易车讯 8月20日自动驾驶机器人，2021特斯拉AI日（AI Day）开幕自动驾驶机器人，特斯拉发布自动驾驶机器人了旗下结合了AI（人工智能）技术，也就是基于视觉神经网络神经系统预测能力的自动驾驶技术，具有极强算力的DOJO D1超级计算机芯片，甚至还提到了2022年推出人形机器人的可能，这些都是特斯拉目前基于人工智能技术，针对自动驾驶等领域深度研发的最新软硬件技术。
特斯拉高层技术管理人员团队
在2021特斯拉AI日（AI Day）活动上，特斯拉CEO马斯克也现身活动现场，并表示特斯拉并非一家单纯的纯电动车制造公司，更是一家拥有深度AI（人工智能）技术的高科技创新公司。对于旁观者而言，创新和硬核科技才是是特斯拉竞争力的核心所在。
其实说白了，在AI日上，特斯拉想表明的主题是，通过针对人工智能技术的深度研发，未来特斯拉在理论上，将有能力提供更多具有高级人工智能的科技设备，也就是提供更多可以向人一样“聪明”的设备。
大家知道机器人是一个笼统的概念，包括智能手机、电动车、人形机器人等相关设备都可以被称为机器人。因此，再次简单解释一下，针对高级人工智能技术的深入研发，特斯拉在未来的制造领域，会拥有众多的可能，也许并非只是一家单纯的汽车制造商。
● 人工智能技术增强特斯拉电动车自动驾驶能力
首先是关于视觉神经网络技术的介绍，也就是通过摄像头让电脑识别真实世界物体的能力，通过“HydraNets”的多任务学习能力，现在特斯拉的自动驾驶技术可以实时的绘制有效的地图，比如自动使出停车场来到车主的身边，也就是大家熟知的自动召唤功能。
Autopilot软件主管Ashok Elluswamy还介绍了自动驾驶技术，通过“混合规划系统”解决方案，特斯拉电动车可以做到同时兼顾自身的驾驶，以及兼顾到其他汽车的驾驶，比如狭窄道路的双向会车，同时为自身和对方让路，像人类一样主动规划路径的能力。
另外，Ashok Elluswamy还介绍了特斯拉的自动标记技术，正是因为该技术可以更加准确快速的标记道路上的物体，因此特斯拉才可以提供摆脱毫米波雷达硬件方案的Autopilot技术。
特斯拉摆脱毫米波雷达硬件，但是通过基于人工智能技术的视觉神经网略解决方案，实现自动驾驶这个选择，到今天还在自动驾驶技术和汽车安全领域，存在着巨大的争议。
目前，在没有实际的硬件对比测试前提下，我们还很难做出评论，但是能确定的是，当前为数众多的主流自动驾驶技术厂商都在将摄像头、毫米波雷达、激光雷达、软件技术和高算力处理器作为最稳妥的解决方案。
● DOJO计算机理论上性能无限
接下来，Autopilot工程主管Milan Kovac展示了DOJO D1芯片，它是今天的重中之重，按照特斯拉的描述，它是当前世界上最强大的人工学习计算机，因为可以支持训练模块无限连接，因此理论上DOJO计算机的性能没有上限，下一代性能预计会有10倍提升。
DOJO计算机由训练模块组成，训练模块具备独立运行能力，支持无限连接，由25个D1芯片组成，算力高达9PFLOPs（9千万亿次），接口带宽36TB/s，特斯拉推出的机柜模型由120个训练模块组成，内置3000个D1芯片，超过100万个训练节点，算力1.1EFLOP。
● 人形机器人或2022年亮相
在AI日上还有彩蛋出现，马斯克为大家带来了人工智能机器人，原型机可能会在2022年亮相，对于这个项目特斯拉虽然足够严肃，但是也考虑到由于当前设想过于超前，也许可能并不会最终量产。不过随着人工智能技术、工程制造技术的进步，在不远的未来，乐观的预测，量产到来也并非遥不可及。
当前，开发人形机器人的现实意义在于，可以帮助人类从危险、重复以及复杂的工作中解脱出来，当这一天到来时，不仅可以让人类更加轻松的生活，还能利用更多的时间思考更有意义的事情。
特斯拉还公布了部分人形机器人的设计参数，高约1.7米，重约56.7千克，可以举起约20.4千克物品，硬拉重量约68千克，行进速度月8公里/时。能够实现与人类想进的手部动作能力，通过摄像头、人工智能技术神经网络、DOJO计算机实现身体控制。
● AI日招募更多人工智能人才
众所周知，特斯拉旗下产品的核心竞争力并非是纯电动零排放车辆，还有先进的自动驾驶技术，而这些都是人工智能技术领域的研究成果结晶，因此招募AI人才是特斯拉未来能持续保持领先优势的最优先选项之一，同时这也是AI日的目的之一。
