人工智能在各行各業都不斷的深入著，在醫療健康、生物科學、銀行金融、在線教育、電子商務都發揮著極大的作用，催生了一個又一個巨頭（如阿里、百度、騰訊、今日頭條）。除此之外，在汽車領域，它也正在孵化著另一大巨頭，那便是特斯拉。自疫情以來，特斯拉股價大漲，市值超過5000億美元，成為全球第一市值的汽車公司，遠遠超過傳統汽車龍頭老大豐田汽車。而未來，人工智能將推動特斯拉快速的成長，保持行業龍頭老大的地位，賦予投資人和市場無限的想象力，我們就一起來看看特斯拉是如何成為科技賦能業務的汽車綜合體吧。

在汽車駕駛領域，主要是大數據、人工智能兩個技術在解決問題，特斯拉駕駛系統的實現主要包含信息收集、特征提取、訓練學習、評估、反饋改進五大步驟，通過數據+算法+反饋不斷垂直整合，完善自動駕駛能力。

第一步信息采集，在汽車行駛的過程中，駕駛系統需要感知到交通路況、道路行人、周圍環境后才能進行駕駛判斷。在特斯拉中主要通過大量的傳感器（如前置攝像頭、后置攝像頭、激光雷達、超聲波雷達、毫米波雷達）進行信息收集。

第二步特征提取，通過汽車內外置的大量傳感器收集了大量信息之后，特斯拉使用神經網絡的深度學習算法來進行特征提取。常用的深度學習神經網絡算法有感知器（單層神經網絡）、前饋神經網絡、深度前饋神經網絡、循環神經網絡、深度卷積神經網絡、反卷積神經網絡等27種，但特斯拉并沒有采用。在特斯拉中需要同時判斷車輛、人行道、交通燈、障礙物、行人、駕駛員、溫度、濕度等多個環境變量的相互關系，因此他們的算力系統必須是超強的，同時運行多個神經網絡（約50個）才能工作。

因此特斯拉采用一種特殊的共享主干神經網絡結構HydraNets進行處理。首先把所有的運算任務都分配給到一個大型的共享骨干網絡，在骨干網絡中又細分多個子網絡，把運算任務分配給子網絡進行處理，每個子網絡只需要學習訓練一小部分圖像信息、提取特征，處理完了之后匯總給到主干網絡再計算處理。

第三步是訓練學習，特斯拉使用PyTorch進行分布式訓練，除了使用大量的數據進行訓練分析之外，還進行預測處理。PyTorch是一個開源的Python機器學習庫，支持多GPU，支持在運行時構建或更改計算圖（每一行代碼都可以定義改圖形的一個組件，），非常的適合特斯拉復雜的計算場景。PyTorch包含張量、數學運算、Autograd模塊、Optim模塊、神經網絡模塊等五大主要元素，張量是一個多維數組，對應于我們采集到的數據；數學運算則是使用PyTorch提供的接口進行運算，比如多維矩陣的轉化；Autograd則是自動微分技術，記錄我們所有執行操作，再通過回放記錄來計算梯度；Optim模塊是算法優化模塊，用于構建神經網絡，產生輸入輸出。PyTorch在機器學習界對于TensorFlow有過之而無不及之處。特斯拉使用PyTorch進行分布式訓練，不斷訓練系統對于行人、路徑、周邊環境的判斷能力，提供多種路徑規劃算法供工程師進行選擇。

第四五步是評估反饋。通過駕駛系統提供司機駕駛路線，觀測模擬結果和駕駛員操作是否匹配，如果不匹配則將該類數據反饋給到后臺，后臺再修正神經網絡學習結果，摒棄不合適的數據，為后續類似的操作提供更好的推薦路線。

最近特斯拉正在改進自動駕駛可視化技術，不僅對交通信號燈（識別交通信號等，在十字路口自動減速）、停車標志技術（減速時自動通知司機，停在屏幕上駕駛視頻顯示的紅線處）進行了重大升級，還可以識別車身周圍的其它車型，讓“神經網絡可以吸收越來越多的問題”，打造一個更深入的標簽系統，可視化標簽系統對于特斯拉的駕駛輔助系統、自動駕駛系統都會很有幫助，不斷的在改善提供自動駕駛計算機視覺系統的能力。

從獲取汽車行駛的真實數據、深度學習進行訓練判斷，形成了“信息采集-特征提取-訓練學習-評估-反饋”的閉環鏈路，為特斯拉提供了新的商業模式，特斯拉也從汽車生產零售公司變成汽車科技公司，因此特斯拉必然是好用的產品，必然讓投資人看到想象力，也必然是會成功的人工智能賦予生活的典型案例～