特斯拉FSD系统通过软硬件全链路闭环和全栈自研,实现了高度集成。在算法端,特斯拉采用BEV+Transformer架构,将2D图像转化为3D感知,并采用交互搜索框架进行规划。算力端方面,特斯拉自建Dojo超级计算机系统,处理自动驾驶所需数据。芯片端,特斯拉从合作走向自研,推出了基于FSD芯片的HW3.0系统。数据端,特斯拉通过自动化数据闭环和仿...
5 2.1 发展历程:软硬件持续迭代 由外部合作到全栈自研 ... 5 2.2 系统架构:软硬... 文档格式:PDF | 页数:51 | 浏览次数:7 | 上传日期:2024-11-07 09:14:21 | 文档星级: 目录1 引言 ...
本报告为特斯拉FSD专题报告,从算法端、算力端、芯片端、数据端四个层 面出发,对FSD系统底层技术原理进行全面深度拆解,并结合端到端架构演进趋 势,对FSD系统的最新发展变化进行梳理,对板块后续核心催化进行展望。 FSD是一套包含感知、规控、执行在内的全链路自动驾驶软硬件架构,在算 法、算力、数据、芯片等层面实现...
FSD 技术端快速进化,V12 为首个端到端自动驾驶系统,能够模拟人类驾驶 行为,实现感知决策一体化。特斯拉 FSD v12 于 2023 年底推出,采用端到端大模型,消除了自动驾驶系统的感知和定位、决策和规划、控制和执行之间的断面, 将三大模块合在一起,形成了一个大的神经网络,直接从原始传感器数据到车辆操 控指令,简化了...
- 发展历程:从2013年与Mobileye合作推出第一代Autopilot硬件,到2019年发布基于自研FSD芯片的HW 3.0系统,再到2024年推出FSD V12和HW4.0,特斯拉不断推进自动驾驶技术的发展。 - 系统架构:FSD是包含感知、规控、执行的全链路自动驾驶软硬件架构,在算法、算力、数据、芯片等层面高度集成,核心组件包括规划、神经网络、训练...
、格点级、集群级等四个层级 23表2:特斯拉自动驾驶硬件平台不同版本对比 31表3:FSD芯片1.0和2.0性能对比 33本报告为特斯拉FSD专题报告,从算法端、算力端、芯片端、数据端四个层面出发,对FSD系统底层技术原理进行全面深度拆解,并结合端到端架构演进趋势,对FSD系统的最新发展变化进行梳理,对板块后续核心催化进行展望。
特斯拉自动驾驶系统发展历程(见图2)。 2.2 系统架构 软硬件全链路闭环:实现高度集成,确保各环节无缝衔接。 3. 算法端:创新算法优化 实现高效神经网络推理 3.1 感知 先进感知技术:采用HydraNets架构提升环境理解和物体识别精度。 具体案例: 通过图像校准解决摄像头采集数据偏差问题(见图11)。
在端到端架构方面,特斯拉的FSD V12首次实现端到端,大模型成就端到端自动驾驶,推动感知决策一体化。 特斯拉自动驾驶系统如何实现软硬件全链路闭环? 特斯拉Dojo超级算力平台有哪些技术优势? 特斯拉FSD芯片如何实现高效计算能力? 相关报告 2022年全球自动驾驶行业发展趋势及特斯拉竞争优势分析报告(40页).pdf 2024特斯拉FSD...
前言:本报告为特斯拉 FSD 专题报告,从算法端、算力端、芯片端、数据端四个层面出发,对 FSD 系统底层技术原理进行全面深度拆解,并结合端到端架构演进趋势,对 FSD 系统的最新发展变化进行梳理,对板块后续核心催化进行展望。 FSD 是一套包含感知、规控、执行在内的全链路自动驾驶软硬件架构,在算法、算力、数据、芯片...
特斯拉的FSD(全自动驾驶)技术在自动驾驶领域取得了显著进展。2024年,特斯拉推出了FSD V12,这是首个端到端自动驾驶系统,通过一个大型神经网络实现从原始传感器数据到车辆操控指令的全过程,减少了延迟和误差,提高了系统的敏捷性和准确性。 FSD V12的推出标志着自动驾驶技术的重大突破,它能够模拟人类驾驶决策,大幅减少了...