somente! A Tesla lançou o computador mais rápido da história, e também há um robô misterioso. O verdadeiro “Homem de Ferro” está chegando?

Um acidente de segurança e a morte de um proprietário de carro trouxeram Weilai e toda a nova indústria automotiva de energia para o primeiro plano.

Como uma empresa líder na indústria de veículos de energia nova, a Tesla não é exceção. Um grande número de acidentes de segurança fizeram com que fosse criticada. Em agosto deste ano, o regulador de segurança automotiva dos EUA também abriu uma investigação de segurança no sistema de direção assistida da Tesla AutoPilot.

Como devem ser nomeados os diferentes níveis de tecnologia de direção autônoma, quão seguro é e quão longe a tecnologia de direção autônoma de Tesla evoluiu.

À medida que o acidente continua a fermentar, as dúvidas das pessoas sobre a "direção autônoma" só aumentam.

O Tesla AI Day realizado nesta situação se tornará naturalmente o centro de novos tópicos. O que Musk divulgou no evento e ele respondeu às perguntas relevantes?

Venha e veja conosco.

O chip Dojo desenvolvido pela Tesla está chegando

A Tesla tem um novo, desta vez é um chip auto-desenvolvido-Dojo D1.

Anteriormente, Musk havia mencionado o Dojo várias vezes no Twitter. Este é um chip de supercomputador desenvolvido pela Tesla e também é um super chip AI.

Comparado com CPUs ou GPUs comuns, o Dojo abandonou um grande número de módulos funcionais e adicionou mais módulos de computação em troca de maior poder e eficiência de computação. É mais adequado para tipos de computação relativamente fixos e baixa precisão de computação, mas a quantidade de computação é muito alto. Campo de IA enorme.

O design especial traz recompensas especiais. De acordo com Tesla, "Alcançamos poder de computação de nível de GPU em uma figura do tamanho de CPU."

Além disso, o poder de computação do Dojo ainda pode ser sobreposto, o que está relacionado ao seu outro splicing de recursos.

Depois de um tempo, a equipe de Tesla surgiu com um modelo de chip Dojo chamado Plus ++++++++, que na verdade é um sistema de chip composto por 25 Dojo D1s.

Por que a Tesla projetou dessa forma?

O benefício mais intuitivo é reduzir a distância de comunicação.Como mostrado na figura, a distância entre cada Dojo D1 é muito próxima (quase colada), o que pode acelerar bastante a transmissão e o fluxo de dados entre vários chips.

Tesla afirmou que a velocidade de transmissão de dados deste sistema Dojo pode chegar a 9 TB / S.

Por outro lado, em comparação com supercomputadores tradicionais, o uso de splicing também pode economizar muitos cabos de conexão e também significa que o poder de computação do sistema de chip Dojo pode ser quase duplicado e pode atender com mais flexibilidade às diferentes necessidades de uso .

Em termos de desempenho de computação real, o modelo de chip Dojo D1 exibido no evento tem um poder de computação de 362 trilhões de operações de ponto flutuante por segundo. Se mais chips Dojo D1 forem unidos, o resultado pode ser imaginado.

Claro, quando se trata de desempenho do chip, é inevitável comparar com os produtos da indústria. Desta vez, a Tesla escolheu o chip de AI desenvolvido pelo Google, TPU v3. De acordo com a tela, o desempenho do Dojo excede em muito o TPU v3.

Você deve saber que AlphaGo, que derrotou muitos dos melhores jogadores de xadrez do mundo, como Li Shishi e Ke Jie, usou apenas o chip TPU original, que era várias vezes mais fraco do que o TPU v3.

Não é à toa que Musk ousou dizer antes que "o Dojo será o melhor supercomputador do mundo".

Com um poder de computação tão poderoso, seu campo de aplicação deve ter atingido o nível industrial. Os resultados de pesquisa do Google, o Street View e outros serviços dependem da otimização de cálculo de TPU, enquanto o Dojo D1 é usado principalmente no sistema de percepção visual da Tesla para ajudar na identificação do carro. uma melhor experiência de direção autônoma.

Quanto ao efeito real, Musk disse que o Dojo será usado no próximo ano, e vamos esperar para ver.

Rumo a uma direção automatizada assistida mais completa

A Tesla lançou a versão FSD Beta 9.0 em julho deste ano . A nova versão do FSD oferece suporte à assistência rodoviária urbana, que pode realizar ações como fusão, conversão e fusão na estrada principal.

A nova versão do FSD usa Tesla Vision, um sistema de visão que se baseia apenas em imagens ópticas. Os enormes dados que coleta requerem fortes capacidades de análise de dados e poder de computação.

