Tesla Autonomy Day

Tesla presenterade i måndags var deras satsning på självkörande bilar befinner sig. Mycket har hänt sedan Elon Musk för drygt två år sedan lanserade idén att Teslas bilar kommer bli självkörande i framtiden. Eller, inget har hänt ifall man läser vissa kommentarer om måndagens event. Redan för två år sedan visade Tesla upp videoklipp med en självkörande Tesla. ”Och fortfarande har inget hänt, fortfarande lovar de det kommer komma i framtiden” har man hört kommentarer. Det som inte märks så tydligt i videoklipp men som det ligger mycket hårt arbete bakom är hur pass duktig självkörande funktionen har blivit. Testturen för två år sedan krävdes det flera försök att få till det rätt, att få bilen köra felfritt hela sträckan. Nu två år senare har funktionen blivit så mycket säkrare så Tesla vågade investerare provåka med bilarna efter eventet. Att få bilen köra själv 90% av tiden är oerhört mycket enklare än att fixa de sista 10 procenten – det är det som tog tid, och fortfarande tar tid. ”Fixa niorna” som Elon Musk kallar det. Fixa så bilen kör rätt 99.9999…% av tiden.

NNP_1

Viktigaste skillnaden sedan de första försöken har varit nya processorn. Tesla började utveckla sin självkörande funktionalitet på NVIDIA-s banbrytande Drive PX2 arkitektur som simulerade tiotals miljoner hjärnceller som skulle förstå vad bilen såg via sina kameror. Lika banbrytande den datorn var då lika snabbt insåg Tesla att den inte var tillräcklig kraftfull för att kunna nå full självkörning.

Därför utvecklade Tesla sin egen processor. Som helt specialiserades till att utföra en enda uppgift: köra bilar. Processorn kan ta emot bilderna från bilens åtta kameror som tittar åt alla håll runt fordonet på en och samma gång, plus data från radarn och ultraljudssensorerna. Dessa bilder analyseras av två gigantiska specialbyggda ”elektronhjärnor” (markerade området på bilden ovan) som simulerar riktiga hjärnceller. Ordet elektronhjärna har hittills varit en överdrift, speciellt när den stiftades på 50-talet – men nu har utvecklingen hunnit ikapp och datachippet simulerar faktiskt riktiga neuroner, hjärnceller. Till höger om dessa specialprocessorer har Teslas ingenjörer även lagt in 12 vanliga processorkärnor på chippet, liknande dem som driver din mobiltelefon. Tesla har satt två sådana processorer på sitt kretskort som sitter i bilarna som körs parallellt för att förbättra säkerheten. Endast om båda processorerna är överens om en manöver utför bilen den.

NNP_2 Mänskliga hjärnan har miljarder av ganska långsamma hjärnceller som arbetar parallellt med varandra. Teslas chip simulerar ganska få, 96×96 celler åt gången – men laddar in nya grupper av celler två miljarder gånger i sekunden. Datakretsar är miljarder gånger snabbare än mänskliga celler. På så sätt kan enorma neurala nätverk simuleras genom att beräkna en liten del av nätverket åt gången. Enorma neurala nätverk på tiotals, hundratals miljoner celler skannas av och beräknas 9216 celler åt gången.

Fleet_1

Neurala nätverk behöver stimuli för att lära sig. Under föreläsningen gav Teslas AI chef Andrej Karpathy ett exempel med leguaner. Sättet man lär datorn känna igen leguaner är att mata den med miljoner bilder på leguaner så den på egen hand fattar vad den ska titta efter för att skilja en ödla från säg en båt eller sax. Man matar den med olika bilder – och berättar för varje bild vad det är på bilden: leguan, båt eller sax.

Självkörande bilar bryr sig inte om ödlor (än så länge) men ska på samma sätt lära sig känna igen andra bilar, cyklister, människor, vägar, vägskyltar etc på samma sätt. Datorn måste matas med miljarder bilder för att lära sig – och miljarder bilder som är rätt beskrivna, att på den här bilden kan du se en bil, så ser en bil ut. Till slut har datorn lärt sig hur bilar ser ut – även om den träffar på en bil den aldrig sett förut.

