馬斯克帶「擎天柱」機器人亮相！不到2萬美金，比特斯拉還便宜

防走失，電梯直達

安全島報人劉亞東A

來源：新智元

新智元報道

編輯：編輯部

【新智元導讀】特斯拉AI日，馬斯克自豪地推出「擎天柱2.0」。會比心的機器人，你見過沒？

特斯拉人形機器人終於來了！

剛剛，第二屆特斯拉AI日在加州正式開啟。

看完整場發布會的小編表示，這場發布會的確非常「硬核」。

馬斯克上台還沒說幾句話，直接把「擎天柱」請了出來。

現場，觀眾一陣歡呼。

還沒有備好外殼的「擎天柱」一出場先是活動雙手，然後緩緩移步到舞台中央。

要知道，這可是它首次實現了獨立行走。

隨後，「擎天柱」舉起一隻手臂，朝台下的觀眾打招呼。

還舉起雙手開啟了自嗨模式。

馬斯克稱，「擎天柱」產量預計可以達到數百萬台，要比汽車便宜得多，不到2萬美金（142320元）即可擁有。

馬斯克現場為擎天柱站台

但這都不重要，除了炫技，「擎天柱」長相暫時讓大眾失望了。

擎天柱首亮相，只要不到2萬美金

還記得去年，馬斯克首次亮相的Tesla Bot是這樣子的。

現場，研究人員稱，初次亮相的只是一款概念機，到今年AI日已經實現了第二次迭代，實物圖也與概念圖進一步貼近。

並且，現場三個壯漢還將最接近生產的「擎天柱」搬了出來。

不得不說馬院士的團隊還是很拼的，馬院士也特別向手下的工程團隊表示了感謝。

這個機器人能幹點啥？不僅可以澆花、搬運生產線上的零配件

還隨便能幫你拿個快遞。

接下來就進入正題環節了，「擎天柱」能夠完成這一系列動作背後都有哪些技術加持？

經過兩次大版本改進，現在的人形擎天柱已經可以說是名副其實了，身高173，凈重73公斤，與一個成年男子相仿。

功耗控制方面，靜坐狀態100W，快速行進狀態為500W。全身自由度高達200以上，光是手部自由度就高達27。

最新一代機器人（圖示）身體整體構造中，橙色是執行器/執行單元，藍色是電驅動系統/計算單元，配備2.3kWh電池組，搭載28個結構執行器，以及自由度高達11的手。

機器人大腦運行在特斯拉SoC上，帶有WiFi通信、音頻、安全保護功能。

據介紹，擎天柱架構基礎便是應用了大量特斯拉汽車的工程思想和開發邏輯。

比如，根據汽車撞擊試驗，模擬機器人的摔倒場景，以保護「大腦」中央計算平台。說不定以後也會有機器人的碰撞試驗了...

