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      特斯拉擎天柱機器人首次自主登臺!馬斯克:3年量產(chǎn)5年商用,售價不超過14萬

      特斯拉AI Day一文看盡

      編輯部 假裝發(fā)自 Palo Alto

      智能車參考 | 公眾號 AI4Auto

      擎天柱機器人,這次自己登場!

      在剛剛結(jié)束的特斯拉2022 AI Day現(xiàn)場,馬斯克押注未來的人形機器人擎天柱(Optimus)——一系列新進展得到披露。

      先是用手指倒計時開啟展示,其后緩步登臺,有模有樣,還展示了一段馬斯克最愛跳的舉手搖擺舞。

      馬斯克強調(diào),這是擎天柱機器人首次獨自登臺。

      接著就通過視頻,展示著這個機器人目前的日常:在特斯拉工廠里搬包裹、澆花、學(xué)習(xí)各種人類做的事情。

      但作為測試版本,這個原型擎天柱還比較粗糙,線圈裸露、胸口有醒目的電機等等。

      所以緊接著第二版本、更美觀的擎天柱機器人也登場了——暫時還不會走,卻有更具設(shè)計的外觀,甚至還給配了一個得州牛仔腰帶。

      馬斯克對特斯拉機器人的進展相當(dāng)滿意,他說雖然很難,但一定會比特斯拉的車更便宜,要服務(wù)于人類生活和經(jīng)濟,成本和售價要瞄準(zhǔn)2萬美元(14萬元)的標(biāo)準(zhǔn)去量產(chǎn)和商用。

      在最后的問答中,馬斯克還給出了時間表:3年量產(chǎn),5年商用。

      總之,特斯拉的AI Day在經(jīng)歷延期之后,果然不負眾望,國內(nèi)十一假期和國外周五夜晚都沒能阻擋熱情,數(shù)萬人在線實時觀看。

      而且馬斯克家的擎天柱機器人一登場,立馬就讓不少網(wǎng)友感慨:相比之下,XX家的XX就是個遙控玩具而已呀。

      擎天柱機器人,究竟有何不同?特斯拉AI Day上,又分享了哪些自動駕駛和芯片、超算方面的進展?

      智能車參考,帶你一文看盡。

      “擎天柱”機器人亮相

      擎天柱首次登場,自己走上臺,向觀眾揮手。

      還跳了一段馬斯克最喜歡的舉手舞。

      動作還比較生澀,但這已經(jīng)是目前完成度最高的AI人形機器人了。

      波士頓動力?

      馬斯克特意強調(diào)了擎天柱是第一個沒有外部穩(wěn)定輔助、沒有遙控、沒有外帶電源,完全靠AI算法、自身電池電控、高集成的電驅(qū)執(zhí)行器驅(qū)動的人形機器人。

      怎么實現(xiàn)?特斯拉在這個項目上有哪些創(chuàng)新?

      一一來看。

      整體情況

      擎天柱機器人身高170cm左右,重73公斤。整個機器人由一塊2.3度電池供電。

      電控系統(tǒng),包括充放電的功率半導(dǎo)體模塊,都集成在了機器人胸口的電池包中。

      機器人靜坐時,功耗為100w,快步行走時,功耗為500w。

      可以估算,這樣的能耗水平和電池容量,可以支撐擎天柱不間斷持續(xù)工作1.5-2小時之間。

      擎天柱全身最大實現(xiàn)200度自由活動范圍。

      負責(zé)完成主要任務(wù)的手部,有最大27度活動范圍(腕部)。

      我們看到的這個能走路、揮手、跳舞的擎天柱,是目前的最新版本,沒有包覆外殼。

      馬斯克介紹,今年4月擎天柱第一次實現(xiàn)站立行走,到現(xiàn)在也不過半年時間。

      下一個完成度較高、包裹“皮膚”的機器人,未來幾個月內(nèi)就能下地走路。

      售價嗎…馬斯克也給出了一個讓人期待的估計:

      很可能20000美元以內(nèi),肯定比汽車便宜。

      擎天柱能做到什么?

      擎天柱200多個自由活動維度,由全身28個結(jié)構(gòu)執(zhí)行器實現(xiàn)。

      控制這些執(zhí)行器的,也是從特斯拉FSD自研計算平臺衍生而來的SoC。

      擎天柱機器人能做到什么?

