2022 ai day,2022 nio day

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受很多影视作品产生的影响,大家一提到AI(人工智能技术)与机器人,通常会想起“世界毁灭”的《终结者》或者“叛变人们”的《西部世界》,但佛罗里达州帕罗奥图举办的2022 AI Day(人工智能技术日)过程中,特斯拉CEO埃隆·马斯克极其详细地阐述了其开发团队是如何设计特斯拉机器人(Tesla Bot)以及其背后的硬核实力,而且注重这不容易是一台“吓傻小孩子”的机器人,反而是可用于“完成较低的人力成本,终究会产生更快的社会经济发展”的机器人;乃至在处理机器人关键智能和执行机构等有关问题以后,将成为“人们的朋友”:“大家能带它出来休闲娱乐、给它穿着各种服饰、挑选多种多样相处模式使它产生与众不同的个性。我坚信在每一个人艺术创意下,将制造出丰富多彩的Optimus。”

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特斯拉在新能源电动车、航空领域的开拓性和成功虽然从井救人,但是由于一些无法跨越的技术难题且欠缺清楚的应用领域(看不见刚性需求),“人型机器人”近些年并不会受到资本界的喜欢,学界乃至消极地觉得:“除非是像尼德普·特斯拉这种天才人物发生,不然可以获得群众认同、严格来说的双脚人型机器人的出现也只能是‘有生之年系列’”,就算发生只能是有钱人才可以承受的了的“小玩具”;再加上一些生产商已经研发的可以走动、飞奔乃至弹跳的机器人或设备小动物好像更具有商业服务发展潜力,因而马斯克自打上年AI Day“画大饼”以后经常遭受业内人士的不解:你一个“非专业”为何实现梦想呢?

超出大多数人的是,特斯拉仅用了短短的6个月时长,Tesla Bot也来了。

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“今天我们第一次将Tesla Bot展示给众人,你准备好了吗?”马斯克话音未落,内部结构编号为Optimus(其中文名字会使绝大部分中国人虎躯一震——“擎天柱”)的空天飞机隆重登场,尽管只是单纯的转过身、终止、招手问好等一系列姿势,但是已经导致了观众们的同声喝彩。

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马斯克表明,这也是Optimus第一次在没有人实际操作的情形下独立走动(也是第一次在没有任何系钢丝绳的情况下去展现),开发团队并没有给它组装机壳,而是通过将内部结构展现出来,骨关节、人体骨骼、电缆线等设施清楚可见,进而形象化展现每一个动作小细节。但在官方视频中,还彰显了Optimus现阶段的适用场景:在办公室内,它能够灵活提到茶壶给花浇水、两手运送原材料至目的部位、精准定位周边工作人员并主动躲避。据了解,Optimus早就在特斯拉弗里蒙特工厂投入到了简单工作当中(例如爬取和运输一部分零部件),并拥有自己行为路经,下面还会继续布署数千台人型机器人,以促进产品研发进度的加速。

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有趣的是,这并不是当日现身的唯一“参赛选手”,另一台设置有机壳的“擎天柱”接着也走向了演出舞台并展现了更加丰富多样的手指动作,从紧随身后的若干名开发者就可以看出,这两台特斯拉机器人的版本要“新鲜的”的多。马斯克强调,Optimus的版本迭代更新十分之快,会远高于汽车和商品。

当然,令大家更为激动的或是马斯克预测“时刻表”,Optimus预计在3-5年里批量生产发售:“我们自己的生产量应当可达到数百万台,预估其价格比汽车便宜的多,预计机器人实际价格有望突破2万美金下列。”

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那样,在过去的半年的时间里,Tesla Bot是怎样从一个概念快速迈向现实生活的呢?第一,特斯拉技术工程师务必处理一个关键问题:“怎么让机器人像人(一样行为)?”

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走动,相对于人们而言有可能是再简单不过的事情日常姿势,但机器人想要实现平稳走动则充斥着极大考验。最先特斯拉必须让机器人具有物理学方面的自我认识,确保健身运动能耗等级、保持稳定及其快速解决环境下的风险性,同时还要兼具四肢长短、净重等多个方面。“我们一直在从分子生物学中获取更多灵感,”特斯拉技术工程师表明,“在、计划和分区规划上,大家在新能源领域早已掌握了充足工作经验,在机器人上得到避免。”

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在机器人的内部构造设计方面,特斯拉科技人员根据对身体特征的洞悉,对各个执行机构与供电系统展开了严密的合理布局(自然并不是最终形态,仍然会不断优化)。据了解,Optimus的人体一共有28个可玩性,使用了相比先前“同行”更加灵活多变的扭簧负荷设计方案及其6种种类执行机构,在骨关节上使用了仿生学骨关节设计方案,模拟人类骨关节与筋腱形状,能完成走动、爬楼梯、下蹲、取放物件等操作。