Att hitta dessa enorma mängder bilder är största problemet när det gäller maskininlärning. Men Tesla har här ett hemligt vapen: sina hundratusentals bilar som redan kör runt på vägarna! Andrei och hans kollegor har implementerat ett sätt de kan begära bilar runt om i världen skicka till exempel bilder på vägbyggen de kör förbi. Då får de tillbaka tusentals, miljoner bilder från Teslor runt om i världen och kan lära datorn hur ett vägbygge ser ut. Inte bara på några bilder, inte bara hur de ser ut i USA, inte simulerade bilder – utan ovärderbar data från verkligheten runt om i världen! Waymo, Cruise, Uber och de andra har ingen liknande möjlighet att samla in sådana enorma mängder träningsdata till sina självkörande datorer.

Fleet_2

Förutom enstaka bilder kan bilarna även skicka små sex-sekunder filmsnuttar som även visar hur mänskliga föraren reagerade vid tillfället. Ta till exempel att kunna känna igen skräp på vägen. Är det en plastpåse man kan köra på – eller något hårt som till exempel ett tappat däck som måste väjas för? Teslas dator tränas inte bara med bilder utan tränas också för vilka hinder mänskliga föraren bakom ratten väjde för och vilka gjorde hon inte.

Här poängterade både Elon Musk och Andrej Karpathy att Teslas system har flera unika fördelar: andra system som använder sig av LIDAR kan i bästa fall få några få 3D punkter mätdata från hindret som ligger på vägen. Det blir svårt att avgöra vad är det egentligen som ligger där? Teslas högupplösande kameror ger en mycket skarpare bild av vad det är i vägen. Nya datorn behandlar bilderna i full upplösning – ser du att det är ett däck som ligger på vägen på bilderna ovan ser datorn också det. Samtidigt får systemet även automatiskt in viktig data om hur den ska reagera – den lär sig genom att betrakta vad mänskliga förare gjorde vilka hinder den måste akta sig för och vilka är ofarliga.

Det är denna enorma tillgång till träningsdata – och facit, vad mänskliga föraren faktiskt gjorde i situationen som ger Tesla en enorm fördel mot andra aktörer som i bästa fall kanske har hundra testbilar ute i en enda stad i USA.

Fleet_3

Det insamlade datat används till att träna det neurala nätverket. Sedan skickas den ut till bilarna för att köras i ”skuggläge”: datorn betraktar omvärlden via sina kameror och gör beslut över hur den skulle köra i given situation. Det jämförs sedan med hur den mänskliga föraren körde i verkligheten. Om det skiljer sig alldeles för mycket skickas datat tillbaka till Teslas servrar för ny utvärdering och förbättring av det neurala nätverket. På så sätt tränas Teslas självkörande mjukvara av hundratusentals förare runt om i världen. Något helt unikt för Tesla som andra aktörer bara kan drömma om.

Tesla utvärderar också konstant sina redan släppta funktioner. Varje gång du avbryter autopiloten och tar över manuellt skickas det en rapport upp till Teslas servrar för att utvärdera eventuella fel autopiloten begått, och lära sig och förbättra funktionen. Ingen annan biltillverkares liknande system gör så. Tesla utvärderar också varenda filbyte som görs av navigate on autopilot, den nya autopiloten (som inte släppts i Sverige än) som kan byta fil på motorväg på egen hand. Av miljoner filbyten har alla gått bra, inga olyckor har inträffat än. Systemet håller däremot på att lära sig bli mer självsäker och ”våga” byta fil även i mer krävande situationer.

 

Utvecklingen går nu i rasande takt. Teslas Totala Självkörningsförmåga, som tillvalspaketet kallas blir mer och mer kapabel för varje dag. Redan idag klarar den ”vanlig” trafik, normala trafiksituationer. Korsningar, trafikljus, rondeller, allt klarade den galant på de provkörningar investerare bjöds på i måndags. Tesla håller på och finslipar funktionaliteten vid mer krävande situationer, sådana som inte inträffar särskilt ofta – men bilen måste ju bete sig korrekt även då, får inte krocka. Enligt Elon Musk kan de första självkörande robot-taxi Teslorna börja dyka upp redan nästa år (även om han själv erkänner att han brukar vara överoptimistisk när det gäller tidplaner).

