自动驾驶的一个很重要的核心是使用各个传感器（相机视觉，雷达）的数据生成BEV（所谓鸟瞰感知），从而规划、控制、预测行人和其他车辆的行为，然而传感器数据都带有各种噪音，我们通常会合成带有【有害噪声】的 BEV 表达。而Diffusion作为生成式算法，天然具有【去噪音】的优势，可以取代由前特斯拉的技术大牛Karpathy开发的基于transformer的生成模型，从而以【更低计算成本】生成自动驾驶的BEV感知， 参考相关预印本论文：网页链接

Diffusion 是一种生成模型，通常用于图像生成、去噪和修复等任务。这种方法基于随机过程，通过逐步地从噪声图像中去除噪声来生成图像。Diffusion可以生成高质量的图像，但它的计算成本相对较高，难以实时处理大量数据。
diffusion模型比transformer更适合图像处理的几个原因:
1.更深层的encoder。diffusion模型使用更深层的encoder,可以学习图像的高层次表示,这对图像任务很重要。transformer通常使用更浅的encoder,主要依靠attention机制来建模长程依赖,但对图像任务来说representation learning更为关键。
2.不需要positional encoding。diffusion模型不需要positional encoding来建模序列信息,这使得它可以很自然地应用于2D图像。而transformer需要positional encoding来建模word sequence,应用于图像时需要人工设计2D positional encoding,比较棘手。
3.可以建模连续数据。diffusion模型可以直接处理连续像素值,而transformer要对输入进行离散化,这会损失信息。
4.更强的模型表达能力。diffusion模型采用更强大的模型架构,如ResNet等,表达能力更强,这对图像任务很重要。而标准的transformer相对简单。
5.可以进行逐步解码。diffusion模型可以进行逐步的采样和解码,这与图像生成任务更为匹配。transformer的解码通常是一步到位的,不太适合复杂图像的生成。

马斯克应该想说的是在图像生成领域，用扩散模型替代自回归模型。但这并不是新鲜玩意。前两年的时候，受到NLP领域的带动，CV领域的人开始用自回归模型处理图像生成问题，典型的方法如VQ-VAE, VQ-GAN, DALL-E，这几年人们发现图像和语言还是有很大的区别（不能自然地离散化和序列化），并发现扩散模型的效果更好，现在的text-to-image generation方法，如stable diffusion, imagen, DALL-E2都是基于扩散模型。这个领域的老大是openai和google，没听说过tesla.

算力的尽头是散热

扩散现象（diffusion）是指物质分子从高浓度区域向低浓度区域转移直到均匀分布的现象，速率与物质的浓度梯度成正比。扩散是由于分子热运动而产生的质量迁移现象，主要是由于密度差引起的。分子热运动目前认为在绝对零度不会发生。扩散现象等大量事实表明，一切物质的分子都在不停地做无规则的运动。
释义气体分子热运动的速率很大，分子间极为频繁地互相碰撞，每个分子的运动轨迹都是无规则的杂乱折线。温度越高，分子运动就越激烈。在0℃时空气分子的平均速率约为400米/秒，但是，由于极为频繁的碰撞，分子速度的大小和方向时刻都在改变，气体分子沿一定方向迁移的速度就相当慢，所以气体扩散的速度比气体分子运动的速度要慢得多。
固体分子间的作用力很大，绝大多数分子只能在各自的平衡位置附近振动，这是固体分子热运动的基本形式。但是，在一定温度下，固体里也总有一些分子的速度较大，具有足够的能量脱离平衡位置。这些分子不仅能从一处移到另一处，而且有的还能进入相邻物体，这就是固体发生扩散的原因。固体的扩散在金属的表面处理和半导体材料生产上很有用处，例如，钢件的表面渗碳法(提高钢件的硬度)、渗铝法(提高钢件的耐热性)，都利用了扩散现象；在半导体工艺中利用扩散法渗入微量的杂质，以达到控制半导体性能的目的。温度越高，分子热运动越快。
液体分子的热运动情况跟固体相似，其主要形式也是振动。但除振动外，还会发生移动，这使得液体有一定体积而无一定形状，具有流动性，同时，其扩散速度也大于固体。
物理意义将装有两种不同气体的两个容器连通，经过一段时间，两种气体就在这两个容器中混合均匀，这种现象叫做扩散。用密度不同的同种气体实验，扩散也会发生，其结果是整个容器中气体密度处处相同。在液体间和固体间也会发生扩散现象。例如清水中滴入几滴红墨水，过一段时间，水就都染上红色；又如把两块不同的金属紧压在一起，经过较长时间后，每块金属的接触面内部都可发现另一种金属的成份。
在扩散过程中，气体分子从密度较大的区域移向密度较小的区域，经过一段时间的掺和，密度分布趋向均匀。在扩散过程中，迁移的分子不是单一方向的，只是密度大的区域向密度小的区城迁移的分子数，多于密度小的区域向密度大的区域迁移的分子数。
实质扩散现象是气体分子的内迁移现象。从微观上分析是大量气体分子做无规则热运动时，分子之间发生相互碰撞的结果。由于不同空间区域的分子密度分布不均匀，分子发生碰撞的情况也不同。这种碰撞迫使密度大的区域的分子向密度小的区域转移，最后达到均匀的密度分布。
分子热运动分子的无规则运动，称为热运动。
所谓“无规则运动”，是指由于分子之间的相互碰撞，每个分子的运动速度无论是方向还是大小都在不断地变化，标准状况下，一个空气分子在1s内与其他空气分子的碰撞达到65亿次之多．所以大量分子的运动是十分混乱的。
1、一切物质的分子都在不停地做无规则的运动，这种无规则运动叫做分子的热运动。
2、任何物质的分子在任何时候都在不停地做无规则运动。
3、扩散现象不仅证明了分子处在永不停息的运动中，也证明了分子间存在着空隙。
4、影响因素：温度越高，分子运动越剧烈，扩散现象越明显。

