Последната софтуерна актуализация на Tesla, версия 2024.14.3, въвежда обновен потребителски интерфейс и нови възможности за функцията Auto Shift.
Auto Shift, която е налична за Model S и Model X от 2021 г. насам, както и за Model 3 модел 2024 г. и Cybertruck, позволява на автомобила автоматично да превключва на предна (Drive) или задна (Reverse) скорост при качване. Вместо да се използва лост, водачът просто сяда в автомобила, натиска спирачния педал, а след това и педала на газта, за да потегли в желаната посока.
Функцията, известна преди като Smart Shift, трябва да бъде активирана от менюто Controls > Pedals and Steering > Auto Shift Out of Park.
Подобрен потребителски интерфейс
С актуализация 2024.14 Tesla прави интерфейса на Auto Shift по-компактен в новия Model 3.
При обновения Model 3 вече има място в горната част на екрана за индикатора за предавките, вместо той да бъде избутван вдясно. Освен това визуалният елемент на Auto Shift вече не заема цялото пространство до долния край на екрана. Това позволява на мултимедийния плейър да се разпростре по цялата ширина в лявата част, освобождавайки място за добавяне на повече опции като разбъркване (shuffle) и повторение (repeat).
Това е значителна промяна спрямо предишната версия, при която Auto Shift заемаше цялата лява страна на екрана от горе до долу.
Нови възможности с актуализация 2024.14
С новата версия Tesla разширява възможностите на Auto Shift при Model S и Model X. Функцията вече ще може не само да избира правилната предавка при потегляне от паркинг, но и по време на други маневри. Например, при извършване на триточкови завои автомобилът ще може автоматично да превключва между предна и задна скорост.
Засега тази функционалност ще бъде ограничена до Model S и Model X. Въпреки това, тя вече е забелязана в софтуер за разработка на новия Model 3 Performance, което подсказва, че в бъдеще ще бъде достъпна и за новия Model 3, а вероятно и за Cybertruck.
Ще бъде ли достъпна за всички модели Tesla?
Още през 2021 г. Илон Мъск заяви, че новата функция Smart Shift в крайна сметка ще стане достъпна като опция за всички автомобили на Tesla, оборудвани със системата за пълно автономно управление (FSD). Това все още не се е случило, но остава да видим дали все още е в плановете на компанията. Технически всички автомобили на Tesla са способни да използват Auto Shift, тъй като системата работи изцяло на базата на камери.
По-новите автомобили разполагат с резервни бутони за превключване в случай на отказ на екрана, докато останалите модели биха могли да продължат да използват скоростните лостове като резервен вариант при необходимост.
Актуализация 2024.14.3 беше тествана от служители на Tesla и вече започва да се разпространява към клиентите.
Начинът, по който Tesla определя ограничението на скоростта, често предизвиква любопитство и объркване сред собствениците. Как точно автомобилът разбира какво е ограничението на пътя, по който се движи?
Най-очевидният отговор е, че автомобилът чете знаците за скорост, докато преминава покрай тях. Макар това да е отчасти вярно, не описва цялата картина. Реалността е много по-сложна и включва начина, по който автомобилът претегля данните от картите спрямо знаците, които реално засича на пътя.
Автомобилът постоянно сравнява това, което камерите му виждат в реалния свят, с проверените картографски данни, предоставени от Tesla. Разбирането как тези две системи си взаимодействат е ключово за осъзнаването на работата на една от най-незабележимите функции на автомобила.
Силата и недостатъците на визуалното разпознаване
В основата си Tesla използва серия от мощни невронни мрежи, които захранват системата за пълно автономно управление (FSD) и целия технологичен пакет Tesla Vision. Една от тези невронни мрежи е обучена за оптично разпознаване на символи (OCR). Именно нея Tesla използва, за да чете знаците за ограничение на скоростта в реално време.
Тази визуална система е от съществено значение за адаптиране към пътни условия, които статичните карти просто не могат да отчетат. Например, автомобилът може да използва камерите си, за да идентифицира и след това да се подчини на временни ограничения на скоростта в зони на ремонт – ясен пример, в който визуалното разпознаване надделява над картите. Разчитането единствено на камерите обаче има своите ограничения и системата невинаги е перфектна.
