一場安全事故,、一位車主離世,，將蔚來乃至整個新能源汽車行業(yè)推上了風(fēng)口浪尖,。隨著事故繼續(xù)發(fā)酵，人們對于[自動駕駛]的質(zhì)疑只會越來越多,。

　　特斯拉也不例外,，大量的安全事故讓它飽受批評。在這種情況下舉辦的特斯拉AI日,，自然會成為新的話題中心,。

　　8月20日的[特斯拉AI日]活動也標(biāo)志著智能汽車的賽道終于和機(jī)器人的賽道重合。

　　純視覺自動駕駛方案和Hydra Nets：一切為了純視覺化能力

　　特斯拉純視覺自動駕駛系統(tǒng)通過 8 個1280×960 12-Bit HDR 36Hz 攝像頭的數(shù)據(jù)輸入進(jìn)單個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,，整合成 3D 環(huán)境的感知,，這被稱為 Vector Space。

　　特斯拉純視覺方案,， 基本構(gòu)建原則是把自動駕駛系統(tǒng)看作一個生物,，有眼睛、有神經(jīng),、有大腦,。

　　他們從頭設(shè)計了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，按照生物視覺方法去建模,，并利用多頭路線,，其中包括相機(jī)校準(zhǔn)、緩存,、隊列和優(yōu)化以簡化所有任務(wù),。

　　為了實現(xiàn)更強(qiáng)大且精準(zhǔn)的駕駛輔助系統(tǒng)，特斯拉將采用更加先進(jìn)的多任務(wù)學(xué)習(xí)Hydra Nets神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),，并通過全車8個360°攝像頭來獲取道路信息為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)提供更出色的條件,。

　　其希望能夠打造一個類似動物視覺皮層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接,，模擬大腦信息輸入和輸出的過程。

　　特斯拉的視神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),，通過攝像頭以純視覺的方式感知實際場景,，經(jīng)過不斷訓(xùn)練和學(xué)習(xí)使得視神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能擁有更強(qiáng)的道路預(yù)測能力，從而更像人類駕駛員,。

　　這有效地使特斯拉能夠更快地標(biāo)記數(shù)據(jù),，同時即使存在遮擋也可以保障車輛安全準(zhǔn)確地導(dǎo)航。

　　而現(xiàn)在的純視覺算法[Hydra Nets]基于不同攝像頭的視覺內(nèi)容進(jìn)行識別的,，而且訓(xùn)練和推斷是端到端的,。

　　該算法將多個攝像頭的視覺內(nèi)容轉(zhuǎn)變?yōu)橄蛄靠臻g和道路特征。

　　有了更強(qiáng)大的算力支撐,，純視覺的完全自動駕駛能力將更快的實現(xiàn),。

　　神秘超算Dojo：革命性架構(gòu)不斷訓(xùn)練AI

　　2020年8月，馬斯克表示正在研發(fā)一款名為[Dojo]的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練超級計算機(jī),，將主要處理從特斯拉汽車在路上獲得的海量視頻數(shù)據(jù),。

　　Dojo采用了自研的芯片和為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練優(yōu)化的計算架構(gòu)，而非GPU集群,。

　　它采用了創(chuàng)新的架構(gòu),，將算力分布在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造中，實現(xiàn)了極高的算力,、高帶寬,、低延遲的網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

　　Dojo的訓(xùn)練CPU屬于ASIC芯片,，專注于人工智能訓(xùn)練,，采用7納米制程，可以實現(xiàn)1024GFLOPS的BF16算力,，在芯片周圍的四向都有4TB/s的傳輸帶寬,。

　　特斯拉宣稱它的效率超過了現(xiàn)有的GPU和TPU，其主要的優(yōu)勢是在帶寬上,。

　　與常見的CPU或是GPU相比,，Dojo舍棄了大量功能模塊，加入了更多計算模塊,，以換取更高的算力和效率,，更適合計算類型相對固定、計算精度較低,，但計算量十分龐大的AI領(lǐng)域,。

　　在實際的算力表現(xiàn)方面，活動中展示的Dojo D1芯片模型,，其運(yùn)算能力能達(dá)到每秒362萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算,。