扩散现象（diffusion）是指物质分子从高浓度区域向低浓度区域转移直到均匀分布的现象，速率与物质的浓度梯度成正比。扩散是由于分子热运动而产生的质量迁移现象，主要是由于密度差引起的。分子热运动目前认为在绝对零度不会发生。扩散现象等大量事实表明，一切物质的分子都在不停地做无规则的运动。
释义气体分子热运动的速率很大，分子间极为频繁地互相碰撞，每个分子的运动轨迹都是无规则的杂乱折线。温度越高，分子运动就越激烈。在0℃时空气分子的平均速率约为400米/秒，但是，由于极为频繁的碰撞，分子速度的大小和方向时刻都在改变，气体分子沿一定方向迁移的速度就相当慢，所以气体扩散的速度比气体分子运动的速度要慢得多。
固体分子间的作用力很大，绝大多数分子只能在各自的平衡位置附近振动，这是固体分子热运动的基本形式。但是，在一定温度下，固体里也总有一些分子的速度较大，具有足够的能量脱离平衡位置。这些分子不仅能从一处移到另一处，而且有的还能进入相邻物体，这就是固体发生扩散的原因。固体的扩散在金属的表面处理和半导体材料生产上很有用处，例如，钢件的表面渗碳法(提高钢件的硬度)、渗铝法(提高钢件的耐热性)，都利用了扩散现象；在半导体工艺中利用扩散法渗入微量的杂质，以达到控制半导体性能的目的。温度越高，分子热运动越快。
液体分子的热运动情况跟固体相似，其主要形式也是振动。但除振动外，还会发生移动，这使得液体有一定体积而无一定形状，具有流动性，同时，其扩散速度也大于固体。
物理意义将装有两种不同气体的两个容器连通，经过一段时间，两种气体就在这两个容器中混合均匀，这种现象叫做扩散。用密度不同的同种气体实验，扩散也会发生，其结果是整个容器中气体密度处处相同。在液体间和固体间也会发生扩散现象。例如清水中滴入几滴红墨水，过一段时间，水就都染上红色；又如把两块不同的金属紧压在一起，经过较长时间后，每块金属的接触面内部都可发现另一种金属的成份。
在扩散过程中，气体分子从密度较大的区域移向密度较小的区域，经过一段时间的掺和，密度分布趋向均匀。在扩散过程中，迁移的分子不是单一方向的，只是密度大的区域向密度小的区城迁移的分子数，多于密度小的区域向密度大的区域迁移的分子数。
实质扩散现象是气体分子的内迁移现象。从微观上分析是大量气体分子做无规则热运动时，分子之间发生相互碰撞的结果。由于不同空间区域的分子密度分布不均匀，分子发生碰撞的情况也不同。这种碰撞迫使密度大的区域的分子向密度小的区域转移，最后达到均匀的密度分布。
分子热运动分子的无规则运动，称为热运动。
所谓“无规则运动”，是指由于分子之间的相互碰撞，每个分子的运动速度无论是方向还是大小都在不断地变化，标准状况下，一个空气分子在1s内与其他空气分子的碰撞达到65亿次之多．所以大量分子的运动是十分混乱的。
1、一切物质的分子都在不停地做无规则的运动，这种无规则运动叫做分子的热运动。
2、任何物质的分子在任何时候都在不停地做无规则运动。
3、扩散现象不仅证明了分子处在永不停息的运动中，也证明了分子间存在着空隙。
4、影响因素：温度越高，分子运动越剧烈，扩散现象越明显。

无人区探索能力才是最底层。