特斯拉搞AI Day，尽揽能人或比“秀肌肉”更务实。

特斯拉为何要搞AI Day？马斯克说的很清楚，这便是一场招工宣讲会，“秀肌肉”是其次，能把能人招进来才最要紧。是以，在这场“千呼万唤始出去”的宣讲会上，技艺讲解都挺硬核的，通常人不太好吸收，但依然无妨碍咱们“删繁就简”，去了解一番特斯拉的AI大业。特斯拉最重要的讲了3件事：Optimus人形机器人、FSD自动驾驭、Dojo超等计算机。

钢铁打工人：Optimus人形机器人

在昨年的AI Day上，特斯拉就说过，它们要造人形机器人。只是，昨年上台的“机器人”，本来是真人假扮的。本年，“机器人原型机”终归露面了。它有点摇摇晃晃，渐渐吞吞，传感器、线束裸漏在外，也无漂亮的皮肤，果然是“初生牛犊”。

咱们不禁好奇，特斯拉为何要做人形机器人？全家制车的企业，能造好机器人吗？本来，在特斯拉的价格观中，“人是最灵活的架构”。在咱们生活的全球里，有好多用具，也是为人体量身塑造的。试想一下，咱们是让每一种用具都具有自动操控能力更简单，仍是干脆设置出一种“人形机器人”操纵用具更现实？假如这种“人形机器人”能做好，那很赫然，后者的提议更合乎道理。

再扩大一丝讲，咱们投入大批的资本、精力去探讨自动驾驭，以及仿真机器人，便是为了“取代人”。一方面，未来的人数走势老龄化，数量势必是降低的，有些事业都找不到人来做；另一方面，有少许循环、枯燥、危险的事业，还不符合人来做，无妨交由机器人替代。而从“试水”的难度上讲，具有自动驾驭能力的车子，也许是最容易的机器人了。但很赫然，特斯拉的“野心”绝不有限在车子自身。自动驾驭的车子是“前菜”，仿真机器能人是“大餐”。自动驾驭还不可能白探讨，这一次展示的Optimus人形机器人就用上了好多车子的技艺。

看这张构造图，橙色部分是人形机器人的驱动器，差不多于车子的电机；绿色部分是电池、电气体系，确保供电以及操控决策，差不多于车子的电池包、车载计算单元。机器人所用电池包是2.3kWh、52V，安排于胸口的位子。计算单元高度集成化，包涵了通讯模块、语言声音模块、充电治理模块、多类传感器和冷却体系等，同样在胸口的位子。电动车子会专门庇护电池包、计算单元，为之设置溃缩地域、吸能构架。该款机器人也设置了“不慎摔倒后”领先保证电池包、计算单元的举措。

车子达成自动驾驭，要辩别阻碍物、规划路径，而且驱动执行。人形机器人要搬动，而且达成动作，与自动驾驭很相似。例如，Optimus人形机器人最重要的靠视线感知，判断出四周阻碍物，和特斯拉车子的感知逻辑很像；机器人靠电机驱动，不但要看是否实现划定动作，也要注意耗能难题，这和车子一样，十分在意百千米电耗；机器人的动作自由度更高，循迹轨迹也就更繁杂，首尾搬动、正逆转动，以及少许弯腰、跳跃的动作，繁杂度切实超越了仅可首尾左右搬动的车子。

咱们可行说，Optimus人形机器人便是在做“更繁杂的自动驾驭”，有借鉴车子的位置，更有难度几何倍数增添的位置。日前，Optimus人形机器人的操控水准切实有点低能，还须要较旧的发育时间。

相似激光雷达：FSD自动驾驭

回顾一下，昨年的AI Day讲了“FSD如何感知全球”，本年的AI Day则讲了“FSD如何规划和操控”。关于自动驾驭，特斯拉有本人的独到了解。在感知层次，它们期望做得更纯粹，不要太多的传感器，最佳只用摄像头就行。有看法说，这是为了节省本钱。假如和装载激光雷达的方案比较，兴许可行节省好多钱，但mm波雷达、超声波传感器的本钱其实不高（单个价值几十块），单纯为了降本的意义其实不大。只能说，和本钱操控相关系，但绝非是悉数要素。特斯拉更考量到的，最佳绕开不同传感器之中的信号合一难题。