　　未來如果將更多的Dojo D1芯片拼接在一起,，結(jié)果可想而知。

　　特斯拉利用Dojo,，在云端模擬了一個十分貼近現(xiàn)實的世界,，用來訓(xùn)練自動輔助駕駛技術(shù)。

　　與此同時,，特斯拉還圍繞這套計算系統(tǒng)構(gòu)建了完整的軟件堆棧,，深度學(xué)習(xí)框架用的是PyTorch。

　　DOJO還能進(jìn)行模塊化組裝,，多個芯片間無縫銜接,，組成超大規(guī)模的計算陣列，一個集合了25塊DOJO芯片的訓(xùn)練模塊,。

　　而且馬斯克這個DOJO只做一件事,，訓(xùn)練AI?？梢岳斫鉃樗荒萌ｉT訓(xùn)練輔助駕駛系統(tǒng)Auto Pilot和FSD,。

　　DOJO項目負(fù)責(zé)人說，特斯拉DOJO是史上最快的AI訓(xùn)練計算機(jī),。而且在同等功耗下，DOJO比現(xiàn)有計算機(jī)性能提升4倍,、能效提升1.3倍,、碳足跡只有原來的1/5。

　　這個基于大量視頻訓(xùn)練AI算法的DOJO超級計算機(jī),，將于明年投用,。

　　然后把這些數(shù)據(jù)交給DOJO，DOJO就可以實時繪制車周圍的環(huán)境圖,，并且據(jù)此給車輛發(fā)出相應(yīng)的指令,，注意這里的關(guān)鍵點(diǎn)是實時。

　　無論是特斯拉Autopilot還是FSD,，或者是別的新能源車企,，目前也都只是輔助駕駛的領(lǐng)域，并不是真正意義上的自動駕駛功能,，而DOJO的成熟應(yīng)用可以加速從輔助駕駛到自動駕駛的過度,。

　　圖片而DOJO就像是圍棋領(lǐng)域的阿爾法狗，它專注于自動駕駛領(lǐng)域,，所以甚至可以超過人類駕駛員,，成為自動駕駛車輛的全能領(lǐng)航員。

　　Tesla Bot人形機(jī)器人：[秀肌肉]背后的技術(shù)支撐

　　現(xiàn)階段的輔助駕駛需要人類隨時準(zhǔn)備接管,，更像是人輔助車,，而不是車輔助人,。

　　按照特斯拉的設(shè)想，基于AI的汽車的視覺感應(yīng)系統(tǒng)應(yīng)該如同人體系統(tǒng)一般,。

　　按照馬斯克的預(yù)想,，Tesla Bot會繼承特斯拉的車機(jī)系統(tǒng)，包括輔助駕駛等,，能根據(jù)周邊的環(huán)境做出不同的動作,，最終完成原本只能由人完成的體力勞動。

　　特斯拉這款人形機(jī)器人,，身高約為1.72米,，體重為56.7千克。按照官方的說法,，它最多能夠攜帶20千克的物品,，同時能夠以約5英里/每小時的速度進(jìn)行移動。

　　這款人形機(jī)器人將沿用特斯拉工廠自動化機(jī)器的使用經(jīng)驗,，并利用該公司的Autopilot駕駛員輔助軟件所使用的一些硬件和軟件,。

　　而此次特斯拉在人型機(jī)器人領(lǐng)域的嘗試能否得到市場青睞，重點(diǎn)也不在于人的形態(tài),，而是其實用性是否能滿足更多場景和需求,。

　　單從特斯拉AI日上展示的相關(guān)產(chǎn)品來看，人形機(jī)器人可能只是特斯拉展示新技術(shù)的工具,。

　　特斯拉或許在向外界傳遞一個信號,，那就是自家汽車上的核心技術(shù)，應(yīng)用到機(jī)器人領(lǐng)域同樣很牛逼,。

　　實際上,，這款人形機(jī)器人可能只是為了展示特斯拉的超算DOJO以及FSD全自動輔助駕駛系統(tǒng)。

　　結(jié)尾：

　　特斯拉用一款人形機(jī)器人吸引了眼球,，但這臺機(jī)器人背后是視神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),、Dojo超級計算機(jī)和Dojo D1芯片，這是特斯拉在人工智能領(lǐng)域推動完全無人駕駛和行走機(jī)器人的基石,。

　　如今,，特斯拉造出自己的AI超算，訓(xùn)練AI模型將不斷提速,，通過更多的場景,、案例，最終實現(xiàn)更安全的自動駕駛功能,。通過視覺為汽車和機(jī)器人數(shù)字化周邊景像,，這是馬斯克的技術(shù)路線。

　　作者 | 方文

　　部分資料參考：

　　機(jī)器之心：《很突然,、很驚艷,，馬斯克公布特斯拉人形機(jī)器人,，自研超算Dojo亮相》

　　愛范兒：《剛剛！特斯拉發(fā)布史上最快計算機(jī),，還有一個神秘機(jī)器人,，真「鋼鐵俠」要來了嗎？》

　　差評：《馬斯克昨天發(fā)了個芯片,，還想造世界第一超算,。》

　　雷科技：《為了宣傳自家計算機(jī)和FSD,，特斯拉做了個“人”》

　　好奇橙柿：《機(jī)器人的背后,，是特斯拉對自動駕駛的野心》