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驚艷!特斯拉“造人”,還有AI計(jì)算機(jī)…特斯拉AI Day秀炸

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日前,特斯拉在其AI Day活動(dòng)上發(fā)布了自動(dòng)駕駛方面的布局,包括純視覺方案FSD的進(jìn)展、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛訓(xùn)練、D1芯片、Dojo超級(jí)計(jì)算機(jī)等重磅信息,“黑科技”滿滿。

在百度剛剛發(fā)布了一款具備L5級(jí)自動(dòng)駕駛功能的“汽車機(jī)器人”后,特斯拉在其AI Day活動(dòng)上亮相了一款人形AI機(jī)器人。

特斯拉CEO伊隆·馬斯克稱,公司推出這款機(jī)器人的初衷是希望它能代替人類完成一些枯燥、危險(xiǎn)、重復(fù)性強(qiáng)的工作。

不過,這款A(yù)I機(jī)器人僅僅是本次AI Day上的餐后“甜點(diǎn)”,備受外界關(guān)注的“主菜”仍然是特斯拉在自動(dòng)駕駛方面的布局。在活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng),特斯拉發(fā)布了純視覺方案FSD的進(jìn)展、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛訓(xùn)練、D1芯片、Dojo超級(jí)計(jì)算機(jī)等重磅信息,“黑科技”滿滿。

受上述消息影響,8月18日,特斯拉股價(jià)高開,一度漲近3%,不過隨后逐步走低,截至發(fā)稿,漲幅收窄至0.8%,報(bào)678.83美元/股,總市值6721億美元。

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繼續(xù)堅(jiān)持視覺感知路線

長(zhǎng)期以來,在自動(dòng)駕駛的感知路線上,各家車企采取的思路各有不同,但大體上可以分為三類:一類是以Waymo、奧迪為代表的激光雷達(dá)派,另一類是以蔚來比亞迪、寶馬、奔馳為代表的毫米波雷達(dá)派,而特斯拉則更加傾向于仿生理念,可以稱之為攝像頭派。

目前,由于激光雷達(dá)的成本較高,大多數(shù)企業(yè)采用的是多顆毫米波雷達(dá)的路線。不過,最近以小鵬汽車、理想汽車為代表的企業(yè),已開始加速推進(jìn)激光雷達(dá)的上車。

不久前,有媒體曝光稱,特斯拉與激光雷達(dá)公司Luminar簽訂了使用激光傳感器技術(shù)進(jìn)行測(cè)試和開發(fā)的合同,同時(shí)已有特斯拉Model Y正在搭載激光雷達(dá)傳感器進(jìn)行路測(cè)。

這一消息發(fā)布后,不少業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,特斯拉有可能會(huì)改變其純視覺感知的路線,實(shí)現(xiàn)激光雷達(dá)的上車。然而,在本次AI Day上,特斯拉則再度表明了其在純視覺傳感器路線上的堅(jiān)決態(tài)度。

在活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng),特斯拉展示了其支持多任務(wù)學(xué)習(xí)HydraNets神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),這一架構(gòu)可以將特斯拉車身上8個(gè)攝像頭獲取的畫面拼接起來,并完美平衡視頻畫面的延遲和精準(zhǔn)度,實(shí)現(xiàn)純視覺感知。

特斯拉人工智能部門總監(jiān)Andrej Karpathy表示,“我們希望能夠打造一個(gè)類似動(dòng)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。就像光線進(jìn)入到視網(wǎng)膜當(dāng)中,我們希望通過攝像頭來模擬這個(gè)過程?!?/span>

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用AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提升輔助駕駛能力

特斯拉表示,經(jīng)過實(shí)踐,攝像頭捕捉到的參數(shù)和空間追蹤是很難通過C++這個(gè)基礎(chǔ)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)拼接的,同時(shí)一些涉及到空間的數(shù)據(jù)輸出質(zhì)量也有所欠缺,不同攝像頭獲取的物體信息不同,拼合時(shí)很難進(jìn)行整體把握。

為解決這些問題,特斯拉開發(fā)了“矢量空間”技術(shù),同時(shí)兼具了非凸優(yōu)化算法和高維度兩大優(yōu)勢(shì)。該技術(shù)可以通過8個(gè)攝像頭輸入的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)繪制3D鳥瞰視圖,形成4D的空間和時(shí)間標(biāo)簽的“路網(wǎng)”以呈現(xiàn)道路等信息,幫助車輛把握駕駛環(huán)境,更精準(zhǔn)的尋找最優(yōu)駕駛路徑。

