特斯拉自动驾驶的底层逻辑
如果机器人有大脑，会是什么样？
在科幻电影《机械姬》里，全球最大搜索引擎公司“蓝皮书”CEO纳森向观众展示了自己发明的机器人大脑，并留下这么一句话：“人们认为搜索引擎是人们思考的事物，但其实那是人们思考的方式。”
该影片上映于 2015 年，被誉为人工智能爱好者必看的电影之一，拿下包括奥斯卡金像奖在内等多项国际电影大奖。 但在众多奖项 中，单项之冠是 “ 最佳女配角 ” ，艾丽西卡 · 维坎德，也正是影片中智能机器人 “ 艾娃 ” 的扮演者。
“艾娃”是纳森给“她”取的名字，为制造出能独立思考的人工智能，纳森利用自家搜索引擎“蓝皮书”的算法来构建艾娃大脑的“思维”，使之学会人类思考方式。
无独有偶，想让机器有人类思维，同样见之于特斯拉打造的自动驾驶AI上。2019特斯拉自动驾驶日上，安德鲁·卡帕西 （Andrej Karpathy，特斯拉AI总负责人） 曾明确地向大众传达特斯拉自动驾驶是在模仿人类驾驶，因为现行的交通系统是基于人类视觉和认知系统来设计的。
由此，特斯拉开发出“人工神经网络”，并利用大量有效的行车数据来训练它，在这一过程中不断完善并迭代视觉算法，终于在今年年中拿掉毫米波雷达，而随着超算Dojo浮出水面，长期被诟病只能算辅助驾驶的特斯拉，离真正的自动驾驶又近一步。
从学会开车，到比人类更懂开车、开得更好，当一名优秀的“老司机”，是特斯拉自动驾驶持续优化的底层逻辑。
01 “云端司机”的神经网络
纯视觉自动驾驶方案是特斯拉的独门绝技，但需建立对计算机视觉深度训练之上。
计算机视觉是一种研究机器如何“看”的科学，当人类看到一张图片时，能清晰辨析图片里的事物，比如说美丽的风景照、或者一张小狗的照片，然而计算机看到的却是像素 （pixel） ，像素是指由图像的小方格组成的，这些小方块都有一个明确的位置和相对应的色彩数值，计算机“记住”的就是这堆数字字符，而不是具体事物。
如果想让计算机能像人类一样快速准确识别出图片里的事物，机器也有了人工大脑，来模拟人脑处理加工图像信息过程，分为输入层、隐藏层、输出层，里面有许多人工神经元，可视作人脑初级视觉皮层中的锥体细胞和中间神经元。
整个训练过程亦可类比小孩看图识物，通过一次次输入、对比、纠正，完成机器图像认知。通常在训练初期，人工神经网络识别结果的准确度非常低，输出结果和实际值相似度可能只有10%；为了提高准确度，需要再将两者误差从输出层反向传播至输入层，并在反向传播中，修正神经网络隐藏层的参数值，经过上百万次的训练，误差逐渐将收敛，直至输入和输出端匹配度达到99%。
上述过程是理解特斯拉自动驾驶AI的关键，只不过特斯拉开发的人工神经网络专注于驾驶领域，做一名专职云端司机。对它来说，最好的学习材料就是行车数据，大量、多样化、来自真实世界的驾驶训练数据集 （training dataset） 是自动驾驶AI能应对各种路况、交通问题的百宝书。
在影子模式的支持下，特斯拉全球百万车队每时每刻的行车数据都成为这位云端“老司机”提升自身驾驶能力的养分。时至今日，特斯拉Autopilot已经能瞬间完成道路上各种动静目标、道路标识、交通符号的语义识别，反应速度甚至比人脑条件反射更快。
除了应对日常驾驶场景外，AI司机还需要处理一些较为少见的长尾情况 （Corner cases） 。 在2020年Matroid机器学习大会上，卡帕西以交通指标STOP为例，讲解Autopilot应对这些长尾情况的具体方法。
在日常驾驶过程中，车辆总会经过形形色色的STOP指标，最为正常的情况就是一个立在路旁或者路中、红底白字的STOP标识，但现实生活总会有些预料之外的情况发生，驾驶员偶尔会碰上一些奇奇怪怪、需要结合具体背景来理解意涵的指标，包括不限于以下：
无效STOP指标，比如被某人拿在手上，却无意义；下方附带文字说明的STOP指标，比如不限制右行；STOP字母被树枝、建筑物遮挡的指标…这都是些出现频次不高却不胜枚举的情况。
遇到上述情况，人类驾驶员可以轻松识别出绝大部分情况下的“STOP”，并很快作出行动反应。但对计算机来说，情况就变得复杂起来，毕竟它看到的不是具体的"STOP"，而是一堆无意义的数字代码，如果遇到现有训练数据集中没出现的情况，比如一些上述奇奇怪怪、较为少见的指标，自动驾驶神经网络就不能处理。
这部分少见的长尾数据通常无穷尽，但又必须在尽可能短的时间内学会应对，如果一切都让人工操作，无疑需要耗费巨大的时间成本和资源。尽管在8月20日AI大会上，卡帕西透露目前特斯拉标注团队规模已达千人级别，但在海量行车数据面前，千人还是显得杯水车薪，对此特斯拉内部开发了数据离线自动标注 （Data Auto Labeling） 以及自动训练框架“数据引擎（ Data Engine ）”。
首先，特斯拉神经网络团队在对这些长尾情况有所了解后，会先编成一个样本数据集，并为此创造一个局部小型神经网络来学习、训练 （与其他神经网络并行） ，通过OTA方式部署到全球英语地区特斯拉车辆上。
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