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伴隨生成式AI浪潮的火熱以及馬斯克訪華，市場(chǎng)對(duì)特斯拉FSD進(jìn)展、生成式AI對(duì)自動(dòng)駕駛可能影響等關(guān)注度持續(xù)提升。特斯拉自動(dòng)駕駛采用純視覺方案，具備更優(yōu)的經(jīng)濟(jì)性、可擴(kuò)展性，但在復(fù)雜城市路段的規(guī)劃與決策能力等不夠成熟，特斯拉提出基于大語言模型的World Model以解決上述問題，并在今年的CVPR上進(jìn)行了初步演示，以期望使用一個(gè)通用解來解決自動(dòng)駕駛領(lǐng)域內(nèi)遇到的所有問題。但目前這個(gè)方案技術(shù)尚未成熟，仍需要一定時(shí)間迭代。中短期維度，特斯拉的生成式World Model可以被當(dāng)作一種仿真工具來模擬自動(dòng)駕駛運(yùn)行時(shí)的場(chǎng)景，尤其是去解決實(shí)車運(yùn)行時(shí)很難收集到的Corner Case數(shù)據(jù)。長(zhǎng)期維度，World Model更有潛力的應(yīng)用方向是成為像GPT一樣的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的基礎(chǔ)模型。特斯拉主導(dǎo)的World Model的研究在中短期內(nèi)有望繼續(xù)降低FSD成本，提高用戶付費(fèi)率，在中長(zhǎng)期維度可能重新統(tǒng)一目前自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的研究范式，并成為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的“ChatGPT模型”。
　　▍報(bào)告緣起：市場(chǎng)關(guān)注特斯拉FSD最新進(jìn)展，以及本輪生成式AI浪潮對(duì)其的潛在影響。上半年AI浪潮的火熱以及馬斯克訪華，市場(chǎng)對(duì)特斯拉FSD的技術(shù)落地速度關(guān)注度明顯提高。目前最新版本的FSD迭代至V11.4.4 Beta版本，馬斯克在6月27日的推特回復(fù)中表示：將在V12版本中移除版本標(biāo)號(hào)中的Beta字樣并以正式版本發(fā)布。隨著今年以ChatGPT為代表的語言模型AI技術(shù)爆火，市場(chǎng)對(duì)特斯拉FSD的技術(shù)進(jìn)展速度有了更加樂觀的估計(jì)，但是目前市場(chǎng)對(duì)特斯拉的自動(dòng)駕駛技術(shù)離它的“ChatGPT時(shí)刻”還有多遠(yuǎn)，以及生成式AI帶來的可能影響等，仍存在一定分歧。本篇報(bào)告將圍繞目前特斯拉FSD的進(jìn)展?fàn)顩r以及本輪生成式AI浪潮將會(huì)如何影響自動(dòng)駕駛的技術(shù)路線展開詳細(xì)解析。
　　▍特斯拉FSD現(xiàn)狀：牢牢占據(jù)業(yè)內(nèi)領(lǐng)先位置。特斯拉自動(dòng)駕駛采用純視覺方案，具備更優(yōu)的經(jīng)濟(jì)性、可擴(kuò)展性。從整車廠和RoboTaxi廠商的產(chǎn)品對(duì)比來看，可以看出特斯拉目前可以做到自動(dòng)駕駛硬件、軟件系統(tǒng)、應(yīng)用算法等全棧式自研。自動(dòng)駕駛在算法層面可以分為感知到規(guī)劃、決策、仿真，特斯拉在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中的軟件算法，通過依托數(shù)據(jù)&神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，逐漸構(gòu)建了感知、規(guī)劃算法、仿真訓(xùn)練的完整體系。其中尤其在感知層，特斯拉著重通過BEV、Transformer、時(shí)間戳、Occupancy等新技術(shù)努力縮小與多傳感器方案間的差距?？傮w而言，特斯拉算法設(shè)計(jì)基于第一性原理，借助BEV視覺算法與柵格網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)三維空間鳥瞰視圖構(gòu)建，并融入時(shí)間序列特征，極大程度拉近了與激光雷達(dá)方案間的差距，并以其更低的成本帶來了良好的商業(yè)化前景。