Много шофьори са се сблъсквали със ситуации, в които лошата видимост кара FSD да пропусне знак, а понякога това се случва дори в ясни и слънчеви дни. Знаците могат да бъдат трудни за разчитане, когато са закрити от слънчеви отблясъци, обрасли клони на дървета или блокирани от други превозни средства. Ако знакът за скорост е твърде отдалечен от пътя, автомобилът също няма да го разчете.
Освен това може да се случи и погрешно тълкуване на знаците, като едно от най-често срещаните е объркването между 60 и 80. Погрешното разчитане на ограничение от 80 като 60 се случва толкова често, че вече не е изненадващо, но в повечето случаи знаците се разчитат точно.
Резервният план: Картографски данни
За да създаде по-надеждна система, която може да се справи с недостатъците на несъвършените знаци и условия, Tesla постоянно сверява визуалните данни с втори източник на информация: високодетайлни картографски данни. Те включват ключови характеристики на пътя, включително ограничения на скоростта за конкретни участъци.
Основната сила на картографските данни е тяхната надеждност и постоянство. Те не се влияят от времето, преминаващ камион или повреден и неправилно поставен знак. Те осигуряват базова, достоверна информация за това какво трябва да бъде ограничението на скоростта при нормални условия.
Основният им недостатък, разбира се, е, че картите остаряват сравнително бързо. Ако даден град намали ограничението на скоростта в определен пътен участък, може да отнеме време на Tesla да пусне следващата актуализация на картите с новото ограничение. Това може да доведе до ситуации, в които данните от картата предполагат по-висока скорост от тази на новите знаци на пътя.
Как двете системи работят заедно
Ефективността на системата на Tesla се крие в начина, по който тя обединява тези два източника на данни. Автомобилът постоянно извършва проверка за логическо съответствие между това, което вижда, и това, което знае от картите.
Когато увереността на визуалната система е ниска, например когато не може да получи ясен прочит на знак или ако има пряк конфликт между двата източника, автомобилът често се връща към познатите картографски данни. Това като цяло е по-безопасното поведение.
Въпреки това, ако визуалната система е сигурна, че е видяла знак, особено временен като в зона на ремонт, тя ще отмени данните от картата. Това е ключът към адаптирането към реалния свят. Например, ако автомобилът внезапно се опита да намали скоростта на магистрала без видима причина, това често се дължи на неверни картографски данни за този GPS сегмент (може би със старо, по-ниско ограничение), които временно надделяват над визуалната система.
Пример от реалния свят
Най-добрият начин да се илюстрира как работи системата е чрез реален пример. Има местен път, където FSD често погрешно тълкува знак за минимална скорост от 40 км/ч като максимално ограничение. В действителност обаче ограничението там е 80 км/ч.
Вместо да намали скоростта веднага, FSD забавя леко, съобразявайки се с трафика, продължава да поддържа предишното по-високо ограничение и след това, без наличието на нови знаци, превключва обратно на 80 км/ч на дисплея.
В крайна сметка определянето на правилното ограничение на скоростта е сложен баланс. Ще отнеме още време и итерации, докато Tesla усъвършенства този процес, но начинът, по който работи днес, е доста ефективен и освен при грешни тълкувания по маршрути с нисък трафик, системата се справя много добре.
В поредица от публикации в социалната мрежа X Илон Мъск разкри амбициозен нов план за развитие на хардуера на Tesla. Стратегията се отклонява значително от досегашната практика на компанията да обновява хардуера за автономно управление (FSD) на всеки 4-5 години. Сега Tesla планира много по-кратки цикли на разработка от едва 9 месеца.
Новият хардуер обаче няма да бъде предназначен само за автомобили. Той ще включва разработки за хуманоидни роботи, центрове за данни и дори изчислителни системи в околоземна орбита.
Според последните изявления на Мъск, финалният дизайн на чипа AI5 е почти готов, докато работата по неговия наследник, AI6, вече е в начален етап.
Ключови в този план са скоростта и крайната цел: Tesla възнамерява да премине през поколенията AI7, AI8 и AI9 с темпо, което би изпреварило водещите световни производители на чипове като Intel, AMD и NVIDIA.
