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play 特斯拉AI日:特斯拉開始造人了

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　　文/王煊

　　來源：GeekCar極客汽車（ID:GeekCar)

　　2021 年的科技圈被兩件皮衣點(diǎn)燃。

　　一件來自 NVIDIA 老大黃仁勛的廚房專屬款，老黃和他的皮衣僅用“數(shù)字人”技術(shù)實(shí)現(xiàn)的 14 秒畫面，就把眾多科技發(fā)燒友騙得團(tuán)團(tuán)轉(zhuǎn)，“真假老黃”的故事層出不窮，發(fā)展到最后只能 NVIDIA 官方出來辟謠。

　　另一件是 8 月 20 日早，特斯拉 AI 日上馬斯克穿的皮衣。難道你們不好奇嗎，此時(shí)的美國也是夏天，與馬斯克同臺(tái)的伙計(jì)們都是牛仔褲加 T 恤的“程序員標(biāo)配”，而老馬本人卻用一件皮衣把自己裹得嚴(yán)嚴(yán)實(shí)實(shí)。

　　我相信此時(shí)在看文章的小伙伴們都或多或少地了解了特斯拉發(fā)布的 Tesla Bot，一個(gè)身高 1.7m 的類人型機(jī)器人。所以我們可以進(jìn)行一番大膽地猜測，沒準(zhǔn)三個(gè)月后就會(huì)出現(xiàn)一篇名為《馬斯克騙過了全世界，藏在皮衣下面的竟是 Tesla Bot》的文章（開玩笑）。

　　言歸正傳，從“自動(dòng)駕駛?cè)铡薄ⅰ半姵厝铡钡浇衲甑摹癆I 日”馬斯克正在將特斯拉包裝成一家徹頭徹尾的人工智能解決方案公司，正如在談及 Tesla Bot 時(shí)，馬斯克表示他們對機(jī)器人項(xiàng)目抱有信心，畢竟從某種意義上講，汽車也是機(jī)器人的一種。

　　比起上次馬老板 28 分鐘結(jié)束新款 Model S Plaid 的交付儀式，本次接近兩個(gè)小時(shí)的直播真可謂“內(nèi)容量有點(diǎn)大，你們?nèi)桃幌隆薄６鴮⑺袃?nèi)容理順之后，我們得到了三個(gè)關(guān)鍵要素：

　　D1——賦予特斯拉趕超芯片大廠的能力；

　　FSD——云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深化純視覺自動(dòng)駕駛路線；

　　Tesla Bot——AI 的實(shí)體化形態(tài)

　　相信我，“AI”是一名身著皮衣的技術(shù)男口中最性感的名詞，但當(dāng)馬斯克用這個(gè)詞撩撥全世界技術(shù)宅的心弦時(shí)，你一定要冷靜，畢竟大家認(rèn)識(shí)馬老板已經(jīng)不是一天兩天了，他的宏圖愿景基本上是由一半“肺腑之言”加一半“荒誕情話”構(gòu)成的。

　　這回特斯拉真的走“芯”了

　　在 AI 日之前，關(guān)于特斯拉 Dojo 超級計(jì)算機(jī)的討論早已甚囂塵上。讓人意外的是，此次馬斯克要講述的不僅是 Dojo 超級計(jì)算機(jī)的故事，還有特斯拉自研的 D1 超級計(jì)算機(jī)新芯片。

　　D1芯片的能力如何？ 單個(gè)芯片算力為 362 TFLOPS，25 個(gè)芯片為一組，算力可以達(dá)到 9 PFLOPS，接口帶寬為 36 TB/s。

　　Dojo超級計(jì)算機(jī)何許人也？Dojo 是由 D1 芯片組（25 個(gè)為一組）組成的超級計(jì)算機(jī)，每個(gè)機(jī)柜可安放 120 個(gè)芯片組，理論算力達(dá)到 120x9PFLOPs=1080PFLOPs。

　　可能將上述數(shù)字羅列出來也無法讓大家產(chǎn)生最直觀的感受，所以我們找世界上最牛 X 的超級計(jì)算機(jī)來對比一下。目前世界第一的超算為日本的富岳為 442PFLOPs，特斯拉 Dojo 超級計(jì)算機(jī)的性能是它的兩倍多。當(dāng)然我們要強(qiáng)調(diào)的是理論算力，因?yàn)轳R斯克在社交平臺(tái)上也直言 Dojo 面臨的最大問題就是能耗，Project Dojo 能否完全落地也要看他們后續(xù)能否解決能耗問題。起碼在 D1 模組的爆炸圖上，我們能看到特斯拉在嘗試新的散熱技術(shù)。

　　從上述表格反饋的排名能看出，前四名超級計(jì)算機(jī)都屬于“國家隊(duì)級選手”，日本富岳排名第一，中國的神威太湖排名第四。特斯拉正在以“一企之力”實(shí)現(xiàn)他人“舉國之力”完成的事情，如同 Space X 探索火星一樣。

