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特斯拉AI Day展示新突破

每年的AI Day上，特斯拉都会展示其在人工智能领域的最新进展，吸引了众多关注。去年提出的许多项目如今已经进入实施阶段。

马斯克在会上表示：“从治理角度来看，特斯拉是一家很好的公司。因为我们是一家上市公司，公众可以控制特斯拉。如果我发疯了，大家也可以解雇我。”他幽默地补充道，“也许我没疯呢？”

加州时间9月30日晚六时，特斯拉AI Day正式开幕。展示内容包括自动驾驶FSD的新进展、人形机器人Optimus、Dojo超级计算机等。其中，许多研究对通用人工智能也有显著贡献。

Optimus人形机器人首次亮相

特斯拉首次展示了Optimus人形机器人，这款机器人无需外部连线或支持，仅用了半年多的时间便完成了原型制作。

“去年，我们只是让人穿着机器人服装表演，”马斯克笑着说，“看看今年的吧。”

Optimus机器人缓缓走出，向观众打招呼。尽管它没有像波士顿动力公司的Atlas机器人那样进行复杂的表演，但特斯拉展示了它搬运箱子、给花浇水、在特斯拉超级工厂工作的画面。这些动作都依赖于类似Autopilot的导航系统。

“这台机器人现在还不能完全达到我们的预期，”马斯克说，“但再过几周应该就能解决问题。考虑到这台机器人只用了半年时间就被设计出来，未来的表现值得期待。”

当前的其他类人机器人缺乏自主解决问题的能力，这是Optimus想要解决的问题。马斯克强调，Optimus的设计目标是高可靠性、低成本，目标是尽快制造出有用的人形机器人。预计其产量可达数百万台，价格远低于一辆汽车，最终价格可能会控制在两万美元以内。

Optimus机器人重73公斤，功耗为500瓦，相当于一台台式电脑。它配备了2.3千瓦时的电池组，能够连续工作一整天。计算设备采用Tesla SOC，支持WiFi和4G网络连接。所有电源控制系统集成在一个PCB板上。

“人类需要不断消耗能量，但机器人不需要，”特斯拉工程师解释道。

Optimus机器人拥有破坏性控制、适合量产的结构、集成式结构控制设计、受人类启发的膝关节等特征，每只手可以提起20磅重的物体。手部设计包含6个致动器、11个自由度、自适应抓握以及不可反向驱动的手指，使其能够在各种环境下灵活操作。

特斯拉表示，许多特斯拉汽车的技术已经被应用到Optimus机器人上，包括从汽车移植过来的视觉深度学习模型。这些技术使得机器人在室内导航时能够利用传感器提高精度。

自动驾驶系统FSD

特斯拉的FSD自动驾驶系统已经拥有16万用户，而在2021年，这个数字仅为2000。特斯拉Autopilot的工程师们在AI Day上讨论了如何在不增加新硬件的情况下实现自动驾驶。

特斯拉的自动驾驶系统使用视觉传感器，所有计算都在车载设备上完成。特斯拉介绍了FSD在为用户进行决策时使用的方法，以及收集数据对改进自动驾驶算法的作用。该公司还解释了占用（occupancy）在3D映射和提供汽车鸟瞰图中的作用。

特斯拉开发了一种新的自动打标签方式来帮助系统进行3D标注，工程师解释了当相机拍摄的图片不清晰时，该软件如何使用其他剪辑来补充图像。此外，特斯拉还展示了FSD如何使用从车队收集的数据来模拟世界，仅用两周时间就创建了旧金山城区的模拟模型。

特斯拉预计将在AI Day后发布v.10.69.2.3版本，但尚未公布具体日期。

Dojo超级计算机

在2021年的特斯拉人工智能日上，Dojo超级计算机首次亮相。特斯拉以快速试错的思路克服困难，迅速推进项目。

Dojo系统托盘具备高速连接、密集集成等特性。Dojo接口处理器提供了高带宽内存、TTPOE、标准PCIe主机接口、高带宽Ingest、高基数Z平面连接性等特性。

Dojo主机接口包括Ingest处理和用户应用程序。Dojo Cabinet展示了一个完整的系统架构。

ExaPOD达到了1.1 EFLOP的计算能力，1.3TB的高速SRAM和13TB的高带宽DRAM。软件堆栈从上到下包括神经网络模块、PyTorch扩展、JIT神经网络编译器、LLVM后端、多主机和多分区管理、Ingest和共享内存以及底层的ExaPOD。

Dojo团队展示了使用Dojo运行的AI大模型生成“火星上的Cybertruck和Semi”的图像。Dojo可以将通常需要几个月的工作减少到一周。

特斯拉展示了未来的发展路线图，计划在2023年之前建造第一台ExaPOD，以大幅提高自动打标签的数量。

从人形机器人到超算，特斯拉正在引领AI前沿技术的发展。“未来的AI训练需要大量的多模态数据。我们可能拥有全世界最多的数据和训练模型的能力，因此我们有信心为AGI的研究作出贡献。”马斯克说。