但目前特斯拉的FSD在DMV(美國(guó)機(jī)動(dòng)車輛管理局)的注冊(cè)仍然只是L2級(jí)別的輔助駕駛工具，不允許脫手使用，距離其宣傳的Full Self-Driving(完全自動(dòng)駕駛)仍有一定的距離。限制FSD向更高級(jí)別自動(dòng)駕駛邁進(jìn)的主要因素主要是其在復(fù)雜城市路段的規(guī)劃與決策能力不夠成熟，以及純視覺方案在面對(duì)極端天氣時(shí)的抵抗能力較差。
　　▍特斯拉FSD的“ChatGPT時(shí)刻”：道路漸明，但仍需等待。我們認(rèn)為“ChatGPT時(shí)刻”的成功有兩個(gè)必備條件：長(zhǎng)時(shí)間的技術(shù)積累與直接面向終端用戶的產(chǎn)品。這兩點(diǎn)我們都能在特斯拉FSD中發(fā)現(xiàn)，特斯拉從2016年開始步入自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，已經(jīng)有了7年的自動(dòng)駕駛技術(shù)積累；同時(shí)特斯拉擁有龐大的車輛保有量，可以通過所有車主免費(fèi)試用FSD1個(gè)月等方式將產(chǎn)品積累反饋給所有用戶。市場(chǎng)的關(guān)注點(diǎn)在于本輪AI浪潮能否加速特斯拉自動(dòng)駕駛技術(shù)的積累過程。關(guān)于這點(diǎn)，特斯拉在2023年CVPR上對(duì)如何構(gòu)建適用于圖片以及視頻的生成式模型給出了一個(gè)解法：通過自動(dòng)駕駛車輛采集大量的實(shí)景視頻數(shù)據(jù)，利用Diffusion等生成模型去構(gòu)建虛擬的未來場(chǎng)景與真實(shí)場(chǎng)景對(duì)比，來構(gòu)建模型的損失函數(shù)（Loss Function）。通過這種模式輔以自動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注就可以對(duì)生成式模型進(jìn)行訓(xùn)練，直觀來理解，模型必須不斷判斷各種復(fù)雜場(chǎng)景中下一刻將會(huì)發(fā)生的事情（行人對(duì)車輛的規(guī)避動(dòng)作、其他駕駛員的反應(yīng)等）并與真實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行對(duì)照，從而不斷完善自身的預(yù)測(cè)能力。特斯拉將這一模型命名為World Model，相比于之前自動(dòng)駕駛各部分各自采用獨(dú)立算法再融合的模式，特斯拉這一構(gòu)想更靠近使用一個(gè)通用解來解決自動(dòng)駕駛領(lǐng)域內(nèi)遇到的所有問題。但整體來看，自動(dòng)駕駛與“ChatGPT時(shí)刻”的距離仍在于技術(shù)不夠成熟，自動(dòng)駕駛需要解決的是一個(gè)多模態(tài)融合的問題，比GPT-4面對(duì)的問題更加復(fù)雜。而自動(dòng)駕駛是一個(gè)混合了圖片&視頻理解、語義理解、感知融合、規(guī)劃決策等的綜合性復(fù)雜任務(wù)，解決難度遠(yuǎn)大于純文字模態(tài)的任務(wù)。中短期看特斯拉的生成式World Model可以被當(dāng)作一種仿真工具來模擬自動(dòng)駕駛運(yùn)行時(shí)的場(chǎng)景，尤其是去解決實(shí)車運(yùn)行時(shí)很難收集到的Corner Case數(shù)據(jù)。從長(zhǎng)期來看，World Model更有潛力的應(yīng)用方向是會(huì)成為像GPT一樣的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的基礎(chǔ)模型，其他自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的具體任務(wù)都會(huì)圍繞這個(gè)基礎(chǔ)模型而構(gòu)建。雖然在技術(shù)成熟度上還需要打磨，但特斯拉提出了一個(gè)可以整合子領(lǐng)域內(nèi)研究范式的框架。
　　▍Wor