特斯拉 “AI DAY”！關注這四大 “黑科技”

特斯拉每年一度的主題日總是充斥着各類先進的軟件、硬件的技術細節，正如 2019 年 4 月 23 號自動駕駛日 “Autonomous Day” 的 FSD 芯片和 Dojo 超算，2020 年 9 月 23 日電池日 “Battery Day” 的無極耳 4680 電池和生硅材料等一樣，今年的 AI DAY 上特斯拉將重點放在了人工智能領域，尤其是在神經網絡的訓練和預測推理方面，總的分為以下幾塊：

（1）Dojo 超級計算系統，使用自研的芯片和計算機架構，用於訓練為特斯拉 Autopilot 和即將問世的自動駕駛 AI 提供動力的神經網絡，算力 1EFLOPS FP32，主要用於處理視頻數據和訓練神經網絡模型，從而讓汽車實現自動駕駛。

（2）D1 Chip，一個完全針對自動駕駛的自研芯片，是 Dojo 的基礎。

（3）視覺網絡神經系統，支持 Autopilot/FSD，主要處理物體識別、道路規劃和各類車人的運行軌跡預測等駕駛功能所需的關鍵數據。
（4）特斯拉機器人，基於自動駕駛和導航系統的工具未來都會移動到機器人身上，可以模擬人類的性能，完成一些人類不願做的事。

視覺網絡神經系統

對於未來的自動駕駛視覺方案，目前市場中有兩個立場鮮明的派系——純視覺派和激光雷達派，以特斯拉為首的純視覺方案，同時也是激光雷達的堅決反對者，從 2021 年 5 月開始，更是把特斯拉量產車上原來標配的毫米波雷達去掉，只採用全車 8 個攝像頭來為特斯拉的 FSD（完全無人駕駛）提供外部環境數據採集傳感器；另外是其他所有相關公司，使用激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等進行配合和融合的方案。

特斯拉之所以可以如此硬氣的獨樹一幟，是由於其旗下產品 Model 3 和 Model Y 被市場追捧以及 FSD 的推廣，使得特斯拉有着海量的車主駕駛數據進行神經網絡訓練，從而能夠覆蓋更多工況與場景，也能不斷完善算法，這也使得純視覺方案成為可能，這也是特斯拉獨有的優勢。

特斯拉的神經網絡系統，利用了多頭路徑，其中包括攝像機校準、緩存、隊列和優化以簡化所有任務，這也使得特斯拉可以在行駛時有效地實時繪製地圖，這也比 Super Cruise、Waymo 等競品採取的策略更加先進。同時特斯拉的神經網絡系統也是一種混合規劃系統。當車主在道路上與其他汽車一起駕駛時，自動駕駛儀不僅考慮車主自身將如何駕駛，還會考慮其他汽車將如何操作。

除此之外，特斯拉的神經網絡系統背後有一個超千人的自營數據標記團隊，對各類數據像道路數據、環境數據、行人數據等等進行貼標，而且目前已經發展出了自動標記技術，可通過自動化工具主動選取最有指導意義的訓練樣本，篩選、清洗、標註這些視頻片段來完成高效算法提升。這可以大大改善 Autopilot 基於 2D 圖像 + 內容標註的方式，升級成為 4D（空間 + 時間維度）標記和訓練模型，這也將大幅提升視覺系感知與決策精度。

值得一提的是，目前特斯拉 FSD 最新測試版軟件 Version 9（V9）是在 2021 年 7 月通過 OTA 空中軟件更新推送的 V9.2。V9 是一個視覺專用的 L2/2+ 級系統，而基於特斯拉如此優異的視覺網絡神經系統，未來特斯拉推出的第三代 FSD(full self-driving 全自動輔助駕駛) 或能夠實現包括自動泊車、自動輔助變道、智能召喚等智能駕駛功能。

Dojo 超級計算機

特斯拉這次的重中之重，毫無疑問是提出了用於自動駕駛神經網絡訓練的 Dojo 超級計算機，這無疑會成為特斯拉挑戰自動駕駛的重要助力。

根據介紹，特斯拉的 Dojo 超級計算機是由訓練模塊組建而成的超級計算機，由於訓練模塊具備獨立運行的能力，並且支持無限連接，所以 “Dojo” 的性能理論上無上限。而特斯拉這次推出的機櫃模型則由 120 個訓練模塊組建而成，內置 3000 個 D1 芯片，超過 100 萬個訓練節點，算力 1.1EFLOP（EFLOPS：每秒千萬億次浮點運算），特斯拉預計下一代產品還將帶來 10 倍以上的提升。