自动驾驶车是一个轮式机器人。自动驾驶可以说是一个涉及了多个学科的综合领域，本文带你探寻自动驾驶的5大主要技术，看看这个轮式机器人的大脑、眼睛等都是如何工作的。
1、识别技术
和人类的眼睛一样，这个轮式机器人也有它自己的眼睛，用来识别周边的车辆、障碍物、行人等路上的情况。
我们眼睛的主要构成部分是眼球，通过调节晶状体的弯曲程度来改变晶状体焦距来获得实像。那自动驾驶的眼睛是由什么构成的呢？答案是传感器。包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达，还有红外线、超声波雷达等。
你可能会惊讶，需要这么多眼睛？没错，它是长满了眼睛的小怪兽，通常拥有10+只眼睛。
其中，最常用的是摄像头，几乎是毫无争议地被所有开发者采用。它和人类的眼睛最接近，可以看清有颜色的标识、物体，看得懂字体，分得清红绿灯。但是缺点也不少，比如在夜晚或恶劣的天气下视力就严重下降，也不擅长远距离观察。
其次是颇富争议的LiDAR，即激光雷达。比较常见的是在车顶，像是顶不停旋转的帽子。原理很简单，就是通过计算激光束的反射时间和波长，可以完成绘制周边障碍物的3D图。而短板则是无法识别图像和颜色。
毫米波雷达也不得不提一提，因为它的全能--可以全天候工作，这使得它不可或缺，即便它无法识别高度，分辨率不高，也难以成像。但它凭借其穿透尘雾、雨雪的硬本领，站稳一席之地。
如此多各式各样的眼睛，那她的视力一定很好咯？那也未必。你以为星多天空亮，可它们之间能够互补还好，但也难免会产生矛盾。这么多只眼睛你要优先选择相信谁，这也是一个课题叫Sensor Fusion，传感器融合。根据每种传感器的优缺点来综合评判信息的准确度，得到更可靠的最终结果。传感器融合的另一个优点是，换来一定程度的冗余，即便某只眼睛暂时失明，也不会影响它安全前行。
2、决策技术
通过眼睛识别得到了周边环境，接下来就要充分利用这些信息进行理解分析，决定自己该如何走下一步。要完成这项任务的就是最强大脑。
跟人类的大脑一样，我们不是天生就会开车，也不是拿到驾照就成老司机了。需要一定的知识积累，自动驾驶机器人也同样需要。完成大脑中的知识库有两种方式：专家规则式和AI式。
专家规则式，英文叫rule-based。即提前编写好规则，当需要做决定的时候必须严格遵守这些规则。举个栗子，当准备超车变道时，需要满足以下条件（这是一个假专家，仅供参考）：道路半径大于500R（弯道不变道）；跟目标车道上的前后车的距离都在20m以上；比后车的车速慢不超过5km/h；等等等等...以上N个条件同时满足时，即可超车变道。
l IAI式，就是一直很火的人工智能Artificiantelligence。模仿人类的大脑，通过AI算法对场景进行理解。或提前通过大量的犯错积累经验，或事前听某人指点江山。通过AI式积累知识库，会让她的反应更加灵活。专家也难免有疏忽，更何况交通瞬息万变，没有灵活的大脑如何应对我大中华的路况呢？
3、定位技术
只有知道自己在哪里，才知道自己去哪里。
现今，除了主流的用GPS或GNSS（全球卫星导航系统）来定位的方式之外，也有在公路上铺设电磁诱导线等方式来实现定位。高精度GPS定位目前来说最大难题是，山区和隧道等地理因素对精度的影响，虽然可以依靠IMU（惯性测量单元）来进行推算，但GPS丢失信号时间过长的话，累计的误差就会比较大。
另外，自动驾驶专用的3D动态高清地图带给了自动驾驶更多可能性。因为有了高清地图，就可以将自己的位置轻松定位在车道上。
4、通信安全技术
试想如果被黑客入侵，控制了你的自动驾驶车，不仅可以监听到你的秘密谈话，还很可能成为杀人工具。黑客可以通过影响传感器的数据而影响决策，或直接介入判断机制进而影响行驶轨道。
先了解一个术语，V2X=Vehicle To Everything。即车辆与基础设施之间所有通信的通用简称，包括车辆与车辆之间叫V2V、车辆与行人之间V2P、车辆与交通基础设施之间V2I、车辆与网络之间V2N等。
V2X包含了汽车和我们的个人信息，因此在通信的时候对用户的身份验证和给数据加密，这些都必不可少。
5、人机交互技术
虽说我们对自动驾驶的印象大多是，不需要人们的干涉，它就能把我们送到任何想去的地方。但是很遗憾，目前的自动驾驶系统还做不到这一点。