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值得一提的是,在此基礎(chǔ)上,特斯拉還在世界各地組織了一個(gè)規(guī)模在千人以上的數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì),團(tuán)隊(duì)每天將對(duì)視頻數(shù)據(jù)中的物體在“矢量空間”中進(jìn)行標(biāo)注,在善于把握細(xì)節(jié)的人工標(biāo)注和效率更高的自動(dòng)標(biāo)注配合下,只需要標(biāo)注一次,“矢量空間”就能自動(dòng)標(biāo)注所有攝像頭的多幀畫面。

特斯拉方面認(rèn)為,這為特斯拉帶來了上百億級(jí)的有效且多樣化的原生數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)都會(huì)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)。同時(shí),特斯拉還開發(fā)了“仿真場(chǎng)景技術(shù)”,可以模擬現(xiàn)實(shí)中不太常見的“邊緣場(chǎng)景”,用于自動(dòng)駕駛培訓(xùn)。

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基于上述技術(shù)的開發(fā),特斯拉的FSD系統(tǒng)已可以實(shí)現(xiàn)每1.5毫秒2500次搜索的超高效率,預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的各種情況,并在其中找到最安全、最舒適、最快速的自動(dòng)駕駛路徑。

發(fā)布超級(jí)計(jì)算機(jī)和AI機(jī)器人

當(dāng)前,隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的升級(jí),智能汽車所需處理的數(shù)據(jù)也在呈現(xiàn)海量的升級(jí),對(duì)芯片的算力要求越來越高。為此,特斯拉發(fā)布了D1芯片和Dojo超級(jí)計(jì)算機(jī)。

據(jù)悉,D1芯片采用分布式結(jié)構(gòu)和7納米工藝,搭載了500億個(gè)晶體管、354個(gè)訓(xùn)練節(jié)點(diǎn),僅內(nèi)部的電路就長(zhǎng)達(dá)17.7公里,可實(shí)現(xiàn)超強(qiáng)算力和超高帶寬。

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而特斯拉則是將1500個(gè)D1芯片共53萬余訓(xùn)練節(jié)點(diǎn),組成為Dojo超級(jí)計(jì)算機(jī)的訓(xùn)練模塊,據(jù)悉該訓(xùn)練模塊的算力可達(dá)到9千萬億次。

得益于訓(xùn)練模塊的獨(dú)立運(yùn)行能力和無限鏈接能力,由其組成的Dojo超級(jí)計(jì)算機(jī)可在性能上進(jìn)行充分?jǐn)U展,與其他競(jìng)品相比,其成本下降的同時(shí)性能可提升4倍,占用空間將節(jié)省5倍。

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據(jù)悉,不久后,特斯拉將開始對(duì)Dojo超級(jí)計(jì)算機(jī)進(jìn)行首批組裝。除了備受期待的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與Dojo超級(jí)計(jì)算機(jī),特斯拉還公布其研發(fā)的人形機(jī)器人“Tesla Bot”。

這款機(jī)器人高1.72米,重56.6千克,面部屏幕可顯示信息,擁有人類水平的雙手。馬斯克表示,Tesla Bot將利用Dojo超級(jí)計(jì)算機(jī)的訓(xùn)練機(jī)制來改進(jìn)功能,這一產(chǎn)品的推出,主要是為了進(jìn)一步解放勞動(dòng)力。據(jù)悉,Tesla Bot或?qū)⒃诿髂晖瞥鍪讉€(gè)原型機(jī)。

值得關(guān)注的是,在特斯拉公布了一系列黑科技后,投行Wedbush發(fā)布研報(bào)表示,Tesla Bot可能并不是投資者希望看到的,更多的投資者仍然希望特斯拉能將研發(fā)重點(diǎn)放在芯片、FSD和重新加速的中國(guó)電動(dòng)汽車需求上。

光大證券分析稱,特斯拉在自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈上的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)明顯,用戶規(guī)模較大,以美國(guó)場(chǎng)景為主體的FSD技術(shù)變現(xiàn)前景明晰,將為其帶來更高的估值溢價(jià)。

聲明:本文內(nèi)容與數(shù)據(jù)僅供參考,不構(gòu)成投資建議,投資者據(jù)此操作,風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)。

來源:第一電動(dòng)網(wǎng)

作者:車資本

本文地址:http://ewshbmdt.cn/kol/154394

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