而且这个卡一块四万多元，玩游戏买2个2080TI不是更好。其实你可以去腾讯云去租用GPU云服务器来进行深度学习计算。腾讯云 GPU 实例类型众多，应用广泛，不同的实例类型有不同的产品定位。用户可以根据自身的应用场景，结合性能、价格等因素，选择最符合业务需求的实例。
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特斯拉最近又出大新闻了。才内部邮件宣布达成L2级自动驾驶，这次彻底“纯视觉”了。
这次是美国时间7月10日，特斯拉 FSD Beta V90终于在美国向用户推送。相比起上一个版本，V90做了FSD有史以来最大的一次更新。彻底抛弃了雷达的使用。而且，特斯拉征召了2000名车主内测，报名踊跃。不过，BUG很快就出来了。
这不，一位叫Giacaglia的网友看了一下特斯拉车主们发的视频，马上就收集了FSD 90 beta的11个失误瞬间。从各个动图来看，很明显现在的系统还是只能算是驾驶辅助，如果脱手或者离开人的监控，还是会出事情。这次可以看到的BUG有：
场景一：自动转弯之后径直向道路中央的绿化带撞了过去。
场景二：无法识别路中单轨道路。
场景三：闯公交车专用道。
场景四：在单行车道上逆行。
场景五：一直转换车道。路口右转时，无法判断使用哪个车道。
场景六： 汽车 压实线并线；急需换道时，因为后方车辆逼近，错过时机，只能下个路口见了。
场景七：自动并线超车之后发现道路划线，还要强行压线并道。
场景八：左转时提前换道。
场景九：左转时，差点进入对向路边停车位。
场景十： 汽车 穿过几条车道后才能左转。
场景十一：在一个只有停车标志的地方，看到两个停车标志。
“作为一个做Deep Learning方向的人表示，用神经网络的车我是肯定不敢坐的……”“是的，做ML（Machine Learning）的看现在的自动驾驶，堪比医生遇到挂科的同学给自己做手术。”“强行让机器来学人（纯靠视觉）本就是错误的发展方向，机器有自己的优势（可以自由加装雷达等设备进行辅助）而不利用，就是典型的教条主义、本本主义。”……
这都是很专业的质疑，那么，特斯拉是不是点错 科技 树？这个问题虽然见仁见智，但是从主流的CV（Computer Vision）+雷达路线来说，特斯拉有点像“西毒”欧阳锋了，为了降低成本，纯视觉一条道走到黑，“虽百死而不悔”的精神虽然有了，但是，那都是消费者的命啊……
为什么纯视觉？
如果特斯拉很老实地讲自己是驾驶辅助也就罢了，坏就坏在从一开始马斯克喜欢“吹”自动驾驶，直到吹破了以后在内部邮件中承认是L2级驾驶辅助。但是，现在马斯克给吹得成为一种神话，这种造神运动让马斯克骑上虎背下不来了。
而且，国内外有太多“特吹”，包括大众集团CEO赫伯特·迪斯博士。当然，迪斯博士吹特斯拉，是为了麻痹敌人，那是另外一回事。
且不说特斯拉多年排名垫底的自动驾驶功力，已经让多少人命丧黄泉，单说特斯拉靠“纯视觉”方案，说能达到全自动驾驶L4~L5级别，这就让人匪夷所思了。
苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）教授Marc Pollefeys则认为特斯拉不太可能放弃完全自动驾驶近在咫尺的说法，“很多人已经为此买单（特斯拉的FSD套餐），所以他们必须保持希望，”他说，“他们被困在那个故事里。”故事已经成为一种神话。
那么，为什么特斯拉取消雷达使用纯视觉？特斯拉多次强调过，摄像头数据和雷达数据在做融合的时候比较困难，当摄像头数据与雷达数据有冲突时，系统反而会更加难以抉择。
所以，马斯克也表示过，与其让二者互相扯后腿，不如只选一个并把它做到极致。而且，在他看来，特斯拉的深度学习系统已经比毫米波雷达强100倍，现在的毫米波雷达已经开始拖后腿了。
