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8月20日，特斯拉在美国举办AI Day活动。特斯拉CEO马斯克、人工智能部门总监Andrej Karpathy等多位工程师，在本次活动上公布了纯视觉方案FSD的最新进展，以及神经网络自动驾驶训练、D1芯片、Dojo超级计算机等重磅信息。

坚持视觉感知技术

特斯拉的纯视觉传感器方案的实现，离不开多任务学习HydraNets神经网络架构。每辆特斯拉汽车拥有8个环绕车身、覆盖周围360°的摄像头，来获取交通信号灯、信号牌、匝道、路缘等周边信息。特斯拉人工智能部门总监Andrej Karpathy表示：“我们希望能够打造一个类似动物视觉皮层的神经网络连接，模拟大脑信息输入和输出的过程。就像光线进入到视网膜当中，我们希望通过摄像头来模拟这个过程。”

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，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辆进行学习。但是特斯拉的工程师发现，这些参数和空间追踪是很难通过C++这个基础架构实现拼接的；有一些空间数据的输出质量不高；不同摄像头获取的物体信息不同，拼合时很难进行整体把握。

为解决这些问题，特斯拉开发了“矢量空间”技术，同时兼具了非凸优化算法、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。有了海量、精准的视频数据，特斯拉还需要一个强大的神经网络，并对网络进行特殊的布局，使这些数据能在一个总的主干网络上进行整合和重新分析。

因此，特斯拉研发了基于神经网络的训练方式。他们拥有一支由世界各地人才组成的数据标注团队，规模在1000人左右。团队每天对视频数据中的物体在“矢量空间”中进行标注，在善于把握细节的人工标注和效率更高的自动标注配合下，只需要标注一次，“矢量空间”就能自动标注所有摄像头的多帧画面。这为特斯拉带来了上百亿级的有效且多样化的原生数据，而这些数据都会用于神经网络培训。

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，如障碍物、碰撞、舒适度等，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、最快速的自动驾驶路径。

D1芯片与Dojo超级计算机

随着所需处理的数据开始指数级增长，并且特斯拉也在提高训练神经网络的算力，所以他们打造了“Dojo超级计算机”，其关键单元便是特斯拉自主研发的神经网络训练芯片——D1芯片。该芯片采用分布式结构和7纳米工艺，搭载500亿个晶体管、354个训练节点，仅内部的电路就长达17.7公里。1500个D1芯片共53万余训练节点，组成了Dojo超级计算机的训练模块。由于每个D1芯片之间都是无缝连接在一起，相邻芯片之间的延迟极低，使得其算力高达9PFLOPs（9千万亿次）。

得益于训练模块的独立运行能力和无限链接能力，由其组成的Dojo超级计算机的性能拓展在理论上无上限。实际应用中，特斯拉将以120个训练模块组装成ExaPOD，这一人工智能训练计算机与业内其他产品相比，同成本下它的性能提升4倍，同能耗下性能提高1.3倍，占用空间节省5倍。

与硬件相匹配的，是特斯拉针对性开发的分布式系统——DPU（Dojo Processing Unit）。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。不久后，特斯拉即将开始Dojo超级计算机的首批组装，并从整个超级计算机到芯片、系统，进行更进一步的完善。

在今年的AI Day上，马斯克在谈到AI发展方向时，还出乎所有人意料地抛出了“Tesla Bot”。Tesla Bot高1.72米，重56.6千克，脸上的屏幕可显示信息，拥有人类水平的双手，并有力反馈感应，以实现平衡和敏捷的动作。马斯克表示：“Tesla Bot将利用Dojo超级计算机的训练机制来改进功能，未来劳动力不会短缺，但体力劳动只是一种选择。Tesla Bot可以执行一些危险性、重复性、枯燥的任务。”据悉，Tesla Bot或将在明年推出首个原型机。

编辑点评：不久前有海外媒体报道称，特斯拉与激光雷达公司Luminar签订了使用激光传感器技术进行测试和开发的合同。同时，特斯拉已经将激光雷达传感器搭载到Model Y上进行路测。于是，外界开始纷纷猜测，特斯拉终于要改变纯视觉感知路线了。结果，今年的AI Day上，特斯拉FSD再度进化，也表明了马斯克要在这条路上继续走下去了。