新智元报导
编写：内容编辑部
【新智元前言】特斯拉AI日，马斯克自豪地发布「擎天柱2.0」。要比心机器人，你听说过没？
特斯拉人型机器人真的来了！
刚，第二届特斯拉AI日在美国加州正式启动。
看完全场新品发布会小编表明，这一场新品发布会确实十分「强势」。
马斯克登台还没有说两句，直接将「擎天柱」请了出去。
当场，观众们一阵喝彩。
都还没备齐机壳的「擎天柱」一出场起先主题活动两手，随后慢慢换步到舞台中央。
要记住，那绝对是它初次完成了独立行走。
接着，「擎天柱」抬起一只手臂，朝台下观众们问好。
还举起手打开了自娱自乐方式。
马斯克称，「擎天柱」生产量预估可达到数百万台，会比汽车划算的多，不上2万美元（142320元）就可以有着。
马斯克当场为擎天柱站口
但是这都不重要了，除开耍酷，「擎天柱」相貌临时让消费者失望了。
擎天柱首现身，只需不上2万美元
记得上年，马斯克第一次亮相的Tesla Bot是这样子。
当场，科研人员称，初次亮相的是一款手机最新款，到今天AI日已实现了第二次迭代更新，实体图也和设计概念进一步接近。
而且，当场三个猛男也将比较接近制造的「擎天柱」搬出去。
不得不承认马教授团队还是非常拼的，马教授也非常的向手底下工程项目精英团队表达了感激。
这一机器人能干点啥？不但可以给花浇水、运送生产流水线的零配件
还随意能帮你拿个快递公司。
下面就来直入主题阶段了，「擎天柱」就能完成这一系列姿势身后都有哪些技术扶持？
通过2次大版本号改善，现今人型擎天柱早已算得上是当之无愧了，个子173，净重量73KG，与一个成年男子差不多。
能耗操纵层面，静座情况100W，迅速行驶情况为500W。全身上下自由性达200之上，仅是手臂可玩性也高达27。
全新一代机器人（图例）人体总体结构中，橘色是执行器/执行单元，蓝色是电驱动系统/计算单元，配置2.3kWh锂电池组，配备28个构造执行器，及其自由性达11的小手。
机器人人的大脑运作在特斯拉SoC上，含有WiFi通讯、声频、安全防护作用。
据了解，擎天柱架构设计基本就是运用了很多特斯拉汽车工程项目观念设计和开发逻辑性。
例如，依据汽车撞击试验，仿真模拟机器人的跌倒情景，以保障「头脑」中间计算平台。或许之后也会有机器人的碰撞测试了...
此外，根据对特斯拉汽车和机器人的动力装置比照，机器人会显得非常的繁杂。
从下边的鲜红色元件的相对密度上就可以看出，机器人的动力装置可以实现比特斯拉自动驾驶车丰富多样的作用。
但在执行器单元设计上，特斯拉精英团队也想出6种与众不同的构造设计，解决不同类型的负载要求，并且尽量完成轻量。
在执行器的实际配置方面，根据不同负载与运动细致水平的规定，使用了不同类型的内部构造和滚动轴承武器装备计划方案。
例如左边的交叉滚子轴承，右边的四点触碰滚动轴承和滚珠轴承等。
刚提及，特斯拉机器人一共有28个骨关节，每一个骨关节里都有好几套执行器，这种执行器都要在后台管理来分析它执行效率，降低毫无意义的工作中。
更为关键的是，这种执行器还可以在髙压的情形下完成线形拉申，例如都可以提到一架近半吨的电子琴。
毕竟是「类人机器人」，怎么让机器人动作更像是人们？答案就是复建「骨节」。
特斯拉的人型机器人的执行器，是以肌肉骨骼的轨迹上所得到的设计灵感，并实现自由飞翔、蹲下去、取东西等涉及好几个可玩性的高难动作。
能够看见，在多个方向中，特斯拉的人型机器人是能够自由行动的。
再来看看特斯拉机器人的手中，要记住，那也是此次AI日「比心手势」的预告片的手中。