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特斯拉机器人的手臂一样使用了人体工学设计方案,具有11个可玩性,归功于科学合理的指关节设定,有着很不错的柔韧度和抗压强度主要表现,其执行机构既可以承受约半多吨的电子琴这种吊物,也能完成轻巧物件爬取、实际操作电子装置、繁杂动作等高精密姿势。

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在能源领域(你没有看错,扭距跻身未来点评机器人特性的一大关键指标值),Optimus的躯体处搭载了2.3kWh、52V电池组,并相对高度搭载了充电管理、感应器和制冷系统。从公开数据来说,Optimus静座时功能损耗约100瓦,步行时功能损耗大约为500瓦,除此之外其具有全自动探寻充电桩的能力。“这就意味着从传觉得结合、再从充电管理,都汇聚到了一系统内,那也是参考了大家在汽车外形设计层面积累的经验。”特斯拉技术工程师分享道。

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双脚机器人的一大考验是不仅仅是在可以稳定走动,还需要可在少许外界影响的情形下依然保持稳定。现场播放视频中,特斯拉展现了测试工程师怎样持续用棍子戳刺Optimus的上身,以考验其保持稳定的能力。视频画面,Optimus在一定的戳刺幅度下略微前伸后便可控住姿势,并没有跌倒或长期晃动。当然,包含波士顿动力的机器人等商品也展示出过很强的防踢或跌倒骤起的能力,但是这种考验针对双脚机器人而言更有一定难度,特斯拉技术工程师还表示还在开展更为深入研究和检测,以研发出匹敌人们行为能力的“擎天柱”。

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当然,如同我们一样,人型机器人都有自己的“弱点”,第一个的便是“人的大脑”,特斯拉技术工程师表明,开发团队已经根据汽车安全性模拟分析能力打造出机器人安全系数:在道路交通事故仿真模拟中,特斯拉根据优化系统和优化车子溃缩、电池保护等提高安全主要表现,但在机器人设计方面,特斯拉同样以相同的方法确保Optimus 维护自己和周围的人安全能力。比如在摔倒、撞击等外界情况下,机器人将采用与人类一致决策——最大限度优先保障“人的大脑”安全性,其次躯体锂电池组的安全性,除此之外在总体设计、原材料使用层面特斯拉也在不断地使力,防止出现“一碰就坏”的现象。

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即然提到“人的大脑”,这正是机器人较难跨越的短板之一。“机器人必须要有‘人的大脑’,其实就是人工智能技术。”马斯克表明,在规划、训练与生产制造Optimus的环节中,特斯拉很多运用了人工智能应用;在“感观”层面,归功于完全自动驾驶能力全面的实践应用认证,特斯拉强悍的机器视觉已可以直接用于机器人开发设计。

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Optimus搭载了与特斯拉车子同样的FSD计算机及其Autopilot相关神经网络技术,智能驾驶技术里的科研成果也在协助开发团队在人型机器人行业去的创新。特斯拉技术工程师表明:“实际上特斯拉车子早已装上FSD计算机,我希望能将无人驾驶经验和人型服务平台紧密结合,自然机器人的实际需要和方式都和车辆有所差异,因此还需要适时调整。”

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换句话说,每一位参与FSD Beta测试的消费者,事实上均为特斯拉研发出更智能化的机器人“贡献力量”。现如今参加FSD Beta版本测试特斯拉客户,已从最开始2021年的2000人扩展至16数万人;在这一年中,特斯拉无人驾驶开发团队早已尝试了7.5万只手机软件实体模型,而且发布高达281个控制模块,升级了35个版本。该公测版app的总计续航里程早已提升4000万公里,2023年年末有希望超出1亿公里。

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这种检测幅度、数据积累及其剖析能力,别说全世界别的机器人企业,就算任何一家车辆“同行”也是很难并列的。

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在近日的FSD版本上,特斯拉提高了交叉口拐弯决策提升,根据更加复杂场景下地面行人别的汽车的运动轨迹的探索和仿真模拟,提高决策的过程可靠性和舒适度,并且在100ms内做出决策。值得一提的是,在下个月公布的Occupancy Network中,技术工程师通过短视频(而非分隔的图象)来训练AI预测分析物件运动轨迹,算出最好路经,其计算时长只需10ms。除此之外,在“行车道实体模型”“动态性预测分析”“自动驾驶算法”等多个方面有了重要更新。现阶段FSD Beta的神经网络算法做到100万主要参数,15万 神经系统传输层,37.5万只联接。还可以在5分钟之内模拟出现实生活中没有出现的画面。

