特斯拉网站瘫痪,特斯拉端到端解决方案

开年以来 ChatGPT、GPT-4 的相继面世再度掀起计算机科学领域通用人工智能（AGI）研究热潮，也不断刷新我们对 AI 的认知。

作为具有人类水平表现的大型多模态模型，GPT-4 被视为迈向 AGI 的重要一步，标志着创新范式的深度变革和生产力的重新定义，也必将带来更多元的产品迁移。

截至目前，全球已经有超百万家初创公司声称使用这一秘密武器来创造新产品，而这些产品将彻底改变从法律到股票交易，从游戏到医疗诊断的近乎一切领域。

尽管其中很多是营销泡沫，但与所有技术突破一样，总会存在炒作周期和意想不到的远期效果。

事实上在另一边，进入 2023 年智能汽车领域同样十分热闹。

智能化已然成为上海车展全场关注的最大焦点，除了激光雷达等关键传感器的单点式突破，各大巨头也纷纷展示智能驾驶全产品矩阵，城市场景辅助驾驶量产落地加速推进。

更加值得注意的是，BEV、大模型、超算中心等计算机热词正在与自动驾驶、行泊一体、城市 NOA 等智驾焦点火速排列组合，颇有相互交融、双向奔赴的味道。

在这背后，一方面是近年来智驾、智舱持续升级对 AI 在汽车场景落地的数据、算法、算力不断提出更高要求，另一方面，AGI 的重大突破也已将触角伸向智能汽车，将其视为实现闭环应用的重要场景，很多企业布局已经相当高调。

日前，商汤科技 SenseTime 举办技术交流日活动，分享了以「大模型+大算力」推进 AGI 发展的战略布局，并公布该战略下的「日日新 SenseNova」大模型体系。

在「大模型+大算力」加持下，本次上海车展商汤绝影驾、舱、云一体产品体系已全栈亮相，近 30 款合作量产车型集中展出，商汤也再度分享了智能汽车时代的 AGI 落地新思考。

本次上海车展亮相的部分绝影合作车型展示

01、算法：AI 正式步入大模型时代

如商汤科技联合创始人、首席科学家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚所言，「AGI 催生了新的研究范式，即基于一个强大的多模态基模型，通过强化学习和人类反馈不断解锁基模型新的能力，从而更高效地解决海量的开放式任务。」

通用大模型并非为自动驾驶而生，或为满足自动驾驶的特定任务需求而设计。但智能驾驶开发的诸多新需求已在推动算法从专用小模型向通用大模型快速演进。

首先是应对海量数据处理和 Corner Case 问题的迫切需求。

对于感知系统低频出现但至关重要的小目标及带来的潜在安全隐患，算法开发需要面对海量数据，传统的 AI 小模型将难以同时处理大数据量和高复杂度的任务。通用大模型则可用在长尾目标的初筛过程，并叠加语料文字处理得到很好的效果。

再比如智驾算法开发对自动化数据标注、降低人工成本的诉求。相比于人工标注，通用大模型将自动化对海量数据完成标注任务，大幅降低标注数据获取的时间成本和本身的金钱成本，从而缩短研发周期、提升成本效益。

处于类似的考量，近年来国内外巨头企业已围绕大模型纷纷展开各自智驾布局。

继 Google 于 2017 年提出将 Transformer 结构应用在 CV 领域图像分类，大模型已在 GPT-2、GPT-3、BERT 等当中不断证明实力，特斯拉率先站台 Transformer 大模型征战图像视觉。

国内企业也紧随其后：

毫末智行已宣布自动驾驶认知大模型正式升级为 DriveGPT，百度表示利用大模型来提升自动驾驶感知能力并将大模型运用到数据挖掘，华为也已宣布加入大模型争霸赛，自研「盘古」即将对外上线。

作为行业领先的人工智能公司，商汤在大模型领域可谓乘风破浪，过去一两年则全面将大模型能力在各业务线 20 多个场景落地，包括智能驾驶。

商汤「日日新 SenseNova」大模型体系背后是大模型研发中深厚的积累。商汤有自己的全栈大模型研发体系，其中就包括针对大模型的底层训练及实施过程中的各种系统性优化。

例如，商汤近期向社区发布的用于真实感知、重建和生成的多模态的数据集 OmniObject3D 中包含 190 类 6000 个物体，数据质量非常高。

再比如，商汤在 2019 年就已首次发布 10 亿参数的视觉大模型，到 2022 年参数规模已达到 320 亿，这也是世界上迄今为止最大的视觉模型。

此外，商汤也在智驾领域持续展示大模型能力。2021 年开发的 BEV 感知算法在 Waymo 挑战赛以绝对优势取得冠军，2021 年 BEV Former 的 Transformer 结构至今仍是行业最有影响力的 BEV 工作，今年开发的 UniAD 是业内首个感知决策一体化的端到端自动驾驶解决方案。

