摘要：在汽车驾驶领域，主要是大数据、人工智能两个技术在解决问题，特斯拉驾驶系统的实现主要包含信息收集、特征提取、训练学习、评估、反馈改进五大步骤，通过数据+算法+反馈不断垂直整合，完善自动驾驶能力。
人工智能在各行各业都不断的深入着，在医疗健康、生物科学、银行金融、在线教育、电子商务都发挥着极大的作用，催生了一个又一个巨头（如阿里、百度、腾讯、今日头条）。除此之外，在汽车领域，它也正在孵化着另一大巨头，那便是特斯拉。自疫情以来，特斯拉股价大涨，市值超过5000亿美元，成为全球第一市值的汽车公司，远远超过传统汽车龙头老大丰田汽车。而未来，人工智能将推动特斯拉快速的成长，保持行业龙头老大的地位，赋予投资人和市场无限的想象力，我们就一起来看看特斯拉是如何成为科技赋能业务的汽车综合体吧。
在汽车驾驶领域，主要是大数据、人工智能两个技术在解决问题，特斯拉驾驶系统的实现主要包含信息收集、特征提取、训练学习、评估、反馈改进五大步骤，通过数据+算法+反馈不断垂直整合，完善自动驾驶能力。
第一步信息采集，在汽车行驶的过程中，驾驶系统需要感知到交通路况、道路行人、周围环境后才能进行驾驶判断。在特斯拉中主要通过大量的传感器（如前置摄像头、后置摄像头、激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达）进行信息收集。
第二步特征提取，通过汽车内外置的大量传感器收集了大量信息之后，特斯拉使用神经网络的深度学习算法来进行特征提取。常用的深度学习神经网络算法有感知器（单层神经网络）、前馈神经网络、深度前馈神经网络、循环神经网络、深度卷积神经网络、反卷积神经网络等27种，但特斯拉并没有采用。在特斯拉中需要同时判断车辆、人行道、交通灯、障碍物、行人、驾驶员、温度、湿度等多个环境变量的相互关系，因此他们的算力系统必须是超强的，同时运行多个神经网络（约50个）才能工作。
因此特斯拉采用一种特殊的共享主干神经网络结构HydraNets进行处理。首先把所有的运算任务都分配给到一个大型的共享骨干网络，在骨干网络中又细分多个子网络，把运算任务分配给子网络进行处理，每个子网络只需要学习训练一小部分图像信息、提取特征，处理完了之后汇总给到主干网络再计算处理。
第三步是训练学习，特斯拉使用PyTorch进行分布式训练，除了使用大量的数据进行训练分析之外，还进行预测处理。PyTorch是一个开源的Python机器学习库，支持多GPU，支持在运行时构建或更改计算图（每一行代码都可以定义改图形的一个组件，），非常的适合特斯拉复杂的计算场景。PyTorch包含张量、数学运算、Autograd模块、Optim模块、神经网络模块等五大主要元素，张量是一个多维数组，对应于我们采集到的数据；数学运算则是使用PyTorch提供的接口进行运算，比如多维矩阵的转化；Autograd则是自动微分技术，记录我们所有执行操作，再通过回放记录来计算梯度；Optim模块是算法优化模块，用于构建神经网络，产生输入输出。PyTorch在机器学习界对于TensorFlow有过之而无不及之处。特斯拉使用PyTorch进行分布式训练，不断训练系统对于行人、路径、周边环境的判断能力，提供多种路径规划算法供工程师进行选择。
第四五步是评估反馈。通过驾驶系统提供司机驾驶路线，观测模拟结果和驾驶员操作是否匹配，如果不匹配则将该类数据反馈给到后台，后台再修正神经网络学习结果，摒弃不合适的数据，为后续类似的操作提供更好的推荐路线。
最近特斯拉正在改进自动驾驶可视化技术，不仅对交通信号灯（识别交通信号等，在十字路口自动减速）、停车标志技术（减速时自动通知司机，停在屏幕上驾驶视频显示的红线处）进行了重大升级，还可以识别车身周围的其它车型，让“神经网络可以吸收越来越多的问题”，打造一个更深入的标签系统，可视化标签系统对于特斯拉的驾驶辅助系统、自动驾驶系统都会很有帮助，不断的在改善提供自动驾驶计算机视觉系统的能力。
从获取汽车行驶的真实数据、深度学习进行训练判断，形成了“信息采集-特征提取-训练学习-评估-反馈”的闭环链路，为特斯拉提供了新的商业模式，特斯拉也从汽车生产零售公司变成汽车科技公司，因此特斯拉必然是好用的产品，必然让投资人看到想象力，也必然是会成功的人工智能赋予生活的典型案例～