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耐心

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10-31 16:04

$超微电脑(SMCI)$ 准备发布财报了吗？

10-22

牛逼

贝莱德大幅增持拼多多，持股比例升至9.5%

10-17

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@博望财经:利润增速下滑，股价缩水70%，新帅能带五粮液突破瓶颈吗？

09-27

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@期权叨叨虎:美光业绩爆炸！该追涨半导体了？

09-24

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央行：降准、降息、降存量房贷利率、创设新货币工具支持股票市场发展

09-22

$贵州茅台(600519)$ 阴跌三年半

09-19

$3倍做多20年期以上国债ETF-Direxion(TMF)$ 断断续续拿了一年多赚了百分之十几

09-09

$拼多多(PDD)$ 不是中概，估值最少五倍于现在

08-29

$英伟达(NVDA)$ 赌财报的一般没好结果

08-18

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万字硬核解读：“端到端”让特斯拉FSD V12迎来质变？

07-24

$山西汾酒(600809)$ 缅A坐实了

07-19

$3倍做多20年期以上国债ETF-Direxion(TMF)$ 这玩意还有机会吗？

07-15

$30年美债主连 2409(ZBmain)$ 特靠谱上来，美债得跌吗？

07-12

$特斯拉(TSLA)$ 彻底崩了

07-09

$特斯拉(TSLA)$ 特斯拉真硬啊

07-07

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6月美国“非农”：繁花落？降息定？

07-06

$特斯拉(TSLA)$ 拿住了，这波应该有300

07-04

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@小虎活动:【老虎十周年】今天是老虎陪伴你的第几天？对此你想说____