　　特斯拉推出 D1 之后，他們實(shí)現(xiàn)了與 NVIDIA 和谷歌等芯片業(yè)大佬的平起平坐。所以特斯拉入局超級計(jì)算機(jī)的目的是什么呢？

　　走視覺路線，馬斯克是專一的

　　Dojo 意為“道場”，特斯拉組建 Dojo 超級計(jì)算機(jī)的目的之一是為給 FSD 的視覺感知自動(dòng)駕駛路徑提供一個(gè)進(jìn)行“算法精進(jìn)”的道場。

　　我們現(xiàn)在了解到的融合感知硬件的自動(dòng)駕駛方案都是將主要算力集成在車端，這也是當(dāng)激光雷達(dá)上車之后，大家都在“狂堆”車端算力的原因，感知硬件的冗余使得車規(guī)級 AI 芯片算力即將完成上千 TOPS 的突破。

　　特斯拉走的是完全視覺路徑，車端感知硬件只有 8 顆攝像頭，所以在車端 AI 芯片上特斯拉的算力的并不高，F(xiàn)SD 也不過 144TOPS。就目前的技術(shù)來看，視覺感知路線是更加考驗(yàn) AI 能力和學(xué)習(xí)能力的自動(dòng)駕駛解決方案。這也是眾多車企和供應(yīng)商選擇激光雷達(dá)融合視覺感知的原因。

　　相比之下純視覺識(shí)別是最為“擬人”的方案，車載 AI 需要通過攝像頭拍攝到的畫面判斷出車輛行進(jìn)錄像中出現(xiàn)的其他車輛、行人、車道線甚至貓貓狗狗。因?yàn)榧夹g(shù)難度過高，所以會(huì)出現(xiàn)特斯拉 FSD 將影子識(shí)別成車輛同時(shí)采取緊急制動(dòng)的案例。采用激光雷達(dá)輔助視覺感知的方案能夠在現(xiàn)階段大幅避免錯(cuò)誤判斷，因?yàn)榧す饫走_(dá)可以向車端 AI 傳輸 3D 點(diǎn)云圖像，擁有三維感知能力后自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以更好地應(yīng)對各類情況。

　　正是因?yàn)槎鄶?shù)人認(rèn)為純視覺路線的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)過于考驗(yàn) AI 的能力，所以大家轉(zhuǎn)投融合感知路線，起碼在這條路徑下，路面上的所有障礙物都是能夠被識(shí)別到的。自動(dòng)駕駛本就是個(gè)脆弱的行業(yè)，這個(gè)行業(yè)的每一次突破都必須有“萬無一失”的保障。但馬斯克偏不信這個(gè)邪，Dojo 的到來便是馬斯克要一路到黑的決心。

　　Dojo 必定成為輔助 FSD 精進(jìn)算法的利器，未來的視覺處理工作將由車端轉(zhuǎn)移至云端。特斯拉的車載攝像頭能夠不間斷地采集真實(shí)的道路數(shù)據(jù)，Dojo 超級計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)標(biāo)記這些數(shù)據(jù)中的物體。過去，大型 AI 數(shù)據(jù)集通常需要手動(dòng)標(biāo)注并轉(zhuǎn)由 AI 學(xué)習(xí)并認(rèn)知，而 Dojo 將具備無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，自主感知并標(biāo)注道路情況。未來將會(huì)有更多數(shù)據(jù)通過 Dojo 反饋到云端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛算法主動(dòng)迭代。

　　在純視覺路徑中，特斯拉將要搭建一套溝通車、云兩端的完整體系，并且整套系統(tǒng)都是由特斯拉完全自研的。 很多人認(rèn)為有激光雷達(dá)的加持后，融合感知路徑的能力會(huì)在未來的一段時(shí)間里超越純視覺路徑。而云端神經(jīng)感知網(wǎng)絡(luò)就是特斯拉的反制手段，在 Dojo 超級計(jì)算機(jī)的加持下，F(xiàn)SD 將與其他競爭對手的產(chǎn)品再度拉開差距，但“功能突破”仍需要時(shí)間。

　　2019 年特斯拉發(fā)布 FSD HW3.0 的時(shí)候馬斯克就表示，到 2022 年，特斯拉在全球?qū)碛?100 萬臺(tái) Robot Taxi，而汽車也將成為創(chuàng)收工具。如今 2021 年已經(jīng)過半，“渣男馬”在 HW3.0 時(shí)代立下的 flag 還沒實(shí)現(xiàn)，車端芯片 HW4.0 就要來了。

　　那么問題來了，HW3.0 的能力到頭了嗎？HW4.0 能夠帶來更多功能突破嗎？ 或許這些問題的答案都是否定的。道理如同蔚來 ET7 用 1000+TOPS 的算力平臺(tái)為日后自動(dòng)駕駛功能迭代來鋪路一樣，在倫理道德和法律法規(guī)的限制下，現(xiàn)在實(shí)現(xiàn)商業(yè)落地自動(dòng)駕駛功能仍處在 L2 級水平，“解鎖功能”受限不代表“技術(shù)迭代”受限。

