作者|水木公
編輯|劉偉
機器人真的要代替人類了?
就在近日,特斯拉2022 AI Day正式召開。特斯拉CEO馬斯克不僅又帶來了全新的智能機器人,而且還公布了超級計算機Dojo和FSD(完全自動駕駛)的最新進展。
機器人亮相 ▲
不知是調侃還是認真的,馬斯克本人說今天的AI Day是招聘大會,所以會比較硬核。
但極果君還是全程都看了下來,接下來就給大家盤一盤,今年的AI大會特斯拉到底又整什麼幺蛾子了。
其實在去年AI Day上,特斯拉發布了一個“高1.72米,重56.6千克”的人形機器人。馬斯克當時表示,這個機器人将利用Dojo超級計算機的訓練機制來改進功能。
最左邊是去年的渲染模型 ▲
而如今看來,機器人的進度還算不錯。在沒有連接電線,沒有人攙扶,且沒有外包裝的情況下,機器人自己就走上了舞台。
雖然走路姿态上和前段時間小米發布的“鐵大”不分伯仲,和波士頓動力的機器人相差甚遠,但明顯上半身的動作更加精密。
特斯拉機器人好像在走貓步 ▲
擎天柱配備了2.3kWh圓柱體電池組,體重73kg,靜坐時能耗100w,慢走時能耗500w,整個身體的自由度超過200多個,其仿生手指非常靈活,擁有27個自由度,且能夠自然行走。
特斯拉在機器人上搭載了很多自研的永磁鐵電機,目前還在膝蓋處用上了諧波減速器,來支撐機器人正常行走減震。并且關節的結構可以承托一台鋼琴的重量。
從演示視頻中可以得知,目前擎天柱機器人可以下蹲、拿箱子、抓取物體、甚至能完成澆花等一系列動作。
去年AI日上,特斯拉稱機器人會使用和汽車相同的人工智能技術。
經過演示視頻可以看到,通過特斯拉汽車上的類似FSD技術,機器人擁有一套完整的視覺系統,面對一些日常的工作可以準确識别,利用攝像頭獲取事實外界數據,然後利用神經網絡來進行計算。
除了FSD以外,特斯拉還根據汽車碰撞實驗,模拟機器人摔倒場景,從而保護機器人的中央計算平台。相信在不久的将來,機器人碰撞試驗标準也會陸續跟進。
機器人摔跤模拟 ▲
據說,機器人以後還可以更加熟練的記錄路線,甚至可以自己給自己充電。等量産了買台機器人當傭人幫家裡幹活,好像也挺不錯?
機器人路線記錄 ▲
通過發布會資料可以了解到,特斯拉的擎天柱機器人的“眼睛”是FSD技術的變種,“大腦”是Dojo超級計算機,而四肢關節也用上了非常多的黑科技。
馬斯克本人表示,智能機器人離我們越來越近了,或許在未來三到五年的時間,人們就可以花費不到兩萬美元的價格,購買他們的機器人。
雖然話是這麼說,但是後續成品居然是被三個大漢手扶推上來的,看來人形機器人還有很長一段路要走啊。
機器人就說這麼多,還是讓我們來看看特斯拉的自動駕駛研究的怎麼樣了。
特斯拉的宗旨,就是貫徹汽車軟硬件的深度融合,而按照目前的進度來看,他們也确實在大力推進這件事情。上面提到的機器人,最主要的視覺部分就是基于FSD算法開發的。
經過一年時間,FSD Beta的公測規模從最開始的2000台擴大到了如今的16萬台,平均8分鐘就能訓練一個模型。
相較于之前,特斯拉的自動标注系統也變得效率更高,采集環境信息、重構可用于訓練的 3D 模型、再在模型上讓系統完成自動标注、再用少量的人工對于特殊标記進行校正的流程在目前的特斯拉數據标注體系裡已經跑通,而且效率相比之前有着巨幅提升。
那麼如此龐大的數據,特斯拉是如何進行處理的呢?
既然需要大批量運算,特斯拉幹脆搞了一個CPU集群,并且預計在2023年建造第一台DojoExaPod——利用D1芯片打造的超級計算機集群。到時候計算速度可能會更上一層。
cpu集群 ▲
當然,接下來特斯拉仍然不會依靠高精地圖和激光雷達,而是繼續保持純視覺方案,在通過深度神經網絡來繼續訓練模型。
在發布會上,特斯拉還舉了一個自動駕駛無保護左轉的例子,其中車輛不僅可以識别車輛和行人,而且還能認識寵物狗。
同一種路況,兩種路線 ▲
在識别的前提下,通過預測車輛和行人軌迹,車輛将會自動選擇最優通過路線,從而避免一些事故發生。
非常逼真的訓練模型 ▲
雖然馬斯克說年底FSD Beta就會向全球推送,但是問題是,訓練感知的這個環節,仍然需要大量的采集道路數據,那這件事無可避免的會受到不同國家法律法規的限制,估計在很長一段時間内,都難以用到量産車型之上。
在問答環節中,有不少人針對機器人發出了自己的疑問:比如,特斯拉機器人會不會變成“終結者”反攻人類?
終結者海報 ▲
馬斯克表示,如果真的到那一天,政府應該加強對AI技術的監管和應用,避免這項先進技術被壞人利用。不得不說大夥的想象力還是很豐富的。
底特律:變人海報 ▲
馬斯克在會場還表示:“通過AI Day,我們希望外界對特斯拉的認知能夠超越電動車,我們是real-world AI(人工智能)領域的時代先鋒。”
總而言之,今天的AI Day更像是特斯拉的技術show,在未來還有很長的一段時間裡,全球高新技術的發展将會越來越快,未來的生活也會越來越美好。
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