07-03

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美国服务业以四年来最快速度萎缩，经济动能渐显不足

07-01

$3倍做多20年期以上国债ETF-Direxion(TMF)$ 这个玩意真的，唉

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来源|博望财经 <a href=\"https://laohu8.com/S/000858\">$五粮液(000858)$</a> 五粮液又整出大动静。 10月7日晚，五粮液突发公告，华涛接替蒋文格出任总经理一职。对于蒋文格辞职的原因，公司表示为“身体原因”。 来源：公司公告 作为中国高端白酒市场的领军企业之一，最辉煌的时候，营收更是达到了茅台的3倍。然而，五粮液近年来的表现却不尽如人意。尽管业绩仍保持增长，但与同行业竞争对手相比，增长势头已不如从前。并且与行业龙头贵州茅台的差距也在不断扩大。 股价能够直观反映出公司处境。五粮液的股价较2021年的高点343.13元到2024年9月的低点106.33元，跌幅已接近70%。得益于近期A股整体呈现上行趋势，五粮液股价一度创下今年新高。受此次突发人事变动的影响，但这一势头在10月8日和9日五粮液股价高开低走，出现了剧烈的震荡。截至10月17日午间收盘，五粮液股价报140.34元/股。 来源：百度股市通 五粮液到底是哪里出了问题？缺少酒业行业经验的华涛能否解决公司面临的挑战，找到新的增长点？ 01 业绩增速放缓难题待解 五粮液主要从事白酒生产和销售，其主要产品“五粮液”酒是浓香型白酒的典型代表。在高端白酒市场，其地位仅次于茅台。 2002年曾是五粮液的高光时刻，销售额高达70亿元，一度被誉为“中国白酒之王”。当年的净利润和营收远超过贵州茅台。关键转折出现在2003年，五粮液改变了定价策略，推出第七代五粮液直接提价33%到330元/瓶。正是这一骚操作“透支”了市场承载力，经销商为回笼资金，纷纷大量低价走货，也造成了部分客户流失。 2005年，贵州茅台在净利润上超过了五粮液，三年之后，营业收入又将五粮液甩在了身后。自2016年起，长期困扰五粮液的新问题终于出现了。尽管公司业绩还能保持在两位数增长，但增长速度出现了逐步减缓的趋势。与","listText":"文|海山 来源|博望财经 <a href=\"https://laohu8.com/S/000858\">$五粮液(000858)$</a> 五粮液又整出大动静。 10月7日晚，五粮液突发公告，华涛接替蒋文格出任总经理一职。对于蒋文格辞职的原因，公司表示为“身体原因”。 来源：公司公告 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股价能够直观反映出公司处境。五粮液的股价较2021年的高点343.13元到2024年9月的低点106.33元，跌幅已接近70%。得益于近期A股整体呈现上行趋势，五粮液股价一度创下今年新高。受此次突发人事变动的影响，但这一势头在10月8日和9日五粮液股价高开低走，出现了剧烈的震荡。截至10月17日午间收盘，五粮液股价报140.34元/股。 来源：百度股市通 五粮液到底是哪里出了问题？缺少酒业行业经验的华涛能否解决公司面临的挑战，找到新的增长点？ 01 业绩增速放缓难题待解 五粮液主要从事白酒生产和销售，其主要产品“五粮液”酒是浓香型白酒的典型代表。在高端白酒市场，其地位仅次于茅台。 2002年曾是五粮液的高光时刻，销售额高达70亿元，一度被誉为“中国白酒之王”。当年的净利润和营收远超过贵州茅台。关键转折出现在2003年，五粮液改变了定价策略，推出第七代五粮液直接提价33%到330元/瓶。正是这一骚操作“透支”了市场承载力，经销商为回笼资金，纷纷大量低价走货，也造成了部分客户流失。 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<a href=\"https://laohu8.com/S/MU\">$美光科技(MU)$</a> 过去一个财季的业绩加速增长，本财季的业绩又碾压华尔街预期，体现了人工智能（AI）热潮下高带宽内存（HBM）的强劲需求。美东时间9月25日周三美股盘后，美光科技公布截至自然年2024年8月29日的2024财年第四财季（下称四季度）财务数据，同时提供2025财年第一财季（下称一季度）业绩指引。本次美光的业绩显然给股市投资者注入强心针。财报公布后，周四收涨近1.9%的美光科技股价盘后跳涨，一度飙升超14%。财报显示，无论是营收和还是盈利，美光四季度的业绩均较前一财季加速增长，并且增长水平超过华尔街预期。分析师预期四季度美光营收增长91%，美光还高出一筹，增速达93%。AI的需求再一次超过了华尔街的预期，此时想要上车，但却不知道买哪个的投资者，可以考虑针对一系列半导体ETF，使用牛市看跌价差策略。牛市看跌价差策略牛市看跌价差涉及卖出看跌期权，同时购买另一个到期日相同，但行使价较低的看跌期权（针对同一标的资产）。由于卖出看跌期权的权利金高于买入看跌期权的权利金，所以投资者通常会净收人权利金。当投资者预期市场价格上涨，但上涨幅度有限，同时投资者又不想承受市场大跌的后果，可使用牛市看跌期权价差策略。1.低风险赚取权利金：当投资者希望赚取权利金收入时，牛市看跌价差策略是理想的，风险程度低于卖出看跌期权。2.以较低的价格购买股票：牛市看跌价差是一种以低于当前市场价格的有效价格购买所需股票的好方法。3.在行情震荡的市场中盈利：当市场下跌时，由于卖出看跌期权具有巨大的风险，通过限制下行风险，牛市看跌期权价差可以在震荡的市场上赚取利润。以SOXL举例牛市价差案例 <a href=\"https://laohu8.com/S/SOXL\">$三倍做多半导体ETF-Direxio</a>","listText":"美国存储芯片龙头&nbsp; <a href=\"https://laohu8.com/S/MU\">$美光科技(MU)$</a> 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justify;\">发布会上，潘功胜宣布，央行近期将下调存款准备金率0.5个百分点，向金融市场提供长期流动性约1万亿元。</p></blockquote><p><strong>央行：降低中央银行政策利率，7天逆回购操作利率下调0.2个百分点</strong></p><blockquote><p>多项重磅政策同时推出，加大货币政策调控强度，进一步支持经济稳增长。中国人民银行主要负责人表示，将降低中央银行政策利率，7天逆回购操作利率下调0.2个百分点，从目前的1.7%降为1.5%，引导贷款市场报价利率和存款利率同步下行，保持商业银行净息差稳定。</p></blockquote><p><strong>央行：降低存量房贷利率，预计平均降幅大约在0.5个百分点左右</strong></p><blockquote><p>中国人民银行主要负责人介绍，在房贷方面，将降低存量房贷利率并统一房贷最低首付比例。具体是：引导商业银行将存量房贷利率降至新发房贷利率附近，预计平均降幅大约在0.5个百分点左右。将全国层面的二套房贷最低首付比例由25%下调到15%，统一首套房和二套房的房贷最低首付比例。</p></blockquote><p><strong>央行：全国首套房二套房最低首付比例统一为15%，各地在此基础上因城施策自主确定</strong></p><blockquote><p>人民银行行长潘功胜表示，全国层面不再区分首套房二套房，统一最低首付比例全部为15%。各地可以在此基础上因城施策，自主确定辖区内是否实施差异化的首付比例下限安排。商业银行根据客户风险状况和意愿确定具体的首付比例。</p></blockquote><p><strong>央行：保障性住房再贷款央行资金支持比例由60%提高至100%</strong></p><blockquote><p>人民银行行长潘功胜表示，央行将优化保障性住房再贷款政策，此前创设的3000亿元保障性住房再贷款中的央行资金支持比例将由60%提高至100%，增强对银行、收购主体的市场化激励。</p></blockquote><p><strong>央行：创设新的货币政策工具支持股票市场稳定发展</strong></p><blockquote><p style=\"text-align: start;\">中国人民银行行长潘功胜9月24日在国新办发布会上宣布，将创设证券、基金、保险公司互换便利，支持符合条件的证券、基金、保险公司通过资产质押，从中央银行获取流动性，将大幅提升资金获取能力和股票增持能力。创设专项再贷款，引导银行向上市公司和主要股东提供贷款，支持回购、增持股票。</p></blockquote><p><strong>央行：七天期逆回购利率下降将带动国内市场基准利率调整</strong></p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">潘功胜在会上表示，公开市场七天期逆回购利率是央行的主要政策，此次下降20个点，从1.7%到1.5%，在市场化利率的机制下，将带动国内市场基准利率的调整，带动中期借贷便利下调0.3%，预计贷款市场报价利率和存款利率也将随之下行0.2%—0.25%。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\"><strong>央行：将根据情况，可能在年底进一步下调存款准备金率0.25-0.5个百分点</strong></p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">潘功胜表示，将根据情况，在年底进一步下调存款准备金率。有可能进一步再下调存款准备金率0.25-0.5个百分点。</p></blockquote><p><strong>吴清：新“国九条”以来市场生态进一步好转</strong></p><blockquote><p>证监会主席吴清在会上表示，新“国九条”和资本市场1+N的政策体系以来，市场生态进一步好转，坚持监管的长牙带刺、有棱有角，8月末，证券期货违法案件577件，形成了有力的震慑。市场基础制度加快完善，上市公司2023年度现金分红达到2.2万亿元，创历史新高，同时，加强程序化交易管理。市场功能保持基本发挥，新股发行和再融资保持适当的节奏。资本市场改革创新坚定推进，发布市场服务科技16条及8条措施，更好发挥并购重组作用，今年5月以来并购重组重大案例达到了50单。</p></blockquote><p><strong>吴清：将发布促进中长期资金入市的意见和促进并购重组的六条措施</strong></p><blockquote><p>证监会主席吴清9月24日在国新办新闻发布会上表示，证监会将发布促进中长期资金入市的意见和促进并购重组的六条措施。</p></blockquote><p><strong>吴清：制定推动中长期资金入市的指导意见</strong></p><blockquote><p>中国证监会主席吴清在会上表示，资本市场长期资金总量不足，引领作用不够充分，长钱长投制度没有完全形成，证监会等部门制定推动中长期资金入市的指导意见，部署一系列支持中长期资金入市的安排，着眼于长钱更多、长钱更长、回报更优，促进中长期资金入市。</p></blockquote><p><strong>吴清：进一步优化权益类基金产品注册 大力推动宽基类基金产品创新</strong></p><blockquote><p>证监会主席吴清表示，证监会将大力发展权益类公募基金，重点是督促基金公司进一步端正经营理念，坚持投资回报导向，着力提升投研和服务能力，创设更多满足老百姓需求的产品。进一步优化权益类基金产品注册，大力推动宽基类基金产品创新。</p></blockquote><p><strong>吴清：完善长钱长投的制度环境</strong></p><blockquote><p>证监会主席吴清在会上表示，完善长钱长投的制度环境，提升长期资金权益投资的监管包容性，全面落实三年以上的长周期考核，促进保险机构来做坚定的长期投资，完善全国社保基金投资政策，鼓励企业年金根据持有人不同年龄和风险偏好，探索开展不同类型的差异化安排。</p></blockquote><p><strong>李云泽：计划对6家大型商业银行增加核心一级资本</strong></p><blockquote><p>国家金融监督管理总局局长李云泽表示，大型商业银行是我国金融体系服务实体经济的主力军，大型商业银行主要监管指标处于健康区间，近年来主要依靠自身利润留存的方式来增加资本，但随着银行让利力度不断加大，利润增速放缓 ，将对6家大型商业银行增强核心一级资本，按照统筹推进，分期分批有序实施，持续督促大型商业银行提升精细化管理水平，强化资本约束下的高质量发展能力。</p></blockquote><p><strong>李云泽：拟扩大银行系金融资产投资公司股权投资试点范围，扩围至18个城市</strong></p><blockquote><p>国家金融监管总局局长李云泽透露，前期大型商业银行下设的金融资产投资公司已在上海开展股权投资试点，现在具备扩大试点条件，根据国务院有关部署，为切实发挥试点的引领作用，拟采取以下措施：一是扩大试点城市范围，研究将试点范围扩大至北京等18个科技创新活跃的大中型城市；二是适当放宽股权投资金额和限制，将表内股权投资占比由4%提高到10%，投资单只私募基金的占比由20%提高到30%。三是优化考核机制，建立长周期差异化的绩效考核。</p></blockquote><p><strong>李云泽透露三项小微企业续贷优化政策：阶段性扩大至中型企业</strong></p><blockquote><p>国家金融监管总局局长李云泽表示，国家金融监管总局将从三个方面对续贷政策优化：一是对续贷对象由原来的部分小微企业扩展至所有小微企业，贷款到期后有真实融资需求，同时又存在资金困难的小微企业，符合条件的均可以申请续贷支持。二是将续贷政策阶段性扩大至中型企业，期限暂定3年，对2027年9月30日前到期的中型企业流动性贷款都可以参照小微企业续贷政策。三是调整风险分类标准，对依法合规、持续经营、信用良好的企业贷款办理续贷，不因展期单独下调风险分类。</p></blockquote><p>受此消息影响，富时中国A50指数期货短线拉升，涨幅扩大至2%；MSCI中国A50互联互通指数期货涨近2%；港股、A股主要指数开盘冲高。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/30ba9fd0ade816d04e227e331cec9ccf\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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justify;\">发布会上，潘功胜宣布，央行近期将下调存款准备金率0.5个百分点，向金融市场提供长期流动性约1万亿元。</p></blockquote><p><strong>央行：降低中央银行政策利率，7天逆回购操作利率下调0.2个百分点</strong></p><blockquote><p>多项重磅政策同时推出，加大货币政策调控强度，进一步支持经济稳增长。中国人民银行主要负责人表示，将降低中央银行政策利率，7天逆回购操作利率下调0.2个百分点，从目前的1.7%降为1.5%，引导贷款市场报价利率和存款利率同步下行，保持商业银行净息差稳定。</p></blockquote><p><strong>央行：降低存量房贷利率，预计平均降幅大约在0.5个百分点左右</strong></p><blockquote><p>中国人民银行主要负责人介绍，在房贷方面，将降低存量房贷利率并统一房贷最低首付比例。具体是：引导商业银行将存量房贷利率降至新发房贷利率附近，预计平均降幅大约在0.5个百分点左右。将全国层面的二套房贷最低首付比例由25%下调到15%，统一首套房和二套房的房贷最低首付比例。</p></blockquote><p><strong>央行：全国首套房二套房最低首付比例统一为15%，各地在此基础上因城施策自主确定</strong></p><blockquote><p>人民银行行长潘功胜表示，全国层面不再区分首套房二套房，统一最低首付比例全部为15%。各地可以在此基础上因城施策，自主确定辖区内是否实施差异化的首付比例下限安排。商业银行根据客户风险状况和意愿确定具体的首付比例。</p></blockquote><p><strong>央行：保障性住房再贷款央行资金支持比例由60%提高至100%</strong></p><blockquote><p>人民银行行长潘功胜表示，央行将优化保障性住房再贷款政策，此前创设的3000亿元保障性住房再贷款中的央行资金支持比例将由60%提高至100%，增强对银行、收购主体的市场化激励。</p></blockquote><p><strong>央行：创设新的货币政策工具支持股票市场稳定发展</strong></p><blockquote><p style=\"text-align: start;\">中国人民银行行长潘功胜9月24日在国新办发布会上宣布，将创设证券、基金、保险公司互换便利，支持符合条件的证券、基金、保险公司通过资产质押，从中央银行获取流动性，将大幅提升资金获取能力和股票增持能力。创设专项再贷款，引导银行向上市公司和主要股东提供贷款，支持回购、增持股票。</p></blockquote><p><strong>央行：七天期逆回购利率下降将带动国内市场基准利率调整</strong></p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">潘功胜在会上表示，公开市场七天期逆回购利率是央行的主要政策，此次下降20个点，从1.7%到1.5%，在市场化利率的机制下，将带动国内市场基准利率的调整，带动中期借贷便利下调0.3%，预计贷款市场报价利率和存款利率也将随之下行0.2%—0.25%。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\"><strong>央行：将根据情况，可能在年底进一步下调存款准备金率0.25-0.5个百分点</strong></p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">潘功胜表示，将根据情况，在年底进一步下调存款准备金率。有可能进一步再下调存款准备金率0.25-0.5个百分点。</p></blockquote><p><strong>吴清：新“国九条”以来市场生态进一步好转</strong></p><blockquote><p>证监会主席吴清在会上表示，新“国九条”和资本市场1+N的政策体系以来，市场生态进一步好转，坚持监管的长牙带刺、有棱有角，8月末，证券期货违法案件577件，形成了有力的震慑。市场基础制度加快完善，上市公司2023年度现金分红达到2.2万亿元，创历史新高，同时，加强程序化交易管理。市场功能保持基本发挥，新股发行和再融资保持适当的节奏。资本市场改革创新坚定推进，发布市场服务科技16条及8条措施，更好发挥并购重组作用，今年5月以来并购重组重大案例达到了50单。</p></blockquote><p><strong>吴清：将发布促进中长期资金入市的意见和促进并购重组的六条措施</strong></p><blockquote><p>证监会主席吴清9月24日在国新办新闻发布会上表示，证监会将发布促进中长期资金入市的意见和促进并购重组的六条措施。