而在今年的 CVPR（计算视觉与模式识别大会）上，特斯拉首席AI科学家安乔·卡帕西（Andrej Karpathy）还讲了特斯拉如此“执拗”的原因。不过，对于走上歧路的特斯拉，我们还是奉劝要保持冷静。
为什么呢？道理其实很简单，人在开车，虽然是以视觉为主，但是其他的感官都是一体作用的，并非无用。比如听觉，身体的触觉，甚至是意识的直觉等。“事实上，人类开车的时候，是一种近乎无意识的感知，他就能够预测下一步应该怎么办，从而规避事故。”这是奇瑞 科技 有限公司总经理李中兵在世界人工智能大会的一场论坛上所讲的。而在这点，特斯拉有点过于执着在视觉上了。
通用视觉系统和神经网络
那么，这次的CVPR上，特斯拉的安乔·卡帕西（Andrej Karpathy）详细介绍的基于深度学习开发的自动驾驶系统，也就是全视觉的好处是什么？
特斯拉的底气，是采用了“通用视觉系统”和“神经网络”两种黑 科技 。当然，Karpathy 强调，基于视觉的自动驾驶，在技术角度更难实现，因为它要求神经网络仅仅基于视频输入就能达到超强性能的输出。“不过，一旦取得了突破，就能获得通用视觉系统，方便部署在地球的任何地方。”
“我们抛弃了毫米波雷达，车辆只靠视觉来行驶。”Karpathy认为，有了通用视觉系统，车辆就不再需要什么补充信息了。特斯拉始终认为，收集环境信息是一回事，利用环境信息又是另一回事。而且，传感器的种类和数量越多，互相之间的协调与整合就越难做，最终效果恐怕只是1+1 2，得不偿失。
这次特斯拉发布的FSD Beta V90，从技术上来说，新算法调用所有用于自动驾驶的8个摄像头，修复跨镜头畸变、时域差，拼接成环视视觉，再对周围环境进行实时的3D建模。也就是特斯拉所谓的“鸟瞰图视觉”。
具体来说，就是特斯拉将2D视图转化为模拟激光雷达数据，然后再用（激光雷达）算法处理这些数据，得到比之前好非常多的视觉测距精度。你不觉得奇怪么，既然还是得用激光雷达算法，为什么不用激光雷达呢？
按照特斯拉的说法，其自动驾驶系统是基于神经网络的特征识别、预判和规控，对于道路环境项目进行学习，比如交通路牌的含义到底是什么，需要通过很多场景素材训练系统，训练得越多系统能处理的场景越多。通过几百万车主积累的大数据，表现出来的能力就是，特斯拉可以轻松做到目前城市道路的自主驾驶。
实际上，马斯克一直都希望将特斯拉的制造成本压到最低。从成本上来说，目前特斯拉Model 3的自动驾驶摄像头成本只需要65美元。而激光雷达的成本，还基本上在1000美元以上级别。要知道，2018年的时候，Velodyne的64线激光雷达HDL-64售价可是高达75万美元的。
支撑特斯拉车价一降再降的当然是成本的控制。但是，马斯克和特斯拉还是过于迷信软件和AI的力量了。对于自动驾驶的“长尾问题”，特斯拉认为靠AI和超级计算机能解决，这都是有问题的。就算完成了99%，最后的1%依然是不可跨越的鸿沟。
此外，已经有外媒认为，美国本土的传统车企通用 汽车 将在2021年超越特斯拉，原因就在于特斯拉在自动驾驶方面已经落后，特别是又在“纯视觉”的路线上一条道走到黑。
传感器融合才是未来
就纯视觉的局限来说，有业内人士认为，在一些极端的场景中是无法满足对于感知探测能力的KPI指标的。比如一些复杂的天气情况，如大雨、大雾、沙尘、强光、夜晚，这对于视觉和激光雷达都是非常恶劣的场景，难以用一种传感器应对。主要体现在几个大的方面：
1）天气环境因素造成的视觉传感器致盲（如逆光炫目、沙尘暴遮挡等）；
2）小目标物体在中低分辨率视觉感知系统中，可能造成目标晚识别（如减速带、小动物、锥桶等）；
3）异形目标由于未经训练可能造成无法匹配，被漏识别（道路落石、前车掉落轮胎等）；
4）视觉传感器本身的识别要理要求，对于视觉识别的高算力需求等。
就算一些自动驾驶测试或比较成熟厂商，在智能驾驶中也多次发生撞车事故，为传感器系统的失效付出惨痛代价。所以,传感器融合是构建稳定感知系统的必要条件。毕竟，视觉感知能力有局限，必须结合毫米波雷达或激光雷达做优势互补才能实现。
