просто! Тесла выпустил самый быстрый компьютер в истории и загадочного робота. Грядет ли настоящий «Железный человек»?

Несчастный случай и смерть автовладельца выдвинули Weilai и всю новую энергетическую автомобильную промышленность на передний план.

Как ведущая компания в отрасли транспортных средств на новой энергии, Tesla не является исключением. Большое количество происшествий, связанных с нарушением правил безопасности, вызвали критику. В августе этого года регулирующий орган США по автомобильной безопасности также начал расследование в отношении системы вспомогательного вождения Tesla. Автопилот.

Как следует назвать различные уровни технологий автономного вождения, насколько они безопасны и насколько далеко продвинулись технологии автономного вождения Tesla?

По мере того как авария продолжает бродить, сомнения людей по поводу "автономного вождения" только возрастут.

День Tesla AI Day, проводимый в такой ситуации, естественно, станет центром новых тем.Что Маск сообщил на мероприятии и ответил ли он на соответствующие вопросы?

Приходите посмотреть вместе с нами.

Чип Dojo собственной разработки Tesla скоро появится

У Tesla появился новый, на этот раз это чип собственной разработки Dojo D1.

Ранее Маск много раз упоминал Dojo в Твиттере. Это суперкомпьютерный чип, разработанный Tesla, а также супер-ИИ-чип.

По сравнению с обычными процессорами или графическими процессорами, Dojo отказался от большого количества функциональных модулей и добавил больше вычислительных модулей в обмен на более высокую вычислительную мощность и эффективность. Он больше подходит для относительно фиксированных типов вычислений и низкой точности вычислений, но объем вычислений ограничен. очень высокий .. Огромное поле ИИ.

Особый дизайн приносит особые награды. По словам Теслы, «мы достигли вычислительной мощности на уровне графического процессора при размере процессора».

Более того, вычислительная мощность Dojo все еще может накладываться друг на друга, что связано с объединением других функций.

Через некоторое время сотрудники Tesla разработали модель микросхемы Dojo под названием Plus ++++++++, которая на самом деле представляет собой систему микросхем, состоящую из 25 Dojo D1.

Почему Tesla так спроектировала?

Наиболее интуитивно понятным преимуществом является уменьшение расстояния связи. Как показано на рисунке, расстояние между каждым Dojo D1 очень мало (почти для склеивания), что может значительно ускорить передачу и поток данных между различными микросхемами.

Тесла заявил, что скорость передачи данных этой системы Dojo может достигать 9 ТБ / с.

С другой стороны, по сравнению с традиционными суперкомпьютерами, использование сращивания также может сэкономить много соединительных кабелей, а также означает, что вычислительная мощность системы микросхем Dojo может быть почти удвоена, и она может более гибко соответствовать различным потребностям использования. .

Что касается фактической вычислительной производительности, модель микросхемы Dojo D1, представленная на мероприятии, имеет вычислительную мощность 362 триллиона операций с плавающей запятой в секунду. Если соединить вместе несколько микросхем Dojo D1, можно себе представить результат.

Конечно, когда дело доходит до производительности чипа, его неизбежно сравнивать с отраслевыми продуктами. На этот раз Tesla выбрала собственный AI-чип TPU v3, разработанный Google. Судя по дисплею, производительность Dojo намного превосходит TPU v3.

Вы должны знать, что AlphaGo, победившая многих ведущих шахматистов мира, таких как Ли Шиши и Кэ Цзе, использовала только оригинальный чип TPU, который был в несколько раз слабее TPU v3.

Неудивительно, что Маск осмелился раньше сказать, что «Додзё будет лучшим суперкомпьютером в мире».

Благодаря такой мощной вычислительной мощности область его применения должна была достичь промышленного уровня. Результаты поиска Google, Street View и другие сервисы полагаются на оптимизацию вычислений TPU, в то время как Dojo D1 в основном используется в системе визуального восприятия Tesla, чтобы помочь идентифицировать автомобиль. лучший опыт автономного вождения.

Что касается фактического эффекта, Маск сказал, что Dojo будет использоваться в следующем году, и мы подождем и посмотрим.

На пути к более полной автоматизированной системе вождения

В июле этого года Tesla выпустила версию FSD Beta 9.0. Новая версия FSD поддерживает помощь на городских дорогах, которая может выполнять такие действия, как слияние, поворот и слияние с главной дорогой.

В новой версии FSD используется Tesla Vision, система технического зрения, которая полагается только на оптические изображения.Объем огромных данных, которые она собирает, требует мощных возможностей анализа данных и вычислительной мощности.