</p></blockquote><p><strong>吴清：制定推动中长期资金入市的指导意见</strong></p><blockquote><p>中国证监会主席吴清在会上表示，资本市场长期资金总量不足，引领作用不够充分，长钱长投制度没有完全形成，证监会等部门制定推动中长期资金入市的指导意见，部署一系列支持中长期资金入市的安排，着眼于长钱更多、长钱更长、回报更优，促进中长期资金入市。</p></blockquote><p><strong>吴清：进一步优化权益类基金产品注册 大力推动宽基类基金产品创新</strong></p><blockquote><p>证监会主席吴清表示，证监会将大力发展权益类公募基金，重点是督促基金公司进一步端正经营理念，坚持投资回报导向，着力提升投研和服务能力，创设更多满足老百姓需求的产品。进一步优化权益类基金产品注册，大力推动宽基类基金产品创新。</p></blockquote><p><strong>吴清：完善长钱长投的制度环境</strong></p><blockquote><p>证监会主席吴清在会上表示，完善长钱长投的制度环境，提升长期资金权益投资的监管包容性，全面落实三年以上的长周期考核，促进保险机构来做坚定的长期投资，完善全国社保基金投资政策，鼓励企业年金根据持有人不同年龄和风险偏好，探索开展不同类型的差异化安排。</p></blockquote><p><strong>李云泽：计划对6家大型商业银行增加核心一级资本</strong></p><blockquote><p>国家金融监督管理总局局长李云泽表示，大型商业银行是我国金融体系服务实体经济的主力军，大型商业银行主要监管指标处于健康区间，近年来主要依靠自身利润留存的方式来增加资本，但随着银行让利力度不断加大，利润增速放缓 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，将对6家大型商业银行增强核心一级资本，按照统筹推进，分期分批有序实施，持续督促大型商业银行提升精细化管理水平，强化资本约束下的高质量发展能力。李云泽：拟扩大银行系金融资产投资公司股权投资试点范围，扩围至18个城市国家金融监管总局局长李云泽透露，前期大型商业银行下设的金融资产投资公司已在上海开展股权投资试点，现在具备扩大试点条件，根据国务院有关部署，为切实发挥试点的引领作用，拟采取以下措施：一是扩大试点城市范围，研究将试点范围扩大至北京等18个科技创新活跃的大中型城市；二是适当放宽股权投资金额和限制，将表内股权投资占比由4%提高到10%，投资单只私募基金的占比由20%提高到30%。三是优化考核机制，建立长周期差异化的绩效考核。李云泽透露三项小微企业续贷优化政策：阶段性扩大至中型企业国家金融监管总局局长李云泽表示，国家金融监管总局将从三个方面对续贷政策优化：一是对续贷对象由原来的部分小微企业扩展至所有小微企业，贷款到期后有真实融资需求，同时又存在资金困难的小微企业，符合条件的均可以申请续贷支持。二是将续贷政策阶段性扩大至中型企业，期限暂定3年，对2027年9月30日前到期的中型企业流动性贷款都可以参照小微企业续贷政策。三是调整风险分类标准，对依法合规、持续经营、信用良好的企业贷款办理续贷，不因展期单独下调风险分类。受此消息影响，富时中国A50指数期货短线拉升，涨幅扩大至2%；MSCI中国A50互联互通指数期货涨近2%；港股、A股主要指数开盘冲高。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":320,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":352008527839560,"gmtCreate":1726982499158,"gmtModify":1726982500555,"author":{"id":"3462242473116216","authorId":"3462242473116216","name":"葡萄基金","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1011b296ea7c5dd75b2ba181620ed957","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3462242473116216","authorIdStr":"3462242473116216"},"themes":[],"htmlText":"<a 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V12的推出很快得到了业界的积极回应，英伟达CEO黄仁勋在接受外媒采访时高度评价<strong>“特斯拉在自动驾驶方面遥遥领先。特斯拉第12版全自动驾驶汽车真正具有革命性的一点是，它是一个端到端的生成模型。”</strong>；Michael Dell （戴尔科技集团董事长兼CEO）在X上表示“全新的V12版本令人印象深刻，它就像人类司机一样”；Brad Porter（曾任Scale AI首席技术官、亚马逊机器人副总裁）同样称“FSD V12就像是ChatGPT 3.5到来的时刻一样，它并不完美，但令人印象深刻，你可以看出这是完全不同的东西，迫不及待地期待它进化到GPT4那样”；就连曾经对特斯拉“剑拔弩张”的小鹏汽车董事长何小鹏，在试驾完FSDV12后也在微博上评价“FSD V12.3.6表现极好，要向其学习”，并且他还表示“今年的FSD和以前的Tesla自动驾驶从能力上完全是两个，我非常赞赏” 。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/245ee74fff23144a8d22085d7e5dc4f6\" tg-width=\"926\" tg-height=\"779\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图 2.英伟达CEO黄仁勋接受采访时表示，特斯拉自动驾驶遥遥领先 </p><p style=\"text-align: justify;\">那究竟是什么样的改动，让FSD V12如醍醐灌顶般在短短几个月的时间就超越了过去数年的积累？这一切都要归因于“端到端”的加入，而要想系统地了解特斯拉FSD V12前后版本翻天覆地的变化，则要从自动驾驶的基本框架以及FSD V12的前世讲起。<strong>为了让大家读完本文都能有所收获，我力争降维到小学生模式，在保证专业度的同时增加可读性，用通俗易懂的表达将自动驾驶的基本框架概念、FSD V12的前世今生讲清楚，让没有任何专业背景知识的小学生也能轻松搞懂。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">读完本文后，你会对当下自动驾驶行业最火且达成共识的“端到端”以及曾经爆火的“模块化”、“BEV鸟瞰图 +Transformer”、“Occupancy 占用网络”等相关概念有清晰的认知。除此之外，你还会了解特斯拉V12为何是突破性的、为何自动驾驶的ChatGPT时刻即将到来，同时你也会对当下自动驾驶行业发展到哪一步形成初步的判断。 </p><p style=\"text-align: justify;\">文章有些长，但耐心读完后，一定有所收获。 </p><h2 id=\"id_3223901301\" style=\"text-align: justify;\">初识自动驾驶：模块化到端到端</h2><h3 id=\"id_2212296380\" style=\"text-align: justify;\">1.1 自动驾驶分级</h3><p style=\"text-align: justify;\">在正式开始前，我们需要对自动驾驶的整体框架有一个了解：目前被国内外广泛接受的自动驾驶分级标准是SAE（国际汽车工程学会）的分级，从L0-L5共6个级别，随着级别的上升，车辆对驾驶员手动应急接管的需求越来越小，自动驾驶系统的功能也越来越齐全，到了L4、L5级别后便不再需要驾驶员接管驾驶<strong>（理论上在这两个阶段，方向盘、踏板都无需安装）。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/547b07c352cbf8821649d0792374f90a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"786\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图3 .SAE J3016自动驾驶分级 </p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>L0级：无自动化 </p></li><li><p>L1级：“部分解放司机双脚”辅助驾驶 </p></li><li><p>L2级：“部分解放司机双手”（部分自动化）<strong>当前发展阶段</strong></p></li><li><p>L3级：“部分解放司机双眼”（有条件自动化）<strong>当前发展阶段</strong></p></li><li><p>L4级：“解放司机大脑”（高度自动化） </p></li><li><p>L5级：“无人”（完全自动化） </p></li></ul><h3 id=\"id_3854986059\" style=\"text-align: justify;\">1.2 自动驾驶设计理念：模块化 vs 端到端</h3><p style=\"text-align: justify;\">了解清楚自动驾驶分级的基本框架后，我们便需要进一步了解车辆是怎样实现自动驾驶的。自动驾驶的设计理念可以分为两类，分别是<strong>传统的模块化设计</strong>和<strong>端到端设计。</strong>在2023年特斯拉的标杆作用下，现在端到端自动驾驶已经逐渐成为了行业和学术界的共识。（2023 年 CVPR 最佳论文奖的 UniAD便采用的端到端，体现学术界对该设计理念的认同；自动驾驶行业中，继特斯拉后，华为、理想、小鹏、蔚来等多家智驾公司纷纷跟进端到端，代表业界对该理念的认同。） </p><h4 id=\"id_3934739224\" style=\"text-align: justify;\">1.2.1模块化</h4><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6a59ed6d09d7b35994010ada0f0259a4\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"143\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图4.模块化架构简洁示意图 </p><p style=\"text-align: justify;\">在比较两个设计理念的优劣前，我们首先来拆解下什么是模块化设计：它包含<strong>感知、决策规划、执行控制三大模块（如图4所示）</strong>，研究人员可以通过调试每个模块的参数来使车辆适应各种场景。 </p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>感知模块：</strong>负责收集和解释车辆周围环境的信息，通过各种传感器（比如摄像头、激光雷达、雷达、毫米波等）检测和识别周围物体（比如其他交通参与者、信号灯、道路标志）——<strong>感知模块是自动驾驶的核心，在端到端上车之前大部分的技术迭代都集中在感知模块，核心目的就是让汽车的感知水平达到人类水平，让你的汽车能够像你在开车时一样注意到红灯、加塞车辆甚至是马路上的一条狗。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">注：在给车辆提供感知信息的部分还包括定位部分，比如有些企业会使用高精地图来确定车辆在环境中的精确位置（但高精地图成本高、且精确数据的获取有很大难度，不易推广）。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d871a067e47db35000c4c122aba1d091\" tg-width=\"1042\" tg-height=\"590\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>决策规划模块：</strong>基于感知模块输出的结果，预测其他交通参与者的行为和意图，并制定车辆的行驶策略，确保车辆能到安全、高效、舒适地到达目的地。这个模块就像是车辆的大脑（前额叶部分），随时根据已输入的代码规则（Rule based）思考着最佳的行驶路径、何时超车/变道、面对加塞车辆时是让还是不让、在感受到红绿灯时是走还是不走、在看到外卖小哥占道行驶时是超还是不超等问题。<strong>——在这部分车辆是基于代码规则来进行决策的，举一个最简单的例子，车辆的代码写入红灯停绿灯行、见到行人要让行的指令，那么在对应的场景下，我们的汽车便会根据提前写好的代码规则进行决策规划，但如果出现没有写进规则的情况，那么我们的车便不知该如何应对了。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/16438effdb377e8bf6682b9d3f714f17\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"565\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>控制模块：</strong>执行决策模块输出的行驶策略，控制车辆的油门、刹车和转向。<strong>如果说决策模块是大脑军师的话，那么控制模块就是听从军令的士兵，“指哪打哪”。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/813898a55cca08631a9456c2eb38519b\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"454\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图4.详细的模块化架构示意图  资料来源：国信证券 </p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>模块化的优缺点</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6a59ed6d09d7b35994010ada0f0259a4\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"143\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">● <strong>优点：</strong>可解释、可验证、易调试</p><p style=\"text-align: justify;\">■ 因为每个模块都是相对独立的，所以当我们的车辆出现问题时我们可以回溯究竟是哪个模块出现了问题；在出现问题后，我们只需要在原有代码规则的基础上调整对应的参数即可，简单来说“比如我们自动驾驶的车辆在面对其他车辆加塞时，刹车过猛，那我们只需要调整加塞情况下，车辆的速度、加速度该如何变化即可”。 </p><p style=\"text-align: justify;\">● <strong>缺点：</strong>传递过程中信息损耗、任务多且散导致低效、存在复合误差、规则难以穷尽导致构建和维护成本高。</p><p style=\"text-align: justify;\">■ 信息在传递过程中存在损耗：传感器的信息从进入感知模块再到控制模块输出，中间经历了多个环节，信息在传递过程中除了效率变低以外不可避免地会有信息的损耗；举一个简单的例子<strong>比如在传话游戏中，第一个人说的是“你好”，经过中间几个人的传递后，到最后一个人那里可能变成风马牛不相及的“李吼”。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bbac4a70e8f9780302624bf5ad0a992c\" tg-width=\"964\" tg-height=\"374\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图5.传话游戏示意图</p><p style=\"text-align: justify;\">■ 规则难以穷尽导致构建和维护成本高：大家如果理解了模块化的基本逻辑后，便知道模块化是基于规则的，车辆在道路上做的所有决策背后都是一条一条的规则，而规则的背后则是一条一条的代码，程序员提前将道路上的规则以代码的形式写好，车辆在对应情况的时候便根据写好的规则遍历所有可能选出最优解，进行决策进而采取相应的行为。</p><p style=\"text-align: justify;\">说到这里大家可能觉得没什么，我们直接把类似于红灯停、绿灯行的这些规则都写进去不就好了，然而工程师很难穷尽路上的所有情况，因为真实的物理世界是一直在变化的，有无数种排列组合，我们只能预期到常规的事情并把它写进规则中，但是小概率的极端事件也是会发生的（比如道路上突然出现一只猴子在和人打架），所以依靠代码堆叠规则到最后只能苦叹一声“人力有时穷”。 </p><h4 id=\"id_1963897588\" style=\"text-align: justify;\">1.2.2 端到端</h4><p style=\"text-align: justify;\">讲完了模块化，我们接下来就看下目前行业最认可的端到端究竟是怎么一回事儿。所谓端到端（End-to-End）就是信息一头进入一头输出，中间没有各个模块传输来传输去，一站式搞定。 </p><p style=\"text-align: justify;\">也就是基于统一的神经网络从原始传感器数据输入直接到控制指令输出的连续学习与决策过程，<strong>过程中不涉及任何显式的中间表示或人为设计的模块</strong>，不再需要工程师人为写无穷尽的代码了，除此之外；其另一个核心理念就是<strong>无损的信息传递</strong>（原来可能是多人传话游戏，端到端就变成了你说我听）。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b63055ca9bef62da3083cfb5fbb609fb\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"277\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图6.模块化vs端到端架构简洁示意图</p><p style=\"text-align: justify;\">我列举两个例子来给大家讲解模块化和端到端的区别：<strong>模块化设计理念下的车辆就好像是在驾校学车的、没有自主意识、且不会主动模仿学习的新手司机，</strong>教练说做什么他就做什么（编写代码规则），教练跟它说红灯要停下来、遇到行人要礼让，它就按照教练的说法做，如果遇到教练没说过的事儿，它就愣在那里不会处理了（武汉“芍萝卜”）。