O Dojo pode receber uma grande quantidade de dados de vídeo do terminal do carro, enviá-los de volta para a nuvem, concluir o treinamento de algoritmo em grande escala totalmente automático e, em seguida, enviá-los para o terminal do carro para completar o ciclo fechado de todo o processo.

Nesse processo, o elo mais importante é, sem dúvida, o treinamento do algoritmo.

Musk disse em uma entrevista, Tesla foi inicialmente realizado treinamento em algoritmos de inteligência artificial via vídeo para.

Antes de possuir o Dojo, a equipe do Tesla Autopilot tem mais de 500 membros marcando dados, especificamente para dados de alto valor para realizar anotações manuais.

No entanto, esse método retarda seriamente o progresso do aprendizado da IA ​​porque a quantidade de dados é muito grande.

Em abril deste ano, a quilometragem com base no piloto automático atingiu 4,8 bilhões de quilômetros, respondendo por mais de 99% do total de dados de testes em estradas da indústria.

O "filho" encontrou dificuldades para estudar, e Tesla, a "velha mãe", deve estar ansiosa.

Então, Dojo veio.

A Tesla usa o Dojo para simular um mundo muito próximo do mundo real na nuvem para treinar a tecnologia de direção automática assistida .

Além disso, Tesla também disse que a situação do tráfego neste mundo virtual é muito mais complexa do que no mundo real.

Tesla se juntou ao mundo virtual de uma série de condições extremas de estrada, você pode ver um alce cruzando a faixa de pedestres na estrada e até mesmo ver algumas corridas matinais em estradas de alta velocidade.

Vale a pena dizer é que Tesla não é apenas para o espaço foi marcado para o modelo de construção de ponto no tempo , Dojo também é "a chuva desce".

Ao coletar constantemente novas informações de estradas no mundo real , este modelo de treinamento será constantemente atualizado, os novos dados substituirão as informações originais .

Para o corpo a quantidade de dados acumulados até agora, Tesla disse ter usado um bilhão de imagens diferentes, 300 milhões de cenários diferentes para construir o modelo de treinamento.

É por isso que o próprio Tesla apelidou de " fábrica de etiquetagem de dados ".

Esses treinamentos alcançaram os resultados desejados?

Neste Tesla AI Day, a Tesla nos mostrou o tremendo progresso de sua tecnologia de direção autônoma.

Para uma faixa de reconhecimento mais precisa

Como pode ser visto na figura acima , a identificação precisa de Tesla das linhas de faixa foi limitada à área ao redor do veículo.

Mas agora, não é apenas a faixa em que o veículo, sistema para toda a interseção é bem conhecido e, portanto, melhor planejamento de rota.

Preveja o comportamento de outros veículos

Identificar com precisão veículos estacionados em ambos os lados da estrada é um pedaço de bolo para o Tesla de hoje , e é sua verdadeira capacidade de prever o comportamento de outros veículos na estrada.

Como durante o veículo em sentido contrário, o sistema irá analisar todos os cenários possíveis , obter uma linha diferente no caminho da rota de condução. Portanto, ele pode responder com flexibilidade, independentemente de a outra parte desistir ou não .

Talvez devido à pressão da opinião pública trazida pelos reguladores de segurança automotiva dos EUA, a atitude de Tesla em relação à direção automática assistida no dia da IA ​​ainda é relativamente conservadora, e não falta ênfase na segurança das novas tecnologias.

Além disso, ao falar sobre a importância do reconhecimento visual para a direção automática assistida, os engenheiros da Tesla mostraram esta imagem:

Tesla percebe e mapeia as condições das estradas circundantes como uma "névoa de guerra".

Obviamente, essa função atingiu a linha vermelha relevante da política interna e ainda não se sabe como ela será implementada no país.

Robô Tesla Bot

Também pode explicar o relativamente maçante por causa da tecnologia, Tesla rapidamente arranjou para um robô humanóide chegou ao poder, também dançou, todo o local do evento instantaneamente feliz novamente.

Tesla construiu um robô Tesla Bot que pode dançar?

Na verdade, este é apenas um ator vestindo uma fantasia de robô e dançando. Musk fez uma piada muito "Tesla" com todos, mas este plano de robô é real.

De acordo com a expectativa de Musk, o Tesla Bot herdará o carro e o sistema da máquina de Tesla, incluindo direção assistida, etc., e pode fazer diferentes ações de acordo com o ambiente circundante e, finalmente, concluir o trabalho manual que só poderia ser feito por humanos.

