当 Optimus （“擎天柱”）人形机器人在发布会现场登场，这意味着马斯克又一 flag 得到实现。
“我们现在展示的机器人是我们即将投入使用的机器人”，马斯克表示，特斯拉有信心以较低的成本实现量产，价格预计不到 2 万美元（折合人民币 14 万元），低于 Model 3 ，最终产量将达到数百万台，
除了带来擎天柱人形机器人，特斯拉在 AI Day 上还公布了 FSD 以及 Dojo 超级计算机的相关进展。
可以说，这是一场汇聚了多项硬核技术的发布会。
能搬能抗的“擎天柱”，预计售价约 2 万美元
擎天柱机器人身高约 170cm ，重 73 公斤，搭载 2.3kWh 的电池组，在特斯拉SoC 上运行，具备 Wi-Fi 和 LTE 连接。
目前擎天柱全身最大实现 200 度自由活动维度，手部具备最大 27 度活动维度。静坐时用电功率为 100 W，快走时达到 500W。
在 AI DAY 现场，擎天柱能够在没有外部辅助的前提下缓缓走向舞台，并做了一个舞蹈动作；据悉，擎天柱是在今年 4 月才迈出了第一步，而仅仅不到半年，其已经能够实现独立行走，且移动速度有了明显提升。
在视频演示中，擎天柱已经能够执行搬运、浇水等操作；这主要得益于其在感知、执行、运动平衡等方面的技术设计。
基于模仿人类的关节和肌肉工作方式，特斯拉为擎天柱开发了 6 种不同的执行机构。例如，该膝盖由多个具有优化关节的机械执行器构建，手部也类似于人类手掌，手指有 6 个执行器和 11 个自由度，在关节、指尖触点处装有传感器，能够单手拿起 20 磅重的物品。
在平衡性上，特斯拉工程师通过运动计划和控制堆栈开发了全新的机器人运动模型，提前规划好预设路线输入到系统，在系统中绘制出机器人的下一个落脚点，然后再让执行器执行，与机器人重心联动，由此保持行动的平衡性。
在感知规控上，擎天柱机器人采用了特斯拉的人工智能软件，以及类似高级驾驶员辅助功能的传感器，具有与 FSD 测试版相同的技术，使用摄像头输入数据，以神经网络进行计算。
特斯拉Autopilot 工程总监 Milan Kovac 表示，为特斯拉汽车开发辅助驾驶尤其是计算机视觉系统方面的经验，可以帮助他们让人形机器人适应实际应用场景。
对于未来的研发方向，特斯拉工程师表示正在开发一种特殊的电池和制动器，努力降低擎天柱机器人的功耗和零件数量，让机器人一次充电即可运行一整天。
事实上，马斯克在去年 AI DAY 上就宣布了“特斯拉机器人”，并表示将彻底改变公司的装配线和制造业务，但当时仅是停留在概念版本。
随着擎天柱人形机器人的到来，马斯克再立 FLAG——表示最早在明年实现生产，产量将达数百万台，预计每台低于 2 万美元。
“预计在 3 到 5 年内，消费者将能够购买擎天柱人形机器人。”马斯克在采访中说道。
值得一提的是，在 AI DAY 进行过程中，马斯克还特意下台发了一条推文，表示“ Optimus 机器人肯定会有猫女版。”
FSD 应用规模达 16 万，2023年前将建造第一台Dojo ExaPod
除了带来擎天柱人形机器人，特斯拉在 AI Day 上还公布了 FSD 以及 Dojo 超级计算机的相关进展。
特斯拉Autopilot 负责人 Ashok Ellaswamy 表示，特斯拉FSD 在车辆上的应用已从去年的2000 扩充至 16 万。
截至目前，特斯拉已有 35 个 FSD 软件版本。按照马斯克的说法，最新版本 FSD 将于今年年底在北美推出，受部分国家政策监管和测试障碍的影响，其它市场还需要视情况而定。
在演示环节中，特斯拉的自动驾驶仪运动规划技术负责人 Pail Jain 展示了 FSD 在实际应用中的决策升级。
例如，在左转进入十字路口时，特斯拉可以根据轨迹预测算法计算出多种可能的运动轨迹，依据车道线、行人、路况等多种交通因素筛选掉不安全、不合规的轨迹，选择一条不会对行人、障碍物进行近距离接触的轨道。不仅如此，FSD 每个操作的运行时间已缩短到 100 微秒。
这其实得益于 FSD 系统对巨量的真实道路数据学习以及特斯拉数据处理能力的提升。
据工程师介绍，特斯拉已经开发了一种自动标记技术，每天能处理 50 万个视频片段，尽管最终也要由让人类进行复核，但工作效率有了大幅提升。
另外，特斯拉在其超级计算机上训练人工智能软件，然后通过 OTA 更新至用户车辆，不仅如此，特斯拉还内置了一个虚幻引擎的模拟器，用于改进自动驾驶仪。
对于采集到的大量数据，特斯拉用一台大型英伟达 GPU 超级计算机和一个数据中心存储 30PB 的存储素材，但这也难以满足日益增长的数据储存需求。
发布会上，特斯拉表示正在用自研的 D1 芯片打造超级计算机集群，Dojo 超级计算机的单个训练模块由25 块 D1 集成，仅用四个计算模块就能够取代由 4000 个 GPU 组成的 72 个 GPU 机架。
D1 芯片是特斯拉自主研发的神经网络训练芯片，在 2021 年 AI DAY 上发布，搭载了 500 亿个晶体管，热设计功耗（TDP）达 400W，FP32 精度下的算力峰值能够达到 22.6 TFLOPS。
作为对比，英伟达 A100 Tensor Core GPU 晶体管数量 542 亿颗，热设计功耗同样为 400W，而 FP32峰值算力仅有 19.5TFLOPS。
据特斯拉方面宣布，其计划在 2023 年前在美国加州的 PaloAlto 建造第一台 Dojo ExaPod，总共建造 7 台。
特斯拉团队介绍，Dojo 的建造将发福提高效率，原本花费数月的工作将缩减至一周完成。不难预见，系统构建成功后，Dojo 超级计算机预计将成为世界上最强大的超级计算机之一。
对于 DOJO 的商业模式，马斯克在采访中表示，DOJO 不仅是自用产品，也会考虑 AWS 一样以服务形式对外商用。
从今年的 AI DAY 来看，擎天柱机器人的出现无疑掀起了会场高潮。仅用一年时间，从存在于概念形式的 PPT 到真正造出实体机器人，足以想见特斯拉强大的 AI 技术研发能力。
不仅如此，2 万美元左右预计售价、三年量产、五年商用的 FLAG 更是在科技圈内激起一阵浪潮。不过，鉴于马斯克在自动驾驶技术应用上频频放鸽子，机器人能否如期实现量产和商用还有待考证。
另外，围绕智能驾驶，特斯拉在介绍 FSD 的进展时将大量时间用于阐述技术迭代和更新，不难看出，特斯拉已经开始着手解决自动驾驶的长尾问题，而这也是关乎安全的关键之处。
总的来看，相比机器人的惊艳亮相，FSD 部分稍显亮点不足，但从另一角度来看，这也从侧面反映要实现自动驾驶并非易事，即使强大如特斯拉，也要经历艰难的爬坡阶段。
