智駕網 2022-10-05 13:57
特斯拉Optimus機器人太拉垮?別急,這只是造人的第一步
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特斯拉AI DAY,直覺反應失望,Dojo超級計算機值得期待。

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坦白說,特斯拉Optimus機器人的露面多少讓人有些失望。


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不同于此前發布的概念機器人,真正露面的原型機更像小米的Cyberone。


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Cyberone占了先機至少給人驚喜,而對Optimus,許是期望太高,當看到站在聚光燈下的開發平臺原型裸露的電線,笨拙的身形,腦中一閃而過的是,就這?


有人形容,小米的Cyberone走路像小腳老太太,特斯拉的Optimus則像坐輪椅的癱瘓老頭。


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當然,開發雙足人形機器人并不容易。


曾有專家指出,地球上沒有一家公司能制造出與人類具有相同機動性和靈活性的機器人。


即使是制造世界上最先進的雙足機器人之一的波士頓動力公司也表示,其Atlas機器人目前只是一個研究平臺,而不是消費產品。盡管工作了十多年,Atlas仍然經常絆倒和跌倒。


不過,從展示的視頻來看,Atlas的動作還是靈活多了。


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8月雷軍在發布Cyberone時稱,光是讓機器人站起來就花了很大的精力。彼時嘲笑小米拉垮的人,如今面對特斯拉應該也會沉默吧。


臺下寥寥的掌聲大概也讓馬斯克有些緊張。在隨后的介紹中,馬斯克表示希望做的是一款大家都能買得起的機器人,未來其價格應該會在兩萬美元,甚至比車還便宜。


而在隨后的問答環節,馬斯克又表示預計未來3-5年內Optimus的開發就能成熟,消費者將可以買到自己的機器人。


當然,馬斯克的承諾,也不必太過當真。


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而小米發布會上,雷軍表示目前Cyberone的成本還需要六七十萬,因而暫時無法做量產,還需要深度開發降低成本。


Optimus作為AI DAY最大的重磅,除了展示整體進展外,團隊還從各個部位詳細講解了Optimus的原理。


此外,特斯拉團隊還詳細介紹了其在全自動駕駛(FSD)和超級計算機Dojo上的進展。


本次會前,馬斯克曾在推特上明確稱此次活動主要是為了招聘:請注意,此活動旨在招聘 AI 和機器人工程師,因此技術含量很高。


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全程看完AI DAY的智駕君表示,馬斯克此言不虛。


那么,作為智能電動汽車領域毫無疑問的龍頭,此次AI DAY上都分享了哪些先進的技術發展?


以下,我們具體來看各項內容。


01.

Optimus能做到什么?


現場露面的Optimus開發版在臺上展示了一圈后便下場離去。馬斯克表示,其實Optimus能做很多動作,但因為怕它在臺上摔倒,所以選擇了用視頻方式展示。


視頻中的Optimus動作還有些顫抖,但能從倉庫中搬重物,能像人類一樣拿起水壺澆花,還能將特定的物體精準地放置到固定位置。


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不過,看得出此次在AI DAY上發布Optimus原型機對特斯拉來說其實還是倉促的。原計劃AI DAY是在8月舉辦,而為了能來得及展示Optimus,才將其推遲到了9月30日,國內則是10月1日。


開發版的Optimus于今年2月完工。隨后,特斯拉又展示了其最新版本的Optimus,已經覆蓋了部分“皮膚”,據馬斯克介紹,目前還不會走,只能靜態展示,但應該幾周內就能走了,將更像成品。


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馬斯克表示,Optimus 的所有手指都能活動,而拇指更是有兩個關節,因此可以使用工具,做很多事情。而且,特斯拉希望能盡快實現大規模的量產,和Model 3一樣,以規?;獙崿F成本降低。


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同時,Optimus還是擁有智能的機器人,可自主規劃行走路徑。預計最終價格將在2萬美元以內。


如果按照這樣的價格來看,Optimus確實有著非常高的性價比。


停在AI DAY舉辦地點附近的一輛Tesla Semi上的涂鴉展示了Cybertruck的生產場景??梢钥闯?,未來,將不是由人類來制造Cybertruck,而是Optimus。


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在去年的AI DAY上發布Optimus時,馬斯克就曾表示:


“這將顛覆我們對經濟的看法......它基本上可以做任何人類不想做的事。它將帶來一個富足的時代。這可能很難想象,但正如你所看到的Optimus,我們將確保它是安全的,不會成為終結者,它將改變世界的程度甚至比汽車還要大?!?/p>


而隨后的問答環節,馬斯克更是表示,其實解決了機器人的智能和運動問題,它能為你做什么就是非常自然的事,你可以讓它為你做任何事。


特斯拉為Optimus設計了高效的能耗模式,在靜坐和行走時有不同的能耗,可提高能量利用效率。


2.3kWh的電池包可供機器人一天的電量,而其大腦則同樣使用了特斯拉自研的芯片。


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當然,為了不讓Optimus發展成終結者中的機器人,特斯拉也為其設置了安全保障措施。


此外,特斯拉也將其汽車的一些技術用在了Optimus上,例如電池組、冷卻系統等,同時還使用與汽車相同的技術來模擬Optimus的運動和對外部碰撞的反應。


團隊還介紹了Optimus的結構基礎,其身體結構的設計基于人體。例如,特斯拉在設計Optimus的手時,就是按照人體工程學設計的,并針對人手進行了優化。


后續,團隊將對Optimus進行進一步的優化并將讓其實際參與工作進行測試。


雖然目前展示的產品和我們想象的有些距離,但這一切發生在短短的6-8個月時間內,應該說還是值得期待的。


02.

