• 电动汽车的普及推动了能源行业的转型,减少了对化石燃料的依赖。
  • 电子商务的快速发展正在改变传统的零售模式和消费习惯。
  • 在线健身课程的流行反映了人们对于健康生活方式的追求。
  • 生物多样性的丧失引起了全球对生态环境保护的重视。
  • 可持续发展目标推动企业采取更加环保的商业模式。
  • 云计算的普及正在改变企业的IT基础设施和运营模式。
  • 隐私保护和数据安全在数字化时代变得更加重要。
  • 电子商务的快速发展正在重塑全球零售和供应链管理。
  • 自动化和机器人技术在制造业中的应用提高了生产效率和安全性。
  • 新能源汽车市场的快速增长改变了汽车行业的格局。
  • 5G技术的普及为物联网和智能设备的发展提供了新动力。
  • 海洋塑料污染问题引发了全球范围内的环保行动。
  • 全球化背景下,跨国公司的社会责任和环境影响受到更多审视。
  • 随着全球化的深入,跨文化交流和国际合作变得日益重要。
  • 在线教育的普及为全球学习者提供了更广泛的学习机会。
  • 人工智能在医疗领域的应用为疾病诊断和治疗带来了新的希望。
  • 数字货币的波动性引起了投资者和监管机构的关注。
  • 在线健身和健康应用的兴起反映了人们对健康生活方式的追求。
  • 电子竞技的兴起改变了传统体育和娱乐行业的格局。
  • 社交媒体在政治动员和社会运动中的作用越来越显著。
  • 生物多样性的丧失引起了全球对生态环境保护的重视。
  • 随着人们对健康意识的提高,健康食品和生活方式受到更多关注。
  • 在线教育平台的兴起改变了传统教育模式。
  • 医疗保健行业的数字化转型为疾病预防和治疗带来新机遇。
  • 生物多样性的保护成为全球环境政策的重点。
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    特斯拉推出7nmAI芯片,马斯克称不会开源,明年将推出人形机器人

    来源:搜狐科技


    8月20日消息,在特斯拉辅助驾驶系统Autopilot被美国监管机构调查后,特斯拉在今日举行的特斯拉AI日上,介绍了其在人工智能领域取得的进展,及其对自动驾驶所带来的作用。这也是特斯拉自2019年自动驾驶日、2020年电池日后第三场技术发布会。

    特斯拉CEO埃隆·马斯克现身活动现场,他在开场白中讲到,今天希望展现出特斯拉不只是一家电动车公司,还拥有深度AI技术。

    特斯拉AI负责人Andrej Karpathy在演讲中展示了如何通过摄像头图像建模,以及如何模拟人脑处理图像的能力。他讨论了特斯拉人工智能的视觉组件,指出特斯拉在设计其汽车的视觉皮层时,是按照眼睛感知生物视觉的方式进行建模的。根据Karpathy现场展示,现在特斯拉电动车已经能够在行驶过程中高效生成实时地图,这也比Super Cruise、Waymo等竞品采取的策略更加先进。

    据介绍,特斯拉实际上重新设计迭代了他们的神经网络,从头开始学习,并利用了多头路径,其中包括摄像机校准、缓存、队列和优化以简化所有任务,这使得特斯拉可以在行驶时有效地实时绘制地图。Karpathy称,特斯拉建立了1000人的自营数据标记团队,目前在使用2D画面进行标记,未来将转向4D标记,但即便如此对于实际应用还是不够,特斯拉目前已经发展出了自动标记技术。

    Autopilot软件主管Ashok Elluswamy登场,继续讲述设计系统时遇到的一系列问题,并展示了特斯拉针对这些问题的解决方案——“混合规划系统”。他指出,当与其他汽车一起驾驶时,自动驾驶仪不仅必须考虑它们将如何驾驶,还必须考虑其他汽车将如何操作。

