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- 前收市價168.47開市170.01買盤171.66 x 100賣出價171.95 x 100
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- 純視覺辨識具有通用性，可以在地球任何角落運行
- 神經網路已具備處理深度、速度資訊的能力
- 垂直整合是特斯拉的優勢，讓其開發純視覺自駕技術
- 深度學習模型難以執行因果推理，是純光學辨識技術的難題
深度神經網路（deep neural networks）是自駕技術的核心，它的功能，是分析車載鏡頭傳輸的影像，識別道路、標誌、汽車、行人等資訊，讓汽車適當的行駛。然而深度學習可能會判斷錯誤，因此多數自駕車公司會使用光達來建立汽車周圍的 3D 地圖，以填補神經網路判斷的缺口。 但導入光達也有其複雜性。Karpathy 指出，汽車必須用光達預先繪製環境地圖，然後再建立高解析度地圖，將車道、紅綠燈等資訊納入其中，並且了解它們如何交互作用。測試時，汽車只需定位到地圖即可行動；但實際上，要繪製每個地點的地圖很困難，而且收集、建立與維護這些光達地圖是無法擴展的，難以保持更新。 因此，特斯拉不使用光達與高解析地圖，而是使用圍繞在車體上的 8 個攝影鏡頭接收環境資訊，再交由深度神經網路分析。Karpathy...
反對純視覺自駕的主要論點是，在沒有光達、雷達的協助下，神經網路在測距與深度估計上存在不確定性。但是人類也是靠視覺來開車，並沒有光達、雷達之類的感官。Karpathy 表示，神經網路已具備處理深度、速度資訊的能力。 為了訓練能判斷深度、速度與加速度的深度學習系統，特斯拉團隊需要內含數百萬支影片的龐大數據集，並標註其中的物體與屬性。除了常見的路況，工程師也必須確保影片的道路資料多樣性，並且包含少見的路況，讓深度學習在各種道路，各種路況下做出正確判斷。 接著，特斯拉團隊就必須替數據貼上標籤。但特斯拉累積了 1.5 PB 的數據，要為它們貼標籤是巨大的挑戰，若使用人工標註，就要耗費大量的資金與時間。因此，特斯拉開發自動標記技術，並將它安裝在消費者的車輛中，默默執行標記的工作。 建立數據集後，特斯拉建...
而「垂直整合」是特斯拉開發自駕車的優勢。由於特斯拉製造汽車，因此能夠從銷售出的汽車收集數據。另外，特斯拉也在專有的數據集上建立並訓練神經網路，並透過汽車上的影子測試來驗證功能，再據此優化。Karpathy 表示，特斯拉可以在所有的層面上設計與測試自駕，完全掌握自己的命運，沒有第三方的阻礙。 這種垂直整合模式，以及建立數據、調整機器模型與佈署在汽車上的循環，讓特斯拉實現純視覺的自駕技術。而多數自駕車公司沒有垂直整合的優勢，因此難以複製特斯拉的訓練方式。
但需要思考的議題是，純視覺自駕能否克服自動駕駛的所有挑戰。除了辨識物體與判斷速度之外，人類視覺還執行許多複雜的功能，目前的深度學習可能尚無此能力。另外，深度學習模型也難以執行因果推理，當前所未見的狀況發生時，模型可能就會有判斷上的障礙。 關於因果推理障礙，目前 AI 界有兩大分歧，一派認為需要將因果關係與推理整合到深度神經網路中，另一派認為可以透過直接擬合（direct fit）的方式來克服。特斯拉目前傾向於後者。 由於純視覺自動駕駛具備通用性的優點，因而受到特斯拉採納，並且捨棄光達。而特斯拉具有垂直整合的優勢，讓它能獲得大量數據並訓練、驗證神經網路，因此得以實現純視覺自駕。但深度學習模型在因果推理上有限制，是特斯拉開發自駕需要克服的問題。
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