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特斯拉|刚刚 马斯克证明了特斯拉不仅仅是一家车企

说特斯拉是业内的黄埔军校一点也不夸张 。
4 月份特斯拉法律副总裁 Al Prescott 前脚刚迈入 Luminar ， 7 月份特斯拉汽车业务负责人的 Jerome Guillen 后脚就离开了公司 。
怎么留住人才 ， 对于特斯拉来说是一个很头疼的问题 。
为了招贤纳士 ， 马斯克使出了浑身解数 。其中之一就是发起特斯拉 AI Day ， 并在推特上昭告天下：
举办 AI Day 的目的就是——要吸引 AI 领域的顶级人才来特斯拉工作 。
好家伙 ， 现在企业抢人才都这么明目张胆且大张旗鼓了吗？
马斯克在发布会的开场白中讲到 ， 希望大家能够感受到特斯拉不只是车企 ， 也拥有深厚的 AI 技术积累 。
来康康 ， 在这场如此隆重的盛会上 ， 特斯拉祭出了什么样的大招 。
更强的神经网络技术
对于特斯拉来说 ， Autopilot/FSD 无疑是其在智能汽车市场取胜的关键因素 。
本场发布会 Keynote 的第一部分则讨论了这些系统的 AI 神经网络以及相应的训练方式 。
据特斯拉 AI 总监 Andrej Karathy 介绍 ， 
为了让机器能够识别并判断路况 ， 特斯拉通过 8 个摄像头将物理世界的数据传输到神经网络中 ， 包括行人、车辆、交通信号灯等要素 ， 以形成机器对 3D 环境的感知 ， 即 Vector Space 。
而 HydraNets 算法具有多任务学习能力 ， 不仅可以对多摄像头回传的数据进行训练和推断 ， 还能够帮助实时绘制有效地图 ， 以便实现自动召唤等功能 。
Andrej Karathy 还透露了在数据标注方面的思考——选择第三方公司进行人工标注可能存在效率方面的问题 。
而且 ， 自建标注团队可以更灵活地满足算法训练的需要 。比如 ， 特斯拉最初是基于 2D 图像进行标注 ， 在一次次优化后 ， 特斯拉开始基于 4D 向量空间来标注 ， 直到如今自动标注技术开始应用 。
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为了更好地预测交通参与者的动向 ， 特斯拉有时还需要标注被遮挡住的物体（潜在的鬼探头场景） ， 在图像清晰度不够时 ， 神经网络还能对画面进行增强 。
自动驾驶软件总监 Ashok Elluswamy 也进行了分享 。
在路径规划的层面 ， 通过“混合规划系统” ， 特斯拉车辆可以在保证自身安全行驶的状态下 ， 照顾到周身其他车辆的运行方式 。比如在狭窄单车道双向会车时 ， 系统可以根据实际情况选择是让路还是先行 。
Ashok Elluswamy 还指出 ， 基于上述对纯视觉技术路线的潜力的挖掘 ， 特斯拉得以摆脱毫米波雷达方案 。
此前 ， 根据第三方预计 ， 特斯拉车辆的数量在全球超过 150 万辆 。
即使 Autopilot 没有启动 ， 特斯拉也可以在“影子模式”下模拟和测试神经网络的驾驶决策 。也就是说 ， 系统可以识别神经网络和人类驾驶之间的决策差异 ， 以此来进一步改进神经网络 。
在如此庞大多元的物理世界数据的反馈下 ， 特斯拉神经网络会进一步增强 。
超级计算机 Dojo 以及其芯片
要说这场发布会上最受关注的是什么 ， 那非 Dojo 超级计算机莫属 。
毕竟 ， 早在 2019 年「Autonomous Day」马斯克就开始为 Dojo 预热了 。他曾表示 ， Dojo 是“性能野兽” ， 能够处理海量的视频数据 ， 用于“无人监管”式的标注和训练 。
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如今 ， 这款神秘计算机以及其计算芯片的信息在 AI Day 上得到更多披露 。
据了解 ，  Dojo 在日语中为“训练方法的地方” ， 也可以理解为“练习场所” 。于特斯拉而言 ， Dojo无疑是其为全自动驾驶算法训练而打造的最佳工具 。                               
具体来说 ， Dojo 超级计算机训练模块组建 ， 能够实现每秒千万亿次浮点运算 ， 仅内部的电路就长达 17.7 公里 。其中 ， Dojo 训练模块由 25 个 D1 计算芯片组成 ， 基于 7nm 工艺 ， 算力为 9PFLOPs（9千万亿次） ， 接口带宽 36TB/s 。                            


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