很突然很惊艳，马斯克公布特斯拉人形机器人，自研超算Dojo亮

　　机器之心报道
　　机器之心编辑部
　　特斯拉的自动化能力很强，不用来造机器人就太浪费了。
　　非常抱歉，我们遭遇了一点技术问题，希望以后这可以用AI来解决。今天的活动延迟了半个多小时，伊隆马斯克这样做了开场白。
　　北京时间8月20日上午，万众瞩目的特斯拉AI日开始了。在活动上，伊隆马斯克向全世界展示了特斯拉在自研超级计算机Dojo、FSD软件等内容上的最新进展。
　　按照马斯克本人的说法，吸引最好的AI人才加入特斯拉似乎是本次活动的唯一目标。
　　当然，这次发布向世人宣告的远不止于此，有关通用机器人的计划让我们始料未及。
　　纯视觉自动驾驶系统和HydraNets
　　首先，特斯拉最被人们关注的是自动驾驶技术。
　　特斯拉一直标榜自己的电动车具备高度自动化的辅助驾驶能力，7月10日，FSD（FullySelfDriving，全自动辅助驾驶系统）软件迎来更新。不过当时，更新仅限于特斯拉抢先体验计划用户，这些用户可以进行FSDBetaV9版本测试，其最大亮点是基于摄像头和AI智能算法的纯视觉自动辅助驾驶技术路线，而不依赖于雷达传感器。
　　7月31日，特斯拉正式推送FSD的最新版本FSDBetaV9。1，这是首个使用特斯拉视觉的先进司机辅助驾驶套件。8月16日，特斯拉又推送了FSDBetaV9。2版本。
　　特斯拉AI总监AndrejKarpathy博士介绍了这种基于视觉的自动驾驶系统：它通过八个摄像头的数据输入（128096012BitHDR36Hz）进单个神经网络中，整合成3D环境的感知，这被称为VectorSpace。
　　AI可以被视为生物，它是从头开始构建的，包括其合成视觉皮层。
　　当特斯拉在汽车中设计视觉皮层时，他们从头设计了神经网络，按照生物视觉方法去建模，并利用多头路线，其中包括相机校准、缓存、队列和优化以简化所有任务。
　　特斯拉从主干网络中获取数据，并将有用的信息输入到不同的任务中（比如目标检测、交通信号灯和车道预测），同时抛弃其他内容，避免浪费算力。
　　特斯拉的自动驾驶算法是从识别单张图片的普通计算机视觉算法开始的，虽然每个摄像头的单独检测效果很棒，但这显然不够。现在的纯视觉算法HydraNets基于不同摄像头的视觉内容进行识别的，而且训练和推断是端到端的。
　　该算法将多个摄像头的视觉内容转变为向量空间和道路特征。
　　多摄像头网络的效果值得肯定，尽管只是数量上的增加，但却可能成为解决预测问题的关键之处。该网络生成的周围景观预测很大程度上提高了自动驾驶系统的稳健性。
　　红绿灯左转是对于自动驾驶的巨大挑战，当车辆在道路上行驶并通过交叉路口时，神经网络会通过SpacialRNN进行预测。并在虚拟环境中进行多次模拟，以进一步改善路径规划和理解。
　　在算法模拟的单元空间中，每一个unit都是一个RNN，并随着车辆的运动更新。
　　Karpathy指出，特斯拉现在的FSD战略是更具凝聚力的。事实证明，特斯拉的车辆可以有效地绘制实时地图。与SuperCruise和Waymo等汽车及软件领域的竞争对手的预绘制地图策略相比，这是一个巨大的差异。
　　自动驾驶软件总监AshokElluswamy介绍了混合规划系统，以Autopilot如何变道为例，当与其他汽车并排行驶时，Autopilot不仅要考虑它们的驾驶方式，还必须考虑其他汽车的运行方式。
　　在狭窄的过道周围进行规划时，重要的是要考虑其他驾驶员及其行为，例如在必要时让行：
　　Karpathy还提到了数据标注问题。他指出，外包给第三方公司的手动标签并不是最佳选择，本着垂直整合的精神，特斯拉选择建立自己的标注团队。
　　一开始，特斯拉使用的是2D图像标签。最终，特斯拉转向了4D标签，可以在向量空间中进行标注。但是这还不够，自动标注技术得到了发展。
　　有太多的标签需要完成标注，而让人们手动来完成是不可能的。特斯拉自动驾驶软件负责人AshokElluswamy展示了道路和道路上的其他物品是如何从一辆正在行驶的汽车中重建出来的。这有效地让特斯拉能够更快地标记数据，同时允许车辆即使在存在遮挡的情况下也能安全准确地导航。
　　甚至在对比度过高，摄像头采集的图像不够清晰时，特斯拉还使用神经网络对画面进行了增强。