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特斯拉期待机器人的“人的大脑”要尽量保证人类的大脑所能够实现的一切,例如解决视觉效果数据信息、根据好几个感应器键入作出行为管理决策、适用通讯沟通交流等,这也就意味着必须超高算力、充足的网络带宽、比较小的延迟而且可控成本费去进行人工智能技术训练。特斯拉技术工程师强调,算率是无人驾驶的核心:“大家想让Dojo高性能计算机变成在AI训练层面全世界最强大的超算中心系统软件。”自打运用Dojo高性能计算机至今,特斯拉在神经元网络训练上已取得显著的发展。

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据了解,Dojo高性能计算机的单独训练控制模块由25个特斯拉自主研发神经元网络训练处理芯片—— D1处理芯片构成,每一个Dojo ExaPod搭载了120个训练控制模块,内嵌3000个D1处理芯片,具有高于100万只训练连接点,算率做到1.1 EFLOP(每秒钟千万亿次浮点运算)。归功于训练模块单独运作能力和无尽连接能力,Dojo非常计算机的性能扩展在本质上并无限制,它能够提供十分巨大且高效率的系统软件。Dojo高性能计算机交付使用后,特斯拉在编码、设计上已实现了30%的训练效率提高,如根据全自动标明技术性,特斯拉将训练场景下的标明速率大幅度提高,在人工控制的情形下这种也许必须一两周乃至好多个月时长。

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不仅有着超高算力,Dojo也是有着十分重要的特点——高效率。据统计,仅需应用一个由25个D1处理芯片所组成的训练控制模块,就可以做到6个GPU Boxes的特性,且费用小于一个GPU Box;而只需4个Dojo高性能计算机网络机柜的算率,就可以做到72个GPU网络机柜的全自动标明特性。明眼都能看出来,这也是马斯克的一个“广告宣传”,但是其面对的并不是投资者,反而是志于完成“人型机器人”理想的潜在性优秀人才。

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在高效率的神经元网络训练下,特斯拉FSD手机软件在技术方面来已经渐渐趋向完善。马斯克表明:“现阶段FSD手机软件已经能够适用全世界各个地方的实时路况,假如地区监管措施容许,大家可以在今年底面向世界发布FSD Beta版本手机软件。”而Dojo高性能计算机将会成为引领行业发展发展的另一个“杀手锏”。特斯拉表示,将在2023年第一季度布置第一批10个Dojo超级计算机机柜,即算力超过1.1EFLOPS的ExaPOD,将自动标注能力提升2.5倍;未来,特斯拉共将在位于加州旧金山湾区的帕罗奥图(Palo Alto)布置7个这样的集群,以提供超乎想象的庞大算力。

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为了控制成本和实现商业化量产,Optimus采用了与Tesla车辆相同的芯片,支持Wi-Fi、LTE链接和音频交流,其系统软硬件的安全性保障也正在不断提升。

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比较有趣的是,Optimus还可以通过动作捕捉“学习”人类。以搬运物品为例,特斯拉研发人员通过穿戴式设备输入动作,机器人通过神经网络学习,从在同一地点完成相同的动作,到进化推演出在其他场景下的方案,从而学会在不同环境中搬运不同的物品。同时,特斯拉工程师也科普了一些如何让机器人“做正确的事”的训练方法,与人类的学习过程十分相似。

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在向观众“安利”时,马斯克直言大众对AI人工智能过于“高估”了(用行话来说即“技术的作用总是在短期内被高估,而在长期内被低估”),他强调不应该害怕“广义人工智能”(artificial general intelligence,缩写为AGI,即“打造出与人类一样运作的自主机器人”),实际上人类在连弱人工智能或狭义人工智能(ANI)的研究都处于十分粗浅的阶段(但由于部分学者担忧其“边界问题”,“人工智能失控”的言论甚嚣尘上),而发现可能性的边界的唯一途径,就是跨越这一边界,进入到不可能的领域。

懂论

本次AI Day活动的内容相当硬核(甚至有些枯燥),小到机器人的关节设计、人工智能的工作逻辑与训练细节,大到特斯拉的规划、机器人与智能汽车的前景,都事无巨细地呈现在公众眼前,也无怪乎有观众会当场发问:“这其实是一场面向全球的大型‘招聘会’?”

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对此,马斯克毫不犹豫地作出了肯定的回答:“我们希望不仅仅有好的想法,还要有好的结果,”他呼吁道:“希望大家对特斯拉的认识跳出电动汽车的范围,我们在AI方面已经成为先行者,软硬件层面都进行了大量探索。我们也在构建更强的系统、全球最强的计算机结构。如果大家有兴趣可以加入我们,贡献自己的聪明才智,一起影响世界。”也许在许多网友的眼里,特斯拉的“擎天柱”并没有展现出超越同行的能力(甚至有些笨拙),但在机器人从业者眼中,马斯克的勇气和决心无疑是激动人心的。

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