人工智能利与弊人工智能机器人系统

　　北京时间10月1日，特斯拉2022年人工智能日（AI Day）如期举办，展示了其人形机器人、Dojo超级计算机和FSD等方面的一些进展和突破

　　北京时间10月1日，特斯拉2022年人工智能日（AI Day）如期举办，展示了其人形机器人、Dojo超级计算机和FSD等方面的一些进展和突破。

　　早在去年的人工智能日上，特斯拉就宣布正在开发一个人形机器人人工智能利与弊，称为Tesla Bot或Optimus。今天，特斯拉正式揭开了Optimus的“面纱”。该公司展示了一个双足人形机器人，会自行走路，会在空中挥舞双手，且每个手指都可以单独灵活使用。特斯拉称，虽然目前展示的只是一个“粗略开发的机器人”，但这是它第一次在没有任何机械支撑的情况下独立行走。

　　Optimus使用的是特斯拉内部设计的组件，包括装在机器人躯干上的2.3千瓦时电池组、芯片系统和驱动机器人四肢的执行器。特斯拉还表示，正在为Optimus研发一种特殊的电池和执行器，以将功耗保持在最低水平，这样Optimus一次充电就可以工作一整天。

　　Optimus还使用了一些特斯拉汽车上的技术，例如电池组和冷却系统，该公司还使用同样的技术来模拟Optimus的运动和对外部碰撞的反应。特斯拉自动驾驶工程总监Milan Kovac表示，该公司为特斯拉汽车开发驾驶员辅助系统（特别是计算机视觉系统）的经验，正在帮助该公司解决如何让Optimus在现实世界中工作的问题。

　　马斯克在2021年曾表示Optimus未来可能帮人类做一些重复无聊的工作，例如去商店买杂货，或者被投入特斯拉工厂，帮人类员工制造汽车和电池。而今天，特斯拉展示了正在开发的Optimus未来的功能，包括移动自适应的机械手，抓住和操纵各种各样的物体，例如搬运纸盒、给植物浇水等。特斯拉甚至还展示了Optimus在弗里蒙特工厂执行任务的视频。

　　马斯克表示，现有的类人机器人都“缺少大脑”，以及独立解决问题的能力。相比之下，Optimus将是一款“能力极强的机器人”，不仅能帮助人们更高效地完成一些重复无聊的工作，具备实用主义；还将有创造性认知的一面，例如具备交谈功能，能成为人们的伙伴，甚至跟人们一起“吃喝玩乐”。不过马斯克戏称，不希望Optimus成为电影里的终结者机器人，最终会毁灭世界，因此特斯拉会设置本地安全屏障，搭配远程控制程序，让机器人“为人所用”。

　　在问答环节中，马斯克承认，开发Optimus并不完全符合特斯拉加快世界向可持续能源转型的使命，不过它将特斯拉的使命扩展到帮助人们“创造更美好的未来”。马斯克还透露，预计在未来3到5年内，消费者将能够购买Optimus，售价不到2万美元，不及Model Y价格的三分之一。

　　Dojo 是一种通过网络结构连接的分布式计算架构。它具有大型计算平面、极高带宽和低延迟的特点，并可通过一个新编译器来减少局部通信和全局通信，可扩展性极强。特斯拉专家称，Dojo能将通常需要数月的工作缩短为一周。

　　在发布会上，Dojo团队展示了Cybertruck和Semi在火星上运行的图像，使用Dojo实现的稳定扩散。

　　另外，去年特斯拉介绍了自建超算的基本模块单位Exapod，集成120个训练模块，包含3000个D1芯片，超过1百万个训练节点人工智能机器人系统。在今天的会上，特斯拉宣布计划在2023年之前建造第一批Exapod，在加州Palo Alto开建，总共规划了7个Exapod组成计算集群人工智能利与弊。

　　一位与会者询问马斯克，是否设想过将其用于人工智能机器学习的Dojo超级计算机出售给其他公司。马斯克表示，他认为提供Dojo服务更有意义，例如类似AWS所提供的服务，他将其描述为“一种可以在线使用的服务，客户可以通过Dojo更快地训练自己的模型，成本也更低廉”。

　　马斯克还透露人工智能利与弊，软件2.0版本的Dojo将使用更多的神经网络训练，能提供最快速最低廉的神经网络训练系统。

　　在今天的发布会上，特斯拉还讨论了拖延已久的自动驾驶技术。特斯拉透露将在不增加任何新硬件的情况下实现完全自动驾驶汽车的追求。

　　FSD Beta目前有16万名客户在使用，而2021年时只有2000名客户。之所有能实现这个成绩，还得归功于工程师的努力付出，在过去一年里，特斯拉的自动驾驶团队训练了75,000多个模型，相当于每8分钟就训练一个模型。

　　特斯拉预计将在AI日之后发布10.69.2.3版本人工智能机器人系统，不过具体发布日期还没有透露人工智能利与弊。更新之后，车辆将能够实现从一个停车场到目的地停车场的连续自动驾驶。

　　在数据标注方面，特斯拉也取得了突破。过去，特斯拉的Autopilot团队依靠手动数据注释来识别和描述由特斯拉汽车上的摄像头和传感器捕捉到的物体，然后贴有标签的视频片段会用于训练特斯拉的神经网络人工智能利与弊，并改进驾驶员辅助系统，使他们的汽车能够在驾驶员的监督下导航，并自动避开障碍物。现在，特斯拉表示，该公司已经开发出了自动化数据注释技术，可以每天为50万个片段进行数据标注工作。最后，由一个人来对标签进行最后的“确认”。

　　在模拟环节，一般重建模拟环境，通常需要几个星期的人工。但特斯拉的Lanegraph工具，几分钟内就能完成。特斯拉在会上展示了一名员工在两周内创建的旧金山模拟场景，可以预见在不久的未来，特斯拉可能会快速更新一个模拟世界。

　　与去年相比，特斯拉在自动驾驶技术上实现的颠覆性技术革新并不多。今天特斯拉在会上更多的展示的是已经建成的高度自动化的数据闭环体系，以及由此带来的高效迭代速度。返回搜狐，查看更多

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