歡迎關注“新浪科技”的微信訂閱號：techsina 

　　編輯：澤南、杜偉

　　來源：機器之心

每年的 AI Day 上，特斯拉都會展示自己在人工智能領域取得的新突破，吸引數百萬人的關注。去年的很多雄心勃勃的項目如今已經付諸實踐了。

　　“從治理的角度來看，我認為實際上特斯拉是一個很好的實體：我們是家上市公司，這意味著公眾控制著特斯拉。我認為這實際上是一件好事。所以如果我發瘋了，你們可以解雇我——這很重要。也許我沒瘋呢？”馬斯克說。

　　加州時間 9 月 30 日晚六時，特斯拉 AI Day 準時開始，今年展示的內容有關自動駕駛 FSD 的新進展，人形機器人，Dojo 超算等，其中很多研究對通用人工智能也有貢獻。

　　特斯拉 CEO 伊隆 · 馬斯克在眾人面前沒有賣關子：“我知道大家都想看人形機器人的進展，去年是個真人穿著機器人衣服在演，看看今年的。”

　　準備好看看這個！

　　只過了一年時間，特斯拉的人形機器人就來到了人們的眼前。

　　Optimus 人形機器人的首次亮相

　　這是特斯拉第一次展示這款機器人的實體，沒有任何連線或者后援，實際上以前在實驗室里也沒這么做過，這是只用半年多就完成的工作。

　　Optimus 原型機閃亮登場。

　　它緩緩走了出來向現場的人們打了個招呼：

　　不過之后也沒有做跳舞或回答問題之類的表演，相比波士頓動力的 Atlas 似乎還差點意思。

　　“這機器人實際上能做很多事，不止是出來走走，”馬斯克說道。隨后的 Demo 視頻中特斯拉展示了機器人搬運箱子，給花澆水，在特斯拉超級工廠里工作的畫面。機器人導航用的 Autopilot 系統和特斯拉汽車上的是類似的系統。

　　它目前還不能完全達到我們的設想，不過馬斯克認為“再過幾周”問題就不大了。考慮到這個機器人設計出來只用了半年，未來成型的樣子還是可期的。

　　現有的其他類人機器人“缺少大腦”——自行解決問題的能力不足，這是 Optimus 想要解決的問題。在機器人設計原則上，馬斯克強調了高可靠性和低成本兩點，“們的目標是盡快制造出有用的人形機器人”。它的產量可能達到數百萬臺，價格會比汽車便宜的多。馬斯克認為最終的價格會是兩萬美元以內。

　　作為參考，目前 Model 3 的售價是四萬美元起。

　　特斯拉表示，機器人工作時的功耗是 500W，類似于臺式電腦，重量達到 73 公斤，手運動的自由度有 27 個。

　　它有一個容量為 2.3KWh 的電池組，足以工作一整天，計算設備是一個 Tesla SOC，可進行 WiFi 和 4G 網絡連接，各種電源控制系統都被集成到了一個 PCB 中。

　　特斯拉工程師說：“雖然人類可以僅靠少量食物維持生命，但我們不能在不工作時停止新陳代謝，機器人就不一樣了。”

　　整體而言，Optimus 具有破壞性控制、適合量產的結構、集成式結構控制設計、受人類啟發的膝關節、基于任務的膝蓋需求、以及為高效致動器進行優化的關節，每只手可以提起 20 磅重的物體。

　　具體到手部細節，它有 6 個致動器、11 自由度、自適應抓握以及不可反向驅動的手指。在性能方面，能夠抓起 20 磅的包、使用工具以及精準地抓取小部件等。

　　特斯拉表示，很多特斯拉汽車的經驗已被應用于構建 Optimus 機器人。

　　視覺深度學習模型是直接從汽車移植到機器人上的。在室內導航時 GPS 基本不可用，所以需要通過傳感器接收更多點位以提高精度，不過測量周圍可通行區域的機制也是和汽車自動駕駛通用的。

