で Tesla AI Day 2022 イベント、電気自動車メーカーは、 完全自動運転 (FSD) 技術 現在はまだベータテスト段階にあります。 同社は、FSD ベータテスターの数が昨年の 2,000 人から約 2,000 人に増加したことを明らかにしました。 いくつかの規制上の問題やインシデントによって疑問が生じたにもかかわらず、2022 年にはユーザーは 160,000 人に達する 安全性。
テスラはまだ、FSD パッケージが正式にベータ段階を終了する時期については明らかにしていませんが、そう遠くないように思われます。 で TEDインタビュー 今年、マスク氏は、現在1万5000ドルのFSDシステムが2022年末までにすべての顧客に提供される可能性が最も高いと主張した。 もちろん、規制当局の承認を待って、今年末までに世界的に展開する計画もあります。
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「技術的な観点から、FSD ベータ版は今年末までに世界中で展開できるはずだと思います。 多くの国では規制当局の承認が必要です。 そのため、他国の規制当局の承認によってある程度制限されています」とマスク氏はQ&Aセクションで述べた。
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Elon Musk 氏は、年末までに FSD ベータ版を世界中に展開できるはずだと述べています (大きなアップデートは来月予定されています)。 #FSDBeta#AIDay@テスラpic.twitter.com/aS7H6N340g
— techAU (@techAU) 2022年10月1日
これまでの FSD の進捗状況について、チームはトレーニング インフラストラクチャを最大 40 ～ 60% 拡張し、開発のペースが大幅に向上したと主張しています。 同社は 1 年間で 75,000 を超えるニューラル ネットワーク モデルをトレーニングしました。これは、8 分ごとに約 1 つのモデルが検証とテストに合格することになります。
インフラストラクチャの詳細をもう少し詳しく見ると、Tesla はトレーニング プロセスのために 14,000 を超える GPU のキャッシュを維持していると述べています。 毎日 50 万本近くのビデオがシステムを通過し、これまでに 14 億 4000 万のフレームが自動運転システムのトレーニングに使用されています。 一方、トレーニング データセット全体には 480 万を超えるクリップが含まれています。
テスラはまた、FSD システムをトレーニングするために高度なデータセット ラベリング システムに切り替えました。 500 万時間に及ぶ手動ラベル付けが、わずか 12 時間の自動クラスター作業に削減されたと言われています。
2018 年の画像中心のルーツから、テスラのチームは現在、3D 空間データをすべて重視するアプローチに移行しています。 高いスケーラビリティを備えながら、ラベル付け時間をクリップあたり平均 533 時間から 6 時間未満に短縮します。 分。
FSD の専門家は、カメラが紛らわしい画像を生成する特定の状況において、ソフトウェアが補足フレームを利用してシーンを再構成する方法について説明しました。 FSD アップグレードに関する技術的な詳細については、公式ビデオ ストリームを視聴してください。 ここ.
すべてのインフラストラクチャのアップグレードが舞台裏で行われ、新たな機能が追加されるため、広範な展開に先立って FSD の価格が再び値上げされるかどうかは不明です。 マスク氏は以前、「FSDが実現すると仮定すれば、基本的に現在はとんでもなく安い」と主張しており、実際にそうなるだろう。
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