特斯拉 AI 日即将临近,高盛预计,特斯拉将在活动上讨论 AI 神经网络、FSD 软件、自研超级计算机 Dojo、下一版本 Hardware 4.0、以及人工智能在自动驾驶领域之外的应用这五大方面内容。
8 月 20 日,特斯拉 AI 日即将举行。马斯克此前曾表示,此次 AI 日将展示特斯拉在人工智能方面硬件和软件开发的进展,并且招募顶级人才。
活动的日子日渐临近,对于特斯拉究竟将在放出什么 “大招”,高盛预计,特斯拉将讨论五大内容,分别是:AI 神经网络、FSD 软件、自研超级计算机 Dojo、下一版本 Hardware 4.0、以及人工智能在自动驾驶领域之外的应用。
AI 神经网络
首先,高盛预计特斯拉将在活动上讨论 AI 神经网络以及该网络是如何训练的。
特斯拉的神经网络支持其 Autopilot/FSD(完全自动驾驶,Full Self Driving),主要处理物体识别和道路规划等驾驶功能所需的关键数据。这个神经网络在功能和结构上与人类大脑的初级视觉皮层相似,允许车辆/程序识别周围环境,并基于大数据确定车辆需要做什么。
高盛表示,特斯拉认为,成功训练其神经网的关键是大量、多样化和真实世界的数据库,而这是通过其庞大的车队来收集。高盛估计目前车队的数量在全球超过 150 万辆。
最重要的是,即使 Autopilot 没有启动,特斯拉也可以在 “影子模式”(shadow mode)下模拟和测试神经网络的驾驶决策。这就使得特斯拉可以识别神经网络和人类驾驶决策的不同,并进一步改进其 FSD 软件。
所谓 “影子模式”,特斯拉曾在 2018 年初提交给加州车辆管理局(Californian DMV)的报告中表示提到过这一名词。当时特斯拉表示,公司在 2017 年并未在加州公路上测试全自动驾驶汽车,不过这些汽车在正常行驶期间以 “影子模式” 来测试自动驾驶技术。
FSD 软件
此外,高盛还预计特斯拉将讨论 FSD 软件,包括其人工智能训练的纯视觉方法优点。
目前特斯拉 FSD 最新测试版软件 Version 9(V9)是在 2021 年 7 月通过 OTA 空中软件更新推送的 V9.2。
V9 是一个视觉专用的 L2/2+ 级系统。这里的 “视觉专用” 指的是利用周围摄像头来收集数据,而非雷达或激光雷达;而 L2/2+ 级系统,则意味着车辆可以在许多情况下自动驾驶,但是司机需要随时准备好控制车辆。
高盛认为,特斯拉实现基于视觉 FSD 的一个关键方面,是能够使用大量数据训练神经网络的能力,以及拥有处理 3D 视频/多幅图像的标记工具。
自研超级计算机 Dojo
高盛还预计,特斯拉将在活动日讨论自研超级计算机 Dojo 的进展。
实际上,至少从 2019 年开始马斯克就有所提及 Dojo 了。马斯克曾表示,Dojo 将能够处理海量的视频数据,以实现纯视觉自动驾驶。
在今年 6 月举行的 CVPR 2021 工坊活动上,特斯拉 AI 负责人 Andrej Karpathy 就介绍了这款超级计算机的最新情况:拥有 10petabytes NVME 存储,运行速度为每秒 1.6 terrabytes;总算里为 1.8 EFLOPS,可能跻身全球第五强超级计算机。
下一版本自动驾驶硬件 Hardware 4.0
高盛表示,认为特斯拉还可能在大会上讨论下一版本自动驾驶硬件 Hardware 4.0 的进展。
在 2019 年的自动驾驶日(Autonomy Day)上,特斯拉曾讨论了其专有的 FSD 硬件 Hardware 3.0。该项目于 2016 年开始开放,并与 2019 年开始搭载在特斯拉汽车上。
对特斯拉来说,内部设计的计算机提供了更好的性能,关键驾驶功能的完全冗余,还有更低的成本。
人工智能在自动驾驶领域之外的应用
文章的最后,高盛还大胆预测,特斯拉将在大会上讨论人工智能在自动驾驶领域之外的应用,包括太阳能/储存软件、特斯拉工厂中的先进制造等。
高盛举例称,特斯拉的能源软件 Opticaster 是一个用于驱动 Powerwall、Powerpack、Megapack 的通用平台,该平台利用机器学习、预测、优化和实时控制算法,来降低能耗费用,同时提高可再生能源消耗,实现微电网控制等。
此外,特斯拉还一直强调制造是其核心竞争力和长期竞争优势。高盛认为,特斯拉会讨论工厂系统中的先进机器人和 AI 如何提高效率、减少成本、提高产出。