Wie sich Teslas FSD-Hardware im Laufe der Jahre verändert hat

Wie sich die FSD-Hardware von Tesla im Laufe der Jahre verändert hat

Die Chronik der Autopilot- und Full Self-Driving (FSD)-Hardware von Tesla zeigt, wie schwierig es ist, menschliches Sehvermögen und Denken zu imitieren.

Seit mehr als einem Jahrzehnt behauptet Elon Musk, dass die heute produzierten Fahrzeuge bereits über die gesamte Hardware verfügen, die für vollständige Autonomie erforderlich ist – dennoch haben aufeinanderfolgende Veröffentlichungen immer wieder neuere und leistungsfähigere Systeme eingeführt. Die Branche nähert sich nun der echten Autonomie, aber es hat Jahre, mehrere Hardware-Generationen und wahrscheinlich noch weitere Updates erfordert.

Von der frühen Mobileye-Ära mit einer einzelnen Frontkamera bis hin zu den Ambitionen für verteiltes Supercomputing mit AI5: So hat sich die Hardware von Tesla entwickelt.

Hardware 1: Mobileye

Die erste Autopilot-Hardware (AP1) basierte auf der Mobileye-Technologie, die häufig in anderen Premiumfahrzeugen zu finden war. Sie verwendete eine nach vorne gerichtete Kamera in Verbindung mit einem Mobileye EyeQ3-Chip.

Dieses Setup konnte Fahrbahnmarkierungen und das unmittelbar vorausfahrende Fahrzeug verfolgen, war jedoch in den meisten anderen Situationen überfordert. Es erkannte keine Stoppschilder, Ampeln oder Fahrzeuge, die sich in den toten Winkel einfädelten. In der Praxis ermöglichte es den TACC (staufolgende Geschwindigkeitsregelung) und eine grundlegende Spurhaltung, aber nicht viel mehr als das.

AP1 umfasste auch Radar- und Ultraschallsensoren (USS). Das Radar half bei der Erkennung von Objekten, die die Kamera mit ihrem engen Sichtfeld übersehen konnte, während die USS beim Einparken unterstützten.

Diese Phase dauerte von 2014 bis 2017, bevor sie der Hardware 2.0 wich.

Hardware 2 & Hardware 2.5: Farbenblind

Nachdem Tesla 2016 die Partnerschaft mit Mobileye beendet hatte, entwickelte das Unternehmen einen eigenen, auf Vision-Technologie basierenden Stack. Hardware 2 (HW2) führte acht Rundumkameras ein und lieferte eine fast 360-Grad-Sicht.

Um die Leistung bei schlechten Lichtverhältnissen zu verbessern, verwendete Tesla RCCC-Sensoren (Red-Clear-Clear-Clear). Sie waren gut darin, Kontrastmerkmale wie Fahrbahnlinien und rote Ampeln zu erkennen, waren aber ansonsten praktisch farbenblind. Aufnahmen aus dieser Zeit wirken oft ausgewaschen und sepiafarben.

Die Verarbeitung verlagerte sich vom Mobileye EyeQ3 auf den Drive PX2 von NVIDIA, der Schwierigkeiten hatte, alle acht Videofeeds gleichzeitig bei voller Bildrate zu verarbeiten.

Mitte 2017 brachte Tesla die Hardware 2.5 auf den Markt. Die Kamerahardware blieb weitgehend unverändert, aber ein zweiter Rechenknoten wurde zur Redundanz hinzugefügt und ein neues Continental-Radar mit größerer Reichweite eingeführt.

HW2/2.5 erstreckte sich von 2016 bis 2019, wobei viele Fahrzeuge später auf die nächste Generation aufgerüstet wurden.

Hardware 3: Big Brain

Mit Hardware 3 (HW3) stellte Tesla vollständig auf hausinterne Rechenleistung um und ersetzte den NVIDIA PX2 durch seinen maßgeschneiderten HW3 FSD-Computer.

Die Rechenleistung sprang von ca. 20 TOPS beim PX2 auf 144 TOPS, was es dem System ermöglichte, alle 8 Kameras mit voller Auflösung und Bildrate zu verarbeiten. Die Kameras wurden auf 1,2-Megapixel-Sensoren mit getönten Farben umgestellt, obwohl die Auflösung für Details auf große Distanz und die Lesbarkeit von Schildern immer noch begrenzt war.

Dennoch reichte HW3 nicht aus, um FSD Unsupervised zu erreichen. Tesla hält daran fest, FSD v14-Lite an HW3-Besitzer auszuliefern und wird die Fahrzeugcomputer in Zukunft aufrüsten, sobald mit AI4, der aktuellen Hardware-Generation, echte Autonomie erreicht ist.