另外，通過對特斯拉汽車和機器人的動力系統對比，機器人會顯得更加的複雜。

從下面的紅色組件的密度上就能看出，機器人的動力系統能夠實現比特斯拉自動駕駛車更豐富的功能。

而在執行器單元的設計方面，特斯拉團隊也想出了6種獨特的結構設計方案，應對不同的載荷需求，同時儘可能實現輕量化。

在執行器的具體配置上，針對不同載荷和運動精細程度的要求，採用了不同的內部結構和軸承裝備方案。

比如左側的交叉滾子軸承，右側的四點接觸軸承和球軸承等。

剛剛提到，特斯拉機器人一共有28個關節，每一個關節裡面都有多套執行器，這些執行器都會在後台去分析它的執行效率，減少無效的工作。

更重要的是，這些執行器可以在高壓的情況下實現線性拉伸，比如都能提起一架近半噸的鋼琴。

既然是「類人機器人」，如何讓機器人的動作更像人類？答案是重建「關節」。

特斯拉的人形機器人的執行器，是從人體骨骼的運動軌跡上得到的靈感，以實現自由行走、蹲下、拿東西等涉及多個自由度的高難度動作。

可以看到，在各個方向上，特斯拉的人形機器人是可以自由活動的。

再來看特斯拉機器人之手，要知道，這也是本次AI日「比心」的預告之手。

它擁有6個執行器，11個自由度，支持自適應抓取，可抓起20磅重量，特別適用於精密小零件的抓取。

在軟硬體配置上，特斯拉汽車和機器人採用了同款視覺感知。Tesla Bot 的導航系統就是一個很有意思的3D路徑導航。

開發人員強調，特斯拉機器人的AI技術跟FSD是同源的！

也就是說它會自己識別環境，自己找到需要的東西，並自己做要做的事。

特斯拉機器人還支持室內路徑規劃，不僅會走路，還會像人一樣走路，還能通過視覺識別判斷物體。

而講到機器人走路，特斯拉工程師還特意帶我們回顧了一下擎天柱走路的「進化史」。

從今年4月邁出第一步，到7月解鎖Pelvis，到8月手臂實現擺動，再到今天，終於實現了腳趾離地的行走。

這幾個月的飛速進步，背後凝聚的技術內核可不像走路看上去那麼簡單。

它涉及到物理自我感知、高能效步法訓練、平衡、協調動作等多個階段的設計。

為此，特斯拉設計規划了「運動方案」系統，由實際期望的運動路徑出發，經由運動規劃器（Locomotion Planner）生成參照投影，生成機器人的步伐運動方案。

在參考投影的指引下，機器人按照運動規劃器的步伐方案行進。

運動模擬圖就像下面這樣，如果真實世界中也能走的這麼穩就好了。

實際上，在真實世界中，環境複雜、背景豐富，遠不可能像理論模擬的理想環境這麼簡單。

一個不留神就是雙腳離地，分分鐘失穩摔個「狗啃泥」。

對於機器人如何搬東西這一過程，研究人員稱，先讓人示範這一動作，並進行動捕後，讓機器人在孿生世界中去訓練。

到這裡擎天柱的主場基本結束了。

特斯拉研究人員稱，未來幾個月，我們努力讓機器人變得更加靈活，實現更好的平衡控制，以及導航，希望讓擎天柱進一步擴展，來幫助我們處理更多事情。

雖是難看了點，但確實，開啟了一個時代。

FSD全自動駕駛：16萬人用了都說好

Tesla FSD Beta現在擁有160,000名客戶，而在2021年只有2000名客戶。

特斯拉預計將在AI Day之後發布v.10.69.2.3，不過沒有公布確切的日期。

在過去一年裡，特斯拉的自動駕駛團隊訓練了75,000多個模型，相當於每8分鐘就訓練一個模型。

而在這7萬多個模型中，團隊一共工程化了281個模型！

總體規劃

面對現實中複雜的路況，特斯拉需要每50毫秒就做出一個決策。

為此團隊開發了一個「互動式搜索」框架，來進行最優化選擇。

如此一來，每個動作的用時可以從傳統方法的125毫秒被降至差不多100微秒。

佔道避讓識別

為了給汽車周圍的三維世界建模，特斯拉團隊建立了這個網路是特斯拉團隊的解決方案，它目前沒有顯示在我們面向客戶的可視化中，我們在這裡看到的是我們內部的dab工具輸出的道路網路。

FSD可以實時計算行車路線兩側環境和潛在碰撞目標，對於危險目標自動成像，10毫秒內完成計算。

使用體積渲染技術，進行3D深度重建模。深度計算模型採用大型自動標註數據集進行訓練。

攝像頭和目標識別

攝像頭成像是自動駕駛技術的重要技術基礎，即使是有了激光雷達，攝像頭在自動駕駛中仍是不可替代的。

特斯拉FSD尋路神經網路的可視化部分，使用主攝像頭、左攝像頭和後攝像頭的三組信號作為輸入，經過Transformer等神經網路處理，與地圖信息一起作為尋路導航信號的輸出，再經過語言模塊的解碼轉換，實現自動選擇行車路線。

