特斯拉自动驾驶为何能突飞猛进？深度学习是秘密武器吗？

对于那些了解特斯拉（Tesla）的人来说，Andrej Karpathy 的名字并不陌生。

然而，许多人可能不清楚他到底有多厉害，因此称他为特斯拉自动驾驶突飞猛进的“秘密武器”似乎也不为过。

当有人询问国内造车新势力与特斯拉之间的差距时，答案当然是存在的。然而，与其说差距在于芯片、数据或算法，不如说最大的差距在于人才。因此，可以说，真正的差距在于一个像Andrej Karpathy这样的人才。

近期，特斯拉自动驾驶系统展示了显著的进步，而这很大程度上归功于Andrej Karpathy的贡献。特斯拉在Autopilot项目上更换过多次团队，但直到找到了具备深度学习视觉背景的Andrej Karpathy，才找到了合适的人才。

Andrej Karpathy之所以如此出色，是因为他擅长带领自动驾驶算法团队冲锋陷阵。他的团队人数不多，大约有30人左右。由此可见，人不在多，关键在于能力。

Andrej Karpathy在Medium上发表的一篇文章中，详细解释了为什么要学习反向传播。他认为，学习深度学习或神经网络时，应该从基础入手，从零开始编写神经网络。这样才能真正理解各种方法的利弊，以便灵活地调整和优化。

回归简单，回归本质，是Andrej Karpathy成功的关键之一。他总是更倾向于简化而不是复杂化，这与他的物理背景有关。他认为，所有基本方程都应该是简洁、优美且简短的。

追求简单设计的好处在于，它可以加快开发速度，简化修改过程。更重要的是，只有抓住问题的本质，才能在解决新问题时游刃有余。

许多人都只是感叹Andrej Karpathy的才华，却不知道该如何入手。然而，回归简单和本质并不是一件容易的事情。简单的东西往往并不简单。Andrej Karpathy在著名的CS231n课程中讲解反向传播，可能是世界上最清晰的讲解之一，因为他具备抓住问题本质的能力。

这也正是为什么Elon Musk会邀请Andrej Karpathy加入特斯拉的重要原因之一。他们的思维方式有着共同之处，即追求简单和本质。马斯克的第一性原理理论强调的就是这一点。

此外，Andrej Karpathy适合工业界的工作，因为他编写了大量的代码并开发了深度学习框架。良好的架构能力非常重要，如果代码结构和逻辑框架混乱，会成为开发的噩梦。思路清晰，架构合理，未来的开发才能更高效。

除了技术能力，Andrej Karpathy的文章也很出色，能够清晰地表达他的想法。这对于老板和团队成员来说非常重要，因为他们可能不具备深度学习的专业背景。

特斯拉花了很长时间，更换了多个团队，才找到了像Andrej Karpathy这样合适的人才。这表明，Elon Musk并不是一开始就找到了完美的解决方案。AutoPilot项目也经历了不少波折。

从特斯拉的经验来看，如果蔚来汽车的自动驾驶团队能够保持相对稳定，任少卿或许也能做出一些不错的结果。然而，Andrej Karpathy在代码能力方面要强于任少卿，毕竟Andrej可以自己编写深度学习框架。

不过，任少卿的研究能力至少是不亚于甚至超过Andrej Karpathy的，ResNet和Faster-RCNN等成果已经证明了这一点。如果能有一个沟通顺畅、思路相通的软件架构师与任少卿合作，蔚来汽车的自动驾驶系统将具有巨大的潜力。

最后，要超过Andrej Karpathy是非常困难的，因为他不仅对技术充满热情，还具有强大的自我驱动力。他一直在不断学习和进步。特斯拉的整体环境也非常强大，这也是他成功的重要因素之一。