Während der Laufzeit von HW3 begann Tesla, das Radar aus neuen Modellen zu entfernen. Spätere Model 3 und Model Y wurden ohne Radar ausgeliefert, während Model S und Model X Hardware behielten, die für einen gewissen Zeitraum deaktiviert blieb.

Mitten im Zyklus eliminierte Tesla auch die USS und stellte zum ersten Mal auf Tesla Vision um.

HW3 hielt von 2019 bis 2023, die bisher längste Laufzeit einer Generation.

Hardware 4 (AI4): Big Brain 2: High Definition

Hardware 4, oder AI4, brachte bedeutende Upgrades für das Kamerasystem und die entsprechende Rechenleistung. Die Sensoren sprangen von 1,2 MP auf ca. 5 MP, was die Bildqualität näher an 20/20 brachte. Tesla wechselte außerdem zu RGGB-Sensoren für eine akkurate Farbwiedergabe.

Neuere Iterationen fügen eine Kamera im vorderen Stoßfänger hinzu, die erstmals beim Cybertruck zu sehen war und nun in der gesamten aktualisierten Modellpalette vorhanden ist. Diese Kamera deckt den Bereich direkt vor der Stoßstange ab und verbessert die Präzision bei Manövern mit niedriger Geschwindigkeit, wie z. B. beim Einparken.

Weitere Änderungen scheinen sich in der Erprobung zu befinden, darunter eine Rückfahrkamera-Waschanlage, die zum ersten Mal in einem Tesla-Fahrzeug auf Cybercab-Prototypen in Austin, Texas, gesichtet wurde, obwohl dies noch nicht bei Serienfahrzeugen beobachtet wurde.

Hardware 4.5

Tesla hat einen aktualisierten AI4-Computer enthüllt, der intern AI4+ oder HW4.1 genannt wird und als Brücke zwischen dem heutigen AI4 und der leistungsfähigeren AI5-Plattform positioniert ist.

Die wichtigste Neuerung ist der Arbeitsspeicher. Aktuelle AI4-Systeme bieten 16 GB RAM pro SoC (insgesamt 32 GB beim Dual-Chip-Design). AI4+ verdoppelt dies auf 32 GB pro SoC, insgesamt also 64 GB, wodurch größere neuronale Netze und zukünftige FSD-Modelle ausgeführt werden können, ohne dass sofort AI5 erforderlich ist.

Tesla gibt außerdem an, dass AI4+ etwa 10 % mehr Rechenleistung und 10 % höhere Speicherbandbreite bieten wird.

HW4+ ist für Mitte 2027 geplant.

AI5: Verteiltes Supercomputing

AI5 (auch bekannt als HW5) ist der KI-Computer der nächsten Generation, der auf AI4/HW4 folgen wird und den größten Hardware-Sprung von Tesla seit der Einführung des ersten hauseigenen FSD-Computers im Jahr 2019 darstellt.

Tesla zielt auf 2.000–2.500 TOPS ab, im Vergleich zu etwa 500 TOPS bei AI4 – eine Leistung, die mit erstklassigen Consumer-GPUs und NVIDIAs Rechenzentrumsangeboten wie dem H100 vergleichbar ist.

Das entspricht einer etwa 3- bis 5-mal höheren Rechenleistung als bei AI4, wobei einige KI-Workloads möglicherweise noch größere Verbesserungen erfahren werden.

Angesichts der hohen Speicheranforderungen von KI – hervorgehoben durch die RAM-Erhöhung bei AI4+ – könnte AI5 die Speicherkapazität um das Neunfache erhöhen.

AI5 wird nicht in Fahrzeugen debütieren. Es ist geplant, dass es zuerst im Optimus erscheint, wobei Fahrzeuge voraussichtlich Ende 2027 mit AI5 ausgestattet werden sollen. Angesichts des Zeitplans für AI4+ könnte sich einer dieser Termine verschieben: Entweder kommt AI4+ früher als erwartet oder die Integration von AI5 in Fahrzeuge wird auf 2028 verschoben.

Der weitere Weg

Die Hardware-Evolution von Tesla unterstreicht die Notwendigkeit gegenüber der hinreichenden Bedingung. Jede Generation außer AP1 wurde als der letzte Schritt präsentiert, nur um dann doch zu einem Sprungbrett zu werden. Das Unternehmen hat eingeräumt, dass Autonomie schwieriger zu lösen war als erwartet.

Mit FSD v14 und AI4 scheint Tesla seinen Autonomie-Zielen nahe zu sein, aber AI4 ist nicht das Ende der Fahnenstange. AI4+ kommt, gefolgt von AI5.

Während die prognostizierte Rechenleistung für AI4+ und AI5 bekannt ist, bleiben Details zu zukünftigen Kameramodulen und Kamerareinigungssystemen ungewiss.