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原标题：特斯拉要推人形机器人！身高1米73，还有自研超算Dojo亮相
特斯拉又放大招了。
北京时间8月20日，特斯拉在美国举办AI Day活动。特斯拉CEO伊隆·马斯克等公布了特斯拉神经网络自动驾驶训练、D1芯片、Dojo超级计算机、特斯拉机器人等消息。
自研超算Dojo
Dojo——训练自动驾驶的超级计算机，是特斯拉AI日的最大看点。
据Dojo项目负责人Ganesh介绍，Dojo采用了创新的架构，将算力分布在复杂的网络构造中，实现了极高的算力、高带宽、低延迟的网络吞吐量。
拥有120个训练单元、3000颗D1芯片、超过100万个训练节点的特斯拉机柜模型ExaPOD，其BF16/CFP8算力高达1.1EFLOPS。
该超算内置特斯拉自研AI训练芯片D1。D1芯片采用7nm工艺制造，可以实现1024GFLOPS的BF16算力，在芯片周围的四向都有4TB/s的传输带宽。
Ganesh说，Dojo有望成为地球上最强大的超级计算机之一。同等功耗下，Dojo超算比现有计算机性能提升4倍、能效提升1.3倍、碳足迹只有原来的1/5。
与硬件相匹配的，还有特斯拉针对性开发的分布式系统——DPU（DojoProcessingUnit）。DPU是一个可视化交互软件，可以随时根据要求调整规模，高效地处理和计算，进行数据建模、存储分配、优化布局、分区拓展等任务。
特斯拉还计划让下一代Dojo性能再提升10倍。
用AI神经网络技术提升辅助驾驶能力
特斯拉AI高级总监Andre讲述了特斯拉是如何通过视觉感知，再进行规划控制，实现自动驾驶。
Andrej说，设计自动驾驶AI视觉时，可以通过逆向工程实现成人脑识别图像。
多任务学习HydraNets神经网络架构可以将8个摄像头获取的画面拼接起来，并完美平衡视频画面的延迟和精准度。通过人工或自动标注车道、车辆、信号灯、障碍物等环境和动静物体，系统会逐帧分析视频画面，了解物体的纵深、速度等信息，再将这些数据交给车队学习。
特斯拉还开发了“矢量空间”（VectorSpace）技术，同时兼具了非凸优化算法（Non-convex）、高维度两大优势。该技术可以通过8个摄像头输入的数据为基础绘制3D鸟瞰视图，形成4D的空间和时间标签的“路网”以呈现道路等信息，帮助车辆把握驾驶环境，更精准的寻找最优驾驶路径。
同时，特斯拉还开发了“仿真场景技术”，可以模拟现实中不太常见的“边缘场景”用于自动驾驶培训。在仿真场景中，特斯拉工程师可以提供不同的环境以及其他参数（障碍物、碰撞、舒适度等），极大提升了训练效率。
由此，特斯拉FSD系统已可以实现每1.5毫秒2500次搜索的超高效率，预测可能出现的各种情况，并在其中找到最安全、最舒适、最快速的自动驾驶路径。
明年上特斯拉机器人原型机
马斯克还宣布，将于2022年推出特斯拉机器人TeslaBot。
马斯克对TeslaBot的定义是由人类世界制造，为人类世界制造、友好、无威胁并从事重复性/无聊的工作。
马斯克介绍，与其他机器人不同，特斯拉机器人外形与人非常接近，该机器人将有5英尺8英寸高（约合1.73米），体重有125磅（约合56.7千克）。并且，它还拥有人类级的手和工作能力。
马斯克称，特斯拉推出这款机器人的初衷，是希望它能代替人类完成枯燥、危险、重复性强的工作，希望今后人类不想干的事统统交给特斯拉机器人来干。
“大家看我们只是在造车，但其实我们也是全球最大的机器人公司——因为特斯拉的车就像是轮子上的机器人，所以我们就造了真正的机器人。”马斯克说。
编辑：王寅
责任编辑：李铁民
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