      簡單的展示中,能夠自己搬運物品,完成精細動作比如澆花。

      通過模仿人類的關(guān)節(jié)和肌肉工作方式,特斯拉為擎天柱開發(fā)了6種不同的執(zhí)行機構(gòu):

      甚至可以提起500公斤重的鋼琴:

      如何使6種、28個不同的執(zhí)行機構(gòu)像人一樣協(xié)調(diào)統(tǒng)一的活動呢?

      整體策略:AI像人學(xué)習(xí)

      機器人有28個驅(qū)動機構(gòu),基礎(chǔ)已經(jīng)具備。

      但難點在于執(zhí)行器級別優(yōu)先度不明確。

      所以需要AI模型理解不同任務(wù)下各個關(guān)節(jié)的調(diào)動方式。

      特斯拉的方式是采集不同這是任務(wù)下的人類關(guān)節(jié)運動模式,提取其中關(guān)鍵參數(shù),比如扭矩分布、關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)角度等等,然后合成一個整體的多維向量數(shù)據(jù),并灌輸給系統(tǒng)。

      如何讓擎天柱完成一個具體任務(wù)?

      總體分為兩個步驟。

      首先是前面說的將人類的示范動作映射成多維向量,并讓系統(tǒng)首先模擬出這個具體任務(wù)的關(guān)節(jié)運動軌跡:

      緊接著,再通過實時系統(tǒng)將已經(jīng)生成好的軌跡指令,發(fā)送到機器人對應(yīng)的執(zhí)行機構(gòu)上。

      但這個過程中,涉及到許多細分技術(shù)難題,特斯拉分別介紹了感知識別、行走與平衡、執(zhí)行策略,以及手部動作幾個方面。

      感知:特斯拉自動駕駛同源技術(shù)方案

      擎天柱看到的世界是這樣的:

      目標(biāo)感知和識別算法的基礎(chǔ),其實就是FSD的相應(yīng)模塊。

      這一部分如何提高識別的準(zhǔn)確度和規(guī)劃擎天柱前進的路線,其實和自動駕駛算法相同。

      “相當(dāng)于一個低速、兩條腿的自動駕駛汽車”。

      后面介紹FSD時會詳細說明。

      如何保持平衡

      從工程角度看,行走并不是一件簡單的事。最重要的是保持平衡。

      其次保持整體動作的協(xié)調(diào)。

      機器人上如何實現(xiàn)?

      特斯拉開發(fā)了一個全新的機器人運動模型。

      預(yù)設(shè)路線規(guī)劃好,輸入給系統(tǒng)后,系統(tǒng)會自動繪制出機器人的下一個落腳點,并且和整個機器人重心聯(lián)動,保持邁步同時的平衡。

      不過 ,這里仍然存在工程上的控制挑戰(zhàn)。

      如何實現(xiàn)規(guī)控

      剛剛說的運動規(guī)劃,是在理想條件下實現(xiàn)的,只存在于系統(tǒng)模擬之中。

      擎天柱真正邁出這一步,其實很容易受現(xiàn)實世界復(fù)雜環(huán)境的干擾而摔倒。

      特斯拉的方案是在執(zhí)行決策中加入修正步驟。

      利用傳感器數(shù)據(jù)的真實性,不斷修正運動學(xué)模型對軌跡的估計。

      這張圖解釋的很清楚:

      基本運動模型,由本地已經(jīng)訓(xùn)練好的算法模塊(以真實世界模擬為素材)為基礎(chǔ)。

      這個模型首先對環(huán)境進行模擬,預(yù)測出下一步行動軌跡。然后由傳感器數(shù)據(jù)預(yù)測修正。

      最后將修正后的指令發(fā)送到執(zhí)行機構(gòu)。

      手部復(fù)雜系統(tǒng)

      擎天柱手指單獨成一個系統(tǒng),有6個執(zhí)行機構(gòu),每個關(guān)節(jié)實現(xiàn)最大11度的自由運動。

      基本靈活性和人類手掌相當(dāng),也能做到每秒300度的轉(zhuǎn)動速度,而且關(guān)節(jié)、指尖觸點裝有傳感器。

      能夠承重20磅(9公斤)、使用工具,以及抓取細小物品。

      擎天柱明年開始量產(chǎn),馬斯克盡管說它的售價可能不超過20000美元,但同時也認為人形機器人的價值其實并沒有被大眾真實認知。

      所以之前馬斯克也在推特上說,最先應(yīng)用擎天柱的場景,可能就是特斯拉自己的超級工廠。

      關(guān)于這一部分,他畫了一張很大的餅。

      特斯拉之所以把機器人造成人類模樣,主要目的就是取代人類完成幾乎所有經(jīng)濟活動中需要的勞動。

      “因為這個世界的所有工具、系統(tǒng)都是為人類的形體特征建造的。”

