猝不及防,震撼登场!马斯克公布特斯拉人形机器人,还揭秘了自动驾驶为什么可以只用摄像头( 二 )

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当然 , 这也让不少网友感叹 , 难怪此前一些单位会禁止特斯拉入内 , 看来百因必有果啊~
特斯拉AI负责人AshokElluswamy还介绍了特斯拉的数据标注技术 , 与将数据交付第三方做手工标记不同 , 特斯拉自建团队对数据进行标注 , 也因为该项技术使得特斯拉可以更加准确快速的标记道路上的物体 , 成就了摆脱毫米波雷达的自动驾驶技术方案 。
不过 , 使不使用毫米波雷达等硬件目前在自动驾驶技术和安全领域仍然尚存巨大的争议 , 当前多数主流自动驾驶厂商仍倾向将摄像头、激光雷达、毫米波雷达以及软件技术和高可靠算力集成在一起作为最为稳定的技术方案 。
性能“无上限”的Dojo
毫无疑问 , 特斯拉AI日另一大看点就是令人期待已久的Dojo 。 早在2020年8月 , 马斯克就披露了特斯拉正在自主研发的一款名为“Dojo”的神经网络训练超级计算机 , 主要用于处理从特斯拉车辆上所获取的海量交通信息和视频数据 。 
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Dojo的取名源自日语中练武的专用道场 , 顾名思义 , 特斯拉也是希望以此作为特斯拉AI能力不断发展的“道场” 。
作为今天的重中之重 , 按照特斯拉的描述 , Dojo是当前世界上最强大的人工学习计算机 , 可以支持训练模块无线连接 , 因此在理论上DOJO计算机的性能是没有上限的 , 而下一代性能预计也会有10倍提升 。 
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Dojo的设计从芯片开始 , 今天特斯拉也首次公布了其第一款AI训练芯片D1 , 采用7纳米制程工艺 , 可以实现1024GFLOPS的BF16算力 , 在芯片周围的四向还有着4TB/s的传输宽带 。 特斯拉宣称它的效率超过了现有的GPU和TPU 。 
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在此前预热海报上的一张图 , 便是集合了25块D1芯片的训练模块 , 而多个模块集合 , 就能形成更大算力的训练阵列 。
从规格来看 , 超过50万个训练节点被集合在一起 , 每个模块的算力都高达9petaflops , 宽带为36TB/s 。 而特斯拉推出的机柜模型则由120个训练模块组成 , 内置3000个D1芯片 , 组成一个ExaPOD 。 它有着超过1百万个训练节点 , 每秒超过1亿亿次的运算能力 , 是目前世界上最快的AI训练计算机 。
另外与之相匹配的 , 每单位能耗下的性能比当今最强超算高1.3倍 , 占用空间缩小了5倍 , 性能提高了4倍 , 不过碳排放量却仅为1/5 。 
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鉴于这样的设备可以无限链接 , 特斯拉Dojo负责人GaneshVenkataramanan也表示 , Dojo有望成为地球上最强大的超级计算机之一 。 Dojo有望在明年投入运营 。
令人意外的人形机器人
当然 , 特斯拉的惊喜并没有止步于此 , 相比以上众多已经在活动前透露的信息 , 最后的人形机器人亮相确实让观众颇感意外 。 
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随着一个身穿黑白外衣的dancer登台并表演了一段“机器人热舞”后 , 特斯拉机器人也随之亮相 。 与刚才的dancer一样 , 特斯拉机器人虽然在外观上没有完全复制人 , 让其看起来更像硅基生物 , 但也足够观众惊喜了 。 
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从仅有的几张幻灯片可见 , 特斯拉机器人身高约1.73米 , 体重约56.7公斤 , 可以搬动最多20公斤的重物 , 单只胳膊的最大承重为4.5公斤 。 全身使用了轻量化材料和40个电子机械传动装置 。 机器人面部拥有信息显示屏、人类级别的双手、可以感知力量反馈的双轴脚部结构 。 它配备了多个Autopilot级别的摄像头、FSD芯片 , 拥有可以处理多摄像头的神经网络算法、Dojo芯片数据训练以及各种数据模拟模型能力 。
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