針對特斯拉專利來了解如何透過 AI 技術，來優化 FSD 全自動駕駛系統以及機器人的效能。這份專利是 WO2024073115A1 編號，於2024年4月4日公開，詳細說明了如何在專用硬體上高效執行複雜的 AI 模型，並展現特斯拉在 AI 推理性能上的持續進步。這項專利名為「AI推理編譯器和運行時工具鏈」，專注於提升FSD與機器人應用的效能。特斯拉透過這項技術，成功優化AI模型在特定硬體上的運行方式，使其能在處理複雜計算時保持高效能，這也是特斯拉持續強化FSD的關鍵策略之一。
如果您想了解更多可以參考：解析特斯拉FSD全自動駕駛專利：AI人工智駕駛技術的重要關鍵點！
文章目錄
特斯拉技術專利：如何更有效訓練 FSD 與 AI 模型
1. AI 子網路：提升效率與精準度
特斯拉的全自動駕駛系統（FSD）並非一個單一的整體，而是由多個專門的「AI 子網路」組成，每個子網路都針對自動駕駛中的某一特定功能進行設計。這種模組化架構不僅提高了系統的靈活性，也讓特斯拉能針對每個區塊進行個別訓練與優化，帶動整體性能的提升。
最值得注意的是，當某個子網路經過改進後，FSD 的端到端設計能讓其他子網路自動調整以適應這些變化，進一步提升系統的整體效能與協同性。這樣的設計也讓系統在部署與初期平台訓練時更加高效且具備適應性。
這些子網路負責以下工作：
- 辨識與解讀交通號誌：準確辨識交通標誌與信號燈，確保車輛能正確反應。
- 偵測與追蹤移動物體：包括車輛、行人、自行車等在內的移動物體，進行即時偵測與追蹤。
- 維持車道位置與道路導航：確保車輛在行駛過程中保持正確車道位置，並執行路徑導航。
- 生成周遭環境的 3D 地圖：利用周圍環境資訊建立精準的三維地圖。
- 路徑規劃與即時駕駛決策：根據當前道路狀況，規劃最佳行駛路徑並做出即時駕駛決策。
這種分工模式讓 FSD 能夠更高效且精準地應對自動駕駛過程中的各種複雜挑戰。
2. 特斯拉專屬編譯工具鏈：實現硬體與效能的完美契合
特斯拉的全自動駕駛系統（FSD）需要在多種硬體架構上運行，包括 CPU、GPU 以及專為 AI 任務設計的加速器 NPU（神經網路處理器）。由於這些硬體各具獨特的架構與能力，特斯拉專門開發了一套 編譯工具鏈，將 FSD 的高階程式碼轉換為針對不同硬體元件量身打造的機器碼。
這種專屬工具鏈的優勢在於，能根據每個硬體元件的特性調整指令集，確保各元件能以最適合的方式執行指令，從而最大化效能並提升能源使用效率。舉例來說，CPU 通常負責邏輯運算和任務管理，GPU 擅長處理平行計算，而 NPU 則能高效執行 AI 推理任務。透過這套編譯工具鏈，FSD 的運算工作能夠被精準分配至最適合的硬體元件執行，無論是高強度運算還是簡單任務，都能發揮最佳效能。
3. 策略任務分配：智慧調度全面提升系統效能
為了進一步優化全自動駕駛系統（FSD）的運行效能，特斯拉採用了 智慧型任務分配系統，根據不同子網路的運算需求，將任務分配至最適合的硬體元件執行。
運算需求較高的複雜任務，例如 3D 地圖生成或即時路徑規劃，會由具高效能的處理器（如 GPU 或 NPU）處理；而對資源要求較低的任務，則由能源效率更高的元件負責運行。這種策略性分配方式，不僅確保了每個硬體元件都能在其最佳性能範圍內運作，還進一步降低了系統的能源消耗。同時，透過合理分配運算資源，特斯拉成功提升了 FSD 系統的整體效率與穩定性。
4. 排程優化：縮短延遲與強化即時反應能力
在自動駕駛領域，即時反應是關鍵。為了應對瞬息萬變的駕駛環境，特斯拉特別設計了一套 執行排程器，負責決定硬體執行指令的最佳順序。這項技術透過優化運算操作流程，有效縮短延遲時間，確保系統能迅速完成即時決策。
舉例來說，當 FSD 系統面對突發狀況時，排程器能快速分配資源，讓自駕車在複雜的道路環境中展現更高的反應速度。同樣地，在人形機器人 Optimus 的應用上，這種技術也可用於處理需要即時反應的情境，例如接住飛來的球。目前雖然示範影片確認是透過遠程操作實現，但特斯拉表示，未來將致力於讓 Optimus 完全自動完成這類高難度操作。
5. 量化感知訓練：減輕運算負擔與功耗之間的完美平衡
為了讓 FSD 系統在維持高準確度的同時減少運算負擔與能源消耗，特斯拉導入了 量化感知訓練技術。這項技術的核心在於訓練系統使用較低精度的數據進行運算，進一步降低對處理能力和記憶體的需求。
簡單來說，量化感知訓練的運作方式類似於「四捨五入」，透過以低精度數值表示運算過程中的數據，硬體壓力得以大幅減輕，卻不會明顯犧牲準確度。這種方法成功在效能與資源使用效率之間找到理想的平衡，使 FSD 系統能在高效運作的同時，保持優異的表現，進一步推動自駕技術的發展。
6. 時鐘同步：提升多晶片系統的協調與穩定性
在 FSD 系統中，多顆晶片需同時執行各自的任務，因此維持精確的時間同步是實現準確運算的關鍵。特斯拉引入了一套時鐘同步機制，確保所有處理單元的時間保持一致，有效避免因時序錯誤而導致的運算偏差或功能失誤。
這項技術不僅讓 FSD 系統能在處理多來源數據時保持高一致性，更大幅增強了系統的穩定性與可靠性，特別是在應對即時決策與快速變化的駕駛環境中，展現了卓越的效能與協調能力。
7. 冗餘與故障切換：強化自動駕駛系統的安全性與穩定性
為了確保 FSD 系統的高可靠性與安全性，特斯拉在設計中加入了硬體與軟體層面的冗餘與故障切換機制。這意味著當某個關鍵元件發生故障時，備援元件可以迅速接管工作，確保系統不中斷並持續穩定運行。
這項冗餘與故障切換功能對於自動駕駛系統至關重要，尤其在行車過程中，任何系統故障都有可能帶來危險或事故。特斯拉透過這些機制，保障了 FSD 在運行過程中的安全性，為無人駕駛提供了可靠的保障。
總結：特斯拉技術專利
簡單來說，可以將 FSD 視為一間大型企業，每個部門負責不同的專業任務，並配備專屬的工具與設備。特斯拉的系統則像是精密運作的管理結構，將合適的任務分派給適當的部門，提供它們所需的資源，並協調各部門之間的合作，以達成最高效的生產力與表現。這種設計讓 FSD 能夠精準且有效地處理自動駕駛過程中的各種複雜情境。這項專利技術不僅展示了特斯拉如何深度整合硬體與軟體來提升系統效能，還反映出其在自動駕駛領域中的技術領先地位，並對系統的可靠性與安全性持高度重視。