它有着6个执行器，11个可玩性，适用响应式爬取，可着手20磅净重，尤其适用高精密小零件的爬取。
在硬件软件配置方面，特斯拉汽车和机器人使用了相同多传感器融合。Tesla Bot 的网站导航就是一个有意思的3D途径导航栏。
开发者注重，特斯拉机器人的AI技术性跟FSD是同源的！
换句话说它就会自己鉴别自然环境，自身寻找想要的东西，并自己在家做该做的事。
特斯拉机器人还提供了房间内最短路径算法，不但会行走，还会继续像人一样行走，还可以通过视觉识别系统分辨物件。
而提到机器人行走，特斯拉技术工程师还专门带着我们回顾了一下擎天柱走路「演变史」。
自今年4月迈出第一步，到7月开启Pelvis，到8月胳膊完成晃动，再到现在，总算完成了脚指头距地的走动。
这两个月的快速不断进步，身后凝结的专业技术核心可不像行走看起来这么简单。
它牵涉到物理学自我感知、低能耗步法训练、均衡、融洽姿势等各个时期的设计方案。
因此，特斯拉规划方案了「运动方案」系统软件，由具体期待的健身运动途径考虑，经过运动规划器（Locomotion Planner）形成参考投射，形成机器人的脚步运动方案。
在参照投射的引领下，机器人依照运动规划器的脚步计划方案行驶。
健身运动模拟图如同下边那样，假如真实的世界中能够走那么稳就行了。
事实上，在真实的世界中，自然环境繁杂、环境丰富多彩，远无法像基础理论仿真模拟的最佳自然环境那么简单。
一个一不注意便是双脚离地，一下子失衡摔个「狗啃泥」。
针对机器人怎样搬家具这一过程，科研人员称，先让人示范性这一姿势，然后进行动捕后，让机器人在双生世界里去练习。
到这儿擎天柱主场基本上结束。
特斯拉科研人员称，将来几个月的，大家努力将机器人越来越更加高效，完成更加好的均衡操纵，及其导航栏，期待让擎天柱进一步拓展，来帮我们解决更多的事儿。
虽说不好看了些，但的确，打开了一个时代。
FSD全自动驾驶：16数万人用了都说好
Tesla FSD Beta如今有着160,000名用户，但在2021年仅有2000名顾客。
特斯拉预计在AI Day以后公布v.10.69.2.3，但是没有发布准确的日期。
在过去的一年里，特斯拉的无人驾驶团队拓展了75,000好几个实体模型，等同于每8min练习一个实体模型。
但在这7万多个实体模型中，精英团队一共产品化了281个实体模型！
整体规划
接受现实中繁杂的实时路况，特斯拉必须每50ms就做出一个管理决策。
因此精英团队开发设计了一个「互动式检索」架构，去进行最优控制挑选。
如此一来，每一个动作用的时候可以从过去方式的125ms被降到类似100分秒。
占路躲避鉴别
是为了给汽车四周的三维世界模型，特斯拉团队建立了这些互联网是特斯拉精英团队解决方案，它现阶段没显示在咱们面对顾客的数据可视化中，我在这里看到的就是大家内部结构的dab工具输出路面互联网。
FSD能够实时分析行驶路线两边环境与潜在性撞击总体目标，针对风险总体目标全自动显像，10ms内进行测算。
应用容积渲染技术，完成3D深层复建模。深度计算实体模型选用大中型全自动标注数据集进行练习。
监控摄像头和目标识别
监控摄像头显像是智能驾驶技术的主要基本技术，即便是拥有激光传感器，监控摄像头在无人驾驶中仍然是无可替代的。
特斯拉FSD寻径神经元网络的数据可视化一部分，应用主监控摄像头、左监控摄像头和后摄像头的三组数据信号做为键入，通过Transformer等神经元网络解决，与地图数据一起做为寻径导航栏信号的功率导出，再经语言表达模块编解码变换，完成自动识别行驶路线。