<strong>而端到端设计理念下的车辆则是一个拥有自主意识并且会主动模仿学习的新手司机，</strong>它会通过观察别人的驾驶行为来学习，最开始它就像一个菜鸟一样，什么也不会，但是它是个好学的孩子，在给它观看了成百上千万的优秀老司机怎么开车的视频后，它慢慢就变成了真正的老司机，然后它的表现只能用一个字来形容，那就是“稳”！</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4c741ab4ec15c5cc78c70a95bc5f0365\" tg-width=\"783\" tg-height=\"878\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图7.模块化vs端到端资料来源：Li, Xin, et al. Towards knowledge-driven autonomous driving 华鑫证券研究 </p><p style=\"text-align: justify;\">如图7所示，基于一条一条代码规则驱动的模块化设计理念的车辆，读到大学就无法再往上进修了，而基于数据驱动（给车辆看的老司机开车的视频就是所谓的数据）的端到端虽然初期是在小学，但它具备很强的成长性和学习性（强化学习和模仿学习），可以很快地进修到博士。（就像余承东评价“Fsd下限低，上限高那样”，但只要你有足够多的数据，给予它足够多的老司机驾驶的视频，它不便不会停留在低水平太长时间）。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，目前围绕端到端的基本定义仍然存在争议，“技术原教旨主义者”认为，市面上很多公司宣传的“端到端”并不是真正的端到端（比如模块化的端到端），他们认为真正的端到端应该是全局端到端，从传感器输入到最后控制信号输出，中间所有步骤都是端到端可导的，可进行全局优化;而“实用主义者”则认为只要基本原理符合，能让自动驾驶车辆的性能表现提升就可以。</p><h3 id=\"id_1602211201\" style=\"text-align: justify;\">端到端的三大划分</h3><p style=\"text-align: justify;\">有的朋友看到这里可能有些懵，端到端也有不同划分？是的没错，目前端到端主要可以划分成三类（目前存在多种不同划分，为了便于大家理解，本文只列举英伟达GTC大会的划分），如图8所示可以分成显式端到端、隐式端到端、基于大语言模型的端到端。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/27296c7508bcf97a0049322d0dff9942\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"442\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图8.端到端自动驾驶算法形成三大落地形式 资料来源：英伟达GTC大会、开源证券研究所整理 </p><h4 id=\"id_3679595489\" style=\"text-align: justify;\">显式端到端</h4><p style=\"text-align: justify;\">显式端到端自动驾驶将原有的算法模块以神经网络进行替代，并连接形成端到端算法。该算法包含可见的算法模块，可以输出中间结果，当进行故障回溯时可以一定程度上进行白盒化调整。<strong>在这个情况下，便不再需要工程师一行一行去敲代码来撰写规则了，决策规划模块从手写规则向基于深度学习的模式进行转变。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">看起来有些抽象难懂，我们用大白话来讲的话就是端到端了但又没有完全端到端（也叫做模块化的端到端），而所谓的白盒其实是相对于黑盒而言的，在后面隐式端到的部分我会用新手司机的例子来展开讲，这里看不懂不要紧可以先行跳过。</p><p style=\"text-align: justify;\">获得2023年CVPR最佳论文的UniAD模型就是采用的显式端到端，如下图所示，我们能够明显观察到各个感知、预测规划等模块采用了向量的方式进行连接。</p><p style=\"text-align: justify;\">注：显示端到端需要结合隐式端到端一起理解，不要孤立开；显式端到端还可以划分为感知端到端、决策规划端到端</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/55cc6af91249190e635420ec00c2ac34\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"289\"/></p><p style=\"text-align: center;\">2023年CVPR最佳论文：典型的模块化显示端到端UniAD架构图 资料来源：Hu, Yihan, et al. Planning-oriented autonomous driving.</p><h4 id=\"id_1753471960\" style=\"text-align: justify;\">隐式端到端</h4><p style=\"text-align: justify;\">隐式的端到端算法构建整体化的基础模型，利用海量的传感器接收的外部环境数据，忽略中间过程，直接监督最终控制信号进行训练。“技术原教旨主义者”认为如图9这样的传感器信息一头进入另一头直接输出控制信号的端到端才是真正的端到端，中间没有任何额外模块。</p><p style=\"text-align: justify;\">前面我们提过显式端到端，通过比较图8和图9，能够看出明显的区别就是：隐式一体化的全局端到端中间没有各个模块，只有神经网络存在（传感器就是它观看世界的方式，中间的端到端系统就是它的完整的大脑，方向盘、刹车油门就是它的四肢）；而显式端到端不同的地方在于它把中间完整的大脑按照模块化的方式给分开了，虽然它不再需要编写代码去学习各种各样的规则，已经逐渐可以通过观看老司机视频的方式学习，但是，它依旧是分模块去做的，所以批评的声音会认为其不是真正意义上的端到端。</p><p style=\"text-align: justify;\">但这样做也有它的好处，我们在前面提到过显式端到端在一定程度上是白盒的，这是因为当我们的车辆通过学习涌现出一些我们不期望的糟糕行为时，我们可以回溯究竟是哪个模块的端到端出现了问题，而作为黑盒模型的隐式端到端则无从下手，因为它是完全一体化的，创造它的人也不知道它为什么会这样做（这就是大家老在网上听到的黑盒的大概意思）。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/51964ea714125ae8984d0eca5651a67c\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"510\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图9.隐式端到端 资料来源: PS Chib, et al. Recent Advancements in End-to-End Autonomous Driving using Deep Learning: A Survey</p><h4 id=\"id_3324600043\" style=\"text-align: justify;\">生成式AI大模型的端到端</h4><p style=\"text-align: justify;\"><strong>ChatGPT为自动驾驶带来了极大的启发。它运用无需标注且成本低廉的海量数据进行训练，还具备人机互动以及回答问题的功能。自动驾驶可以效仿这种人机互动的模式，输入环境方面的问题，它直接输出驾驶决策，通过基于大语言模型的端到端来完成这些任务的训练运算。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">AI大模型的主要作用有两点，一是可以低成本生成海量接近真实的、包含Corner Case（自动驾驶过程中很少出现但可能导致危险的异常情况）的多样化训练视频数据，二是采用强化学习的方法来达到端到端的效果，从视频感知到直接输出驾驶决策。其核心就是模型可以通过自然数据自己推理学习因果，不再需要标注，模型整体的泛化能力得到大幅度提升，类似ChatGPT那样，以自回归的方式从上一个场景预测下一个场景。</p><p style=\"text-align: justify;\">让我们用更简单的话来讲一下大模型对于端到端的重要性：</p><p style=\"text-align: justify;\">目前自动驾驶数据库的价值极低：通常包括两种数据，一种是正常行驶情况，千篇一律，占公开数据约 90%，如特斯拉影子模式。马斯克承认这种数据价值较低，有效性可能仅万分之一甚至更低。另一种就是事故数据即错误示范。用其做端到端训练，要么只能适应有限工况，要么会出错。端到端是黑盒子，无法解释、只有相关性，需高质量、多样化的数据，训练结果才可能好点。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>端到端需先解决数据问题，靠外界采集不太可行，因为成本高、效率低且缺乏多样化和交互（自车与其他车辆、环境的交互，需昂贵人工标注），因此引入生成式AI大模型，它能制造海量多样化的数据，减少人工标注，降低成本。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">除此之外大语言模型端到端的核心逻辑是预测未来发展，本质是习得因果关系。当前神经网络与人类有差距，神经网络是概率输出，知其然而不知其所以然；人类可通过观察及无监督交互学习物理世界运行常识，能判断合理与不可能，通过少量试验学习新技能并预测自身行为后果。而生成式AI端到端大模型就是希望神经网络也具备像人类这样举一反三的能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">举个例子来说：我们人类司机肯定会遇到一些没有见过但可能有危险的情况，虽然没有经历过，但是通过往的经验我们可以推断出这个情况做什么才能保住小命（比如我们可能都没有经历过路上出现一个霸王龙的现象，但当霸王龙真的出现后，我们肯定会抓紧开车逃跑），通过过往经验推测并判断行为合理与否，这就是我们希望大语言模型端到端做的事情，希望我们的车辆真正地像人一样开车。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e35aad3cbfe365eedbd9ce515f3bb2ee\" tg-width=\"767\" tg-height=\"700\"/></p><p style=\"text-align: center;\">世界模型应用于自动驾驶的综合解决方案 资料来源: Guan, Yanchen, et al. &#34;World models for autonomous driving: An initial survey.&#34;</p><p style=\"text-align: justify;\">目前由于特斯拉还未召开第三次AI Day，所以我们暂时不清楚特斯拉端到端的具体网络架构，但是根据特斯拉自动驾驶负责人Ashok在2023CVPR以及马斯克本人的一些回复，可以推测特斯拉的端到端模型很有可能是基于大语言模型的端到端（World model）。（期待特斯拉的第三次AI Day）</p><h4 id=\"id_4270367903\" style=\"text-align: justify;\">端到端的优缺点</h4><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/03f4219f1aa1a8b02d69dce52dd00ef2\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"148\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图10.端到端架构简洁示意图</p><p style=\"text-align: justify;\">● <strong>优点：无损的信息传递、完全由数据驱动、具备学习能力更具范化性</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">■  随着感知、决策规划端到端自动驾驶路径逐渐清晰，端到端为迈向L4无人驾驶提供了想象空间。 </p><p style=\"text-align: justify;\">● <strong>缺点：不可解释、参数过大，算力不足、幻觉问题</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">■ 如果你用过ChatGPT之类的大语言模型，那你就会知道有些时候它会一本正经的胡说八道（也就是幻觉问题），聊天时胡说八道无关痛痒，但是！如果在马路上，你的车辆一本正经的胡乱开，可是会要人命的！而且因为黑盒问题，你还没办法回溯原因所在，这是便是目前端到端急需解决的问题，目前常见的解决方案便是加入安全冗余。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/781e0b1bf97127e9b2ffc79751877a51\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"312\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图11.华为ads3.0本能安全网络 </p><p style=\"text-align: justify;\">■  除此之外，端到端落地同样还面临着算力和数据的巨大需求，根据辰韬资本的报告显示，尽管大部分公司表示 100 张大算力 GPU 可以支持一次端到端模型的训练，但这并不意味着端到端进入量产阶段只需要这一数量级的训练资源。大部分研发端到端自动驾驶的公司目前的训练算力规模在千卡级别，随着端到端逐渐走向大模型，训练算力将显得捉襟见肘。而算力的背后就是钱（并且由于美国禁止向中国实体出售高端芯片使这一困境加剧），就像理想汽车的郎咸朋说的那样，“智能驾驶未来一年10亿美元只是入场券”。 </p><p style=\"text-align: justify;\">讲到这里，我们便把自动驾驶最基础的一些框架性内容讲完了（因为篇幅有限，故只包含了一小部分），从历史的眼光回头看，自动驾驶的进步基本上就是沿着特斯拉既定的路线往前走的（这中间各个厂商会在其原有路线的基础上有所创新，但本质并未偏离），从某种程度上来说，或许能跟住特斯拉本身就是一种能力。接下来，我将会从模块化和端到端的发展给大家展开讲一下特斯拉FSD V12的前世今生。 </p><h2 id=\"id_375011933\" style=\"text-align: justify;\">特斯拉FSD的前世今生</h2><h2 id=\"id_1748706049\" style=\"text-align: justify;\">能跟住特斯拉本身就是一种能力？</h2><h3 id=\"id_1456704081\" style=\"text-align: justify;\">2.1特斯拉FSD V12的前世</h3><p style=\"text-align: justify;\">特斯拉智能驾驶的发展史在一定程度上反应了自动驾驶行业最重要的一条路线的发展史，在2014年时，特斯拉发布第一代硬件Hardware 1.0，软硬件均由Mobileye（一家以色列的汽车科技公司）提供，然而整体合作随着2016年特斯拉“全球首宗自动驾驶致命事故”而结束（这里的核心原因在于Mobileye提供的是封闭黑盒方案，特斯拉不能修改其中的算法，而且还不能与Mobileye共享车辆数据）。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f31b8bb6d25a73b633f559da4b0414c8\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"412\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图12.特斯拉智能驾驶发展历程 资料来源：特斯拉官网、国信证券研究所</p><p style=\"text-align: justify;\">2016到2019则是特斯拉的自研过渡期。在2019年Hardware升级到了3.0版本，并且采用第一代自主研发的FSD1.0芯片，增加了影子模式功能，帮助特斯拉收集大量的自动驾驶数据，为其纯视觉路线打下基础。</p><p style=\"text-align: justify;\">2019到2024FSD V12.0大范围推广前，是其全面自研时期，2019年算法架构向神经网络升级提出HydraNet九头蛇算法，2020开始聚焦纯视觉-，<strong>并在2021和2022的AI Day上接连公布了BEV和Occupancy网络架构，在北美验证了BEV +Transformer+Occupancy的感知框架，国内厂商开始纷纷跟进（这中间差了1-2年左右）。</strong>我们在前面提到过，模块化智能驾驶设计理念中最核心的部分就是感知模块，也就是我们要如何让车辆更好地理解传感器（摄像头、雷达、毫米波等）输入的信息，而上面所提的一堆概念以及特斯拉在FSD V12版本之前做的大部分事情都是在让感知模块变得更智能，从某种程度上可以理解为让感知模块走向端到端，因为要想让车能够自动驾驶，第一步就是让它真实客观地感受这动态变化的物理世界。</p><p style=\"text-align: justify;\">其次才是给它制定行驶规则（决策规划模块），而决策规划模块较为传统，采用蒙特卡洛树搜索+神经网络的方案（类似谷歌AlphaGo下围棋的方案），快速遍历所有可能性找出胜率最高的那条路径，其中包含了大量人为输入的代码规则，即根据大量预先设定的人为规则来在道路中设想并选择最佳的轨迹（遵守交规且不碰撞其他交通参与者），而控制模块更多是油门刹车方向盘等硬件层面的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为感知模块是进步变化最核心的部分，接下来我会尽量用通俗易懂的话讲解其中包含的这些概念的基本作用，以及它们分别解决了什么问题（因为文字篇幅有些，所以有所精简）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/44e3240f0755ce2c654a7b602dbba0b0\" tg-width=\"983\" tg-height=\"585\"/></p><p style=\"text-align: center;\">2.1.1特斯拉FSD感知侧的进化</p><p style=\"text-align: justify;\">2017年，之前在斯坦福任教的Andrej Karpathy加入特斯拉，标志着特斯拉感知侧端到端的进化拉开序幕： </p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>（1）HydraNet九头蛇算法—2021年特斯拉AI DAY公布</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">HydraNet是特斯拉开发的一种复杂的神经网络，用来帮助汽车“看见”和“理解”周围的环境。