遇到自动驾驶驾驭不了的场景，便会呼唤你接替它的工作。这时，HMI（人机界面）就发挥作用了。它的目标是，用最直观最便捷的方式通知我们，让驾驶员尽快注意到。
文|探员A
图|网络
编辑|kaka
北美时间2021年8月19日自动驾驶机器人的特斯拉“AI Day”自动驾驶机器人，就像其2019 年的“Autonomous Day”和 2020 年的“Battery Day”一样，把 科技 公司的调性拿捏的死死的。硬核的特斯拉再次出手，让传统车企，甚至很多 科技 公司都望尘莫及。
下面是猫头鹰情报局带来了内容快报。发布会可以大致分为三个部分：1-基于视觉和AI的自动驾驶研发进展；2-Dojo超级计算机；3-通用功用的特斯拉人形机器人。
01
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基于纯视觉和AI的自动驾驶研发进展
虽然有蔚来NOP工况下事故影响的阴影，但这也阻挡不了特斯拉对完全自动驾驶的追求。就像人类在真正发明飞机之前，有着数不清的坠向地面，但是我们最终还是一飞冲天！
特斯拉首先秀出了最新版本的FSD。无保护路口左转、没有车道线的乡村道路、避让行人、路口停车、识别红绿灯……这些动作特斯拉都做得非常熟练。
特斯拉通过车身四周的8枚摄像头，形成三维矢量空间，感知出车身周围的环境。8个摄像头都采用1280*960分辨率12bit HDR图像，以每秒36帧的速率采集，就能够实现良好的感知效果。
摄像头除了识别车辆，特斯拉还会识别人、红绿灯等多种物体。在这个过程中，特斯拉还能够在感知过程中重建道路，通过标记车道线和其他物体。与此同时，特斯拉还会通过不同车辆收集同一路段的数据，并把不同车辆的数据合并在一起，最终实现更精确的重新建图。
在完成了精确的地图和数字环境重构后，另外一个挑战就是在环境中“标记物体“。只有车辆能够流畅地标记路旁物体，在准确识别物体之后，才能够实现流畅的城市道路自动驾驶。
今年5月，特斯拉面向美国市场销售的Model 3/Y车型取消了毫米波雷达，不过在雨、雾、雪等能见度较低的天气下，摄像头能看清楚吗？答案是能。仍然依靠短片记录驾驶场景，特斯拉每周能够获得1万段类似的恶劣环境短片，通过这些不同的短片一起合成从而重构周围的环境，来实现距离的感知。
随着特斯拉在路面上的车辆越来越多，记录和迭代的美国道路数据也会更加丰富，预计在美国道路上行驶的车辆的自动驾驶辅助功能也会日趋完善。
02
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Dojo超级计算机
要处理大量的道路图像数据，需要海量的计算能力。这就是为什么特斯拉要自研Dojo超级计算机。发布会从单个芯片设计（Chip），芯片系统集成（System），计算机集成（Computer Cluster）及软件运用（Software）进行了了介绍。
Dojo超级计算机是特斯拉开发的专门用于神经网络训练的超级计算机。从D1芯片的开发到集成都完全由特斯拉在内部独立完成。用Elon的话来说，D1芯片可以实现媲美GPU的训练能力，同时兼具CPU的灵活性。
目前D1芯片已经在台架上完成了系统试验和运算。最后3000块这样的芯片会组成120个系统单元，一同成为特斯拉Dojo超级计算机。
该超级计算机可以是实现1.1 EFLOPS每秒浮点运算次数。一个EFLOPS等于每秒一百京/一百亿亿（10的18次方）次的浮点运算。这是什么概念？Dojo的运算速度比2021年6月公布的世界排名第一的超级计算机日本富岳，还要再快约2.5倍。
一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一兆/一万亿（1012）次的浮点运算
一个EFLOPS（exaFLOPS）等于每秒一百京/一百亿亿（1018）次的浮点运算
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通用功用的特斯拉机器人
接下来的脑洞是猫头鹰情报局完全没有预料到的。马斯克自己登台发布了特斯拉机器人Tesla Bot。
