特斯拉前AI主管大揭秘：马斯克为何抛弃雷达

编译 / 张 鸥编辑 / 钱亚光

设计 / 赵昊然

来源 / 福布斯，作者：Brad Templeton

作为近些年埃隆·马斯克（Elon Musk）公司最重要的项目负责人，特斯拉的前AI主管安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）自2022年7月突然宣布离职后，他一直是业内最引人好奇的话题之一。

卡帕斯在特斯拉的五年任期是该公司人工智能发展的关键时期。10月，他做客计算机科学家莱克斯·弗里德曼（Lex Fridman）的播客，概述了特斯拉从汽车中移除毫米波雷达和超声波雷达的原因。

安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）

卡帕斯的主要观点：

• 额外的传感器给系统增加了成本，更重要的是增加了复杂性。它们使软件任务更加困难，增加了所有数据管道的成本；给供应链和制造业增加了风险和复杂性。
• 马斯克推崇“最好的部件是没有部件”的理念。这样的极简主义可以在整个汽车中看到，比如通过触摸屏处理所有事情。
• 视觉系统（Tesla Vision( 参数 | 询价 )）是完成任务的必要条件（这一点几乎所有人都同意），也应该是充分条件。如果它已经足够了，额外的传感器和工具成本就盖过了它们所能带来的帮助。
• 传感器随着时间的变化或可用或不可用。它们必须得到维护，软件必须适应这些变化。它们还必须被校准，以使融合正常工作。
• 拥有一支收集更多数据的车队比拥有更多的传感器更重要。
• 必须处理激光雷达和毫米波雷达产生的大量代码膨胀和数据膨胀。他预测，其他公司也会很快放弃这些传感器。
• 绘制地图并保持更新是非常昂贵的。这种方式无法带来根本性突破，你需要专注于视觉系统，这才是最重要的。道路设计是用视觉来诠释的。

Tesla Vision是使用NVIDIA的CUDA构建的端到端计算机视觉系统。该软件为特斯拉最新一代的Autopilot和自动驾驶技术提供动力。（图源：electrek）

传感器融合的复杂性

亚马逊自动驾驶汽车部门Zoox的CEO和联合创始人杰西·莱文森（Jesse Levinson）在采访中表示，他同意“拥有更多的传感器会带来更多的工作和更多的噪声”，但这些问题并不是难以解决的，而且是值得的。

他认为，你需要正确地进行传感器融合，保证来自传感器的新数据和矛盾数据（contradictory data）不会成为缺点。虽然每个输入都有噪声，但如果你做得好，你可以从中提取真正的信号，达成目标。

一般来讲，其他团队不一定会反对卡帕斯的大部分观点。拥有多个传感器和融合确实增加了复杂性和成本。许多人甚至会同意，在未来的某一天，视觉系统可能已经足够了，其他传感器都不需要了。然而，所有人（可能也包括卡帕斯和马斯克）都会同意，在当今的发展阶段，视觉仍然是不够的。

（文/车友号 汽车商业评论）