HydraNet这个名字来源于希腊神话中的九头蛇“Hydra”。这个网络系统也像多头蛇一样，有多个“头”可以同时处理不同的任务。这些任务包括物体检测、红绿灯识别、车道预测等。而它的三大优点就是特征共享、任务解耦、能缓存特征更高效微调。 </p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>特征共享：</strong>通俗来讲就是基于HydraNet的主干网络backbone处理最基本的信息，然后再把处理过的信息共享给它的不同小脑袋（head），好处在于每个“小脑袋”不用重复处理相同的信息，可以更高效地完成各自的任务。 </p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>任务解耦：</strong>将特定任务与主干分离，能够单独微调任务;每个“小脑袋”专门负责一种任务，比如一个负责识别车道线，另一个负责识别行人，等等。这些任务之间互不干扰，各自独立完成。 </p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>能缓存特征更高效微调：</strong>通过限制信息流动的复杂度，确保只有最重要的信息传递给各个“小脑袋”，这个“瓶颈”部分能够缓存重要特征，并加速微调过程。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/545066243f59a0197d580fb628f5d896\" tg-width=\"942\" tg-height=\"748\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图13. HydraNet九头蛇框架资料来源：2021特斯拉AI Day </p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>（2）BEV（Birds’Eye View鸟瞰视角+Transformer）—2021年特斯拉AI DAY公布</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>平面图像走向3D鸟瞰空间</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">HydraNet帮自动驾驶的车辆完成了识别的工作，而对于车辆周围环境的感知则由BEV（Birds’Eye View鸟瞰视角）+ Transformer完成，两者的结合帮助特斯拉完成了将八个摄像头捕捉到的2维平面图片转换为3D向量空间的工作（也可以由激光雷达完成，但激光雷达的成本要远远高于摄像头）。</p><p style=\"text-align: justify;\">鸟瞰图是一种从上往下俯视的视角，就像你在高空中俯视地面一样。特斯拉的自动驾驶系统使用这种视角来帮助汽车理解周围的环境。通过将多个摄像头拍摄到的图像拼接在一起，系统可以生成一个完整的道路和周围环境的平面图（2D）。</p><p style=\"text-align: justify;\">而Transformer能将来自不同摄像头和传感器的数据有效融合，像一个超级聪明的拼图高手，将不同角度的图像拼成一个完整的环境视图。将这些平面视角数据融合成一个统一的3D视角的鸟瞰图景。这样，系统可以全面、准确地理解周围的环境（如图14所示）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/69a4b1ddcd1eea2cf4152dddde4728ac\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"541\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图14.平面图转换为3D“向量空间”资料来源：特斯拉AI Day</p><p style=\"text-align: justify;\">而且BEV+Transformer可以消除遮挡和重叠，实现“局部”端到端优化，感知和预测都在同一个空间进行，输出“并行”结果。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e457aba5ba4195c9e1bd1d7e143ce258\" tg-width=\"852\" tg-height=\"452\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图15.BEV+Transformer 资料来源：2021特斯拉AI Day </p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>（3）Occupancy Network占用网络——2022年特斯拉AI DAY公布</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Occupancy占用网络的加入让BEV从2D变成了真正意义上的3D（如图16所示），并且在加入时间流信息（基于光流法）之后，完成了由3D向4D的过度。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4ca926817b5bffda57c5c2dce8f3cb38\" tg-width=\"994\" tg-height=\"664\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图16.Occupancy占用网络使EVE变成真正的3D</p><p style=\"text-align: justify;\">Occupancy Network占用网络引入了高度信息，实现了真正的3D感知。在之前的版本中，车辆可以识别训练数据集中出现的物体，但对于未见过的物体则无法识别，而且即使认识该物体，在BEV中也只能判断其占据一定程度的方块面积，而无法获取实际形状。Occupancy网络通过将车辆周围的3D空间划分成许多小方块（体素），实现了对每个体素是否被占据的判断（其核心任务不在于识别是什么，而是在于判断每一个体素中是否有东西被占据）。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这就像你在迷雾中开车，虽然看不清楚前面是什么，但你大概知道前面有障碍物，你需要绕过去。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Occupancy Network也是通过Transformer来实现的，最终输出<strong>Occupancy Volume（物体所占据的体积）和Occupancy flow（时间流）</strong>。也就是附近的物体占据了多大的体积，而时间流则是通过光流法来判断的。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0a133977bc4bd8e63c89ca869e828599\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"424\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图17.光流法 </p><p style=\"text-align: justify;\">光流法假设构成物体的像素亮度恒定且时间连续，通过对比连续两帧图像中的像素位置变化，最终带来了4D投影信息。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e2beee1a431abdb7cb999b33e819fa9b\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"388\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图18.投影信息</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>（4）特斯拉引领感知技术收敛，国内头部厂商陆续跟随</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">大家读到这里可能没有很直接的触感，但我给大家列举几个直观数据</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>●</strong> 2021年FSD V9，第一届AI Day公布BEV网络，国内2023年BEV架构开始上车。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>●</strong> 2022年第二届AI Day特斯拉公布Occupancy Network占用网络，2023-2024年国内Occupancy占用网络开始上车。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>●</strong> 2023年特斯拉宣布FSD V12采用端到端技术，2024年国内厂商纷纷跟进（采用模块化的端到端）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/141355cdbc2d93be746666394bd6fe73\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"462\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图19.国内厂商整体落后特斯拉1-2年  资料来源：腾讯科技 涵清 整理绘制</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>BEV+Transformer解决了自动驾驶车辆对高精地图依赖的问题：</strong>高精地图和我们日常用的高德、百度地图不一样（如图20所示），它精确到厘米级别并且包括更多数据维度（道路、车道、高架物体、防护栏、树、道路边缘类型、路边地标等数据信息）。它的成本是很高的，需要时时刻刻保证地图厘米级别的精确性，然而道路的信息总是会有变化的（比如临时施工），所以就需要长时间进行采集测绘工作。而想依靠高精地图实现所有城市场景的自动驾驶，是不现实的。大家现在应该可以在一定程度上理解BEV带来的贡献了<strong>（注：特斯拉Lane神经网络同样是摆脱高精地图的关键算法，由于篇幅限制，这里不做过多阐述）</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b52bfac775020919eb5cf6da9c67bd36\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"394\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图20.高精地图和普通地图对比 </p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Occupancy Network占用网络解决障碍物识别率低的问题：</strong>将识别的物体变成4D，无论车辆周围有什么东西，无论它认识与否，它都可以将其识别出来，避免碰撞问题。而在此之前，车辆只能识别训练数据集中出现过的物体。Occupancy Network占用网络一定程度上带领自动驾驶上实现了依靠神经网络的感知侧端到端，意义重大。 </p><h3 id=\"id_1943776921\" style=\"text-align: justify;\">2.2特斯拉FSD V12的今生</h3><p style=\"text-align: justify;\">在文章开头我们提到：特斯拉智驾团队负责人AShok Elluswamy在X（推特）上发文称基于“端到端”（“end-to-end”）的<strong>FSD V12在数月的训练时间内，已经完全超过了数年积累的V11。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f9446d2bb2cbf4f53f52f6574488c2f9\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"764\"/></p><p style=\"text-align: center;\">AShok Elluswamy在X（原推特）上发文 </p><p style=\"text-align: justify;\">再结合业内一众大佬对FSD V12的高度肯定，可以看出FSD V12和V11可以说是两个东西，因此我以V12为分界线将其分为前世今生。</p><p style=\"text-align: justify;\">根据表1可以看出自从，FSD V12上车之后，其迭代速度远远快于之前，<strong>30多万行的C++代码缩减到几千行，</strong>可以在社交媒体上看到消费者、从业者都频繁表示特斯拉FSD V12的表现更像人了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/05f44c1231e1ec7a324e778e5f3dc63f\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"610\"/></p><p style=\"text-align: center;\">表1.FSD迭代版本 资料来源：特斯拉AI Day、马斯克推特、中泰证券，腾讯科技 涵清 整理绘制</p><p style=\"text-align: justify;\">特斯拉究竟是如何实现的蜕变我们不得而知，但是从AShok Elluswamy在2023 CVPR的演讲上或许可以推断其端到端的模型很有可能是在原有的Occupancy的基础上构建的。“Occupancy模型实际上具有非常丰富的特征，能够捕捉到我们周围发生的许多事情。整个网络很大一部分就是在构建模型特征。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/efd7a4a59238b77e8b84641822b4a529\" tg-width=\"1036\" tg-height=\"566\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">从整体思路来看，国内模块化的端到端可能和特斯拉构建的大模型端到端存在一定差别。 </p><p style=\"text-align: justify;\">由于前文已经大致讲过什么是端到端，因此我们这里不再过多赘述，接下来我想要跟大家聊下为什么说在这场自动驾驶的竞赛中，特斯拉目前是处于领先的位置，我们可以通过客观数据来进行对比。 </p><p style=\"text-align: justify;\">开启端到端时代后，车企端到端的智驾水平主要由三大因素决定：海量的高质量行车数据、大规模的算力储备、端到端模型本身， <strong>与ChatGPT类似，端到端自动驾驶也遵循着海量数据×大算力的暴力美学，在这种暴力输入的加持下，可能突然涌现出令人惊艳的表现。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3bbf3928e23bdc79eef2e8474ddefb6a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"100\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图21.端到端时代智驾水平</p><p style=\"text-align: justify;\">由于不知道特斯拉是如何实现其端到端的，所以我们这里只讨论数据和算力 </p><h4 id=\"id_3741164535\" style=\"text-align: justify;\">2.2.1特斯拉构建的算力壁垒</h4><p style=\"text-align: justify;\">FSD的发展史可以说是其算力积累的发展史，2024年初，马斯克在X（原推特）上表示算力制约了FSD功能的迭代，而<strong>3月开始，马斯克表示算力不再是问题了。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35dd3ff9ce157d03b328c12c04e9fd24\" tg-width=\"687\" tg-height=\"555\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fcf0fa7774a567f3172cfb49496b755d\" tg-width=\"687\" tg-height=\"241\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aa30198f9f213b4a3b0c83f27848e620\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"612\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图22.马斯克在X上的推文 </p><p style=\"text-align: justify;\">Dojo芯片投入量产后，Tesla由原先A100集群不到5EFLOPS的算力规模迅速提升到全球算力前5水平，并有望于今年10月达到100EFLOPS的算力规模，约30万张A100的水平。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/79d66ec7417c236a03ba9da21185c8a7\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"471\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图23.特斯拉算力变化曲线图 资料来源：特斯拉</p><p style=\"text-align: justify;\">再对比国内厂商的算力储备（如图24所示），可以看到在各种现实因素限制下，中美智能驾驶算力储备方面的差距还是较为明显的，国内厂商任重道远。