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驚艷!特斯拉“造人” 還有最強AI計算機…特斯拉AI Day秀炸

2021-08-21 04:14  來源:證券時報

    在百度剛剛發布了一款具備L5級自動駕駛功能的“汽車機器人”后,特斯拉在其AIDay活動上亮相了一款人形AI機器人。

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

    不過,這款AI機器人僅僅是本次AIDay上的餐后“甜點”,備受外界關注的“主菜”仍然是特斯拉在自動駕駛方面的布局。在活動現場,特斯拉發布了純視覺方案FSD的進展、神經網絡自動駕駛訓練、D1芯片、Dojo超級計算機等重磅信息,“黑科技”滿滿。

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

    繼續堅持視覺感知路線

    長期以來,在自動駕駛的感知路線上,各家車企采取的思路各有不同,但大體上可以氛圍三類:一類是以Waymo、奧迪為代表的激光雷達派,另一類是以蔚來、比亞迪、寶馬、奔馳為代表的毫米波雷達派,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,由于激光雷達的成本較高,大多數企業采用的是多顆毫米波雷達的路線。不過,最近,以小鵬汽車、理想汽車為代表的企業,已開始加速推進激光雷達的上車。

    不久前,有媒體曝光稱,特斯拉與激光雷達公司Luminar簽訂了使用激光傳感器技術進行測試和開發的合同,同時已有特斯拉ModelY正在搭載激光雷達傳感器進行路測。

    這一消息發布后,不少業內人士認為,特斯拉有可能會改變其純視覺感知的路線,實現激光雷達的上車。然而,在本次AIDay上,特斯拉則再度表明了其在純視覺傳感器路線上的堅決態度。

    在活動現場,特斯拉展示了其支持多任務學習HydraNets神經網絡架構,這一架構可以將特斯拉車身上8個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度,實現純視覺感知。

    特斯拉人工智能部門總監AndrejKarpathy表示,“我們希望能夠打造一個類似動物視覺皮層的神經網絡連接,模擬大腦信息輸入和輸出的過程。就像光線進入到視網膜當中,我們希望通過攝像頭來模擬這個過程。”

    用AI神經網絡提升輔助駕駛能力

    特斯拉表示,經過實踐,攝像頭捕捉到的參數和空間追蹤是很難通過C++這個基礎架構實現拼接的,同時一些涉及到空間的數據輸出質量也有所欠缺,不同攝像頭獲取的物體信息不同,拼合時很難進行整體把握。

    為解決這些問題,特斯拉開發了“矢量空間”技術,同時兼具了非凸優化算法和高維度兩大優勢。該技術可以通過8個攝像頭輸入的數據為基礎繪制3D鳥瞰視圖,形成4D的空間和時間標簽的“路網”以呈現道路等信息,幫助車輛把握駕駛環境,更精準的尋找最優駕駛路徑。

    值得一提的是,在此基礎上,特斯拉還在世界各地組織了一個規模在千人以上的數據標注團隊,團隊每天將對視頻數據中的物體在“矢量空間”中進行標注,在善于把握細節的人工標注和效率更高的自動標注配合下,只需要標注一次,“矢量空間”就能自動標注所有攝像頭的多幀畫面。

    特斯拉方面認為,這為特斯拉帶來了上百億級的有效且多樣化的原生數據,而這些數據都會用于神經網絡培訓。同時,特斯拉還開發了“仿真場景技術”,可以模擬現實中不太常見的“邊緣場景”,用于自動駕駛培訓。

    基于上述技術的開發,特斯拉的FSD系統已可以實現每1.5毫秒2500次搜索的超高效率,預測可能出現的各種情況,并在其中找到最安全、最舒適、最快速的自動駕駛路徑。

    發布超級計算機和AI機器人

    當前,隨著自動駕駛技術的升級,智能汽車所需處理的數據也在呈現海量的升級,對芯片的算力要求越來越高。為此,特斯拉發布了D1芯片和Dojo超級計算機。

    據悉,D1芯片采用分布式結構和7納米工藝,搭載了500億個晶體管、354個訓練節點,僅內部的電路就長達17.7公里,可實現了超強算力和超高帶寬。

    而特斯拉則是將1500個D1芯片共53萬余訓練節點,組成為Dojo超級計算機的訓練模塊,據悉該訓練模塊的算力可達到9千萬億次。

    得益于訓練模塊的獨立運行能力和無限鏈接能力,由其組成的Dojo超級計算機可在性能上進行充分擴展,與其他競品相比,其成本下降的同時性能可提升4倍,占用空間將節省5倍。

    據悉,不久后,特斯拉將開始對Dojo超級計算機進行首批組裝。除了備受期待的神經網絡學習與Dojo超級計算機,特斯拉還公布其研發的人形機器人“TeslaBot”。

    這款機器人高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,TeslaBot將利用Dojo超級計算機的訓練機制來改進功能,這一產品的推出,主要是為了進一步解放勞動力。據悉,TeslaBot或將在明年推出首個原型機。

    值得關注的是,在特斯拉公布了一系列黑科技后,投行Wedbush發布研報表示,TeslaBot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重點放在芯片、FSD和重新加速的中國電動汽車需求上。

    光大證券分析稱,特斯拉在自動駕駛產業鏈上的競爭優勢明顯,用戶規模較大,以美國場景為主體的FSD技術變現前景明晰,將為其帶來更高的估值溢價。

-證券日報網

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