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北京時間8月20日，特斯拉在美國成功舉辦AI Day活動。特斯拉CEO伊隆·馬斯克、人工智能部門總監Andrej Karpathy等多位工程師現身會場，公布了特斯拉純視覺方案FSD的進展、神經網絡自動駕駛訓練、D1芯片、Dojo超級計算機等重磅信息，帶來一場世界前沿的科技盛宴。

堅持視覺感知 用AI神經網絡技術提升輔助駕駛能力

特斯拉的純視覺傳感器方案的實現，離不開多任務學習HydraNets神經網絡架構。每輛特斯拉汽車擁有8個環繞車身、覆蓋周圍360°的攝像頭，來獲取交通信號燈、信號牌、匝道、路緣等周邊信息，為神經網絡學習提供了絕佳條件。

Andrej說：“我們希望能夠打造一個類似動物視覺皮層的神經網絡連接，模擬大腦信息輸入和輸出的過程。就像光線進入到視網膜當中，我們希望通過攝像頭來模擬這個過程。”

多任務學習HydraNets神經網絡架構可以將8個攝像頭獲取的畫面拼接起來，并完美平衡視頻畫面的延遲和精準度。通過人工或自動標注車道、車輛、信號燈、障礙物等環境和動靜物體，系統會逐幀分析視頻畫面，了解物體的縱深、速度等信息，再將這些數據交給車隊學習。

但是在這個過程中，特斯拉發現了幾個問題：這些參數和空間追蹤是很難通過C++這個基礎架構實現拼接的；有一些空間數據的輸出質量不高；不同攝像頭獲取的物體信息不同，拼合時很難進行整體把握。

為解決這些問題，特斯拉開發了“矢量空間”（VectorSpace）技術，同時兼具了非凸優化算法（Non-convex）、高維度兩大優勢。該技術可以通過8個攝像頭輸入的數據為基礎繪制3D鳥瞰視圖，形成4D的空間和時間標簽的“路網”以呈現道路等信息，幫助車輛把握駕駛環境，更精準的尋找最優駕駛路徑。

有了海量、精準的視頻數據，特斯拉還需要創造一個強大的神經網絡，并對網絡進行特殊的布局，使這些數據能在一個總的主干網絡上進行整合和重新分析。因此，特斯拉“高樓平地起”，自主研發了基于神經網絡的訓練方式。

特斯拉擁有一支由世界各地人才組成的數據標注團隊，規模在1000人左右。團隊每天對視頻數據中的物體在“矢量空間”中進行標注，在善于把握細節的人工標注和效率更高的自動標注配合下，只需要標注一次，“矢量空間”就能自動標注所有攝像頭的多幀畫面。這為特斯拉帶來了上百億級的有效且多樣化的原生數據，而這些數據都會用于神經網絡培訓。

同時，特斯拉還開發了“仿真場景技術”，可以模擬現實中不太常見的“邊緣場景”用于自動駕駛培訓。在仿真場景中，特斯拉工程師可以提供不同的環境以及其他參數（障礙物、碰撞、舒適度等），極大提升了訓練效率。

由此，特斯拉FSD系統已可以實現每1.5毫秒2500次搜索的超高效率，預測可能出現的各種情況，并在其中找到最安全、最舒適、最快速的自動駕駛路徑。

“工程學的創舉”——D1芯片與Dojo超級計算機

當下，隨著所需處理的數據開始指數級增長，特斯拉也在提高訓練神經網絡的算力，因此，便有了特斯拉Dojo超級計算機。

特斯拉的目標是實現人工智能訓練的超高算力，同時還要擴展帶寬、減少延遲、節省成本。這就要求Dojo超級計算機的布局，要實現空間和時間的最佳平衡。

組成Dojo超級計算機的關鍵單元，是特斯拉自主研發的神經網絡訓練芯片——D1芯片。D1芯片采用分布式結構和7納米工藝，搭載500億個晶體管、354個訓練節點，僅內部的電路就長達17.7公里，實現了超強算力和超高帶寬。

1500個D1芯片共53萬余訓練節點，組成了Dojo超級計算機的訓練模塊。由于每個D1芯片之間都是無縫連接在一起，相鄰芯片之間的延遲極低，訓練模塊最大程度上實現了帶寬的保留，配合特斯拉自創的高帶寬、低延遲的連接器，算力高達9PFLOPs（9千萬億次）。

得益于訓練模塊的獨立運行能力和無限鏈接能力，由其組成的Dojo超級計算機的性能拓展在理論上無上限，是個不折不扣的“性能野獸”。實際應用中，特斯拉將以120個訓練模塊組裝成ExaPOD，它是世界上首屈一指的人工智能訓練計算機。與業內其他產品相比，同成本下它的性能提升4倍，同能耗下性能提高1.3倍，占用空間節省5倍。

與強大硬件相匹配的，是特斯拉針對性開發的分布式系統——DPU（Dojo Processing Unit）。DPU是一個可視化交互軟件，可以隨時根據要求調整規模，高效地處理和計算，進行數據建模、存儲分配、優化布局、分區拓展等任務。

不久后，特斯拉即將開始Dojo超級計算機的首批組裝，并從整個超級計算機到芯片、系統，進行更進一步的完善。

除了備受期待的神經網絡學習與Dojo超級計算機，在活動末尾，馬斯克在談到AI發展方向時，還出乎所有人意料地拋出了“Tesla Bot”。Tesla Bot高1.72米，重56.6千克，臉上的屏幕可顯示信息，擁有人類水平的雙手，并有力反饋感應，以實現平衡和敏捷的動作。

馬斯克表示，Tesla Bot將利用Dojo超級計算機的訓練機制來改進功能，并補充道：“未來勞動力不會短缺，但體力勞動只是一種選擇。Tesla Bot可以執行一些危險性、重復性、枯燥的任務。”Tesla Bot或將在明年推出首個原型機。

對于人工智能技術，馬斯克顯然還有更遠大的追求。這種追求，寄托在他開場白中“我們遭遇了一點技術問題，希望以后可以用AI來解決”的調侃，更在于活動結尾時他許下的“我們會進一步在整個人類世界里暢游”的承諾。