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/159617976234ddd545dd53028fc0cef9\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"510\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图24.特斯拉和国内智驾企业算力对比图 资料来源：汽车之心、公开资料、甲子光年智库，由腾讯科技 涵清 整理绘制</p><p style=\"text-align: justify;\">当然算力的背后还意味着巨大的资金投入，马斯克在X（原推特）上表示今年将在自动驾驶领域投资超100亿美元，也许真像理想汽车智能驾驶副总裁郎咸朋说的那样，<strong>“未来一年10亿美元只是入场券”</strong> 。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/754e3ae85b5114be2c9a2d1a350f66d3\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1141\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图25.马斯克表示将于2024投资超100亿美元在自动驾驶领域 </p><h4 id=\"id_3535311102\" style=\"text-align: justify;\">2.2.2特斯拉的高质量数据</h4><p style=\"text-align: justify;\">端到端的智能驾驶就像一个潜力极高的小天才，你需要给它投喂大量高质量的老司机驾驶视频，才能让它快速地成长成开车领域的博士生，而这又是一个大力出奇迹的过程。 </p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克在财报会中提到训练模型所需的数据：<strong>“100万个视频 Case 训练，勉强够用；200万个，稍好一些；300万个，就会感到Wow；到了1000 万个，就变得难以置信了。”</strong>而训练仍需要优质的人类驾驶行为数据，得益于特斯拉自身的影子模式，数百万辆量产的车辆可以帮助特斯拉收集数据，并且特斯拉在2022AI Day时便公布其建立了全面的数据训练流程：涵盖了数据采集、模拟仿真、自动标注、模型训练和部署等环节。截至2024年4月6日，FSD用户的累计行驶里程已超10亿英里。而国内任何一家厂商用户的累积行驶里程都较其相差甚远。 </p><p style=\"text-align: justify;\">而数据质量和规模要比参数更能决定模型的表现，Andrej Karpathy曾经表示过特斯拉自动驾驶部门将3/4的精力用在采集、清洗、分类、标注高质量数据上，只有1/4用于算法探索和模型创建。由此可见数据的重要性。 </p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>特斯拉正一步步探索自动驾驶的“无人区”，将规模和能力推向极致。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/19aa0ed7e27455c88f187b883c062d75\" tg-width=\"928\" tg-height=\"914\"/></p><p style=\"text-align: center;\">图26.FSD用户累计行驶里程超过10亿英里 </p><h2 id=\"id_429325867\" style=\"text-align: justify;\">结语</h2><p style=\"text-align: justify;\">当然，最终效果还是要看车辆的实际上路表现。特斯拉 V12 运行的区域主要集中在美国，而那里整体的道路交通状况较好，不像国内，行人、电动车随时可能突然窜到马路上。不过从技术角度而言，一个能在美国熟练开车的人，没道理到中国就不会开了。何况学习能力是其核心特点之一，或许初步落地时表现不如在美国本土那般出色，但参考FSD V12.5 之前的迭代时间，可能半年到一年后它就能适应中国的道路情况了。</p><p style=\"text-align: justify;\">这对国内厂商的影响颇为重大，就看众多智驾企业将如何应对特斯拉这个已在美国得到验证的 FSD V12 了。</p></body></html>","source":"lsy1580517846866","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>万字硬核解读：“端到端”让特斯拉FSD V12迎来质变？</title>\n<style 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3.5到来的时刻一样，它并不完美，但令人印象深刻，你可以看出这是完全不同的东西，迫不及待地期待它进化到GPT4那样”；就连曾经对特斯拉“剑拔弩张”的小鹏汽车董事长何小鹏，在试驾完FSDV12后也在微博上评价“FSD V12.3.6表现极好，要向其学习”，并且他还表示“今年的FSD和以前的Tesla自动驾驶从能力上完全是两个，我非常赞赏” 。 图 2.英伟达CEO黄仁勋接受采访时表示，特斯拉自动驾驶遥遥领先 那究竟是什么样的改动，让FSD V12如醍醐灌顶般在短短几个月的时间就超越了过去数年的积累？这一切都要归因于“端到端”的加入，而要想系统地了解特斯拉FSD V12前后版本翻天覆地的变化，则要从自动驾驶的基本框架以及FSD V12的前世讲起。为了让大家读完本文都能有所收获，我力争降维到小学生模式，在保证专业度的同时增加可读性，用通俗易懂的表达将自动驾驶的基本框架概念、FSD V12的前世今生讲清楚，让没有任何专业背景知识的小学生也能轻松搞懂。读完本文后，你会对当下自动驾驶行业最火且达成共识的“端到端”以及曾经爆火的“模块化”、“BEV鸟瞰图 +Transformer”、“Occupancy 占用网络”等相关概念有清晰的认知。除此之外，你还会了解特斯拉V12为何是突破性的、为何自动驾驶的ChatGPT时刻即将到来，同时你也会对当下自动驾驶行业发展到哪一步形成初步的判断。 文章有些长，但耐心读完后，一定有所收获。 初识自动驾驶：模块化到端到端1.1 自动驾驶分级在正式开始前，我们需要对自动驾驶的整体框架有一个了解：目前被国内外广泛接受的自动驾驶分级标准是SAE（国际汽车工程学会）的分级，从L0-L5共6个级别，随着级别的上升，车辆对驾驶员手动应急接管的需求越来越小，自动驾驶系统的功能也越来越齐全，到了L4、L5级别后便不再需要驾驶员接管驾驶（理论上在这两个阶段，方向盘、踏板都无需安装）。图3 .SAE J3016自动驾驶分级 L0级：无自动化 L1级：“部分解放司机双脚”辅助驾驶 L2级：“部分解放司机双手”（部分自动化）当前发展阶段L3级：“部分解放司机双眼”（有条件自动化）当前发展阶段L4级：“解放司机大脑”（高度自动化） L5级：“无人”（完全自动化） 1.2 自动驾驶设计理念：模块化 vs 端到端了解清楚自动驾驶分级的基本框架后，我们便需要进一步了解车辆是怎样实现自动驾驶的。自动驾驶的设计理念可以分为两类，分别是传统的模块化设计和端到端设计。在2023年特斯拉的标杆作用下，现在端到端自动驾驶已经逐渐成为了行业和学术界的共识。（2023 年 CVPR 最佳论文奖的 UniAD便采用的端到端，体现学术界对该设计理念的认同；自动驾驶行业中，继特斯拉后，华为、理想、小鹏、蔚来等多家智驾公司纷纷跟进端到端，代表业界对该理念的认同。） 1.2.1模块化图4.模块化架构简洁示意图 在比较两个设计理念的优劣前，我们首先来拆解下什么是模块化设计：它包含感知、决策规划、执行控制三大模块（如图4所示），研究人员可以通过调试每个模块的参数来使车辆适应各种场景。 感知模块：负责收集和解释车辆周围环境的信息，通过各种传感器（比如摄像头、激光雷达、雷达、毫米波等）检测和识别周围物体（比如其他交通参与者、信号灯、道路标志）——感知模块是自动驾驶的核心，在端到端上车之前大部分的技术迭代都集中在感知模块，核心目的就是让汽车的感知水平达到人类水平，让你的汽车能够像你在开车时一样注意到红灯、加塞车辆甚至是马路上的一条狗。注：在给车辆提供感知信息的部分还包括定位部分，比如有些企业会使用高精地图来确定车辆在环境中的精确位置（但高精地图成本高、且精确数据的获取有很大难度，不易推广）。 决策规划模块：基于感知模块输出的结果，预测其他交通参与者的行为和意图，并制定车辆的行驶策略，确保车辆能到安全、高效、舒适地到达目的地。这个模块就像是车辆的大脑（前额叶部分），随时根据已输入的代码规则（Rule based）思考着最佳的行驶路径、何时超车/变道、面对加塞车辆时是让还是不让、在感受到红绿灯时是走还是不走、在看到外卖小哥占道行驶时是超还是不超等问题。——在这部分车辆是基于代码规则来进行决策的，举一个最简单的例子，车辆的代码写入红灯停绿灯行、见到行人要让行的指令，那么在对应的场景下，我们的汽车便会根据提前写好的代码规则进行决策规划，但如果出现没有写进规则的情况，那么我们的车便不知该如何应对了。控制模块：执行决策模块输出的行驶策略，控制车辆的油门、刹车和转向。如果说决策模块是大脑军师的话，那么控制模块就是听从军令的士兵，“指哪打哪”。图4.详细的模块化架构示意图  资料来源：国信证券 模块化的优缺点● 优点：可解释、可验证、易调试■ 因为每个模块都是相对独立的，所以当我们的车辆出现问题时我们可以回溯究竟是哪个模块出现了问题；在出现问题后，我们只需要在原有代码规则的基础上调整对应的参数即可，简单来说“比如我们自动驾驶的车辆在面对其他车辆加塞时，刹车过猛，那我们只需要调整加塞情况下，车辆的速度、加速度该如何变化即可”。 ● 缺点：传递过程中信息损耗、任务多且散导致低效、存在复合误差、规则难以穷尽导致构建和维护成本高。■ 信息在传递过程中存在损耗：传感器的信息从进入感知模块再到控制模块输出，中间经历了多个环节，信息在传递过程中除了效率变低以外不可避免地会有信息的损耗；举一个简单的例子比如在传话游戏中，第一个人说的是“你好”，经过中间几个人的传递后，到最后一个人那里可能变成风马牛不相及的“李吼”。图5.传话游戏示意图■ 规则难以穷尽导致构建和维护成本高：大家如果理解了模块化的基本逻辑后，便知道模块化是基于规则的，车辆在道路上做的所有决策背后都是一条一条的规则，而规则的背后则是一条一条的代码，程序员提前将道路上的规则以代码的形式写好，车辆在对应情况的时候便根据写好的规则遍历所有可能选出最优解，进行决策进而采取相应的行为。说到这里大家可能觉得没什么，我们直接把类似于红灯停、绿灯行的这些规则都写进去不就好了，然而工程师很难穷尽路上的所有情况，因为真实的物理世界是一直在变化的，有无数种排列组合，我们只能预期到常规的事情并把它写进规则中，但是小概率的极端事件也是会发生的（比如道路上突然出现一只猴子在和人打架），所以依靠代码堆叠规则到最后只能苦叹一声“人力有时穷”。 1.2.2 端到端讲完了模块化，我们接下来就看下目前行业最认可的端到端究竟是怎么一回事儿。所谓端到端（End-to-End）就是信息一头进入一头输出，中间没有各个模块传输来传输去，一站式搞定。 也就是基于统一的神经网络从原始传感器数据输入直接到控制指令输出的连续学习与决策过程，过程中不涉及任何显式的中间表示或人为设计的模块，不再需要工程师人为写无穷尽的代码了，除此之外；其另一个核心理念就是无损的信息传递（原来可能是多人传话游戏，端到端就变成了你说我听）。 图6.模块化vs端到端架构简洁示意图我列举两个例子来给大家讲解模块化和端到端的区别：模块化设计理念下的车辆就好像是在驾校学车的、没有自主意识、且不会主动模仿学习的新手司机，教练说做什么他就做什么（编写代码规则），教练跟它说红灯要停下来、遇到行人要礼让，它就按照教练的说法做，如果遇到教练没说过的事儿，它就愣在那里不会处理了（武汉“芍萝卜”）。而端到端设计理念下的车辆则是一个拥有自主意识并且会主动模仿学习的新手司机，它会通过观察别人的驾驶行为来学习，最开始它就像一个菜鸟一样，什么也不会，但是它是个好学的孩子，在给它观看了成百上千万的优秀老司机怎么开车的视频后，它慢慢就变成了真正的老司机，然后它的表现只能用一个字来形容，那就是“稳”！图7.模块化vs端到端资料来源：Li, Xin, et al. Towards knowledge-driven autonomous driving 华鑫证券研究 如图7所示，基于一条一条代码规则驱动的模块化设计理念的车辆，读到大学就无法再往上进修了，而基于数据驱动（给车辆看的老司机开车的视频就是所谓的数据）的端到端虽然初期是在小学，但它具备很强的成长性和学习性（强化学习和模仿学习），可以很快地进修到博士。（就像余承东评价“Fsd下限低，上限高那样”，但只要你有足够多的数据，给予它足够多的老司机驾驶的视频，它不便不会停留在低水平太长时间）。当然，目前围绕端到端的基本定义仍然存在争议，“技术原教旨主义者”认为，市面上很多公司宣传的“端到端”并不是真正的端到端（比如模块化的端到端），他们认为真正的端到端应该是全局端到端，从传感器输入到最后控制信号输出，中间所有步骤都是端到端可导的，可进行全局优化;而“实用主义者”则认为只要基本原理符合，能让自动驾驶车辆的性能表现提升就可以。端到端的三大划分有的朋友看到这里可能有些懵，端到端也有不同划分？是的没错，目前端到端主要可以划分成三类（目前存在多种不同划分，为了便于大家理解，本文只列举英伟达GTC大会的划分），如图8所示可以分成显式端到端、隐式端到端、基于大语言模型的端到端。图8.端到端自动驾驶算法形成三大落地形式 资料来源：英伟达GTC大会、开源证券研究所整理 显式端到端显式端到端自动驾驶将原有的算法模块以神经网络进行替代，并连接形成端到端算法。该算法包含可见的算法模块，可以输出中间结果，当进行故障回溯时可以一定程度上进行白盒化调整。在这个情况下，便不再需要工程师一行一行去敲代码来撰写规则了，决策规划模块从手写规则向基于深度学习的模式进行转变。看起来有些抽象难懂，我们用大白话来讲的话就是端到端了但又没有完全端到端（也叫做模块化的端到端），而所谓的白盒其实是相对于黑盒而言的，在后面隐式端到的部分我会用新手司机的例子来展开讲，这里看不懂不要紧可以先行跳过。获得2023年CVPR最佳论文的UniAD模型就是采用的显式端到端，如下图所示，我们能够明显观察到各个感知、预测规划等模块采用了向量的方式进行连接。注：显示端到端需要结合隐式端到端一起理解，不要孤立开；显式端到端还可以划分为感知端到端、决策规划端到端2023年CVPR最佳论文：典型的模块化显示端到端UniAD架构图 资料来源：Hu, Yihan, et al. Planning-oriented autonomous driving.隐式端到端隐式的端到端算法构建整体化的基础模型，利用海量的传感器接收的外部环境数据，忽略中间过程，直接监督最终控制信号进行训练。“技术原教旨主义者”认为如图9这样的传感器信息一头进入另一头直接输出控制信号的端到端才是真正的端到端，中间没有任何额外模块。前面我们提过显式端到端，通过比较图8和图9，能够看出明显的区别就是：隐式一体化的全局端到端中间没有各个模块，只有神经网络存在（传感器就是它观看世界的方式，中间的端到端系统就是它的完整的大脑，方向盘、刹车油门就是它的四肢）；而显式端到端不同的地方在于它把中间完整的大脑按照模块化的方式给分开了，虽然它不再需要编写代码去学习各种各样的规则，已经逐渐可以通过观看老司机视频的方式学习，但是，它依旧是分模块去做的，所以批评的声音会认为其不是真正意义上的端到端。但这样做也有它的好处，我们在前面提到过显式端到端在一定程度上是白盒的，这是因为当我们的车辆通过学习涌现出一些我们不期望的糟糕行为时，我们可以回溯究竟是哪个模块的端到端出现了问题，而作为黑盒模型的隐式端到端则无从下手，因为它是完全一体化的，创造它的人也不知道它为什么会这样做（这就是大家老在网上听到的黑盒的大概意思）。 图9.隐式端到端 资料来源: PS Chib, et al. Recent Advancements in End-to-End Autonomous Driving using Deep Learning: A Survey生成式AI大模型的端到端ChatGPT为自动驾驶带来了极大的启发。它运用无需标注且成本低廉的海量数据进行训练，还具备人机互动以及回答问题的功能。自动驾驶可以效仿这种人机互动的模式，输入环境方面的问题，它直接输出驾驶决策，通过基于大语言模型的端到端来完成这些任务的训练运算。AI大模型的主要作用有两点，一是可以低成本生成海量接近真实的、包含Corner Case（自动驾驶过程中很少出现但可能导致危险的异常情况）的多样化训练视频数据，二是采用强化学习的方法来达到端到端的效果，从视频感知到直接输出驾驶决策。其核心就是模型可以通过自然数据自己推理学习因果，不再需要标注，模型整体的泛化能力得到大幅度提升，类似ChatGPT那样，以自回归的方式从上一个场景预测下一个场景。让我们用更简单的话来讲一下大模型对于端到端的重要性：目前自动驾驶数据库的价值极低：通常包括两种数据，一种是正常行驶情况，千篇一律，占公开数据约 90%，如特斯拉影子模式。马斯克承认这种数据价值较低，有效性可能仅万分之一甚至更低。另一种就是事故数据即错误示范。用其做端到端训练，要么只能适应有限工况，要么会出错。端到端是黑盒子，无法解释、只有相关性，需高质量、多样化的数据，训练结果才可能好点。端到端需先解决数据问题，靠外界采集不太可行，因为成本高、效率低且缺乏多样化和交互（自车与其他车辆、环境的交互，需昂贵人工标注），因此引入生成式AI大模型，它能制造海量多样化的数据，减少人工标注，降低成本。除此之外大语言模型端到端的核心逻辑是预测未来发展，本质是习得因果关系。当前神经网络与人类有差距，神经网络是概率输出，知其然而不知其所以然；人类可通过观察及无监督交互学习物理世界运行常识，能判断合理与不可能，通过少量试验学习新技能并预测自身行为后果。而生成式AI端到端大模型就是希望神经网络也具备像人类这样举一反三的能力。举个例子来说：我们人类司机肯定会遇到一些没有见过但可能有危险的情况，虽然没有经历过，但是通过往的经验我们可以推断出这个情况做什么才能保住小命（比如我们可能都没有经历过路上出现一个霸王龙的现象，但当霸王龙真的出现后，我们肯定会抓紧开车逃跑），通过过往经验推测并判断行为合理与否，这就是我们希望大语言模型端到端做的事情，希望我们的车辆真正地像人一样开车。世界模型应用于自动驾驶的综合解决方案 资料来源: Guan, Yanchen, et al. \"World models for autonomous driving: An initial survey.\"目前由于特斯拉还未召开第三次AI Day，所以我们暂时不清楚特斯拉端到端的具体网络架构，但是根据特斯拉自动驾驶负责人Ashok在2023CVPR以及马斯克本人的一些回复，可以推测特斯拉的端到端模型很有可能是基于大语言模型的端到端（World model）。（期待特斯拉的第三次AI Day）端到端的优缺点图10.端到端架构简洁示意图● 优点：无损的信息传递、完全由数据驱动、具备学习能力更具范化性■  随着感知、决策规划端到端自动驾驶路径逐渐清晰，端到端为迈向L4无人驾驶提供了想象空间。 ● 缺点：不可解释、参数过大，算力不足、幻觉问题■ 如果你用过ChatGPT之类的大语言模型，那你就会知道有些时候它会一本正经的胡说八道（也就是幻觉问题），聊天时胡说八道无关痛痒，但是！