纯视线路线，接收到的仅有图像消息；但导入了mm波雷达、激光雷达后，收到的感知信号更多，种类也相比繁杂，谁的领先级高，到底该信谁，须要格外的算法扶持、算力扶持。本年的AI Day，特斯拉狠狠地秀了一波纯视线方案，特别花大篇幅推荐了新的算法和技艺，终归要实现“相似于激光雷达”的感知成果。众所周知，激光雷达很要紧的一丝是，就算“咱辩别不出阻碍物详细是甚么，但咱能确定那切实是一种阻碍物。”将来，FSD也会偏向于此，四周8个摄像头捕捉画面，即使碰到没瞧过的阻碍物，不晓得详细是甚么，但依然可行辩别出是阻碍物，“该绕道而行”。要真达到上述成果，算法切实太要紧的。自然，是非是吹牛，得看真正路面状况的“疗效”。

有人担忧，仅用摄像头，是非是存留误辩别、漏辩别的难题？是以，这两天，当特斯拉声称砍掉超声波传感器、mm波雷达的时刻，质疑的声响好多，这都很寻常。咱的观点是这样的。超声波传感器最重要的为了停车，作用不算相当大。mm波雷达舍弃也就舍弃了，由于mm波原本就简单误判，前面有一个易拉罐，都可能被以为是一堵高墙，在合一进程中，其信号辩别好多时刻是被抛弃的。但为了更平安，解决法子是甚么？要么，便是提升算法和技艺，把摄像头的视线辩别做好；要么，便是进级到4Dmm波雷达，或许激光雷达。特斯拉日前抉择前者，国家内部多半车企抉择后者。前者的路，没有人晓得能不行走成。本来，特斯拉偶尔也会摇摆，时不时传出过，特斯拉有4Dmm波雷达的专利显露，或许有激光雷达的原型车展示。仍是那句话，最终看实质能力。

回头瞧瞧，特斯拉做自动驾驭的“资源池”是甚么？是其连年倍增的使用者范围。2021年，参加FSD Beta版本的使用者大概2000名；到了2022年，其使用者范围曾经超越了16万。使用者范围“爆炸”，关于自动驾驭的情景训练、版本迭代，增益太多了，提速太快了。估计，特斯拉FSD测试版将于年底前向全世界公布，但北美以外的市场须要得到看管部门的批准。不论如何，期待值拉满了。

压榨训练时间：Dojo超等计算机

具有了巨量的使用者范围，发生了海量的测试数据，自动驾驭要“快马一鞭”，还须要一辆具有超等料理能力的超等计算机。Dojo在日语中，本来是道场的意思，有那末一丝武力修好的味道了。在AI Day上，特斯拉推出了那么一组数据：视频图像有多帧画面，须要14亿帧才能训练一种神经网站，对等须要耗费10万个GPU工时。

Dojo超等计算机便是要把训练工时大幅缩小，从前也许须要几个月，此刻可行缩小到1-2周。总之，这样的计算机差不多超等。特斯拉是这样推荐的：只要要四台Dojo体系机柜，就可以实现等同于72个惯例机架中4000个GPU所实现的自动标志功能。

估计2023年此前，特斯拉会在美国加州建设第一辆Dojo ExaPod超等计算机集群，将来一共建设7个。“粮草先行”，在超等计算集群成型以后，自动驾驭模子训练可行再提速，从Beta版迅速进化到量产版，而Optimus人形机器人同样也会受益。

写在最终

特斯拉不单是全家车子企业。燃料、火箭回收、超等计算、人形机器人，诸如许类，特斯拉都有涉猎，都当作改变全球的营业来做。那么看上去，制车反却是特斯拉最不务正业的抉择了。

本文作者为踢车帮 曹安