      而馬斯克認為,一旦機器人變成主要生產(chǎn)力,人類完全就能實現(xiàn)個人的全面發(fā)展。

      得到你想要的一切物質(zhì)財富,學(xué)習(xí)享受一切你感興趣的東西。

      我們中國群眾一點都不陌生,這不就是共 產(chǎn) 主 義嗎???

      特斯拉FSD,和背后的數(shù)據(jù)閉環(huán)

      首先登場的是特斯拉Autopilot負責(zé)人Ashok Ellaswamy。

      他表示,特斯拉FSD自動駕駛車隊規(guī)模從去年的2000,到現(xiàn)在已經(jīng)擴充到了16萬。

      緊接著說道,之所以能達到這個成績,主要歸功于過去一年里工程師們的血汗付出——對75,000多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練。

      整個特斯拉FSD系統(tǒng)由以下部分組成:

      更準(zhǔn)確的說,這是特斯拉典型自動駕駛算法的開發(fā)流程。

      FSD的主體算法框架,由車道、障礙物識別算法,以及環(huán)境建模算法(可供行駛的空間)組成。

      當(dāng)然,這些都是已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練好的框架。

      然后將經(jīng)過自動標(biāo)注、模擬的訓(xùn)練數(shù)據(jù)喂給算法,這就形成了完整的迭代過程。

      之后將這套算法部署在車端,完成自動駕駛?cè)蝿?wù)。

      接下來還詳細介紹了特斯拉Autopilot系統(tǒng)如何與現(xiàn)實世界進行交互。

      每50毫秒可以實時做出一個決策,具體依靠如下的框架,將其概括為“交互搜索”。

      決策的依據(jù),是現(xiàn)實存在的車道線、以及其他移動的交通參與者。

      根據(jù)軌跡預(yù)測算法,計算出多種可能的運動軌跡,這里需要用到不同的限制條件過濾掉那些明顯不安全、不合規(guī)的軌跡。

      這些規(guī)則,其實也是FSD系統(tǒng)通過巨量的真實道路數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得來的。

      而且不僅僅是機械的交通準(zhǔn)則,更多是人類老司機處理極端場景時的策略和方法。

      后臺訓(xùn)練方面,特斯拉目前的計算集群,由14,000個GPU構(gòu)成,其中使用10,000個GPU來訓(xùn)練,4000個GPU則用來標(biāo)記。

      關(guān)于自動標(biāo)注,以復(fù)雜路口的車道線為例,特斯拉每天有超過50萬個case被收集,如果全部使用人工標(biāo)注,將耗費數(shù)個月的時間。

      所以,特斯拉開發(fā)了一種新的系統(tǒng):3D自動“打標(biāo)工廠”。

      第一步,數(shù)據(jù)從8個攝像頭處獲得,并且使用Transformer為基礎(chǔ)的BEV模型從不同傳感器的2D數(shù)據(jù)中恢復(fù)3D場景。

      然后從這些初步處理過的數(shù)據(jù)中,先進行軌跡預(yù)測。

      第二步,對于多車道的場景進行重建,這里指的是在系統(tǒng)中重建用于模擬訓(xùn)練的場景。

      最后,則是在新建的模擬場景中,標(biāo)注出新的數(shù)據(jù)要素,比如其他目標(biāo)的軌跡策略、車道線的不同形式等等。

      整個流程不過30分鐘時間。

      標(biāo)注之外的另一個環(huán)節(jié),是模擬。

      重建模擬環(huán)境,通常需要幾個星期的人工。

      但特斯拉的Lanegraph工具,幾分鐘內(nèi)就能完成。

      生成模擬環(huán)境,基礎(chǔ)還是車輛在路徑上采集到的真實信息。

      Lanegraph會基于這些數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)到關(guān)于某一類道路環(huán)境的基本要素(ground truth),包括車道線形式、道路寬度、人行道邊界、交通標(biāo)志信息等等。