В отговор на въпроси относно необходимостта от толкова голяма изчислителна мощ, Мъск предостави разбивка по поколения, обяснявайки предназначението на всеки чип. Настоящият AI4 е фокусиран върху постигането на нива на автономно управление, които далеч надхвърлят човешките възможности.
AI5
Първият от чиповете от следващо поколение, AI5, ще доближи автономността до съвършенство и ще разшири значително възможностите на робота Optimus да разсъждава и да разбира света около себе си. Очаква се този чип да бъде готов в началото на 2027 г., което е след приблизително 12 месеца.
AI6 вече не е за автомобили
Мъск обяви, че AI6 ще бъде чип, предназначен изцяло за Optimus и центровете за данни на Tesla. Това е промяна спрямо предишни изявления на компанията, според които AI6 и бъдещият, по-мощен хардуер, щяха да бъдат интегрирани в автомобилите на марката.
Сега изглежда, че AI5 ще бъде последният голям скок в архитектурата и хардуера за автомобилите на Tesla в близко бъдеще. Останалият капацитет ще бъде посветен на подобряване на невронните мрежи, на които разчита системата за автономно управление, както и на усъвършенстването на Optimus.
Макар на пръв поглед това да изглежда като отстъпление, вероятно означава, че според Tesla чипът AI5 ще бъде достатъчен за постигане на автономност от ниво 5 при всякакви метеорологични условия.
Най-смелото разкритие в изявленията на Мъск беше свързано с AI7. Преди той е говорил за базирани в ниска околоземна орбита изчислителни системи, а сега изглежда, че идеята е прераснала в реален план, по който Tesla възнамерява да работи.
AI7 в космоса
Споменаването на базиран в космоса изкуствен интелект за AI7 предполага, че Tesla и SpaceX ще продължат да задълбочават сътрудничеството си като компании под шапката на Мъск. С нарастващите възможности на сателитите Starlink и способността на ракетата Starship да извежда огромни товари в орбита, идеята за разполагане на изчислителна мощ в космоса изглежда все по-реалистична.
Това би позволило обработка на данни директно в орбита – например сателитни изображения, астрономически данни или сложни комуникации – без забавянето от изпращането им обратно към Земята. Подобен подход би намалил и разходите за изчисления при големи и сложни задачи, като например обучението на невронни мрежи.
Един от най-големите разходи при обучението на изкуствен интелект на Земята днес е електроенергията, която в космоса е в изобилие. Предизвикателствата с охлаждането на толкова много хардуер в космоса остават, но те са по-скоро техническо ограничение за преодоляване, отколкото непреодолима пречка.
Законът на Мур на стероиди
За сравнение, традиционната автомобилна индустрия обикновено работи с 5- до 7-годишен цикъл на обновяване на хардуера. Дори технологични гиганти като NVIDIA, Intel и AMD следват темпо от 18 до 24 месеца за големи скокове в архитектурата.
Целта на Tesla за 9-месечен цикъл е практически безпрецедентна за физическо производство на чипове. Ако бъде постигната, тя ще гарантира, че хардуерът на компанията никога няма да бъде ограничаващ фактор за софтуера. С нарастващата сложност на невронните мрежи зад автономното управление, „мозъкът“ на автомобилите (и на Optimus) ще продължи да се развива почти в реално време, за да ги поддържа.
Очаква се първият плод на тези усилия, чипът AI5, да предложи до 40-50 пъти по-висока производителност при обработка на данни в сравнение със сегашния AI4.
Лидер по обем на произведените чипове
Илон Мъск завърши изявлението си със смела прогноза: чиповете на Tesla ще станат най-масово произвежданите AI чипове в света.
Докато NVIDIA доминира пазара на сървърни системи с висок марж, Tesla следва различна стратегия. Интегрирайки тези чипове в милиони автомобили, а в бъдеще и в милиарди роботи Optimus, компанията изгражда най-голямата в света мрежа за разпределена обработка на данни.
Ако Tesla реализира плана си да използва тази разпределена мрежа за обучение на модели, това означава, че всеки автомобил или робот, който не се използва и е включен в захранването, ще може да допринася за процеса дистанционно, без да е необходимо да се намира физически в център за данни.
Изглежда, че идеята на Мъск за изграждане на собствена фабрика за чипове, наречена „Terafab“, ще се осъществи по-скоро, отколкото се очакваше.
Последвайте ни в Google News