Dojo может получать большой объем видеоданных с автомобильного терминала, отправлять их обратно в облако, выполнять полностью автоматическое обучение крупномасштабных алгоритмов, а затем передавать их на автомобильный терминал, чтобы завершить замкнутый цикл всего процесса.

Самым важным звеном в этом процессе, несомненно, является обучение алгоритму.

Маск сказал в интервью, что Tesla изначально проводила обучение алгоритмам искусственного интеллекта с помощью видео.

До того, как стать владельцем Dojo, команда Tesla Autopilot насчитывала более 500 членов, маркирующих данные, в частности, важные данные для ручного аннотирования.

Однако этот метод серьезно замедляет процесс обучения ИИ, поскольку объем данных слишком велик.

По состоянию на апрель этого года пробег на основе автопилота достиг 4,8 миллиарда километров, что составляет более 99% всех данных дорожных испытаний в отрасли.

«Сын» столкнулся с трудностями в учебе, а «старая мать» Тесла должна быть обеспокоена.

Итак, пришло Додзё.

Tesla использует Dojo , чтобы имитировать мир , который очень близок к реальному миру в облаке для обучения автоматической Assisted технологии вождения.

Более того, Tesla также заявила, что дорожная ситуация в этом виртуальном мире намного сложнее, чем в реальном мире.

Tesla присоединилась к виртуальному миру множества экстремальных дорожных условий, вы можете увидеть лося, пересекающего зебру на дороге, и даже увидеть пару утренних пробежек по скоростным дорогам.

Стоит сказать, что Tesla не только для космоса была отмечена для модели сборки на момент времени , Dojo – это еще и «дождь сходит».

Благодаря постоянному сбору новой информации о дорогах в реальном мире, эта обучающая модель будет постоянно обновляться, новые данные будут заменять исходную информацию.

Тесла сказал, что для тела – объем данных, накопленных до сих пор, – они использовали один миллиард различных изображений, 300 миллионов различных сценариев для построения модели обучения.

Вот почему сам Тесла окрестил « фабрикой маркировки данных ».

Достигли ли эти тренинги желаемых результатов?

В этот день Tesla AI Day компания Tesla продемонстрировала нам огромный прогресс в области технологий автономного вождения.

Для более точного распознавания полоса

Как видно из рисунка выше , точная идентификация полос движения Tesla ограничивалась областью, окружающей автомобиль.

Но теперь хорошо известна не только полоса движения , система для всего перекрестка, а значит, и лучшее планирование маршрута.

Прогнозировать поведение других транспортных средств

Точная идентификация транспортных средств, припаркованных по обеим сторонам дороги, – это несложная задача для сегодняшней Tesla, и это ее истинная способность предсказывать поведение других транспортных средств на дороге.

Например, во время встречного движения система проанализирует все возможные сценарии, выделит другую линию на пути следования маршрута. Таким образом, он может гибко реагировать независимо от того, сдается другая сторона или нет .

Возможно, из-за давления общественного мнения, вызванного регуляторами безопасности автомобилей США, отношение Tesla к автоматическому вождению в день ИИ по-прежнему относительно консервативно, и нет недостатка в безопасности новых технологий.

Кроме того, говоря о важности визуального распознавания для автоматического вспомогательного вождения, инженеры Tesla показали такую ​​картину:

Тесла воспринимает и отображает окружающие дорожные условия как «туман войны».

Очевидно, что эта функция коснулась соответствующей красной линии внутренней политики, и как она будет реализована в стране, пока не известно.

Робот Тесла Бот

Может также объяснить относительно скучную из-за технологий, Тесла быстро организовал гуманоидный робот, пришедший к власти, также танцевал, все место события мгновенно снова было счастливым.

Tesla построила робота Tesla Bot, который умеет танцевать?

На самом деле, это всего лишь актер в костюме робота и танцующий. Маск со всеми пошутил в стиле «Тесла», но план этого робота вполне реальн.

Согласно ожиданиям Маска, Tesla Bot унаследует систему автомобилей и машин Tesla, включая систему помощи при вождении и т. Д., И сможет выполнять различные действия в зависимости от окружающей среды и, наконец, выполнять ручной труд, который мог выполнять только человек.

Да, на этот раз Маск хочет освободить «рабочую силу» и позволить людям делать то, что они хотят.

Конечно, Маск также сказал, что люди все еще должны решить, принимать ли помощь Tesla Bot.

Это звучит как киберпанк, но когда Tesla Bot будет производить энергию и поступать к потребителям, Маск только сказал, что он выпустит прототип продукта где-то в следующем году.