如果在马路上，你的车辆一本正经的胡乱开，可是会要人命的！而且因为黑盒问题，你还没办法回溯原因所在，这是便是目前端到端急需解决的问题，目前常见的解决方案便是加入安全冗余。图11.华为ads3.0本能安全网络 ■  除此之外，端到端落地同样还面临着算力和数据的巨大需求，根据辰韬资本的报告显示，尽管大部分公司表示 100 张大算力 GPU 可以支持一次端到端模型的训练，但这并不意味着端到端进入量产阶段只需要这一数量级的训练资源。大部分研发端到端自动驾驶的公司目前的训练算力规模在千卡级别，随着端到端逐渐走向大模型，训练算力将显得捉襟见肘。而算力的背后就是钱（并且由于美国禁止向中国实体出售高端芯片使这一困境加剧），就像理想汽车的郎咸朋说的那样，“智能驾驶未来一年10亿美元只是入场券”。 讲到这里，我们便把自动驾驶最基础的一些框架性内容讲完了（因为篇幅有限，故只包含了一小部分），从历史的眼光回头看，自动驾驶的进步基本上就是沿着特斯拉既定的路线往前走的（这中间各个厂商会在其原有路线的基础上有所创新，但本质并未偏离），从某种程度上来说，或许能跟住特斯拉本身就是一种能力。接下来，我将会从模块化和端到端的发展给大家展开讲一下特斯拉FSD V12的前世今生。 特斯拉FSD的前世今生能跟住特斯拉本身就是一种能力？2.1特斯拉FSD V12的前世特斯拉智能驾驶的发展史在一定程度上反应了自动驾驶行业最重要的一条路线的发展史，在2014年时，特斯拉发布第一代硬件Hardware 1.0，软硬件均由Mobileye（一家以色列的汽车科技公司）提供，然而整体合作随着2016年特斯拉“全球首宗自动驾驶致命事故”而结束（这里的核心原因在于Mobileye提供的是封闭黑盒方案，特斯拉不能修改其中的算法，而且还不能与Mobileye共享车辆数据）。 图12.特斯拉智能驾驶发展历程 资料来源：特斯拉官网、国信证券研究所2016到2019则是特斯拉的自研过渡期。在2019年Hardware升级到了3.0版本，并且采用第一代自主研发的FSD1.0芯片，增加了影子模式功能，帮助特斯拉收集大量的自动驾驶数据，为其纯视觉路线打下基础。2019到2024FSD V12.0大范围推广前，是其全面自研时期，2019年算法架构向神经网络升级提出HydraNet九头蛇算法，2020开始聚焦纯视觉-，并在2021和2022的AI Day上接连公布了BEV和Occupancy网络架构，在北美验证了BEV +Transformer+Occupancy的感知框架，国内厂商开始纷纷跟进（这中间差了1-2年左右）。我们在前面提到过，模块化智能驾驶设计理念中最核心的部分就是感知模块，也就是我们要如何让车辆更好地理解传感器（摄像头、雷达、毫米波等）输入的信息，而上面所提的一堆概念以及特斯拉在FSD V12版本之前做的大部分事情都是在让感知模块变得更智能，从某种程度上可以理解为让感知模块走向端到端，因为要想让车能够自动驾驶，第一步就是让它真实客观地感受这动态变化的物理世界。其次才是给它制定行驶规则（决策规划模块），而决策规划模块较为传统，采用蒙特卡洛树搜索+神经网络的方案（类似谷歌AlphaGo下围棋的方案），快速遍历所有可能性找出胜率最高的那条路径，其中包含了大量人为输入的代码规则，即根据大量预先设定的人为规则来在道路中设想并选择最佳的轨迹（遵守交规且不碰撞其他交通参与者），而控制模块更多是油门刹车方向盘等硬件层面的事情。因为感知模块是进步变化最核心的部分，接下来我会尽量用通俗易懂的话讲解其中包含的这些概念的基本作用，以及它们分别解决了什么问题（因为文字篇幅有些，所以有所精简）。2.1.1特斯拉FSD感知侧的进化2017年，之前在斯坦福任教的Andrej Karpathy加入特斯拉，标志着特斯拉感知侧端到端的进化拉开序幕： （1）HydraNet九头蛇算法—2021年特斯拉AI DAY公布HydraNet是特斯拉开发的一种复杂的神经网络，用来帮助汽车“看见”和“理解”周围的环境。HydraNet这个名字来源于希腊神话中的九头蛇“Hydra”。这个网络系统也像多头蛇一样，有多个“头”可以同时处理不同的任务。这些任务包括物体检测、红绿灯识别、车道预测等。而它的三大优点就是特征共享、任务解耦、能缓存特征更高效微调。 特征共享：通俗来讲就是基于HydraNet的主干网络backbone处理最基本的信息，然后再把处理过的信息共享给它的不同小脑袋（head），好处在于每个“小脑袋”不用重复处理相同的信息，可以更高效地完成各自的任务。 任务解耦：将特定任务与主干分离，能够单独微调任务;每个“小脑袋”专门负责一种任务，比如一个负责识别车道线，另一个负责识别行人，等等。这些任务之间互不干扰，各自独立完成。 能缓存特征更高效微调：通过限制信息流动的复杂度，确保只有最重要的信息传递给各个“小脑袋”，这个“瓶颈”部分能够缓存重要特征，并加速微调过程。 图13. HydraNet九头蛇框架资料来源：2021特斯拉AI Day （2）BEV（Birds’Eye View鸟瞰视角+Transformer）—2021年特斯拉AI DAY公布平面图像走向3D鸟瞰空间HydraNet帮自动驾驶的车辆完成了识别的工作，而对于车辆周围环境的感知则由BEV（Birds’Eye View鸟瞰视角）+ Transformer完成，两者的结合帮助特斯拉完成了将八个摄像头捕捉到的2维平面图片转换为3D向量空间的工作（也可以由激光雷达完成，但激光雷达的成本要远远高于摄像头）。鸟瞰图是一种从上往下俯视的视角，就像你在高空中俯视地面一样。特斯拉的自动驾驶系统使用这种视角来帮助汽车理解周围的环境。通过将多个摄像头拍摄到的图像拼接在一起，系统可以生成一个完整的道路和周围环境的平面图（2D）。而Transformer能将来自不同摄像头和传感器的数据有效融合，像一个超级聪明的拼图高手，将不同角度的图像拼成一个完整的环境视图。将这些平面视角数据融合成一个统一的3D视角的鸟瞰图景。这样，系统可以全面、准确地理解周围的环境（如图14所示）。图14.平面图转换为3D“向量空间”资料来源：特斯拉AI Day而且BEV+Transformer可以消除遮挡和重叠，实现“局部”端到端优化，感知和预测都在同一个空间进行，输出“并行”结果。 图15.BEV+Transformer 资料来源：2021特斯拉AI Day （3）Occupancy Network占用网络——2022年特斯拉AI DAY公布Occupancy占用网络的加入让BEV从2D变成了真正意义上的3D（如图16所示），并且在加入时间流信息（基于光流法）之后，完成了由3D向4D的过度。 图16.Occupancy占用网络使EVE变成真正的3DOccupancy Network占用网络引入了高度信息，实现了真正的3D感知。在之前的版本中，车辆可以识别训练数据集中出现的物体，但对于未见过的物体则无法识别，而且即使认识该物体，在BEV中也只能判断其占据一定程度的方块面积，而无法获取实际形状。Occupancy网络通过将车辆周围的3D空间划分成许多小方块（体素），实现了对每个体素是否被占据的判断（其核心任务不在于识别是什么，而是在于判断每一个体素中是否有东西被占据）。这就像你在迷雾中开车，虽然看不清楚前面是什么，但你大概知道前面有障碍物，你需要绕过去。Occupancy Network也是通过Transformer来实现的，最终输出Occupancy Volume（物体所占据的体积）和Occupancy flow（时间流）。也就是附近的物体占据了多大的体积，而时间流则是通过光流法来判断的。图17.光流法 光流法假设构成物体的像素亮度恒定且时间连续，通过对比连续两帧图像中的像素位置变化，最终带来了4D投影信息。图18.投影信息（4）特斯拉引领感知技术收敛，国内头部厂商陆续跟随大家读到这里可能没有很直接的触感，但我给大家列举几个直观数据● 2021年FSD V9，第一届AI Day公布BEV网络，国内2023年BEV架构开始上车。● 2022年第二届AI Day特斯拉公布Occupancy Network占用网络，2023-2024年国内Occupancy占用网络开始上车。● 2023年特斯拉宣布FSD V12采用端到端技术，2024年国内厂商纷纷跟进（采用模块化的端到端）。图19.国内厂商整体落后特斯拉1-2年  资料来源：腾讯科技 涵清 整理绘制BEV+Transformer解决了自动驾驶车辆对高精地图依赖的问题：高精地图和我们日常用的高德、百度地图不一样（如图20所示），它精确到厘米级别并且包括更多数据维度（道路、车道、高架物体、防护栏、树、道路边缘类型、路边地标等数据信息）。它的成本是很高的，需要时时刻刻保证地图厘米级别的精确性，然而道路的信息总是会有变化的（比如临时施工），所以就需要长时间进行采集测绘工作。而想依靠高精地图实现所有城市场景的自动驾驶，是不现实的。大家现在应该可以在一定程度上理解BEV带来的贡献了（注：特斯拉Lane神经网络同样是摆脱高精地图的关键算法，由于篇幅限制，这里不做过多阐述）图20.高精地图和普通地图对比 Occupancy Network占用网络解决障碍物识别率低的问题：将识别的物体变成4D，无论车辆周围有什么东西，无论它认识与否，它都可以将其识别出来，避免碰撞问题。而在此之前，车辆只能识别训练数据集中出现过的物体。Occupancy Network占用网络一定程度上带领自动驾驶上实现了依靠神经网络的感知侧端到端，意义重大。 2.2特斯拉FSD V12的今生在文章开头我们提到：特斯拉智驾团队负责人AShok Elluswamy在X（推特）上发文称基于“端到端”（“end-to-end”）的FSD V12在数月的训练时间内，已经完全超过了数年积累的V11。AShok Elluswamy在X（原推特）上发文 再结合业内一众大佬对FSD V12的高度肯定，可以看出FSD V12和V11可以说是两个东西，因此我以V12为分界线将其分为前世今生。根据表1可以看出自从，FSD V12上车之后，其迭代速度远远快于之前，30多万行的C++代码缩减到几千行，可以在社交媒体上看到消费者、从业者都频繁表示特斯拉FSD V12的表现更像人了。表1.FSD迭代版本 资料来源：特斯拉AI Day、马斯克推特、中泰证券，腾讯科技 涵清 整理绘制特斯拉究竟是如何实现的蜕变我们不得而知，但是从AShok Elluswamy在2023 CVPR的演讲上或许可以推断其端到端的模型很有可能是在原有的Occupancy的基础上构建的。“Occupancy模型实际上具有非常丰富的特征，能够捕捉到我们周围发生的许多事情。整个网络很大一部分就是在构建模型特征。”从整体思路来看，国内模块化的端到端可能和特斯拉构建的大模型端到端存在一定差别。 由于前文已经大致讲过什么是端到端，因此我们这里不再过多赘述，接下来我想要跟大家聊下为什么说在这场自动驾驶的竞赛中，特斯拉目前是处于领先的位置，我们可以通过客观数据来进行对比。 开启端到端时代后，车企端到端的智驾水平主要由三大因素决定：海量的高质量行车数据、大规模的算力储备、端到端模型本身， 与ChatGPT类似，端到端自动驾驶也遵循着海量数据×大算力的暴力美学，在这种暴力输入的加持下，可能突然涌现出令人惊艳的表现。图21.端到端时代智驾水平由于不知道特斯拉是如何实现其端到端的，所以我们这里只讨论数据和算力 2.2.1特斯拉构建的算力壁垒FSD的发展史可以说是其算力积累的发展史，2024年初，马斯克在X（原推特）上表示算力制约了FSD功能的迭代，而3月开始，马斯克表示算力不再是问题了。图22.马斯克在X上的推文 Dojo芯片投入量产后，Tesla由原先A100集群不到5EFLOPS的算力规模迅速提升到全球算力前5水平，并有望于今年10月达到100EFLOPS的算力规模，约30万张A100的水平。 图23.特斯拉算力变化曲线图 资料来源：特斯拉再对比国内厂商的算力储备（如图24所示），可以看到在各种现实因素限制下，中美智能驾驶算力储备方面的差距还是较为明显的，国内厂商任重道远。 图24.特斯拉和国内智驾企业算力对比图 资料来源：汽车之心、公开资料、甲子光年智库，由腾讯科技 涵清 整理绘制当然算力的背后还意味着巨大的资金投入，马斯克在X（原推特）上表示今年将在自动驾驶领域投资超100亿美元，也许真像理想汽车智能驾驶副总裁郎咸朋说的那样，“未来一年10亿美元只是入场券” 。 图25.马斯克表示将于2024投资超100亿美元在自动驾驶领域 2.2.2特斯拉的高质量数据端到端的智能驾驶就像一个潜力极高的小天才，你需要给它投喂大量高质量的老司机驾驶视频，才能让它快速地成长成开车领域的博士生，而这又是一个大力出奇迹的过程。 马斯克在财报会中提到训练模型所需的数据：“100万个视频 Case 训练，勉强够用；200万个，稍好一些；300万个，就会感到Wow；到了1000 万个，就变得难以置信了。”而训练仍需要优质的人类驾驶行为数据，得益于特斯拉自身的影子模式，数百万辆量产的车辆可以帮助特斯拉收集数据，并且特斯拉在2022AI Day时便公布其建立了全面的数据训练流程：涵盖了数据采集、模拟仿真、自动标注、模型训练和部署等环节。截至2024年4月6日，FSD用户的累计行驶里程已超10亿英里。而国内任何一家厂商用户的累积行驶里程都较其相差甚远。 而数据质量和规模要比参数更能决定模型的表现，Andrej Karpathy曾经表示过特斯拉自动驾驶部门将3/4的精力用在采集、清洗、分类、标注高质量数据上，只有1/4用于算法探索和模型创建。由此可见数据的重要性。 特斯拉正一步步探索自动驾驶的“无人区”，将规模和能力推向极致。图26.FSD用户累计行驶里程超过10亿英里 结语当然，最终效果还是要看车辆的实际上路表现。特斯拉 V12 运行的区域主要集中在美国，而那里整体的道路交通状况较好，不像国内，行人、电动车随时可能突然窜到马路上。不过从技术角度而言，一个能在美国熟练开车的人，没道理到中国就不会开了。何况学习能力是其核心特点之一，或许初步落地时表现不如在美国本土那般出色，但参考FSD V12.5 之前的迭代时间，可能半年到一年后它就能适应中国的道路情况了。这对国内厂商的影响颇为重大，就看众多智驾企业将如何应对特斯拉这个已在美国得到验证的 FSD V12 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特斯拉真硬啊","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/325757077737736","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":640,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":324661899780320,"gmtCreate":1720292350363,"gmtModify":1720292352474,"author":{"id":"3462242473116216","authorId":"3462242473116216","name":"葡萄基金","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1011b296ea7c5dd75b2ba181620ed957","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3462242473116216","authorIdStr":"3462242473116216"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/324661899780320","repostId":"1185750420","repostType":2,"repost":{"id":"1185750420","pubTimestamp":1720267892,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1185750420?lang=&edition=full","pubTime":"2024-07-06 20:11","market":"us","language":"zh","title":"6月美国“非农”：繁花落？降息定？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1185750420","media":"民生证券","summary":"“特朗普交易”终究还是在与基本面的“掰手腕”中败下阵来。","content":"<html><head></head><body><p>作者：陶川、赵宏鹤、吴彬、张鑫楠</p><p><strong>“特朗普交易”终究还是在与基本面的“掰手腕”中败下阵来。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">上周末拜登首辩的糟糕表现，带来了以“强美元、弱美债”为典型特征的特朗普交易的回归，不过在PMI等一系列偏弱数据的影响下，美元和美债的“特朗普”加持持续降温，而<strong>周五非农数据基本盖棺论定，在这一轮市场交易中，基本面获胜——相较充满不确定性的大选，走弱的基本面可能更重要。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>“瑜不掩瑕”？又见升温的衰退和降息预期。</strong>尽管美国6月份新增非农就业20.6万人，略高于市场预期的19万人，但市场更看重的是前两个月的数据大幅下修，失业率从4.0%升至4.1%，高于市场预期的4.0%。数据发布后，黄金和美股上涨、美债收益率下行，CME美联储观察工具显示9月降息的概率上升至70%以上。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d61f933888032aa6c5ff9305091a93c4\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"610\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">非农的“水分”：就业数据频繁下调，市场影响力明显下降。美国劳工局在公布初值后的下一个月公布修正值、再下一个月公布终值。2023年1月~2024年4月的16个月中，有13个月的非农就业人数终值低于初值；仅3个月的数据上修。本次劳工局将5月新增非农就业从27.2万下修至21.8万人，4月数据从16.5万下修至10.8万人，合计大幅下修11.1万人。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>2023年以来数据频频下修，一个关键原因是疫后就业调查的回复率显著降低。</strong>企业调查（CES）回复率在2023年6月份达到历史最低41.6%，今年3月份回复率回升至43.5%，但是远远低于疫情之前60%左右的回复率水平。收回调查问卷的速度偏慢，导致美国劳工局需要在公布初值后再下修数据。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e86df7ced2588072bc770b0520c398f3\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"487\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">非农“水分”的第二个原因，就业不够，公共部门来凑。