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特斯拉完全FSD入华关关难过关关过 能否再次成“鲶鱼”?

要说世界上赚钱最快的CEO,那非马斯克莫属,前不久,马斯克再次闪电现身中国,停留时间不超过24小时,却拉动特斯拉股价大涨超15%,市值增加超821亿美元。一改因今年一季度产销双下滑的股票颓势,打了个漂亮的翻身战。

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对于马斯克而言,中国不能白来,每次都要有实质性的合作成果诞生。回想2019年,特斯拉落户中国,上海超级工厂当年开工,当年建成,当年投产,“雪中送暖气”般地解决了特斯拉的产能瓶颈,直接帮特斯拉股价突破了1万亿美元大关。

随后的2023年中国行,特斯拉宣布将在上海“加码投资”,在临港新片区投资建设全球第二家储能系统Megapack超级工厂,并且和宁德时代董事长曾毓群交谈甚欢。

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那么时隔一年的再次来华,尤其还是临时“鸽了”印度,那么马斯克自然想要落实得更多。

首当其冲就是在华落地特斯拉FSD自动驾驶技术了。

截至目前,中国相关部门尚未批准特斯拉FSD功能的使用,尽管中国用户可以花64,000元购买FSD软件。但中国车主可以使用的仅是特斯拉的辅助驾驶Autopilot功能,其中包含花32,000元增购的EAP。相比基础AP,EAP增加了自动辅助变道、自动辅助导航驾驶(NOA)等,仍需要驾驶员进行主动监控,并没有实现真正的自动驾驶。而FSD官网称其“完全自动驾驶能力”,可用于城市公共道路,包括自动停车、自动变道和交通导航,并且随着不断进化发展,在美落地的FSD V12版本已经可以实现全程90%以上的点到点自动驾驶功能。

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那么如此优秀的自动驾驶软件,为什么马斯克为其摇旗呐喊这么久,却一直无法落地国内呢?FSD完全体入华的还需要落实几个重要的事情。

信息安全至关重要,特斯拉需保证数据安全

道路数据安全在当今具有很多战略上的作用,作为道路参与者的特斯拉智能汽车,其对道路信息的收集能力要比太空中的遥感卫星更加精细。尤其特斯拉FSD自动驾驶功能的实现还十分依赖对道路信息的收集,其工作原理便是依靠视觉摄像头实时收集道路数据,通过算力大模型进行自动驾驶操作。并且行驶过程中的所有道路信息不是“过眼云烟”的瞬时数据,而是会记录下来。

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特斯拉的FSD在更新V12版本之后,就已经开始使用上神经网络大模型功能,这是一个通过摄像头进行驾驶场景的收集,最后用大模型进行多批次的大批量深度学习,出现问题就继续多投喂同类型驾驶信息来进行深度学习,直至问题修复。FSD在北美已经积累了超20亿公里的道路数据,正是凭借如此海量数据训练、不断丰富算力大模型,才让FSD做到完全的自动驾驶。

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所以,特斯拉曾因为可能收集隐私信息而被人质疑,好在,现在终于有了转机!特斯拉顺利通过了安全数据审核,拿到了关键的“绿灯”认证,这无疑是为它在中国市场注入了一剂强心剂。并且,早在2023年8月14日,特斯拉就已经宣布,已经在中国建立了数据中心,实现了数据存储的本地化。所有在中国大陆市场销售车辆产生的数据,都会存储在中国境内。

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可以说,FSD落地中国的先决条件已经达成,其数据安全问题基本已经得到解决。

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除了棘手的数据安全问题已经解决大半,特斯拉FSD功能的实现还需要用到导航地图,特斯拉由于自身没有地图测绘资质,便需要和有资质的图商合作。目前特斯拉已经在和百度公司接洽,并已经取得了进展。

有米之炊巧妇难为 特斯拉能否另辟蹊径

随着国家带头为特斯拉的通行开绿灯,可以预见的是,特斯拉FSD在中国的大数据收集工作,在理论层面已经没有太大难点。

虽然已经有了数据收集的可能,但让FSD真正运行起来的是庞大的算力支持,通俗点说,特斯拉已经有米下锅,但缺少烧饭用的火来去处理这锅生米啊!想要做神经网络,首先应当具备超算中心,这是智能驾驶企业们的入门配置。

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在北美地区,为了用大量数据训练模型,特斯拉早在 2019 年之前就采购大量 GPU ,建设名为 Dojo 的算力中心,并持续扩大到现在已经积累了等同 3.5 万张 H100 的算力。

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除了购买英伟达现有GPU以外,特斯拉开始自研芯片以求降本增效。在2022年的AI Day中,特斯拉管理层认为自研的一个Dojo芯片能够具备6个GPU芯片的机器学习计算能力,而其成本不超过一个GPU的购买成本。

