在百度刚刚发布了一款具备L5级自动驾驶功能的“汽车机器人”后 , 特斯拉在其AI Day活动上亮相了一款人形AI机器人 。
特斯拉CEO伊隆·马斯克称 , 公司推出这款机器人的初衷是希望它能代替人类完成一些枯燥、危险、重复性强的工作 。
不过 , 这款AI机器人仅仅是本次AI Day上的餐后“甜点” , 备受外界关注的“主菜”仍然是特斯拉在自动驾驶方面的布局 。 在活动现场 , 特斯拉发布了纯视觉方案FSD的进展、神经网络自动驾驶训练、D1芯片、Dojo超级计算机等重磅信息 , “黑科技”满满 。
受上述消息影响 , 8月18日 , 特斯拉股价高开 , 一度涨近3% , 不过随后逐步走低 , 截至发稿 , 涨幅收窄至0.8% , 报678.83美元/股 , 总市值6721亿美元 。
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继续坚持视觉感知路线
长期以来 , 在自动驾驶的感知路线上 , 各家车企采取的思路各有不同 , 但大体上可以氛围三类:一类是以Waymo、奥迪为代表的激光雷达派 , 另一类是以蔚来、比亚迪、宝马、奔驰为代表的毫米波雷达派 , 而特斯拉则更加倾向于仿生理念 , 可以称之为摄像头派 。
目前 , 由于激光雷达的成本较高 , 大多数企业采用的是多颗毫米波雷达的路线 。 不过 , 最近 , 以小鹏汽车、理想汽车为代表的企业 , 已开始加速推进激光雷达的上车 。
不久前 , 有媒体曝光称 , 特斯拉与激光雷达公司Luminar签订了使用激光传感器技术进行测试和开发的合同 , 同时已有特斯拉Model Y正在搭载激光雷达传感器进行路测 。
这一消息发布后 , 不少业内人士认为 , 特斯拉有可能会改变其纯视觉感知的路线 , 实现激光雷达的上车 。 然而 , 在本次AI Day上 , 特斯拉则再度表明了其在纯视觉传感器路线上的坚决态度 。
在活动现场 , 特斯拉展示了其支持多任务学习HydraNets神经网络架构 , 这一架构可以将特斯拉车身上8个摄像头获取的画面拼接起来 , 并完美平衡视频画面的延迟和精准度 , 实现纯视觉感知 。
特斯拉人工智能部门总监Andrej Karpathy表示 , “我们希望能够打造一个类似动物视觉皮层的神经网络连接 , 模拟大脑信息输入和输出的过程 。 就像光线进入到视网膜当中 , 我们希望通过摄像头来模拟这个过程 。 ”
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用AI神经网络提升辅助驾驶能力
特斯拉表示 , 经过实践 , 摄像头捕捉到的参数和空间追踪是很难通过C++这个基础架构实现拼接的 , 同时一些涉及到空间的数据输出质量也有所欠缺 , 不同摄像头获取的物体信息不同 , 拼合时很难进行整体把握 。
为解决这些问题 , 特斯拉开发了“矢量空间”技术 , 同时兼具了非凸优化算法和高维度两大优势 。 该技术可以通过8个摄像头输入的数据为基础绘制3D鸟瞰视图 , 形成4D的空间和时间标签的“路网”以呈现道路等信息 , 帮助车辆把握驾驶环境 , 更精准的寻找最优驾驶路径 。
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值得一提的是 , 在此基础上 , 特斯拉还在世界各地组织了一个规模在千人以上的数据标注团队 , 团队每天将对视频数据中的物体在“矢量空间”中进行标注 , 在善于把握细节的人工标注和效率更高的自动标注配合下 , 只需要标注一次 , “矢量空间”就能自动标注所有摄像头的多帧画面 。
特斯拉方面认为 , 这为特斯拉带来了上百亿级的有效且多样化的原生数据 , 而这些数据都会用于神经网络培训 。 同时 , 特斯拉还开发了“仿真场景技术” , 可以模拟现实中不太常见的“边缘场景” , 用于自动驾驶培训 。
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基于上述技术的开发 , 特斯拉的FSD系统已可以实现每1.5毫秒2500次搜索的超高效率 , 预测可能出现的各种情况 , 并在其中找到最安全、最舒适、最快速的自动驾驶路径 。
发布超级计算机和AI机器人
当前 , 随着自动驾驶技术的升级 , 智能汽车所需处理的数据也在呈现海量的升级 , 对芯片的算力要求越来越高 。 为此 , 特斯拉发布了D1芯片和Dojo超级计算机 。
据悉 , D1芯片采用分布式结构和7纳米工艺 , 搭载了500亿个晶体管、354个训练节点 , 仅内部的电路就长达17.7公里 , 可实现了超强算力和超高带宽 。
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而特斯拉则是将1500个D1芯片共53万余训练节点 , 组成为Dojo超级计算机的训练模块 , 据悉该训练模块的算力可达到9千万亿次 。
得益于训练模块的独立运行能力和无限链接能力 , 由其组成的Dojo超级计算机可在性能上进行充分扩展 , 与其他竞品相比 , 其成本下降的同时性能可提升4倍 , 占用空间将节省5倍 。
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据悉 , 不久后 , 特斯拉将开始对Dojo超级计算机进行首批组装 。 除了备受期待的神经网络学习与Dojo超级计算机 , 特斯拉还公布其研发的人形机器人“Tesla Bot” 。
这款机器人高1.72米 , 重56.6千克 , 面部屏幕可显示信息 , 拥有人类水平的双手 。 马斯克表示 , Tesla Bot将利用Dojo超级计算机的训练机制来改进功能 , 这一产品的推出 , 主要是为了进一步解放劳动力 。 据悉 , Tesla Bot或将在明年推出首个原型机 。
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值得关注的是 , 在特斯拉公布了一系列黑科技后 , 投行Wedbush发布研报表示 , Tesla Bot可能并不是投资者希望看到的 , 更多的投资者仍然希望特斯拉能将研发重点放在芯片、FSD和重新加速的中国电动汽车需求上 。
【机器人|惊艳!特斯拉“造人”,还有最强AI计算机…特斯拉AI Day秀炸】光大证券分析称 , 特斯拉在自动驾驶产业链上的竞争优势明显 , 用户规模较大 , 以美国场景为主体的FSD技术变现前景明晰 , 将为其带来更高的估值溢价 。
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