回头来说，这次特斯拉的内测BUG里面，但凡有一个场景没有人类驾驶员眼明手快接手的话，就会演变成为交通事故。这能让人放心吗？特斯拉的车主们也忒心大了。
此外，我们知道，摄像头如何感知深度只是自动驾驶问题的一部分。特斯拉依靠的最先进的机器学习只是识别模式，这意味着它会在新情况下挣扎。一挣扎，就会产生误判。
与人类司机不同的是，如果系统没有遇到场景，它就无法推理该做什么。“任何AI系统都不了解实际发生的事情，”研究自动驾驶 汽车 计算机视觉的康奈尔大学副教授克里安·温伯格（Kilian Weinberger）如此表示。
还有一点是，虽说，FSD 90给智能辅助驾驶系统是创造了更广阔的应用场景，但是，在L2级别的驾驶辅助系统（而不是自动驾驶系统）这个前提下，这些功能多少仍显得有些鸡肋，因为驾驶过程中根本无法脱手。而且，人类驾驶员不仅需要手握方向盘，还需要在城市道路上与车载电脑系统较劲，增加了额外负担和心理压力。
FSD BETA V90的这些内测BUG会在实际道路上反复出现，毫无疑问这为城市交通也制造了更多的隐患。不过，这套系统能不能用在更加复杂的中国的开放道路上？公社的小伙伴中还是有对特斯拉超有信心的，“大家都没开过，怎么知道行不行呢？”是啊，是骡子是马，特斯拉总会拉出来遛遛。
teslat4显卡vpc授权后的性能好。根据查询相关公开信息显示，TeslaT4显卡在VPC授权后可以提供强大的性能，其核心特征包括16GB的显存、高达260TOPS的深度学习性能、结合采用Turing架构的AI加速，以及让企业客户可以更快地部署机器学习和深度学习应用。8 月 20 日，特斯拉正式召开 2021 年特斯拉 AI Day 活动。活动中，特斯拉发布了自研的人工智能训练芯片 D1，以及人工智能计算机柜 DOJO Pod，该项目将运用于 FSD 的深度学习服务中。除此之外，还公布了一款特斯拉智能机器人 Tesla Bot，该机器人将由 Autopilot 硬件进行驱动，原型将于明年正式公布。特斯拉疯狂秀肌肉，还带来了人形机器人，这节奏，感觉科幻片般的未来越来越近了。
据外媒爆料，iPhone 13 或将配有 8 种不同颜色版本，其中除了黑、白两色外，还将迎来日落金、玫瑰金、粉色、绿色、紫色和红色。
虽然不少颜色都在过去出现过，但苹果可能会对色调进行调整。比如，和 iPhone 12 的紫色版相比，颜色会比 iPhone 11 的紫色版更深色。按惯例，苹果将于 9 月的发布会活动上带来 iPhone 13 系列。（via 界面新闻）
颜色越多卖得越好么？这么多颜色，选择困难症的人又来问题了。就是到底是不是13香啊？
理想 汽车 和小鹏 汽车 于 8 月 20 日开始对其「辅助驾驶系统」相关用词进行修改，原先理想 汽车 官网上的「理想 AD 高级辅助驾驶系统」中「高级」二字被删除；小鹏的「XPILOT 30 智能辅助驾驶系统」中的「智能」二字也已经被删除。
8 月 14 日，美一好公司创始人在驾驶蔚来 ES8 并启用自动驾驶功能后发生车祸离世，引发了网络对于「车企过度宣传辅助驾驶」话题的热议。
这种夸大宣传只有在出现血的教训后才会长记性，现在就只剩下一个特斯拉顽固派了。
日经新闻报道称，因受疫情影响，Google 会选择在中国生产 Pixel 6。此前有报道称，Google 希望将 Pixel 的生产移到越南，但在疫情影响下，之前的 Pixel 5 最后还是在深圳制造。而 Pixel 6 似乎也面临了同样问题。据 Google 此前预告，Pixel 6 将搭载其自研芯片，计划在今年秋季推出。（9toGoogle）
中国作为制造大国，完善的产业链真的是我们强大的优势。不过就是在中国生产，但是也不在中国售卖，这节奏，哈哈哈哈。
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