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虽然特斯拉已经有了现成的超算中心可以处理FSD庞大的数据,但由于前面提到的数据敏感性,以及FSD想要落地中国的前提,在中国获得的感知数据肯定是不能传回美国用作训练使用的,那这就要在中国本地部署训练环境了。但问题的关键在于美国相关部门并不允许有一颗可以用作训练AI的芯片进入中国。

2022 年 10 月,美国官方发布了一份人工智能芯片对华出口指南,具体细则不过多赘述,现实影响则是,英伟达的A100和H100等 AI 芯片不再允许出口到中国。即使后来英伟达发布了符合美国出口要求的A100和A800两款AI芯片,但也再次禁售。

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尽管英伟达并不愿意放弃中国巨大的AI芯片市场,再次“定制”了四款符合美国最新法规的AI芯片,但根据公开数据,合规的H20性能参数只有A100的一半左右,甚至只有H100的七分之一,与一些国产芯片相比,也就是60%左右。

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没有了庞大算力支持,FSD就像是被拔了牙齿的老虎,空有蛮力,但缺少核心竞争力。而这便是FSD想要在华落地所需解决的最大问题了。

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摆在马斯克和特斯拉面前的有两种方法,一种是把中国的数据带走训练,另一种是在中国大规模部署AI算力中心,这两种办法虽然都能彻底实现FSD的全部功能,但很显然,因为众所周知的原因,这两条路都走不通。

这时候,特斯拉可以说是左右为难,但并不是陷入僵局。

处理FSD的数据信息所需要的算力自然是没有上限,越高越好,这也是为什么特斯拉一直在扩充自己超算中心的算力。但FSD所需算力一定是有个下限,所以FSD的落地也并不是没有可能。

目前,国内吉利、蔚来毫末智行小鹏、理想等,都已经在搭建云端超算中心,传统互联网企业百度、腾讯、阿里和华为等也都有自己的算力中心。特斯拉如果与国内相关企业达成合作,共同投资或租用算力是一个不错的办法。当然,特斯拉跟华为的合作不太可能,毕竟FSD真落地中国后,彼此是最大的竞争对手。按照特斯拉追求极致成本的企业文化来看,自建一个算力中心也不是没有可能。

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虽然我国AI芯片相比英伟达有一定差距,但如果以数量优势补齐单颗芯片差距,对于消费者使用来说并无什么太大区别。

FSD落地中国 定价和后续成本成为关键

目前有关数据安全以及算力支持上的两大拦路虎或许可以解决,但真正落地还是有不少问题。

如果按照特斯拉与在华企业合作的路线来说,算力的不足,恐怕难以支撑在华超170万特斯拉车主的算力需求,虽然并不是每一位特斯拉车主都会购买FSD,但不断上涨的车主数量势必会加大算力需求。届时特斯拉是将FSD功能下调,还是继续购买算力?是需要企业认真思考的。

其次,租用或是自建算力中心,其成本势必会增高,那么FSD目前64,000元的一口价极大可能会上调,并且目前的服务策略也并不符合实际用车需求,目前EAP和FSD都是跟车不跟人,也就是说你换车了还得重新购买。那么特斯拉推出按月收费定制策略也迫在眉睫。

等落地后,由于特斯拉FSD在美国训练的模型并不是在中国道路和车辆条件情况下进行的训练,进入中国后同样的模型还需要在中国市场进行训练和磨合。所以从现在开始到特斯拉FSD真正落地,还应该有一段时间。

如果说FSD落地只是过了第一关的话,那最麻烦的还是使用FSD行驶时造成的事故该如何界定。要知道特斯拉所宣传的是完全自动驾驶,在等级划分时,自动驾驶在发生事故需要企业负责。目前交管局对特斯拉FSD落地可能带来怎样的交通执法新挑战尚未表态。一切后续问题还有待各方磨合。

写在最后

由于FSD系统的上车难度不高,尤其是在硬件上的配置,特斯拉老款HW3.0的硬件仅有144TOPS的算力,以及多颗视觉摄像头,这已经可以实现FSD的全部功能了。相比国内车企动辄数百TOPS的算力以及多颗数千元造价的激光雷达,特斯拉的低成本将是一个核心优势。很可能是其他低价格车型快速落地智能驾驶的一条新选择。

特斯拉FSD进入国内会有一个环境适配的过程,一旦适应成功,那对于中国新能源汽车的智能发展将再次产生“鲶鱼效应”。

现在就看马斯克如何在中美两国进行斡旋,以及使用哪种办法使得FSD落地中国吧。

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