      然后,Tile creator模塊會根據(jù)這些要素,自動生成一個模擬場景。

      然后,場景中的物體幾何信息,與時間維度的實時狀態(tài)會被提取出來。

      最后,再使用虛幻引擎將這些特征渲染成高真實度的場景。

      有多真實?包括道路標(biāo)牌信息上的文字、路旁樹木形成的斑駁陰影等等都能呈現(xiàn)。

      數(shù)據(jù)閉環(huán)最后一步,就是訓(xùn)練和迭代。

      這張圖展示特斯拉整個數(shù)據(jù)閉環(huán)的過程:

      其中,值得關(guān)注的是“影子模式”,即車主在使用過程中傳回的高價值場景數(shù)據(jù)。

      這也構(gòu)成了特斯拉最主要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源,也是FSD快速進步的最主要原因:

      以識別路口靜止車輛這個具體案例來說,真實場景數(shù)據(jù)遠高于模擬場景,一年時間內(nèi)識別準(zhǔn)確率從85%左右提升到近100%。

      這次的AI Day,特斯拉FSD講了很長時間,但和去年相比,顛覆性技術(shù)革新并不多。更多的是特斯拉展示已經(jīng)建成的高度自動化的數(shù)據(jù)閉環(huán)體系,以及這套數(shù)據(jù)閉環(huán)帶來的高效迭代速度。

      有意思的是,這些技術(shù)思路,比如對Attention機制、Transformer、語言模型化用等新進展,跟國內(nèi)更早之前自動駕駛公司毫末智行的AI Day上的大同小異——也意味著對于自動駕駛的工程化探索,目前業(yè)界到了合流的時候。

      最后總結(jié)一下:

      數(shù)據(jù)前融合,采用基于Attention的Transformer進行。這是一個由特斯拉開創(chuàng)、其他自動駕駛玩家紛紛跟進的趨勢。

      模型優(yōu)化方面,應(yīng)用了不少NLP(自然語言處理)領(lǐng)域的思路。

      格外重視的,還云端訓(xùn)練,這就帶出了AI Day的另一個重要內(nèi)容:

      特斯拉超算Dojo新進展

      這一部分,幾乎都是黃仁勛和英偉達的受難時間。

      Dojo由特斯拉自研計算芯片D1集成。

      具體來看,25塊D1集成為一個計算模塊。

      一個計算模塊,相當(dāng)于6個通用GPU性能,而成本和能耗,僅相當(dāng)于1個GPU。

      另外,去年特斯拉介紹了自建超算的基本模塊單位ExaPOD,集成120個訓(xùn)練模塊,包含3000個D1芯片,超過1百萬個訓(xùn)練節(jié)點。算力達到1.1EFLOP。

      當(dāng)時只是PPT,最新消息是,明年特斯拉即將在加州Palo Alto開建,總共規(guī)劃了7個ExaPOD組成計算集群。

      不用說,建成之后肯定是人類有史以來最大的AI專用訓(xùn)練、模擬基礎(chǔ)設(shè)施。

      馬斯克在問答中也透露,DOJO不光會特斯拉自己用,也會考慮AWS一樣的方式對外商用,總之有這樣的大殺器,不愁商業(yè)模式。

      問答馬斯克

      最后,作為AI Day的互動交流環(huán)節(jié),馬斯克親自上陣,盡可能回答了所有問題。

      這些問題主要集中在三個方向上:

      第一,擎天柱機器人和通用人工智能。

      第二,自動駕駛。

      第三,馬斯克的認知和特斯拉未來。

      我們言簡意賅傳送如下。

      問:擎天柱機器人現(xiàn)在用的肌腱系統(tǒng)定型了嗎?

      馬斯克:我們現(xiàn)在的方案是為了更快實現(xiàn)工程化制造,即便有很多方案可以選擇但也有取舍,但根本上依然保持開放心態(tài),會在不斷迭代中改進方案。

      問:擎天柱機器人會有認知智能嗎?比如開開玩笑。

      馬斯克:肯定能跟人聊聊天,有簡短的交談,但也不要走到終結(jié)者那樣……我們希望擎天柱能夠安全、有保障地為人類服務(wù)。

      現(xiàn)在的擎天柱核心是實用主義的完成任務(wù),以后會推進創(chuàng)造性認知的一面…擎天柱機器人肯定不是無聊的執(zhí)行器。

      問:如何保證擎天柱機器人的“意識”始終是正確的,不會傷害人類?

