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。

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。

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。

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。