　　Ashok指出，这些策略最终帮助特斯拉将雷达从FSD和Autopilot套件中淘汰，并采用了纯视觉模型。雷达摄像头系统与纯视觉之间的比较显示了该公司当前的战略有多精细。同时他也谈到了仿真如何帮助特斯拉开发其自动驾驶系统。尽管特斯拉专注于现实世界的数据，但它也使用仿真。
　　特斯拉利用一个新的仿真程序（用他们自己的话说，就是Autopilot扮演玩家的视频游戏）来测试边缘情况和其他可能遇到的问题。
　　神秘超算Dojo：革命性架构
　　DOJO，这次特斯拉AI日的最大看点，最终也没有让人失望。
　　2020年8月，马斯克表示，该公司正在研发一款名为Dojo的神经网络训练超级计算机，将主要处理从特斯拉汽车在路上获得的海量视频数据。马斯克发推称：DojoV1。0还未完成，估计还需要一年的时间。不仅仅是芯片本身的研发难度，能效和冷却问题也非常的难。
　　几个月后，马斯克又补充道：Dojo采用我们自研的芯片和为神经网络训练优化的计算架构，而非GPU集群。尽管可能是不准确的，但是我认为Dojo将会是世界上最棒的超算。
　　今天，特斯拉终于揭开了Dojo计算机芯片的神秘面纱。它采用了创新的架构，将算力分布在复杂的网络构造中，实现了极高的算力、高带宽、低延迟的网络吞吐量。
　　Dojo的设计是从芯片开始从头做起的。Dojo的训练CPU属于ASIC芯片，专注于人工智能训练，采用7纳米制程，可以实现1024GFLOPS的BF16算力，在芯片周围的四向都有4TBs的传输带宽。
　　特斯拉宣称它的效率超过了现有的GPU和TPU，其主要的优势是在带宽上。
　　Dojo用所有力量做一件事：使自动驾驶汽车成为可能。它是一个纯粹的机器学习机器，以现有芯片和服务器的思路看，它的规格堪称疯狂：首先把50万个训练节点集合在一起，每个区块都有9petaflops的算力，每秒36TB的区块外带宽。
　　但这只是Dojo的冰山一角。在应用时，120个这样的D1芯片区块被整合为一个ExaPOD，顾名思义，它有每秒超过1亿亿次的运算能力（10的18次方），这是目前世界上最快的AI训练计算机。与业内其他产品相比，在同样的成本上，ExaPOD的性能要高4倍，能耗比高1。3倍，占用空间缩小了5倍。
　　我们很快就会组装起第一台这样的服务器，这样的设备可以无限链接。特斯拉Dojo项目负责人GaneshVenkataramanan表示，Dojo有望成为地球上最强大的超级计算机之一。
　　这些芯片可以帮助AI模型利用特斯拉汽车上的摄像头收集到的视频，进而识别各种内容。我们应该在明年让Dojo投入运营，马斯克说道。
　　与此同时，特斯拉还围绕这套计算系统构建了完整的软件堆栈，深度学习框架用的是PyTorch。
　　此外，特斯拉还计划让下一代Dojo性能再提升10倍。
　　特斯拉人形机器人
　　以上都是此前剧透过的信息，但还有onemorething，特斯拉要造人形机器人。
　　在几张幻灯片中，我们可以了解到TeslaBot的一些信息。首先，这款机器人可以用在特斯拉的自动驾驶汽车上，它能学会使用我们在驾驶汽车时所操作的所有装置。然后，你就可以吩咐它去商店买东西马斯克认为，人形机器人会对未来经济产生深远影响。
　　它的身高大概是1。72米（5英尺8英寸），重约125磅，身材匀称，还带有一张面部屏幕能够以约5英里小时的速度移动。
　　这款机器人的第一个实体版本或将在明年面世，设计初衷就是用来处理那些不安全、重复的、无聊的工作。马斯克说：我认为在未来，体力工作会是一种选择，你愿意的话也可以，不愿意的话也行。
　　这仿佛代表了马斯克的某种设想：制造类人机器人是特斯拉下一个必然要投入的方向。毕竟他认真地说过，特斯拉已经是世界上最大的机器人公司。
　　当然，特斯拉机器人目前还只是一个设想，我们距离全能机器人管家的距离，要比自动驾驶汽车更远。
　　在最后，QA环节的第一个问题有点幽默：特斯拉会拥抱开源吗？
　　马斯克的回答是：这些东西都是花费了巨资研制的，所以我不太确定要不要开源。但如果其他汽车公司想要获得Autopilot的许可，那是可以做到的。
　　但正如SpaceX和特斯拉此前所做的一样，马斯克的公司经常能让先进技术变得越来越便宜。不知在未来，人形机器人是否也会很快有一个亲民的价格？