　　不過，特斯拉解鎖功能的路徑與競爭對手的路徑也大不相同，這點(diǎn)也與純視覺路徑相關(guān)。

　　過去三年里，我們看到了自動(dòng)駕駛功能從 L2 到 L2+的演變，對于大多數(shù)提供解決方案的廠家來說，上述演變是通過硬件升級實(shí)現(xiàn)的“子功能落地”。具備單一車道的橫向和縱向控制是基礎(chǔ) L2 的標(biāo)準(zhǔn)，硬件需要前視攝像頭。增加側(cè)后視視像頭和側(cè)后方毫米波雷達(dá)后，車輛便能夠?qū)崿F(xiàn)“變道輔助”這項(xiàng)子功能。所以 L2 到 L2+多是由子功能疊加實(shí)現(xiàn)等級突破。

　　但子功能疊加并不是特斯拉實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛等級突破的路徑。 特斯拉是將駕駛看作一件事來做的，L2 與 L5 的差距只是人類駕駛員監(jiān)管力度上的差距。所以擺在他們面前的問題不是功能突破，而是如何讓 AI 真正替代人類駕駛員。所以 Dojo 的落地很可能讓純視覺路線的特斯拉實(shí)現(xiàn)“代差級”飛躍。

　　Tesla Bot，馬斯克的“荒誕情話”

　　Tesla Bot 究竟是用來干嘛的呢？說白了就是馬斯克為了招人而講出來的故事，大概意思就是“嘿哥們兒，你看我要做的東西牛 X 不？還不趕緊加入我們”。馬斯克自己也在 AI 日之前明確表示過，這次活動(dòng)在某種意義上也是場招聘會(huì)。

　　之所以說 Tesla Bot 荒誕，其中有兩點(diǎn)原因：1. 類人型機(jī)器人技術(shù)難度奇高；2. 無商業(yè)化前景。

　　要說技術(shù)難度有多高？這就不得不請出機(jī)器人領(lǐng)域的“象牙塔級企業(yè)”——波士頓動(dòng)力，這是一家根本不考慮投資人利益而且缺乏與外界理性溝通的企業(yè)。有趣的是，波士頓動(dòng)力在前幾日也發(fā)布了一條雙足類人型機(jī)器人的視頻，視頻中能看到該款機(jī)器人已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了雙足平衡，在障礙物上奔跑也沒有問題。大家雖然看到了類人型機(jī)器人的機(jī)械可行性，但看不到的是波士頓動(dòng)力在背后投入的人力、物力、財(cái)力和時(shí)間。

　　波士頓動(dòng)力也曾明確表示過，制造雙足類人型機(jī)器人只是為了探究該類機(jī)器人平臺(tái)和背后的控制邏輯。

　　為什么雙足機(jī)器人商業(yè)化前景渺茫？因?yàn)闄C(jī)器人要與場景配套實(shí)現(xiàn)價(jià)值，只有在場景里機(jī)器人才能實(shí)現(xiàn)效率提升。

　　人類是通過雙足行動(dòng)的生物，也是大自然選擇的行動(dòng)方式。車是四個(gè)輪子的機(jī)器，但是車做不到全地形行駛，而人可以全地形行走。不過與車相比，人類的行走效率過低，所以人類發(fā)明了汽車，與汽車配套的場景是公路，為了實(shí)現(xiàn)交通工具的高效運(yùn)轉(zhuǎn)，人類可是花費(fèi)了大量人力、物力修建公路。田地里的自動(dòng)化農(nóng)機(jī)、工廠里的自動(dòng)化產(chǎn)線都是同理。

　　馬斯克說 Tesla Bot 將代替人類做更多瑣碎的事情，聽上去好像這個(gè)機(jī)器人什么都能干，但仔細(xì)想想會(huì)發(fā)現(xiàn)，在任何場景下類人型機(jī)器人都很難超越人類的效率。更何況一碗米飯就能讓一個(gè)正常的人類工作一下午，機(jī)器人消耗的能量會(huì)比人類還少嗎？

　　可能很多事情馬斯克自己都再清楚不過，但是！對于那些技術(shù)極客來說，還有比打造一個(gè)“人類公敵”更讓他們著迷的謊言嗎？

　　結(jié)語

　　馬斯克是這個(gè)時(shí)代里“最極客的渣男”，他做過很多令人匪夷所思的事，也吹過許多自己都無法圓場的牛皮。有人說他是“韭菜收割機(jī)”并對他嗤之以鼻，有人被他的瘋狂圈粉到投身其中。

　　此時(shí)，連特斯拉電話會(huì)議都不參加的馬斯克，或許又在醞釀一個(gè)大新聞。

（聲明：本文僅代表作者觀點(diǎn)，不代表新浪網(wǎng)立場。）