6月新增就业过于集中，其中建筑业新增2.7万人（前值1.6万人），教育和保健服务新增8.2万人（前值8.1万人），政府部门新增7.0万人（前值2.5万人），此三者合计新增就业17.9万人，占了6月新增非农就业人数的86.9%。制造业6月就业减少0.8万人，服务业6月份共计新增就业11.7万人，较前值18.1万人大幅下滑。5月份ISM非制造业PMI的商业活动以及就业分项均大幅下滑。周二公布的JOLTS职位空缺数814万人，环比增加22.1万人，虽然好于预期，但实则是主要是靠政府部门、制造业、医疗保健行业的推动。而休闲住宿业的职位空缺数环比大幅减小14.6万人。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a282d5764e4a0aed7261c3c0a466e689\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"710\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">市场更关注失业率， “萨姆规则”的“衰退”魅影。 “萨姆规则”指出，如果失业率3个月移动平均值比12个月内的最低点高出0.5%，则表明美国已进入经济衰退的早期阶段。<strong>最近3个月美国失业率均值为4%，12个月内低点为3.57%，差值为0.43%，进一步靠近0.5%的“临界值”。</strong>如果分别计算美国51个州和特区的失业率，截至今年5月份，已经有21个州触发了“萨姆规则”所提出的“衰退”信号。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ab9627dc347c0d7b6a99e27aa443c0ed\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"541\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6088981fff90278c83e851dc0272f816\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"569\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">怎么看失业率后续路径？衰退是不是“狼来了”？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>需求侧，</strong>从时薪增速以及职位空缺数据来看，降温信号进一步显现。当前每1个失业人口对应1.22个职位空缺，已经基本持平疫前的水平（1.19）。6月份非农私人时薪同比增速降温至3.86%（前值4.05%）。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>供给侧，</strong>除了劳动力参与率回升之外，关注移民的影响。2022年开始，出生于海外的劳动力数量增长已明显高于疫前的趋势水平。疫情之后，依赖移民劳动力的行业（住宿和食品服务、零售贸易等）职位空缺率和薪资增速高企，吸引移民涌入。移民提供了大量劳动力，加速这些行业就业缺口弥合。今年6月4日，拜登签署行政令限制美墨边境移民入境，当美墨边境扣押的非法移民人数一天之内超过2500人则执行“熔断机制”；只有当这一数字跌至1500人以下，政治避护申请的受理工作才能恢复。这一政策6月5日生效，劳动力供给侧有望回落。</p><p style=\"text-align: justify;\">移民、CES和CPS口径数据“打架”，数据频繁下修等问题，干扰我们对就业市场的判断。总言之，劳动力降温趋势明确，但是否会触发“衰退”仍需进一步观察。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/33adb96b2ad0e7a24640f5c2ecd4f0d6\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"478\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5a151455db3610b9a5a0c27bd8ca222f\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"504\"/></p></body></html>","source":"lsy1586255367799","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta 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“萨姆规则”的“衰退”魅影。 “萨姆规则”指出，如果失业率3个月移动平均值比12个月内的最低点高出0.5%，则表明美国已进入经济衰退的早期阶段。最近3个月美国失业率均值为4%，12个月内低点为3.57%，差值为0.43%，进一步靠近0.5%的“临界值”。如果分别计算美国51个州和特区的失业率，截至今年5月份，已经有21个州触发了“萨姆规则”所提出的“衰退”信号。怎么看失业率后续路径？衰退是不是“狼来了”？需求侧，从时薪增速以及职位空缺数据来看，降温信号进一步显现。当前每1个失业人口对应1.22个职位空缺，已经基本持平疫前的水平（1.19）。6月份非农私人时薪同比增速降温至3.86%（前值4.05%）。供给侧，除了劳动力参与率回升之外，关注移民的影响。2022年开始，出生于海外的劳动力数量增长已明显高于疫前的趋势水平。疫情之后，依赖移民劳动力的行业（住宿和食品服务、零售贸易等）职位空缺率和薪资增速高企，吸引移民涌入。移民提供了大量劳动力，加速这些行业就业缺口弥合。今年6月4日，拜登签署行政令限制美墨边境移民入境，当美墨边境扣押的非法移民人数一天之内超过2500人则执行“熔断机制”；只有当这一数字跌至1500人以下，政治避护申请的受理工作才能恢复。这一政策6月5日生效，劳动力供给侧有望回落。移民、CES和CPS口径数据“打架”，数据频繁下修等问题，干扰我们对就业市场的判断。总言之，劳动力降温趋势明确，但是否会触发“衰退”仍需进一步观察。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":310,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":324314030833768,"gmtCreate":1720207409247,"gmtModify":1720207410683,"author":{"id":"3462242473116216","authorId":"3462242473116216","name":"葡萄基金","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1011b296ea7c5dd75b2ba181620ed957","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3462242473116216","authorIdStr":"3462242473116216"},"themes":[],"htmlText":"<a 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我们珍视与您共同走过的每一步，每一个市场起伏，每一次投资成功。十周年之际，我们诚邀您晒出与老虎相伴的天数，一同回忆那些珍贵的时刻💌 。🔗 参与方式：点击<a href=\"https://www.atigrvibe.com/activity/market/2024/10th-anniversary?adcode=AC1718801378204UpxuOu#/\" target=\"_blank\">活动链接</a>，查看并截图您与老虎证券相伴的天数（如下图）。在本帖评论区留言，今天是老虎陪伴你的第几天？并附上您想对老虎说的话。📆 活动时间：即日起至2024年7月10日🎁 活动奖品：🏆 最长久陪伴奖：评论区陪伴老虎证券最久的虎友，将获得马克杯1个。🌟 最新伙伴奖：我们将从最新加入的虎友中，随机选出1名虎友赠予小虎钥匙链1个。🎉 参与奖：所有参与活动的虎友都将获得10虎币，感谢您一直以来的陪伴和支持。 <a href=\"https://laohu8.com/S/TIGR\">$老虎证券(TIGR)$</a>","listText":"每一次点击，每一次决策，都记录着您与老虎证券的不解之缘。 我们珍视与您共同走过的每一步，每一个市场起伏，每一次投资成功。十周年之际，我们诚邀您晒出与老虎相伴的天数，一同回忆那些珍贵的时刻💌 。🔗 参与方式：点击<a href=\"https://www.atigrvibe.com/activity/market/2024/10th-anniversary?adcode=AC1718801378204UpxuOu#/\" target=\"_blank\">活动链接</a>，查看并截图您与老虎证券相伴的天数（如下图）。在本帖评论区留言，今天是老虎陪伴你的第几天？并附上您想对老虎说的话。📆 活动时间：即日起至2024年7月10日🎁 活动奖品：🏆 最长久陪伴奖：评论区陪伴老虎证券最久的虎友，将获得马克杯1个。🌟 最新伙伴奖：我们将从最新加入的虎友中，随机选出1名虎友赠予小虎钥匙链1个。🎉 参与奖：所有参与活动的虎友都将获得10虎币，感谢您一直以来的陪伴和支持。 <a href=\"https://laohu8.com/S/TIGR\">$老虎证券(TIGR)$</a>","text":"每一次点击，每一次决策，都记录着您与老虎证券的不解之缘。 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Tesla also plans to host a grand opening and “cyber rodeo” event on April 7, at another new vehicle assembly plant it’s building in Austin, Texas.</p><p>Tesla moved its headquarters to Austin officially as of Dec. 1, but still operates its first electric car factory in Fremont, California.</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>Tesla Delivers 310,048 Electric Vehicles in the First Quarter</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; }\nol{ list-style:decimal; }\nli,li p{ margin:10px 0;}\nimg{ max-width:100%;display:block;margin:0 auto 1em; }\nblockquote{ color:#B5B2B1; border-left:3px solid #aaa; padding:1em; }\nstrong,b{font-weight:bold;}\nem,i{font-style:italic;}\ntable{ width:100%;border-collapse:collapse;border-spacing:1px;margin:1em 0;font-size:.9em; }\nth,td{ padding:5px;text-align:left;border:1px solid #aaa; }\nth{ font-weight:bold;background:#5d5d5d; }\n.symbol-link{font-weight:bold;}\n/* header{ border-bottom:1px solid #494756; } */\n.title{ margin:0 0 8px;line-height:1.3;color:#ddd; }\n.meta {color:#5e5c6d;font-size:13px;margin:0 0 .5em; }\na{text-decoration:none; color:#2a4b87;}\n.meta .head { display: inline-block; overflow: hidden}\n.head .h-thumb { width: 30px; height: 30px; margin: 0; padding: 0; border-radius: 50%; float: left;}\n.head .h-content { margin: 0; padding: 0 0 0 9px; float: left;}\n.head .h-name {font-size: 13px; color: #eee; margin: 0;}\n.head .h-time {font-size: 11px; color: #7E829C; margin: 0;line-height: 11px;}\n.small {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.9); -webkit-transform: scale(0.9); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.smaller {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.8); -webkit-transform: scale(0.8); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.bt-text {font-size: 12px;margin: 1.5em 0 0 0}\n.bt-text p {margin: 0}\n</style>\n</head>\n<body>\n<div class=\"wrapper\">\n<header>\n<h2 class=\"title\">\nTesla Delivers 310,048 Electric Vehicles in the First Quarter\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n<a class=\"head\" href=\"https://laohu8.com/wemedia/1079075236\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">Tiger Newspress </p>\n<p class=\"h-time\">2022-04-03 00:30</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p><a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">Tesla</a> just reported first-quarter vehicle production and delivery numbers for 2022.</p><p>Here’s how they did.</p><p><b>Electric vehicle deliveries (total): 310,048</b></p><p><b>Electric vehicle production (total): 305,407</b></p><p>Over the same period last year, Tesla delivered 184,800 electric vehicles and produced 180,338 cars.</p><p>Tesla said it sold a total of 295,324 Model 3 sedans and Model Y sport utility vehicles, while it delivered 14,724 Model S luxury sedans and Model X premium SUVs.</p><p>The company recently opened a new factory in Brandenburg, Germany, and had a ribbon-cutting ceremony on March 22. Tesla also plans to host a grand opening and “cyber rodeo” event on April 7, at another new vehicle assembly plant it’s building in Austin, Texas.</p><p>Tesla moved its headquarters to Austin officially as of Dec. 1, but still operates its first electric car factory in Fremont, California.</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"TSLA":"特斯拉"},"source_url":"","is_english":true,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1164394533","content_text":"Tesla just reported first-quarter vehicle production and delivery numbers for 2022.Here’s how they did.Electric vehicle deliveries (total): 310,048Electric vehicle production (total): 305,407Over the same period last year, Tesla delivered 184,800 electric vehicles and produced 180,338 cars.Tesla said it sold a total of 295,324 Model 3 sedans and Model Y sport utility vehicles, while it delivered 14,724 Model S luxury sedans and Model X premium SUVs.The company recently opened a new factory in Brandenburg, Germany, and had a ribbon-cutting ceremony on March 22. 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