在技术实力的另一端是量产进度。商汤也给出了自己的智能驾驶量产公式：

自动驾驶技术能力=场景数据 x 数据获取效率 x 数据利用效率? =场景数据 x 数据获取效率 x 先进算法 x 先进算力。

而先进的算法大模型不仅将通过跨行业数据汇聚提升驾驶场景数据资源，通过数据闭环开发模式和自动数据标注提升数据获取效率，更将大幅提升感知精度和感知丰富度进而成倍提升数据利用效率。

依托原创 AI 算法和模型积累，商汤领先的 BEV 感知算法推进国内首批量产应用，并采用 Domain Adaption 算法有效解决跨域泛化问题。商汤首创的自动驾驶 GOP 感知体系将目标数据获取的人力成本降低 94%，实现低成本的车端模型开发，目前也已投入量产应用。

02、算力：智能汽车时代的重要基础设施

随电子电气架构技术由分布式不断向集中式演进，大算力芯片成为新型电子电气架构实现的物理基础。

近年来车端芯片算力发展突飞猛进，如英伟达规划中的 Atlan 单颗芯片算力超 1000TOPS，THOR 单颗算力超 2000TOPS，将大幅提升单车感知决策能力。

而在云端，AGI 在自动驾驶、网联等场景的泛化应用将提出比车端指数级更高的算力要求——从数据标注到模型训练，从场景仿真到算法迭代。

算力将是智能汽车时代的新型基础设施。

在此背景下，近年来主流企业纷纷开启双线并行探索，车端自研算力平台，云端建立超算中心。而进入大模型时代后，数据量随着多模态的引入也将大规模增长，因此必然也会导致 AGI 对算力需求的剧增。

可以看到，英伟达车端云端同步布局并将提供端到端的全栈式 AI 加速计算解决方案，特斯拉也早在 2021 年 8 月发布自研云端超算中心 Dojo。

据近期报道，埃隆·马斯克也将成立一家人工智能公司来与 OpenAI 竞争，已购买数千个英伟达 GPU 并一直招募 AI 研究人员和工程师。

国内方面，吉利、蔚来、特斯拉、毫末智行、小鹏等企业也已跟进布局云端算力集群，投入巨大以提升智驾开发算力储备。

对于商汤来说，如果说大模型将是支撑智能驾驶的上层建筑，那么大算力就是数字基座。

商汤科技董事长兼 CEO 徐立表示，目前大模型对基础算力、基础设施的需求非常旺盛，基础算力对并行效率的要求也非常高，但真正好用的基础设施其实十分稀缺。

出于这一原因，商汤历时五年自建了业界领先的 AI 大装置 SenseCore，完成 2.7 万块 GPU 的部署并实现 5.0 exa FLOPS 的算力输出能力，是亚洲目前最大的智能计算平台之一，可同步支持 20 个千亿规模参数量的超大模型同时训练。

位于上海临港的 AIDC 人工智能计算中心将为智能汽车的数据存储、标注、脱敏、仿真训练、算法迭代到部署的闭环提供算力支持，打通基于数据驱动的算法生产全流程，加速高级别智能驾驶技术的 AI 模型生产和持续迭代，推动实现规模化量产。

在 AIDC 的基础上，AI 大装置也将提供支持大模型生产的一系列服务：

如此规模的算力设施即使特斯拉同期也尚难以望其项背，也必将推动大模型的高效闭环。

03、「大模型+大算力」推动智能汽车行业整体进程

汽车行业正在面临百年未有之大变革。尽管此次以「大模型+大算力」推进 AGI 发展是商汤提出的战略布局，但事实上，这一理念早已在行业层面达成共识。

基于感知、决策规控和 AI 云三大核心能力，商汤「大模型+大算力」已赋能绝影驾、舱、云三位一体产品体系量产落地：

除智能驾驶领域的全栈能力和行泊一体量产解决方案外，「大模型+大算力」也正在助力商汤打造智能座舱跨场景生态。

车展期间，与商汤「日日新 SenseNova」大模型体系深度融合的绝影未来展示舱升级亮相，语言大模型「商汤商量 SenseChat」以及 AIGC 文生图平台「商汤秒画 SenseMirage」也已上车，多点融合重构人车交互方式，打造第三空间。

以「商量」为例，作为千亿级参数的自然语言处理模型，其使用大量数据训练并充分考虑中文语境，展示出出色的多轮对话和超长文本的理解能力。

商汤也展示了语言大模型支持的诸多汽车场景创新应用，如在行车过程中化身「邮件助手」自动提炼关键信息，作为「会议助理」自动生成会议纪要，大大节省用户行车时处理工作的时间和精力，为未来出行的应用场景拓展带来丰富的想象空间。

此外，以人工智能大模型开发、生产、应用为核心，一站式

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如今热度最高、最能彰显技术实力的配置毫无疑问是高级别的驾驶辅助功能，越来越多的车企在介绍自家的新产品时，也都会着重提及。随着配备高级别驾驶辅助功能车型的普及，围绕它所产生的质疑和疑虑与日俱增，毕竟这类功能的可靠程度，在影响我们使用体验的同时，更会直接影响我们的出行安全。