如此高性能的超級計算機當然是為了提高特斯拉人工智能的培訓表現和機器神經網絡表現，同時處理越來越多的數據，Dojo 此後或需要接受特斯拉旗下所有超百萬輛級別保有量車羣反饋的數據，並快速處理這些特斯拉車隊收到的視頻數據以及訓練神經網絡系統，可以大幅度優化算法提升的效率，為之後的 L4 乃至 L5 級別的自動駕駛做好鋪墊。

而截止今年 7 月特斯拉全球保有量已經超過 100 萬輛，而且隨着高景氣度的新能源汽車行業繼續發酵，銷量還將持續創新高。今年上半年特斯拉再次拿下全球銷量冠軍，電動車銷量達到 38.6 萬輛，全球市場份額為 15.2%，其中 Model 3 和 Model Y 分別在全球電動車型銷量榜單中排第一（24.4 萬輛）和第三（13.8 萬輛），按照這種高增長模式，特斯拉 2022 年保有量將達 200 萬輛，銷量的不斷提升將為特斯拉的自動駕駛之路奠定基礎。

D1 芯片

其實早在 2019 年的 Autonomy Day（自動駕駛日）上，特斯拉就已經首次發佈了 FSD（Full Self-Driving）芯片，這次 AI DAY 上發佈的是第二代 FSD 芯片。

特斯拉這塊用於自動駕駛的完全自研的 D1 芯片，是基於 7 納米工藝製造（每塊 7 納米晶圓只能切割出 25 片 D1 芯片，而一塊 7 納米晶圓面積是 70650 平方毫米，相比初代 FSD Chip 面積只有 260 平方毫米，其算力或將突破 1000TOPS），晶體管數量 500 億個，內建 354 個訓練節點，僅內部的電路就長達 17.7 公里。其次 Dojo 訓練模塊，由 25 個 D1 芯片組成，算力高達 9PFLOPs（9 千萬億次），接口帶寬 36TB/s，而且散熱的設計是模塊化的，上下都有液壓散熱的方式，此後還會繼續優化散熱。

期間特斯拉 CEO 馬斯克表示，由於開發系統成本太高，不太可能開源特斯拉 AI 芯片，但對將人工智能技術授權給其他汽車製造商持開放態度，所以公司之間的合作機會還是有的。

同時特斯拉也提到自動駕駛需要和相關部門配合，特斯拉已經使用了 15 個國家的道路數據，但主要數據還是美國數據，包括美國從東海岸到西海岸的幾乎所有道路數據。但目前有關自動駕駛領域，哪怕是美國政府其實抱着謹慎的態度，8 月 16 日美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）宣佈，美國政府對特斯拉自動駕駛系統啓動正式調查，包括了 765000 輛汽車，幾乎涵蓋了特斯拉在美國銷售的自 2014 年以來推出的所有款式車輛，包括 Models Y、X、S 和 3 等。

出於同樣的安全和審慎目的，我國 8 月 12 日工信部發布的《關於加強智能網聯汽車生產企業及產品准入管理的意見》中也提到具有自動駕駛功能的汽車產品的企業，應當確保汽車產品具有事件數據記錄系統和自動駕駛數據記錄系統，滿足相關功能、性能和安全性要求，用於事故重建、責任判定及原因分析等。

在今天早些時間，我國國家互聯網信息辦公室、公安部、交通運輸部聯合發佈了《汽車數據安全管理若干規定（試行）》也強調了汽車數據處理者應當落實數據出境安全評估制度要求，加強重要數據安全保護，不得超出出境安全評估結論違規向境外提供重要數據。

特斯拉機器人

根據特斯拉的機器人設計介紹，特斯拉 BOT 身高 5 英尺 8 英寸（約合 1.72 米），體重 125 英鎊（約合 56.7 千克），搭載特斯拉 FSD 電腦和 Autopilot 攝像頭，將在明年就推出原型機，這些機器人將會在未來去從事人類最不願意做的工作。