特斯拉的自动驾驶技术高度依赖于神经网络，对于车载系统，如果实时运算一个拥有48个网络，1 000多个感知输出的庞大神经网络模型是无法完成的事情。对于模型训练，特斯拉研发了专门用于模型训练的Dojo超级计算机群，如图8所示。

    对于神经网络的模型训练，我们最关注模型的损失函数、跨任务训练、数据优化三个部分。

1．损失函数

    损失函数（Loss Function）也可称为代价函数（CostFunction）或误差函数（Error Function），用于衡量预测值与实际值的偏离程度。一般来说，我们在进行机器学习任务时，使用的每一个算法都有一个目标函数，算法便是对这个目标函数进行优化，特别是在分类或者回归任务中，便是使用损失函数（LossFunction）作为其目标函数。机器学习的目标就是希望预测值与实际值偏离较小，希望损失函数较小，也就是所谓的最小化损失函数。特斯拉把所有的子任务最终都加权平均到一个损失函数中，对这个损失函数进行优化。特斯拉在训练过程中，主要存在如下几点问题的思考：

    （1）不同任务的损失函数的范围不同，并且分类和回归权重也不同。例如感知人和道路边缘是两个任务，其范围不同并且权重也不同，损失函数的归一化是一个重要的问题。

    （2）不同任务有着不同的重要性，例如行人检测就有着比限速标志牌更高的优先级。

    （3）有些任务比较简单，有些比较困难，例如道路标示牌在不同场景下的变化不大，模型可以快速训练到很好的效果，但是车道是一个很复杂的任务，道路模型具有多样性的特点。

    （4）模型的长尾数据较少（RA口特殊车辆，事故检测等数据量较少，对于十分依赖数据输入的神经网络来说是一个很大的挑A）。

2．跨任务训练

    因为模型在不同任务间进行不同程度的参数共享，因此利用不同的数据对一些子任务进行训练的时候，并不是整个网络模型都会得到训练，而是根据任务和数据样本整体网络的一部分进行训练。特斯拉的软件架构中也使用了这种方法来训练神经网络。此外，特斯拉还使用了分布式模型进行模型训练，以此来减少模型训练时间。例如此时正在训练任务1（车道线模型训练），任务2（道路标志识别模型训练）此时也进入训练队列，系统会自动停止任务1的训练并记录停止节点，优先训练任务2（因为任务2训练更快，且训练结果无需重复标注），任务2结束后继续训练任务1，提升网络的训练效率。

3．数据优化

    为了解决长尾任务的训练，采用数据过采样来保证任务内的数据优化以及任务间的数据平衡。例如，在现实交通灯数据中，黄灯的时间及出现频率非常有限，通过过采样达到在一项任务内基本的一个数据分布的平衡。另外在特斯拉任务间也通过不同任务的优先级，重要程度等设定过采样率来调节不同任务的性能。对于数据量不同的训练任务，应该对长尾任务（例如特殊车辆，事故检测等数据量较少的任务）以及噪声影响较多的任务进行大量数据优化。

 

    特斯拉FSD软件信号传输的流程如图9所示。

    特斯拉的8个摄像头进行数据感知，可以以每秒25亿像素的最大速度采集输入到FSD中，摄像头的数据进入到FSD的DRAM。然后通过图像信号处理器ISP进行图像数据的预处理，每秒可以处理10亿像素（大约8个全高清1080P屏幕，每秒60帧）。这一阶段芯片将来自摄像头传感器的原始RGB数据转换成除了增强色调和消除噪音之外实际上有用的数据。随后数据进入LPDDR中进行存储，影响此阶段的关键要素就是内存带宽，FSD除了要处理摄像头的内存数据，还需要处理毫米波雷达及其他传感器的数据。数据随后存储与SRAM中，最终通过特斯拉的NPU/GPU/CPU进行数据处理，Dojo的训练结果会通过OTA定义更新到FSD上，特斯拉可以对目标进行识别并进行跟踪，并把识别及跟踪结果传输给车辆控制模块，车辆控制模块通过控制方向盘、加速踏板、制动装置等其他执行机构对车辆进行控制。

 

    特斯拉后续会持续升级其软件系统，包括感知神经网络的训练及部署，并有可能使用新一代毫米波雷达或者使用4D毫米波雷达融合感知。特斯拉的自动驾驶软件系统为自动驾驶提供了新的实现方法，现在各大主机厂、各大供应商均开始大力研究自动驾驶的软件系统及架构，相信这会让未来自动驾驶功能更加完善，可靠性更高。