说到高级别驾驶辅助功能本身，它能够在今天得到快速的普及、提升，绝离不开特斯拉在其中所做的努力，特斯拉选择在此做“第一个吃螃蟹的人”，为自身快速积累了知名度和品牌口碑，但随之而来的讨伐之声同样不在少数。6月26日，一份根据《缺陷汽车产品召回管理条例》和《缺陷汽车产品召回管理条例实施办法》的要求，向国家市场监督管理总局备案了召回计划，再一次将特斯拉推上了舆论的风口浪尖。

此次召回事件事关驾驶安全，在这里我们首先给结论，通过特斯拉提供的OTA升级，可以在很大程度上解决召回声明中所提到的问题，还请各位特斯拉车主在收到版本为“2021.4.18.5”的更新后尽快升级。

先来分析一下召回通知，从中可以看到，特斯拉Model 3和Model Y车型的主动巡航功能激活方式过于简单，会导致车主在不知情的情况下误触开启，由此引发的车辆主动加速，可能会引发安全事故。简单说一下“主动巡航功能”是什么，以及特斯拉Model 3和Model Y车型主动巡航功能的开启方式。

主动巡航功能类似我们常说的ACC自适应巡航，在开启该功能后，车辆能够根据驾驶者设定的最高车速和车距，通过自主调节减速或加速来控制与前车的距离。有所不同的是在特斯拉Model 3和Model Y上，主动巡航功能激活后的目标车速，除了绝大部分品牌都采用的“当前车速”之外，还有一个默认的“速度限制”选项，在“速度限制”的模式下，车辆会将目标车速设定为当前车道的最高限速，如果你此时的车速低于车道限速，就会引发车辆自主加速的情况。

至于开启方式，只需要在D档模式下，再向下拨一次右侧档位拨杆便可以激活。

为此我们特意找来了特斯拉Model 3进行实际体验，我认为目前主动巡航功能的控制逻辑和激活方式，对于不熟悉电动车加速感受和刚刚接触特斯拉的消费者来说，在车辆的主动巡航功能被误激活之后，车辆的自动加速现象，的确可能会导致驾驶者恐慌并引发危险。

再来看一下，特斯拉针对以上问题在这次OTA升级中所做的一些调整，略显遗憾的是，因为此次OTA升级是从今天（6月28日）起分批推送，在我们进行测试时，最新版本的系统还未推送到我们的测试车，所以以下调整均来自跟特斯拉官方客服的沟通，今后两天，我们也会持续关注车辆软件的更新情况，带来第一手的使用感受介绍。

此次OTA升级，对主动巡航功能带来了4处改变，可以分成更安全的激活方式和开启时更清晰的提示，两部分来介绍。

升级后，开启主动巡航功能的方式，依旧是通过向下拨一次右侧档位拨杆，但系统默认的目标车速设置，变成了大部分消费者更习惯的“当前车速”，就是在哪个速度下激活，车辆就会维持哪个速度，之后可以再通过方向盘调节到需要的时速，“速度限制”则变为了可选选项。针对“在车辆急转弯时，驾驶员误触碰并拨动右侧控制杆”的问题，特斯拉直接从系统层面禁止了此类操作，今后只能在车辆直线行驶的情况下，开启主动巡航功能。

提示部分，在激活主动巡航功能时，多媒体显示器左上角的目标车速标识会有放大的显示效果，同时车辆还会发出“滴”的一声提示音（激活Autopilot是两声提示音），以此来更清晰的告知驾驶者，车辆进入了主动巡航模式。

此前，特斯拉屡屡爆出因刹车失灵引发的交通事故，其中部分更是在极高车速下发生的碰撞，很多车主都坚称自己在碰撞前已经全力踩下了刹车。

这里我们不妨做一个大胆的猜想，结合特斯拉现在极力推广的单踏板模式和此次OTA升级之前主动巡航功能的激活方式，其中部分事故会不会是因为驾驶员在发现车辆突然莫名加速后，慌乱之中误将油门当刹车，采取错误操作导致的呢？

因此我想说特斯拉现在所追求的这种无人驾驶的理念，以及车内极简的设计风格虽好，可是否也要考虑消费者的接受能力，拿此次更新的提示部分举例，对于一台配备有仪表盘或者HUD抬头显示的车型来说，这些可能都不会是问题。

此次事件中，特斯拉最终给出的解决方案和远程OTA升级的解决方式，都是值得肯定的，也让我们看到了在电气化时代下，汽车所拥有的更多可能性。不过在这背后，就如同我上面所说，尽管更便捷、更简约的功能和设计是所有人都在追求的，但不同于手机、电脑等日常电子消费品，汽车功能的好坏会直接影响到我们的生命安全，因此对于整个汽车行业来说，在追求极致的过程中，安全性的设计绝不应该被妥协、更不能被牺牲。

最后再来重复一下，各位特斯拉车主在收到版本为“2021.4.18.5”的更新后尽快升级，这能在很大程度上降低召回声明中所提及的风险，同时我也将在日后尽快带来这次OTA升级之后的使用感受，感兴趣的话欢迎关注我。