从简介上来看这个机器人主要是为了将来替代人类进行一些危险的，重复的和无聊的工作。该机器人将有5英尺8英寸高（约合1.73米），体重有125磅（约合56.7千克），可抱起45磅重的货物（约合20.4千克），也可以通过举重硬拉姿势举起150磅的重物（约合68.0千克）。
比较自然的一个联想是，以后特斯拉会不会把这样的机器人安排在Gigafactory里面从事车辆生产工作，不过后面的QA环节里面，马斯克的回应是“工厂现在已经非常自动化了，人非常少，这个人形机器人的初衷并不是单纯为了造车”。
然后，发布会公布了一部分关键的机械结构细节和感知智能系统。它的四肢使用40个机电执行器进行操作，并通过力反馈感应系统来实现平稳和敏捷双脚行走，最快行走速度可能为5英里/小时（约合8公里/小时）。马斯克说：“如果这机器人‘造反’了，你还是能跑的过他的。”
这一个环节和之前的内容都有关联。这个人形机器人会利用目前FSD的硬件，和之前在第一个部分提到的视觉训练，自动标签等算法来实现周围的环境感知和识别，而这一过程也会借助于Dojo进行开发和训练。
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一场披着技术发布的“人才招募会”
最后，Elon向全世界人才发出了召集令。招募顶尖的AI人才加入。这个也是Elon技术发布会的核心目的。
这样“秀肌肉”的技术发布会，面向的群体更多的是行业领域的专业人士，也是特斯拉招揽顶尖人才的独特方式。
事实上，美国近几年在统计工程类专业学生最想去的公司排名中，特斯拉和SpaceX其实都是名列前茅。
猫头鹰观察
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从本次“AI Day”可以看到，一向特立独行的特斯拉，依旧走在一条自主创新的路上。比如，特斯拉抛弃了主流的激光雷达方案，试图证明纯视觉的解决方案可以实现自动驾驶；在 汽车 产品外，特斯拉还推出了服务型机器人，外观上比其他机器人更像“人”。没有太多的舞台效果，这场发布会更像是科研机构里面的学术交流专题会，展示了马斯克的意志，以及他所认为的未来。
【太平洋汽车网】自动驾驶汽车，又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人，为一种运输动力的无人地面载具。作为自动化载具，自动驾驶汽车不需要人类操作即能感测其环境及导航。
在美国，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）已提出正式的自动驾驶五等级分类系统（2016年版本）：
等级0：即无自动。驾驶随时掌握著车辆的所有机械、物理功能，仅配备警报装置等等无关主动驾驶的功能也算在内。
无自动驾驶，就是驾驶员完全手工驾驶，一点不能分心。
等级1：驾驶者操作车辆，但个别的装置有时能发挥作用，如电子稳定程式（ESP）或防锁死刹车系统（ABS）可以帮助行车安全。
只是可以起到一个辅助的作用，驾车主力还是驾驶员。
等级2：驾驶者主要控制车辆，但系统阶调地自动化，使之明显减轻操作负担，例如主动式巡航定速（ACC）结合自动跟车和车道偏离警示，而自动紧急煞停系统（AEB）透过盲点侦测和汽车防撞系统的部分技术结合。
等级3：驾驶者需随时准备控制车辆，自动驾驶辅助控制期间，如在跟车时虽然可以暂时免于操作，但当汽车侦测到需要驾驶者的情形时，会立即回归让驾驶者接管其后续控制，驾驶必须接手因应系统无力处理的状况。
等级4：驾驶者可在条件允许下让车辆完整自驾，启动自动驾驶后，一般不必介入控制，此车可以按照设定之道路通则（如高速公路中，平顺的车流与标准化的路标、明显的提示线），执行包含转弯、换车道与加速等工作，除了严苛气候或道路模糊不清、意外，或是自动驾驶的路段已经结束等等，系统并提供驾驶者“足够宽裕之转换时间”，驾驶应监看车辆运作，但可包括有旁观下的无人停车功能。
等级5：驾驶者不必在车内，任何时刻都不会控制到车辆。此类车辆能自行启动驾驶装置，全程也不须开在设计好的路况，就可以执行所有与安全有关之重要功能，包括没有人在车上时的情形，完全不需受驾驶意志所控，可以自行决策。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