Alla Tesla Model S och X tillverkade efter 20 mars, och alla Model 3 tillverkade efter 12 april har Teslas nya datachip i sig. De Teslor som hittills levererats i Sverige har alltså fortfarande gamla datorn i sig – men har man köpt ”Total Självkörningsförmåga” paketet kommer de uppgraderas till den nya i efterhand. De som fått sin Model 3 efter prissänkningen i början av mars kommer få uppgraderingen gratis.

SelfDriveM3

I en övergångsperiod kommer bilarna ha möjlighet att slå på total självkörning men fortfarande ha ratt – men logiska utvecklingen kommer enligt Elon Musk bli att bilar kommer tillverkas utan ratt om några år. Man ska även kunna plocka bort ratten från sin gamla bil och plugga igen hålet. Alla Teslor levererade idag är förberedda för det.

Privatleasar du en Tesla i USA idag får du leasa den i tre år – men sen får du inte behålla bilen. Tesla vill ha tillbaka leasingbilarna för att bygga upp sin egen flotta av robot-taxis med dem. Privata Teslaägare ska också kunna via ett klick på mobilappen låta sin bil ingå i Teslas robot-taxiflotta och ”extraknäcka”, börja tjäna pengar för sina ägare.

RoboTaxiProfit

Enligt Elon Musk ska folk kunna beställa en Tesla robot-taxi på liknande sätt de bokar en Uber taxi idag: ta fram Tesla appen, ange vart man vill åka och begär att bli hämtad. En bil från Teslas robot-taxiflotta (Teslas egen eller någon ägares som lånat ut sin bil) kommer hämta upp dig och köra dig dit du vill. Enligt siffrorna ovan skulle en åktur kosta runt en dollar per mile för en kund varav bilens ägare får $0.65 i ren vinst. Låter man bilen åka 90,000 miles per år kan den tjäna ihop uppemot $30,000 för sin ägare. Istället för att din bil står och samlar damm på din garageuppfart tjänar den pengar åt dig.

Försöker vi översätta siffrorna till svenska förhållanden skulle en Tesla robot-taxi kosta runt 7 kronor kilometern för en kund att använda (att jämföra mot 20-25 kr per km för taxi idag). Ägaren skulle få runt 3:50 av de pengarna (oklart hur arbete utförd av robotar kommer beskattas?). Körs robot-taxin 40 mil per dag kan den tjäna ihop drygt 250,000 kronor i ren vinst till sin ägare. Siffrorna är dock väldigt osäkra med tanke på svenska myndigheters uppfinningsrikedom när det gäller skatter.

Du kommer dock kunna tjäna pengar på din självkörande bil även utan att låna ut den till komplett främmande folk. Kan bilen skjutsa mannen till jobbet, köra sen på egen hand hem igen och skjutsa sedan frun till jobbet också, och barnen till skolan och träningen kan familjen plötsligt klara sig med en bil istället för två. Och om man tillåter även resten av familjen få boka bilen vid behov, farmor behöver åka till läkaren, kan plötsligt fler bilar sparas in. Även om man bor i en liten by mitt ute i ingenstans kan grannar gå ihop och ha en egen liten bilpool. Teslaägare får endast hyra ut sin bil via Teslas robot-taxi flotta – men man bestämmer själv vem och vilka får nyttja ens bil.

På vårt forum har det dessutom redan diskuterats att skaffa två Teslor: en som man ska ha själv – och en som man hyr ut som robot-taxi och tjänar ihop bådas inköpspris.

side-camAutopilot

Tesla har alltså flera unika fördelar jämtemot sina konkurrenter när det gäller självkörande bilar: de är enda aktören som både tillverkar bilarna, datorerna och mjukvaran som behövs. De är enda aktören som lätt kan få tillgång till enorma mängder indata att träna sina datorer med från verkliga trafiksituationer runt om i världen. De är enda aktören som kan få värdefull data om hur riktiga mänskliga förare reagerade i samma trafiksituationer. De är enda aktören som kan testa sin programvara i hundratusentals bilar runt om i världen i ”skuggläge”, medan bilen körs av människa – och dessutom få snabb feedback om automatiken tar annorlunda beslut än kött-och-blod föraren. Och de är enda aktören som inte behöver investera miljoner miljarder i testflottor – bilarna köps av helt vanliga människor. Tesla behöver inte ens betala full pris för sin framtida robot-taxiflotta: den kommer ju utgöras av gamla leasingbilar.

Hur ska någon annan ha en chans mot det där?

Bookmark the permalink.