》嗎？

恐怕沒有希望。

這并不是小看他們，現(xiàn)實是當下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)的胃口實在是太大了。

對人來說，一個小時內(nèi)學會玩《星際爭霸》并非難事，但想在同樣時間內(nèi)訓練出同樣水平的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就得有數(shù)百萬甚至上億個千變?nèi)f化的例子打基礎(chǔ)。

同樣的，即使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能從龐大的駕駛數(shù)據(jù)中學到一些駕駛的精髓，想與人類媲美也得將錯誤率拉低到 0.1% 以下。

鑒于邊際效益會隨著數(shù)據(jù)的增多而遞減，因此，只有真正海量的數(shù)據(jù)庫才能解決問題。

不過，海量的數(shù)據(jù)庫不是我們想搭就能搭起來的。舉例來說，如果我們想要 1 萬個極端情況的示例，前提是得累計 100 億英里的行駛里程。

對特斯拉來說，是有希望實現(xiàn)的。因為隨著新車的持續(xù)交付，未來 17 個月就能搞定 100 億英里。

而 Waymo 現(xiàn)在的車隊規(guī)模，實現(xiàn)這一目標得 800 年。

這就是特斯拉的自動駕駛解決之道：

對那些無法人工編碼的駕駛?cè)蝿?wù)進行模仿學習，配合計算視覺與行為預(yù)測的深度學習，以及那個無所不包的海量數(shù)據(jù)集。

一日千里的進步切合實際嗎？

Musk 相信，特斯拉將在 2020 年底解決全自動駕駛問題。不過，業(yè)界普遍認為 Musk 定的時間點有些激進。

在他們看來，自動駕駛技術(shù)的開發(fā)是人工處理的過程。

按照這種理解，開發(fā)自動駕駛軟件需要工程師不斷對代碼進行修改，因此人的速度就是天花板，即使添加更多工程師也快不了多少。

但現(xiàn)在還是這種思路嗎？

DeepMind 為了攻克《星際爭霸》，花了三年時間研究。不過，用上了模仿學習后，將 AI 訓練到人類級別只用了三天。

為什么能這么快？

因為訓練流程已經(jīng)能自己寫出《星際爭霸》的對戰(zhàn)代碼，而前三年人類的工作主要是為了標定這個訓練流程，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和數(shù)據(jù)集。

火箭工程師們走的也是這個路子，火箭前期的設(shè)計與建造會花費他們大量時間，幾年之內(nèi)甚至一點成功都見不到。

不過，當萬事俱備，十秒鐘的倒計時后就能見證奇跡。從時間的維度看，前幾年毫無作為，最后幾秒突然爆發(fā)。

事實上，研究和工程的進展都被隱藏在了幕后。

顯然，現(xiàn)在的特斯拉正在通過一系列工作搭建自己的訓練流程。

舉例來說，特斯拉全新的計算硬件還沒火力全開，為新硬件設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也還在開發(fā)與測試中，他們正在為未來積聚力量。

至于今年 4 月展示的那版全自動駕駛軟件，據(jù)說只是三個月神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的結(jié)果，軟件開發(fā)對應(yīng)的場景也相當單一。

而就在一年之前，特斯拉才剛剛掌握高速上的車道保持功能，當時特斯拉還推了一個 OTA 升級包修復(fù)了車輛在車道線間反復(fù)搖擺的漏洞。

Karpathy 指出，那次的升級，特斯拉「重寫了很多東西」。從那時起，Karpathy 的團隊和 Autopilot 部門的其他技術(shù)專家們一直在為 Autopilot 打地基，特別是計算視覺。

如果特斯拉不推送升級包，公眾就看不到他們努力的結(jié)果。

至于一些城市駕駛功能是否適合部署，則純粹是二進制而非增量問題，最終一切都得由特斯拉來決斷，外部是根本看不到其中的漸進發(fā)展過程的。

自動駕駛經(jīng)濟模型

全自動駕駛汽車，不但能徹底顛覆 Uber、滴滴、Lyft 與傳統(tǒng)出租車公司苦心建造的王朝，還能讓傳統(tǒng)的私人擁車制分崩離析。

美國汽車協(xié)會的數(shù)據(jù)顯示，購買并使用一輛新車，每英里平均要花掉 0.62 美元。而投資機構(gòu) ARK 預(yù)計，自動駕駛出租車的生產(chǎn)與運營成本僅為 0.26 美元/英里。

如果套用 ARK 的經(jīng)濟模型：

「只要自動駕駛出租車公司將價格定在 0.45 美元/英里，比小型轎車稍低（擁車成本為 0.47 美元/英里），那么自動駕駛出租車每英里依然能盈利 0.19 美元。

