1
說特斯拉是業(yè)內(nèi)的黃埔軍校一點(diǎn)也不夸張。
4 月份特斯拉法律副總裁 Al Prescott 前腳剛邁入 Luminar,7 月份特斯拉汽車業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人的 Jerome Guillen 后腳就離開了公司。
怎么留住人才,對(duì)于特斯拉來說是一個(gè)很頭疼的問題。
為了招賢納士,馬斯克使出了渾身解數(shù)。其中之一就是發(fā)起特斯拉 AI Day,并在推特上昭告天下:
舉辦 AI Day 的目的就是——要吸引 AI 領(lǐng)域的頂級(jí)人才來特斯拉工作。
好家伙,現(xiàn)在企業(yè)搶人才都這么明目張膽且大張旗鼓了嗎?
馬斯克在發(fā)布會(huì)的開場(chǎng)白中講到,希望大家能夠感受到特斯拉不只是車企,也擁有深厚的 AI 技術(shù)積累。
來康康,在這場(chǎng)如此隆重的盛會(huì)上,特斯拉祭出了什么樣的大招。
對(duì)于特斯拉來說,Autopilot/FSD 無疑是其在智能汽車市場(chǎng)取勝的關(guān)鍵因素。
本場(chǎng)發(fā)布會(huì) Keynote 的第一部分則討論了這些系統(tǒng)的 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及相應(yīng)的訓(xùn)練方式。
據(jù)特斯拉 AI 總監(jiān) Andrej Karathy 介紹,
為了讓機(jī)器能夠識(shí)別并判斷路況,特斯拉通過 8 個(gè)攝像頭將物理世界的數(shù)據(jù)傳輸?shù)缴窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中,包括行人、車輛、交通信號(hào)燈等要素,以形成機(jī)器對(duì) 3D 環(huán)境的感知,即 Vector Space。
而 HydraNets 算法具有多任務(wù)學(xué)習(xí)能力,不僅可以對(duì)多攝像頭回傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和推斷,還能夠幫助實(shí)時(shí)繪制有效地圖,以便實(shí)現(xiàn)自動(dòng)召喚等功能。
Andrej Karathy 還透露了在數(shù)據(jù)標(biāo)注方面的思考——選擇第三方公司進(jìn)行人工標(biāo)注可能存在效率方面的問題。
而且,自建標(biāo)注團(tuán)隊(duì)可以更靈活地滿足算法訓(xùn)練的需要。比如,特斯拉最初是基于 2D 圖像進(jìn)行標(biāo)注,在一次次優(yōu)化后,特斯拉開始基于 4D 向量空間來標(biāo)注,直到如今自動(dòng)標(biāo)注技術(shù)開始應(yīng)用。
為了更好地預(yù)測(cè)交通參與者的動(dòng)向,特斯拉有時(shí)還需要標(biāo)注被遮擋住的物體(潛在的鬼探頭場(chǎng)景),在圖像清晰度不夠時(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能對(duì)畫面進(jìn)行增強(qiáng)。
自動(dòng)駕駛軟件總監(jiān) Ashok Elluswamy 也進(jìn)行了分享。
在路徑規(guī)劃的層面,通過“混合規(guī)劃系統(tǒng)”,特斯拉車輛可以在保證自身安全行駛的狀態(tài)下,照顧到周身其他車輛的運(yùn)行方式。比如在狹窄單車道雙向會(huì)車時(shí),系統(tǒng)可以根據(jù)實(shí)際情況選擇是讓路還是先行。
Ashok Elluswamy 還指出,基于上述對(duì)純視覺技術(shù)路線的潛力的挖掘,特斯拉得以擺脫毫米波雷達(dá)方案。
此前,根據(jù)第三方預(yù)計(jì),特斯拉車輛的數(shù)量在全球超過 150 萬輛。
即使 Autopilot 沒有啟動(dòng),特斯拉也可以在“影子模式”下模擬和測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛決策。也就是說,系統(tǒng)可以識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人類駕駛之間的決策差異,以此來進(jìn)一步改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
在如此龐大多元的物理世界數(shù)據(jù)的反饋下,特斯拉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng)。
要說這場(chǎng)發(fā)布會(huì)上最受關(guān)注的是什么,那非 Dojo 超級(jí)計(jì)算機(jī)莫屬。
畢竟,早在 2019 年「Autonomous Day」馬斯克就開始為 Dojo 預(yù)熱了。他曾表示,Dojo 是“性能野獸”,能夠處理海量的視頻數(shù)據(jù),用于“無人監(jiān)管”式的標(biāo)注和訓(xùn)練。
如今,這款神秘計(jì)算機(jī)以及其計(jì)算芯片的信息在 AI Day 上得到更多披露。
據(jù)了解, Dojo 在日語中為“訓(xùn)練方法的地方”,也可以理解為“練習(xí)場(chǎng)所”。于特斯拉而言,Dojo無疑是其為全自動(dòng)駕駛算法訓(xùn)練而打造的最佳工具。
具體來說,Dojo 超級(jí)計(jì)算機(jī)訓(xùn)練模塊組建,能夠?qū)崿F(xiàn)每秒千萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算,僅內(nèi)部的電路就長(zhǎng)達(dá) 17.7 公里。其中,Dojo 訓(xùn)練模塊由 25 個(gè) D1 計(jì)算芯片組成,基于 7nm 工藝,算力為 9PFLOPs(9千萬億次),接口帶寬 36TB/s。
從理論上來講,Dojo 的性能沒有天花板,因?yàn)橛?xùn)練模塊具備獨(dú)立運(yùn)行的能力,并且支持無線連接。據(jù)預(yù)測(cè),下一代性能預(yù)計(jì)會(huì)有 10 倍提升。
在收尾環(huán)節(jié)下,馬斯克親自發(fā)布了 Tesla bot 人形機(jī)器人,頗為驚艷。
根據(jù)設(shè)計(jì),Tesla Bot 身高約合 1.72 米,體重約 56.7千克,移動(dòng)速度為 5英里/每小時(shí)。
官方介紹,開發(fā) Tesla Bot 的目的是從事危險(xiǎn)、重復(fù)或無聊的工作,“它們將從事那些人類最不愿意干的工作”,馬斯克說道。
比如,這款機(jī)器人可以與特斯拉汽車配合使用,并學(xué)會(huì)人類駕駛員的操作習(xí)慣。想想一下,在未來,你或許就可以吩咐 Tesla Bot 開車幫你去買東西…… 這會(huì)對(duì)未來經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
目前,特斯拉正在招募工程師將 AI 技術(shù)用于汽車之外的領(lǐng)域。
總體上來說,特斯拉 AI 日涉及大量的軟件、硬件的技術(shù)細(xì)節(jié),向外界狠狠秀了一下肌肉。
同時(shí),這場(chǎng)發(fā)布會(huì)也以極具野心的發(fā)展方向和顛覆行業(yè)的研發(fā)成果向頂尖人才證明:
特斯拉正在向他們敞開大門。
在美國,統(tǒng)計(jì)工程類專業(yè)最想去的公司排名中,特斯拉和 SpaceX 經(jīng)常交替排名第一。此外,很多人希望在特斯拉工作的根本原因是,想要從事于 FSD 的研發(fā)和相關(guān)工作。
長(zhǎng)久以來,馬斯克都在強(qiáng)調(diào),Tesla 不僅僅是一個(gè)車企,而是一個(gè)高科技公司——在 AI Day 的光環(huán)下,特斯拉無疑已經(jīng)走上了這一條路。
雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章,未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。