　　幾位工程師分別介紹了框架設計、關節驅動馬達動力，以及機器人導航、行走、配合搬運工作的機制。在不斷提升機器人能力的同時，工程師們還在努力降低 Optimus 機器人的功耗和零件數量。

　　人型機器人在全面投入使用之前還有很長的路要走，不過潛在的作用不言而喻。“我認為人形機器人會從基礎上改變人類文明的形式，”馬斯克說道。“如果說自動駕駛能夠提升半個數量級的經濟效率，我認為機器人可以提升兩個數量級。”

　　自動駕駛系統 FSD

　　特斯拉的 FSD 自動駕駛目前已經擁有 16 萬用戶，2021 年這個數字僅為 2000。特斯拉 Autopilot 的工程師們在 AI Day 上廣泛談論了在不增加任何新硬件的情況下讓特斯拉汽車實現自動駕駛的追求。

　　特斯拉的自動駕駛系統使用視覺傳感器，全部計算都在車上的計算設備上完成。

　　特斯拉介紹了 FSD 在為用戶進行決策時使用的方式，以及收集數據對改進自動駕駛算法的作用。該公司還解釋了占用（occupancy）及其在 3D 映射和提供汽車鳥瞰圖方面所起的作用。

　　特斯拉開發了一種新的自動打標簽方式來幫助系統進行 3D 標簽，工程師解釋了當相機顯示不清晰的圖片時，該軟件如何在某些條件下使用其他剪輯來填充圖片。

　　重建物理世界也是自動駕駛的必經之路，工程師展示了 FSD 如何使用從車隊收集上來的數據來模擬世界：僅用兩周就創建了舊金山城區的模擬模型。特斯拉也能隨著時間的發展迅速更新模擬世界。

　　特斯拉預計將在 AI Day 之后發布 v.10.69.2.3，不過沒有公布具體發布日期。

　　Dojo 超級計算機

　　在 2021 年特斯拉人工智能日上，Dojo 超級計算機首次亮相。之后，特斯拉以快速試錯的思路克服困難并盡快向前推進。

　　其中，電壓調節模塊在 24 個月內更新了 14 個版本。

　　同時 Dojo 在設計上更加集成。集成解決方案中使用軟終端電容器來減輕振動、根據共振進一步調整頻率等。

　　如下為 Dojo 超級計算機系統的全景圖，包括 D1 芯片、訓練 Tile 和 ExaPOD。

　　Dojo 系統托盤（System Tray）具備了高速連接、密集集成等特性。

　　Dojo 接口處理器提供了訓練用的高帶寬內存、TTPOE、標準 PCIE 主機接口、高帶寬 Ingest、高基數 Z 平面連接性等特性。

　　Dojo 主機接口包括了 Ingest 處理、用戶應用程序等。

　　Dojo Cabinet 動圖展示如下：

　　接下來是 ExaPOD，它達到了 1.1 EFLOP，1.3 TB 的高速 SRAM（靜態隨機存取存儲）和 13 TB 的高帶寬 DRAM（動態隨機存取存儲）。

　　在軟件堆棧部分，從上到下包括了神經網絡模塊、PyTorch 擴展、JIT 神經網絡編譯器、LLVM 后端、多主機和多分區管理、Ingest 和共享內存以及底層的 ExaPOD。

　　在 Dojo 編譯器部分，用戶可以將它用作一個加速器。

　　Dojo 團隊展示了使用通過 Dojo 運行的 AI 大模型生成“在火星上的 Cybertruck 和 Semi”的圖像。

　　Dojo 可以將通常需要幾個月的工作減少到一周。

　　特斯拉最后展示了未來發展的路線圖，計劃是在 2023 年之前建造第一臺 Exapod，從而大幅提高自動打標簽的數量，

　　從人形機器人到超算，特斯拉要做的事，看來是想引領 AI 前沿技術。

　　“未來的 AI 訓練需要大量的多模態數據。我們可能擁有全世界最多的數據，和訓練模型的能力，我覺得我們可以為 AGI 的研究作出貢獻，”馬斯克說道。

（聲明：本文僅代表作者觀點，不代表新浪網立場。）