Насколько мы далеки от полностью автономного вождения?

Международная ассоциация автоматизированного машиностроения (SAE) делит режим вождения автомобиля на 6 уровней в зависимости от степени автоматизации, от L0 до L5.

А режим вождения Tesla AutoPilot классифицируется как L2 и по-прежнему относится к вспомогательному вождению, что означает, что автомобилем по-прежнему нужно управлять под контролем водителя, и водитель несет ответственность за поведение при вождении. Это также текущий автоматический уровень автоматизации системы помощи водителю.

Известный автомобильный критик @ 评 车 的 38 дал интуитивную и яркую оценку этого:

На этом этапе система помощи при вождении требует, чтобы люди были готовы взять ее на себя в любой момент. Это больше похоже на машину с участием человека, чем на человека с автомобилем.

Маск явно не удовлетворен системой помощи при вождении.Его цель – более автоматизированное полностью автономное вождение L5, при котором автомобильная система может автономно выполнять операции вождения в любых условиях.

Согласно видению Теслы, система визуального восприятия автомобиля на основе искусственного интеллекта должна быть похожа на систему человеческого тела.

Когда камера (глаза) видит содержимое изображения, она оценивает трехмерную структуру и форму объекта на изображении и вычисляет расстояние между транспортным средством и объектом, высоту и размер объекта и т. Д., И автомобиль (человек-водитель) также автоматически делает это соответственно.Соответствующим изменениям вождения, чтобы избежать столкновений, на этот раз соответствует неподвижному объекту;

Перед лицом движущихся объектов, таких как движущийся автомобиль, система обнаружения ИИ Tesla должна уметь распознавать высоту и размер трехмерного объекта, а также измерять его движение и скорость.

Конечно, это всего лишь предположения. Суперкомпьютер Dojo действительно может ускорять вычисления ИИ, помогать автомобилям распознавать объекты и улучшать управляемость вождения, но, как сказал Маск: «Реализуйте полностью автономное вождение L5», я боюсь, что это не сработает. …

Еще в 2019 году Tesla заявила, что уберет радар и перейдет к чистой системе визуального восприятия, но ИИ, на который опирается визуальное восприятие, только имитирует людей.На данном этапе загадка человеческого мозга еще не раскрыта. полностью раскрыт, и ИИ может только принимать участие в процессе принятия решений, он не заменяет настоящего человека-водителя.

Обучения данных, проведенного Tesla, далеко не достаточно, даже если объем данных является лидером в индустрии транспортных средств на новой энергии.

Важно знать, что 95% данных в области автономного вождения неверны. Повторяющиеся дорожные условия не имеют большого значения для обучения ИИ. Большая часть данных обучения Tesla ранее поступала из Соединенных Штатов. больше стран и регионов. Обучение в этой ситуации.

Комбинация экстремальных ситуаций, вызванных разными регионами и разными условиями движения, практически бесконечна, что, несомненно, создает большие проблемы для выбора Теслой технологического маршрута визуального восприятия.

Кроме того, дорожно-транспортные происшествия, происшедшие в последние годы, усугубили опасения людей по поводу автономного вождения. В этом случае будет ли уменьшено количество людей, желающих использовать режим вождения AutoPilot или участвующих в тестах Tesla FSD (полностью автоматизированная система вождения)? Задайте большой вопрос отметка.

Более того, надзор за режимом "вспомогательного вождения" транспортных средств на новой энергии со стороны соответствующих агентств также становится все более и более совершенным. В дополнение к агентству по регулированию автомобильной безопасности США, упомянутому в начале статьи, расследование по безопасности вспомогательного вождения Tesla Система Autopilot также была проведена Министерством промышленности и информационных технологий. Было выпущено « Заключение по усилению управления интеллектуальными сетевыми производителями автомобилей и доступом к продукции».

Позже Министерство промышленности и информационных технологий и связанные с ним департаменты доработают соответствующие спецификации для автономного вождения и вспомогательного вождения.

Таким образом, достижение полностью автоматического вождения может оказаться более медленным, но с точки зрения безопасности жизни это не очень хорошо.

Эта статья была совместно завершена Чжоу Юем и Ли Хуа.

# Добро пожаловать, чтобы подписаться на официальный аккаунт Aifaner в WeChat: Aifaner (идентификатор WeChat: ifanr), более интересный контент будет предоставлен вам как можно скорее.

Ai Faner | Исходная ссылка · Посмотреть комментарии · Sina Weibo