Sim, desta vez Musk quer liberar a "força de trabalho" e deixar as pessoas fazerem o que quiserem.

Claro, Musk também disse que ainda cabe às pessoas decidir se aceitam a ajuda do Tesla Bot.

Parece cyberpunk, mas quando o Tesla Bot produzirá energia e chegará aos consumidores, Musk apenas disse que lançará um protótipo do produto no próximo ano.

A que distância estamos de uma direção totalmente autônoma?

A International Association for Automated Engineering (SAE) divide o modo de dirigir de um carro em 6 níveis de acordo com o grau de automação, de L0-L5.

E o modo de direção do Piloto automático de Tesla é classificado como L2 e ainda pertence à direção assistida, o que significa que o carro ainda precisa ser dirigido sob a atenção do motorista, e o motorista é responsável pelo comportamento de dirigir. Este também é o atual automático. O nível de automação do sistema de assistência ao motorista.

O conhecido crítico de automóveis @ 不只 评 车 的 38 fez uma avaliação intuitiva e vívida disso:

Nesse estágio, a direção assistida exige que os humanos estejam prontos para assumir o comando a qualquer momento. É mais como um carro assistido por humanos do que por um ser humano assistido por um carro.

Musk obviamente não está satisfeito com a direção assistida.Seu objetivo é a direção L5 totalmente autônoma mais automatizada, onde o sistema do carro pode completar as operações de direção autonomamente em todas as condições.

De acordo com a visão de Tesla, o sistema de detecção visual de um carro baseado em IA deve ser como um sistema do corpo humano.

Quando a câmera (olhos) vê o conteúdo da imagem, ela julga a estrutura 3D e a forma do objeto na imagem e calcula a distância entre o veículo e o objeto, a altura e o tamanho do objeto, etc., e o carro (motorista humano) também o faz automaticamente em conformidade.As mudanças de direção correspondentes para evitar colisões, desta vez correspondem a um objeto parado;

Diante de objetos em movimento, como um carro em movimento, o sistema de detecção de IA do Tesla deve ser capaz de reconhecer a altura e o tamanho do objeto 3D enquanto mede seu movimento e velocidade.

Claro, essas são apenas suposições. O supercomputador Dojo pode de fato acelerar os cálculos de IA, ajudar os carros a reconhecer objetos e trazer uma experiência de direção melhor assistida, mas como Musk disse, "Realize a direção totalmente autônoma do L5", temo que não funcione .

Já em 2019, Tesla afirmou que removeria o radar e se moveria em direção a um sistema de percepção visual puro, mas a IA de que a percepção visual depende está apenas simulando humanos. Nesta fase, o mistério do cérebro humano não foi totalmente revelado, e a IA só pode fazer parte da tomada de decisão, não é um substituto para um motorista humano real.

O treinamento de dados realizado pela Tesla está longe de ser suficiente, mesmo que seu volume de dados seja líder na indústria de veículos de energia nova.

É importante saber que 95% dos dados no campo da direção autônoma são inválidos. As condições repetidas das estradas têm pouco valor para o treinamento de IA. A maioria dos dados de treinamento do Tesla vinham anteriormente dos Estados Unidos. Ele ainda precisa fazer mais nos mais países e regiões Treinamento nesta situação.

A combinação de situações extremas causadas por diferentes regiões e diferentes condições de tráfego é quase infinita, o que sem dúvida apresenta maiores desafios para a escolha da rota de tecnologia de percepção visual da Tesla.

Além disso, os acidentes de segurança nos últimos anos agravaram as preocupações das pessoas sobre a direção autônoma. Nesse caso, o número de pessoas dispostas a usar o modo de direção do piloto automático ou participando dos testes Tesla FSD (Sistema de direção totalmente automatizado) será reduzido? Faça uma grande pergunta marca.

Além disso, a supervisão do modo de "direção assistida" de veículos de energia nova por agências relevantes também está se tornando cada vez mais perfeita. Além da agência reguladora de segurança automotiva dos Estados Unidos mencionada no início do artigo, a investigação de segurança da direção assistida de Tesla O piloto automático do sistema também foi realizado pelo Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação. Emitiu os "Pareceres sobre o Fortalecimento da Gestão do Acesso a Fabricantes e Produtos Automotivos em Rede Inteligente".

Posteriormente, o Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação e departamentos relacionados irão refinar ainda mais as especificações relevantes para a direção autônoma e direção assistida.

Desta forma, pode ser um pouco mais lento realizar uma direção totalmente automática, mas em face da segurança da vida, isso não é uma coisa boa.

Este artigo foi concluído em conjunto por Zhou Yu e Li Hua.

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