乾掉雷達！特斯拉前AI總監Karpathy解密離職和純視覺方案 - 趣味新聞網

新智元報道

編輯：昕朋

【新智元導讀】 近日，特斯拉前人工智能總監Andrej Karpathy參加播客大佬Lex Fridman的節目，不僅解釋瞭特斯拉為什麼取消超聲波雷達，還提到瞭自己離職的原因。

特斯拉前人工智能總監，新晉AI網紅老師Andrej Karpathy近日參加瞭MIT人工智能專傢Lex Fridman的播客節目。對於人工智能愛好者來說，這次訪談可謂是「雙廚狂喜」。

將近三個半小時的訪談中，兩人談論瞭人工智能、宇宙、人類社會等宏大命題，還具體討論瞭特斯拉的多項技術，如自動駕駛、Optimus人形機器人、和特斯拉視覺方案。此外，兩人還聊到瞭觀眾最關心的Andrej的離職，以及特斯拉取消超聲波雷達的原因。

不用雷達：貴還難使！

特斯拉去年從傳感器套件中刪除瞭毫米波雷達，剛剛又宣布要移除所有超聲波雷達，隻保留攝像頭，采用純視覺方案。Lex問道：「這使車輛的道路探測變得更難還是更容易？」

Karpathy錶示：「人們大都會認為這些傳感器是汽車的不可或缺的資産，但如果充分考慮産品的整體性，這些傳感器實際上是潛在的負擔。」

「這些傳感器不是免費的，不可能憑空齣現在車上。不僅需要有一個完整的供應鏈，還需要有人負責采購，」而這些都是要花真金白銀的。

同時，傳感器可能會故障，需要更換。「作為汽車製造的一部分，傳感器的生産還可能拖纍整體進度。所以，你不僅需要采購和維護，還必須有編寫固件的團隊。」

不僅如此，使用雷達傳感器還會導緻探測係統的冗雜。Karpathy說：「把它們納入到汽車係統中後，會導緻係統整體的過度膨脹。」

安裝這麼多的傳感器對數據引擎也會造成壓力。隨時間不斷發生發展，傳感器的功能越來越細化。「現在有太多的雷達，每個的功能都不盡相同。這造成瞭探測係統的過度膨脹。此外，過多的雷達還會互相乾擾，影響效果。」

他高度贊揚前老闆馬斯剋化繁為簡的能力，「我認為埃隆很擅長簡化，他曾說：『最好的部件是沒有部件。』他總會嘗試拋棄那些不重要的東西，一直在做減法，因為他瞭解組織的熵增現象。」

成本高，問題多，需要人員不斷修復。還會帶來探測係統的冗雜。在這種情況下，安裝雷達的成本很高，並且沒有很大的發展潛力。

「作為一個計算機視覺工程師，想改善車輛的探測網絡，就會考慮增加傳感器是否有用，有多大用處。我們進行對比試驗，真正確定雷達是否能給車主提供非常有用的路況信息。但結果錶明區彆並不大，這說明雷達並沒有用。」

Karpathy不僅解釋特斯拉拋棄這項技術的原因，還斷言其他汽車公司也會做齣相同的選擇。「和激光雷達相似，我認為超聲波雷達不能提供很多額外信息。我認為其他還在用激光雷達的公司也會拋棄這項技術的。」

純視覺方案：更勝一籌

Karpathy對於純視覺方案抱有很大希望。「如果選擇純視覺方案，我們可以集中所有資源，建立強大的數據引擎。」

「這種傳感器的帶寬非常高，我們在這方麵取得瞭實質進展。隻要大力投資該技術，就可以獲得非凡的成就。」

Karpathy錶示，純視覺方案既是必要的，也是充分的。某種意義上講，世界是為瞭人類的視覺消費而被設計齣來的，人們有視覺上的需求。

同時，該方案能提供所有駕駛者需要的全部駕駛信息。「因此，我們必須集中資源發展這項技術，並不斷問自己：『我真的要引入其他的傳感器嗎？』我認為這種情況下的答案是否定的。」

雖然純視覺方案獲得Karpathy的大力支持，但當Lex問及如何看待激光雷達和純視覺方案，以及點雲和體素之間的區彆時，Karpathy坦言：兩者不是自動化駕駛的重點。

他說：「我一直看不懂這個爭論。因為這不是問題的核心。我覺得大傢在討論自動化時應該關注是否有路測車隊作為支撐。這個纔是人工智能係統能否更好服務的關鍵。」

因此，在考慮傳感器的探測能力時必須要全麵。包括能否提供路測車隊來收集大量數據，能否整閤傳感器與數據，並將傳感器整閤到數據引擎中，實現數據不同部分的快速搜索，之後不斷改進所使用的模型。

厘米級地圖：沒必要！

當被問及如何看待其他公司製作運營地區的自動駕駛汽車高清地圖時，Karpathy錶示：「太瘋狂瞭！」

「我們一直在談論自動駕駛如何改變世界，談論全球範圍內該技術如何運用到交通領域。如果你需要持續提供一個厘米級精準的世界或城市地圖，並保持更新頻率，這個成本太大瞭。」

當Lex問這種做法是否會擴展到美國的全部地區時，Karpathy用特斯拉的例子現身說法：「人們不需要如此高精度的地圖。一個低精度的地圖足以展現路況和前方路段等關鍵信息。駕駛者可以像看榖歌地圖一樣，通過這些關鍵信息理解自己所處環境。」

「特斯拉在駕駛係統中使用和榖歌地圖類似分辨率的信息。但不會預先繪製厘米級精度的地圖。這種做法畫蛇添足，費力不討好，還稀釋瞭團隊能力，讓技術人員無法專注於真正必要的東西，那就是計算機視覺問題。」

離職後還會迴來？這就是愛

在談及為何離開特斯拉時，Karpathy錶示這是個艱難的決定。雖然特斯拉還未完全實現自動化駕駛，但研發團隊已經可以自行發展。這次離職也給他一個機會，去重新審視自己對於人工智能、開源和教育的熱愛。

此前，他供職特斯拉已有5年，直接嚮大老闆馬斯剋匯報，在特斯拉的一眾高管中，絕對算得上是老資格瞭。據報道，此前這位李飛飛的高徒已經休假瞭幾個月時間，之前還曾說過，近期結束休假後就將重返特斯拉，結果直接宣布離職瞭。

Karpathy錶示：「很高興在過去5年裏協助特斯拉一起實現瞭眾多目標，離開的決定其實是個艱難的選擇。這5年裏，自動駕駛完成瞭『畢業』，從蹣跚尋路開始，開上瞭城市的街頭。我無比期待未來更強大的自動駕駛團隊能夠繼續輝煌下去。」

關於離職之後的未來打算，他錶示：「未來還沒什麼具體的計劃，可能迴歸自己擁有長期熱情的領域，比如AI技術工作、開源和教育等。」

當然，他在訪談中也提到重迴特斯拉的可能性：「或許在某個時候我會迴來，在特斯拉從事Optimus或AGI（通用人工智能）的工作。特斯拉將是一個瞭不起的公司，可以創造非凡。在這個大規模的機器人公司，有纔華的設計師們正創造前所未有的新事物。」

從特斯拉高管到網紅老師，Karpathy可以為瞭人工智能離開特斯拉，也可以為瞭人形機器人和AGI有朝一日重返崗位。他追求的不是物質與地位，而是技術的不斷進步。這和其導師李飛飛畢業後拒絕轉行，堅守計算機圖像識彆研究的行為異麯同工。或許，這就是「有其師必有其徒」吧！

參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=cdiD-9MMpb0