根據向量空間的編碼，可以產生不同的「行車線路語言」，指導車輛行駛。

比如遇見闖紅燈的車輛怎麼辦，前方遇見路障怎麼辦。

車內FSD網路參數數量約為10億，組成一個15w層以上的神經網路，連接數量更是高達37.5w以上。

自動標註

之前，特斯拉的自動駕駛團隊依靠人工數據注釋來識別和描述特斯拉汽車上的攝像頭和感測器所拍攝的短視頻片段中的物體。

這些標記的片段用於訓練特斯拉的神經網路，並改進駕駛輔助系統，使特斯拉汽車能夠在駕駛者的監督下繞行，自動避開障礙。

現在，特斯拉已經開發出了自動標註技術，每天可以搞定50萬個片段。

雖然可能還需要人類來最後敲定，但至少不用從0開始了。

解決自動3D標註大體上分為三步。

第一步：高精度的路徑投影。標記出地圖上的點、線、面。

第二步則是根據前期的投射標記，進行多路線的模型重建。

之後是最後一步，對這些新的路線進行自動標註。

基於此，特斯拉可以改善不同環境情況下的決策，如夜晚、霧和雨。

現實模擬

現在，有超過100萬輛裝有攝像頭的車輛在路上行駛，並有一個建立在虛幻引擎中的模擬器，用來改進自動駕駛。

至少從放出的效果來看，真實感拉滿！

Dojo超算：每秒千萬億次，2023到來

特斯拉與 Dojo 的目標是建立一個單一的加速器。

實現其目標的一個關鍵步驟是它的訓練圖塊，它在 2021 年 AI 日期間推出。

特斯拉一直試圖弄清楚如何使其 Dojo 設計具有可擴展性，並在此過程中遇到了挑戰。

Dojo的出現主要目的之一便是，比市售雲計算能力更強大。它的設計之初就考慮了硬體層面要為深度神經網路訓練作考慮。

Dojo超算結構關鍵組件，首先就包括「D1晶元」，提供AI算力362TFLOPs。

介面處理器提供內存寬頻和通訊介面，PCIE板卡形式。單片可提供800GB/S的帶寬，用於訓練。單片32GB DRAM、900TB/s高速通訊協議。

通過6顆D1晶元組合，再加20個介面處理器，組成一個托盤，再由多個托盤組成一個機櫃Dojo Cabinet。

最終將發展成為一個完整的Dojo集群或 「ExaPod」。

Dojo ExaPod，包含1.3TB的高速SRAM和13TB的高帶寬DRAM，將打破計算量的ExaFlop障礙。

每個Dojo ExaPod集成了120個訓練模塊，內置3000個D1晶元，擁有超過100萬個訓練節點，算力達到 1.1 EFLOP*（每秒千萬億次浮點運算）。

另外，特斯拉還首次展示了DOJO超級計算機。

在特斯拉自研晶元的加持下，只需四個Dojo機櫃就能取代由4000個GPU組成的72個GPU機架。

簡單來說就是，Dojo把以前需要數月的工作，減少到了一周。

此外，Dojo的整體集成度比英偉達A100主機也要高很多，一個「Dojo 磚」可以頂多個主機，但成本卻比一個還低。

到時，性能最高將是A100的4.4倍。

特斯拉在介紹Dojo的時候還放了一個小彩蛋：訓練Stable Diffusion生成了幾張「火星上的Cybertruck」。

最後，特斯拉計劃在2023年之前建造它的第一個Exapod（1/7），預計將可以極大地提高自動標註的產量 。

系統構建成功後，Dojo超級計算機預計將成為世界上最強大的超級計算機之一。

不知到時候，全球超算排名中，Dojo能排到第幾？

參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=ODSJsviD_SU