特斯拉發表自動駕駛晶片,預告2020年百萬輛無人計程車上路跑
特斯拉發表自動駕駛晶片,預告2020年百萬輛無人計程車上路跑

特斯拉自動駕駛投資者日(Autonomy Investor Day)在4月22日首度亮相,在這歷史性的一刻,執行長伊隆.馬斯克(Elon Musk)於會場中,發表自研自駕車晶片,將全面導入新生產的Model 3、X、S等車型,並宣布特斯拉無人計程車隊預計2020年正式上路。

先前馬斯克曾在與投資者的會談上,信心十足地表示特斯拉自動駕駛技術將在今年內完善,屆時汽車能在停車場找到車主,不必任何人為介入,就能載著乘客前往目的地。

如今在加州登場的這場自動駕駛會議,便是他大膽向公眾端出成果,展示特斯拉未來方面的時刻。

特斯拉發表自研自動駕駛晶片,聲稱效能更勝Nvidia

特斯拉自駕車晶片在活動中隆重登場,被稱為全自動駕駛電腦(FSDC)的這款晶片,擁有雙核心設計,搭載各自的電源與儲存系統。如果其中一枚核心發生故障,另一枚核心將接替軟體運行並提出警告,確保行車安全。

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特斯拉自研自動駕駛晶片。
圖/ Tesla

馬斯克毫不避諱地強調,這將是世界上最好的自動駕駛晶片,「從未設計過晶片的特斯拉,怎麼設計出世界上最好的晶片?但這是客觀的事實。」

第一批晶片已在上個月進入生產線,前蘋果晶片工程師、現任特斯拉董事Pete Bannon宣稱,不僅低功耗、低運轉溫度,且具有極佳數據處理效率, 這是先前使用的Nvidia Xavier晶片的7倍效能

對此,Nvidia也反駁特斯拉的說法,指出特斯拉的比較並不準確,Xavier並非面向全自動駕駛的晶片,其Drive AGX Pegasus才是更該對應比較的對象,擁有320 TOPS(每秒兆次運算),高於特斯拉晶片。

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特斯拉聲稱新晶片能令自動駕駛更安全。
圖/ Tesla

另外,馬斯克也透露,新版本的晶片預計在1年半至2年內推出,已完成過半設計,效能會是現版本晶片的3倍。

推自動駕駛版Uber,馬斯克預言明年百萬輛無人車上路

馬斯克信誓旦旦地表示,特斯拉計劃2020年出產第一款全自動駕駛車,並規劃推出「無人車共享服務」。

在馬斯克描述的未來場景中,擁有完善自動駕駛配備的特斯拉車主,在暫時無須乘車時,能夠透過App將愛車加入「共享」行列,化身無人Uber為民眾服務,特斯拉將從中抽成25%至30%。在沒有足夠自動駕駛車服務的地區,特斯拉則會提供自己的無人計程車隊。

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在馬斯克的未來規劃中,特斯拉電動車將能化身無人Uber,自動提供載客服務。
圖/ Tesla

為達成這樣的願景,特斯拉自研晶片將是不可或缺的存在。馬斯克宣稱,該晶片已達成全自動駕駛所需的硬體要求,待軟體跟上便能達到具有足夠可靠性的自動駕駛技術。

至於軟體技術何時能跟上?馬斯克認為,明年年中乘客就可放心乘坐自動駕駛車,更大膽預言,「 從我們的角度來看,如果你快轉1年,或者1年又1季,但我們確定明年內就會有百萬輛無人計程車上路。

不過,馬斯克也多次指出,即便技術已經就緒,到底能否上路還是取決於監管單位核准。再加上目前仍未有無人車配套法律,究竟需要怎樣的標準才能合法駕駛,尚無人知曉。

馬斯克:自動駕駛依賴光達註定失敗

值得一提的是,特斯拉自駕車的發展上,與其他無人車開發商有著不小的差異。在光達成為自駕車主流的現在,特斯拉依舊是以鏡頭作為自動駕駛技術的雙眼。

光達擁有在天候惡劣、光線昏暗的情況下,看清路況的優勢,但同時價格也非常高昂,馬斯克不諱言指出,把精力花費在光達上,純粹是徒勞,「任何依賴光達的人都註定失敗!註定!這些昂貴的感測器不是必要的。」

特斯拉AI資深主管Andrej Karparthy表示,視覺辨識對於4級、5級自動駕駛技術終究有其必要,依賴光達是種取巧的行為,「它迴避了『視覺辨識』這個根本問題,進而給予人們一種虛假的進步感,但它最終只是根輔助的拐杖。」

為取代光達帶來的部份優勢,特斯拉依靠大量行車數據培訓神經網路。馬斯克提到,目前每輛在路上跑的特斯拉電動車,無論是否開啟Autopilot功能,都在協助特斯拉收集數據,訓練自動駕駛技術。待軟體方面足夠成熟後,便會在既有硬體內全面實施。

資料來源:TechCrunchCNBCThe Verge

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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