依据线性空间的编号，能够造成不同类型的「驾驶配电线路语言表达」，具体指导汽车行驶。
例如遇上闯红灯违章车辆该怎么办，正前方遇上路桩该怎么办。
车内FSD网络参数数量约为10亿，组成一个15w层以上的神经网络，连接数量更是高达37.5w以上。
自动标注
之前，特斯拉的自动驾驶团队依靠人工数据注释来识别和描述特斯拉汽车上的摄像头和传感器所拍摄的短视频片段中的物体。
这些标记的片段用于训练特斯拉的神经网络，并改进驾驶辅助系统，使特斯拉汽车能够在驾驶者的监督下绕行，自动避开障碍。
现在，特斯拉已经开发出了自动标注技术，每天可以搞定50万个片段。
虽然可能还需要人类来最后敲定，但至少不用从0开始了。
解决自动3D标注大体上分为三步。
第一步：高精度的路径投影。标记出地图上的点、线、面。
第二步则是根据前期的投射标记，进行多路线的模型重建。
之后是最后一步，对这些新的路线进行自动标注。
基于此，特斯拉可以改善不同环境情况下的决策，如夜晚、雾和雨。
现实模拟
现在，有超过100万辆装有摄像头的车辆在路上行驶，并有一个建立在虚幻引擎中的模拟器，用来改进自动驾驶。
至少从放出的效果来看，真实感拉满！
Dojo超算：每秒千万亿次，2023到来
特斯拉与 Dojo 的目标是建立一个单一的加速器。
实现其目标的一个关键步骤是它的训练图块，它在 2021 年 AI 日期间推出。
特斯拉一直试图弄清楚如何使其 Dojo 设计具有可扩展性，并在此过程中遇到了挑战。
Dojo的出现主要目的之一便是，比市售云计算能力更强大。它的设计之初就考虑了硬件层面要为深度神经网络训练作考虑。
Dojo超算结构关键组件，首先就包括「D1芯片」，提供AI算力362TFLOPs。
接口处理器提供内存宽带和通讯接口，PCIE板卡形式。单片可提供800GB/S的带宽，用于训练。单片32GB DRAM、900TB/s高速通讯协议。
通过6颗D1芯片组合，再加20个接口处理器，组成一个托盘，再由多个托盘组成一个机柜Dojo Cabinet。
最终将发展成为一个完整的Dojo集群或 「ExaPod」。
Dojo ExaPod，包含1.3TB的高速SRAM和13TB的高带宽DRAM，将打破计算量的ExaFlop障碍。
每个Dojo ExaPod集成了120个训练模块，内置3000个D1芯片，拥有超过100万个训练节点，算力达到 1.1 EFLOP*（每秒千万亿次浮点运算）。
另外，特斯拉还首次展示了DOJO超级计算机。
在特斯拉自研芯片的加持下，只需四个Dojo机柜就能取代由4000个GPU组成的72个GPU机架。
简单来说就是，Dojo把以前需要数月的工作，减少到了一周。
此外，Dojo的整体集成度比英伟达A100主机也要高很多，一个「Dojo 砖」可以顶多个主机，但成本却比一个还低。
到时，性能最高将是A100的4.4倍。
特斯拉在介绍Dojo的时候还放了一个小彩蛋：训练Stable Diffusion生成了几张「火星上的Cybertruck」。
最后，特斯拉计划在2023年之前建造它的第一个Exapod（1/7），预计将可以极大地提高自动标注的产量 。
系统构建成功后，Dojo超级计算机预计将成为世界上最强大的超级计算机之一。
不知到时候，全球超算排名中，Dojo能排到第几？
参考资料：
https://www.youtube.com/watch?v=ODSJsviD_SU
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