假設(shè)一輛車每年運營 12.7 萬英里（幾乎是當下傳統(tǒng)出租車運營里程的 1.8 倍），每英里收費 0.45 美元，一年利潤就有 2.62 萬美元。

如果有 100 萬輛這樣的自動駕駛出租車，就意味著能每年凈賺 262 億美元?！?/p>

但別被 100 萬輛車嚇住了，這個數(shù)量級的出租車根本不夠用：

假設(shè)用戶的出行需求維持在當下的水平，每輛自動駕駛出租車就能代替 8-9 輛常規(guī)汽車（平均每年行駛 1.35 萬英里）。鑒于全球常規(guī)乘用車保有量約為 10 億輛，因此自動駕駛出租車必須有 1.1 億-1.25 億輛才夠用。

所以，自動駕駛行業(yè)的成長空間還很大。

不過，ARK 投資的模型中有些假設(shè)需要進行調(diào)整。

比如它將自動駕駛出租車的造價定在了 5 萬美元一輛，這可比現(xiàn)在最便宜的 Model 3（3.9 萬美元）要貴上不少。

即使 Model 3 毛利只有 5%，也能從造價中再減掉 2000 美元。對特斯拉 Network 來說，這才是更合理的數(shù)字。

對自動駕駛出租車年運營里程的假設(shè)，它應(yīng)該和 Uber 與傳統(tǒng)出租車差不多，即一年 7 萬英里。

需要注意的是，即使是自動駕駛汽車，也會有空駛時間。

按 Uber 的水平看，車上有乘客的時間占到車輛運營總時間的 64%。

也就是說，每年單輛車凈利潤 4200 美元才更合理，100 萬輛自動駕駛出租車則能凈賺 42 億美元。

當然，毛利與價格是緊密掛鉤的，而 0.45 美元/英里的定價已經(jīng)相當?shù)土?。如前所述，私家乘用車平均每英里要的價格是 0.62 美元。

如果打車費用定在 0.6 美元/英里，相同的特斯拉車型每年能凈賺 1.08 萬美元。

無論怎么計算，自動駕駛出租車都會成為成本大殺器：

首先，這些車輛的性質(zhì)意味著它們的成本會分攤到很多乘客身上。

其次，自動駕駛汽車不需要司機。

另外，我們還得關(guān)注車輛壽命。

一輛傳統(tǒng)燃油車，20 萬英里后的維保成本會迅速攀高。電動車在這方面有優(yōu)勢，比如當下特斯拉電池組使用 50 萬英里沒有問題。

這也就意味著，普通用戶得駕駛 37 年才能耗盡特斯拉電池組的壽命。而 100 萬英里使用壽命的特斯拉新車也正在開發(fā)中。

簡言之，自動駕駛出租車能解鎖電動車潛在的有形資產(chǎn)：電動車的電池組壽命不會輕易被浪費。

不過，自動駕駛出租車和電動汽車之間的協(xié)同作用在最初可能并不明顯。在這樣的情況下，只要延長車輛壽命周期，才能轉(zhuǎn)化為相當可觀的經(jīng)濟價值。

如果電池和電動機的提升和改進，能為電動車增加 20 萬英里的壽命，在經(jīng)濟上就相當于讓一輛車變兩輛車。

這對汽車廠商來說，少賣車等于是革了他們的命。從消費者角度考慮，一輛車開上 30 年恐怕也會是一個噩夢，畢竟在這么長時間的跨度里，汽車在各項功能上都會有脫胎換骨的提升。

但對自動駕駛汽車來說，這根本不是問題。這也是華爾街巨鱷們（麥肯錫、瑞銀、摩根斯坦利等）普遍長期看好自動駕駛出租車的原因，其市場規(guī)模將達數(shù)千億甚至上萬億美元。

如果自動駕駛汽車真能如約部署，不但會讓司機們丟了飯碗，還會逐步吞掉整個汽車行業(yè)。

不過，即使到了現(xiàn)在，也有人懷疑這項技術(shù)的可行性：特別是近期和中期深度學習能否與人類的視覺、行為預(yù)測和駕駛能力所匹敵。

這個問題目前誰也回答不了，但我們依然能從這個趨勢中看出一些端倪：

首先，如果深度學習能在近期和中期解決這些問題，特斯拉將成為自動駕駛技術(shù)的正名人。

其次，如果特斯拉實現(xiàn)了全自動駕駛，從外人的眼光來看，特斯拉像開了外掛一樣，佛擋殺佛。

總之，特斯拉在自動駕駛上的新「套路」讓我們重新認識了技術(shù)進步。

前期的緩慢開發(fā)并不意味著后續(xù)的拖沓，一個花費數(shù)年時間搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能在幾天內(nèi)就能完成訓練。而自動駕駛，有可能僅需一個 OTA 的時間，就如期而至了

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