    Ashok进一步展示了自动标记技术,强调道路上有太多物体需要标记,通过这项技术行驶中的车辆能够“重组”道路上的场景,更快的标记技术也使得车辆更加安全地巡航。Ashok表示,这项技术帮助特斯拉在FSD和Autopilot套件上摆脱了雷达。Karpathy还展示了特斯拉用来训练神经网络的硬件,强调公司的算力在过去两年里呈现翻倍增长的态势。

    据了解,特斯拉的神经网络支持其Autopilot/FSD,主要处理物体识别和道路规划等驾驶功能所需的关键数据。这个神经网络在功能和结构上与人类大脑的初级视觉皮层相似,允许车辆/程序识别周围环境,并基于大数据确定车辆需要做什么。特斯拉认为,成功训练其神经网的关键是大量、多样化和真实世界的数据库,而这是通过其庞大的车队来收集,目前特斯拉车队的数量在全球超过150万辆。

    在图像识别是否可能被欺骗的问题上,马斯克表示,目前的确存在这种情况,例如穿着一件带有停车标记的T恤然后向车辆展示,现在的系统的确会识别并停车,后续可能会通过训练系统使其认知到这是T恤而不是真的信号标记。但他表示,AI在预测道路状况方面其实要远强于人类。

    特斯拉Autopilot工程主管Milan Kovac在演讲中展示了如何将神经网络应用在汽车中,并宣布特斯拉推出人工智能训练Dojo D1芯片。

    据介绍,Dojo训练电脑是世界上最强大的人工学习机器,使用7nm芯片驱动50万个训练单元搭建在一起,能够实现每秒千万亿次浮点运算(1,000 petaFLOPS),特斯拉预计下一代产品还将带来10倍以上的提升。Kovac称,技术人员整合了各种数据,对整个模块都进行了重新排列分布,芯片能够在实现持续供能的同时进行散热。

    特斯拉负责人介绍称,马斯克希望有一台超快的训练电脑来训练自动驾驶仪,因此诞生了 Dojo,其是一个由网络结构连接的分布式计算架构。它还有一个大的计算平面,具有极高的带宽和低延迟,以及被分割和映射的大网络。D1芯片就是特斯拉专为自动驾驶而自研设计的芯片,将有助于推动自动驾驶功能不断提高,神经网络系统布局逐步完善。

    据了解,D1芯片基于7纳米工艺,晶体管500亿个,354个训练节点,内部电路长达17.7公里。Dojo训练模块由25个D1芯片组成,算力高达9PFLOPs(9千万亿次),接口带宽36TB/s。Dojo的真身是由训练模块组建而成的超级计算机,训练模块具备独立运行的能力,支持无限连接,Dojo的性能理论上无上限。特斯拉推出的机柜模型则由120个训练模块组建,内置3000个D1芯片,超过100万个训练节点,算力1.1EFLOP。

    在回答系统开源问题时,马斯克表示开发这些技术相当昂贵,对将人工智能技术授权给其他汽车制造商持开放态度,但不太可能开源特斯拉AI芯片。

    马斯克还发布了特斯拉BOT,强调这一设想总有一天能够成真,欢迎更多行业人士加盟开发。马斯克称,可能会在明年推出人形机器人Tesla Bot的原型,目前还在讨论中。

    该机器人高1.72米,重56.6千克,搭载特斯拉FSD电脑和Autopilot摄像头,机器人的脸上有一个屏幕以显示有用的信息;它将拥有人类水平的双手,四肢使用40个机电推杆进行操作,有两只脚,并有力反馈感应,以实现平衡和敏捷的动作,能够完成的任务包括跑杂货店、捡拾家庭物品和其他日常指令。特斯拉官网显示,开发特斯拉Bot的目的是从事危险、重复或无聊的工作。

    对于现场“如果真做出了特斯拉机器人,它会不会有人类的情感”的提问,马斯克表示:“我们不想给你展示科幻电影里面的事情,只能说,技术真能实现这一步的时候,应该能帮助人类从那些无聊而重复性的工作中解放出来。”

    马斯克还表示,特斯拉工厂大多数生产已经自动化,正在制造的部件很适合用于人型机器人,所以可能应该制造它。如果特斯拉不做,其他人就会做,且特斯拉希望它们是安全的。



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