自動駕駛新進展不多


來到自動駕駛環節。


據特斯拉Autopilot負責人Ashok Ellaswamy介紹稱,目前特斯拉FSD Beta版擁有客戶16萬人,而去年同時期僅2000人。


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Ashok介紹了特斯拉FSD系統的運行流程。


FSD的主體神經網絡框架包括空間占用和車道及物體檢測。將經過自動標注、仿真、數據引擎的訓練數據喂給算法,形成完整的迭代過程。之后將這套算法部署在車端,完成自動駕駛任務。


此外,特斯拉FSD團隊還解釋了使用FSD系統的車輛如何與其他道路參與者交互并做出決策。每一個決策背后都有諸多影響因素,同時,需要對不同的物體指標進行衡量。在此過程中,海量的真實道路數據對于系統學習意義重大。


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后臺訓練方面,特斯拉目前的計算集群,由14,000個GPU構成,其中4000個GPU用來標記,10,000個GPU用來訓練??梢源蟠蠹涌煊嬎闼俣?。


在3D標注方面,特斯拉開發了一種新的3D自動標注。


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由于特斯拉采用視覺路線,其攝像頭采集的數據為2D圖像且可能存在盲區??臻g占用模型可以通過攝像頭校準、減少延遲等方式將其轉換成完整的3D場景。


標注的第一步,是從這些數據中進行軌跡預測。第二步,重建多車道場景;第三步,對新的場景進行自動標注。


在車道選擇問題上,據特斯拉FSD的長期測試員介紹,對于剛剛發布的FSD Beta 10.69.2版來說,只剩下車道選擇的問題。


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而本次AI DAY上,特斯拉介紹了其車道檢測網絡,可將復雜的現實道路結構等問題轉化成計算機能識別的語義,從而實現車道選擇。


此外,特斯拉也提到了模擬仿真場景的建設。得益于其從大量測試車輛處獲得的真實數據以及軟件上的優勢,特斯拉用較短的時間就能創建出完整的模擬場景,速度提升千倍,且建模更加精細。


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2016年開始,馬斯克就承諾真正的無人駕駛汽車即將問世。但直到今天,他也沒有兌現這一承諾。


當然,所有宣稱馬上能實現無人駕駛的公司都食言了,只是沒人像馬斯克一樣依然如此高調鼓吹,而其FSD的每一次更新也依然備受關注。


9月12日,特斯拉剛剛向大約10萬名Beta計劃參與者推送過FSD Beta 10.69.2版本。


目前,FSD在美國的售價已經漲到了1.5萬美元。目前所有特斯拉車型均標配基礎版Autopilot智能駕駛輔助系統,可實現TACC交通感知巡航控制和車道保持功能。


另外,可以6000美元選配增強版Autopilot,功能包括:自動導航、車道變更、自動泊車、車輛召喚和智能召喚。1.5萬美元的FSD選裝包除了增強版Autopilot的功能,還包括信號燈識別和停車標志控制。


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中國的價格分別為32000元與64000元,但國內版的信號燈識別和停車標志控制功能還有待推送。


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在AI DAY的問答環節,馬斯克表示今年將考慮增加更多場景,包括停車場場景的加入,以及會考慮有哪些指標可以優化。


03. 

Dojo超級計算機值得期待


Dojo是特斯拉自研的超級計算機,可利用海量視頻數據,完成“無人監管”的標注和訓練。


Dojo使用的是特斯拉自研的D1芯片。該芯片由臺積電制造,采用7nm工藝,擁有500億個晶體管,芯片面積為645mm,小于英偉達的A100(826 mm)和AMD Arcturus(750 mm)。


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Optimus的大腦使用的也是D1芯片。


而Dojo超級計算機的單個訓練模塊由25個D1芯片組成。1個訓練模塊相當于6個通用GPU性能,而成本和能耗僅相當于1個GPU。


其強大的算力可將幾個月的工作量減少到一周。


此外,特斯拉Dojo超級計算機采用的是縱向整合的結構,對數據中心進行垂直整合。


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去年AI DAY上特斯拉提出了Dojo超級計算機的規劃。在馬斯克的計劃中,Dojo超級計算機的算力要達到每秒exaFLOP的級別,也就是百億億次浮點運算。


據Network World報道,“要匹配一個 exaFLOP 計算機系統可以在一秒鐘內完成的工作,需要在31,688,765,000年中每秒執行一次計算?!?/p>


而今天,特斯拉表示將于2023年在加州Palo Alto正式開建首批7個ExaPOD組成計算集群。


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完成后,Dojo有望成為地球上最強大的超級計算機之一,將用于運行神經網絡,以訓練特斯拉的人工智能軟件為自動駕駛汽車提供動力。


而在問答環節中,馬斯克也表示,由于Dojo超級計算機耗能巨大,未來可能會采取AWS這樣的模式,以云服務的方式提供給其他公司來訓練其神經網絡。


從其強大的算力且開放的屬性來看,對行業而言,Dojo超級計算機值得期待。

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