      馬斯克:我們的機器人跟科幻電影的里的還不一樣,主要還是你希望做什么它就執(zhí)行什么,當(dāng)前還是比較偏執(zhí)行的機器人。

      機器人工程師補充:機器人的“意識”一方面可以通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練,二是確??梢赃h程控制,一旦發(fā)現(xiàn)有不對的傾向可以接管。

      馬斯克補充:或許會有一個終極控制按鈕。

      問:擎天柱機器人的開發(fā)還跟加速可持續(xù)能源的特斯拉使命有關(guān)嗎?

      馬斯克:嚴格講不是一個路線。擎天柱核心還是希望讓世界更美好,能夠讓人類更美好。

      我是真的想看看最酷的最前沿的技術(shù),讓世界在5年后、10年后變成什么樣……我是真的很感興趣。

      問:擎天柱機器人正在走向通用人工智能(AGI),你擔(dān)心嗎?

      馬斯克:我是人工智能的忠實信徒,并且認為需要像監(jiān)督汽車、飛機和藥物一樣,確保AI的正確使用。應(yīng)該有一個裁判的角色,保證AGI的安全使用。

      但實現(xiàn)AGI,可能需要一個史無前例的超大數(shù)據(jù)集。不僅是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),還有諸多線下的數(shù)據(jù)。于是就需要有更大的超算來訓(xùn)練……這樣才能實現(xiàn)AGI。

      問:AGI的發(fā)展預(yù)估?

      馬斯克:AGI一定會來。比如5年、10年會有很大的改變,但下周可能不會有大的更新…所以前途是光明的,道路是曲折的,還有很多工作要做。

      機器人的本質(zhì)是傳感器和執(zhí)行器,以及如何控制執(zhí)行器。

      問:擎天柱機器人啥時候會投入使用?

      馬斯克:現(xiàn)在就已經(jīng)在特斯拉工廠測試,搬東西,從一個地方搬到另一個地方。

      我希望很快能進入到開放訂購的狀態(tài)。

      三五年吧。三年量產(chǎn)、五年隨便買,能夠當(dāng)個禮物送人。

      問:特斯拉FSD為什么開始引入語言模型?

      工程師:車道和路口啥的,只能通過語言模型的方式,可以實現(xiàn)更好的……視覺信息的建模沒那么完整的時候,語言模型、語言生成模型可以起到很好的作用。

      問:FSD的公測推送標(biāo)準(zhǔn)?

      工程師:我們會有好幾個版本,通過公測推送的不是內(nèi)部最新的那個版本。

      馬斯克:內(nèi)部最新的版本通常都是我來測,我是FSD的首席測試。經(jīng)常給他們debug。(現(xiàn)場笑)

      問:特斯拉會始終堅持視覺方案?

      馬斯克:自動駕駛的本質(zhì)就是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),你始終可以參照人類的方式。

      問:FSD的推進計劃?

      馬斯克:很多國家需要批準(zhǔn)才能開始FSD測試,但我相信我們已經(jīng)準(zhǔn)備好了。FSD今年年底還會有大的更新。目標(biāo)就是一個停車場到目的地停車場的連續(xù)自動駕駛。

      問:如果回到20歲,你會告訴自己什么?

      馬斯克:(認真思考了一會兒),我會想辦法給20歲的自己說點實用的吧。比如盡可能站到人前,和更多聰明人認識,讀更多的書。以及不要太羞澀內(nèi)向……偶爾送送玫瑰啥的也很好。

      享受每一個時刻。比如我們火箭在小島研發(fā)的時候,該喝一杯的時候就喝一杯,因為那個時刻的感覺轉(zhuǎn)瞬即逝,不會再有了。

      問:特斯拉何以為特斯拉?獨特性在哪里?

      馬斯克:我們現(xiàn)在是很大的公司了,有不同領(lǐng)域知識的人才,而且我們做的事情幾乎都相當(dāng)成功,因為在做正確的事情。也因為我們的使命是工程師用技術(shù)讓世界變得更美好。

      其實很多硅谷公司都這么想,但能讓工程師真正快樂、且發(fā)揮才能的,不多。多數(shù)就是被畫餅進去,然后得不到有效地成長。

      但特斯拉不是,這里非??幔埠苄量?,解決很多艱難的挑戰(zhàn),但如果你是一個天才,不管是哪個方面的,總有你的用武之地。

      問答最后,馬斯克帶動現(xiàn)場參會者感謝了特斯拉工程師們,還講了一下AI Day的意義,說之所以披露大量的細節(jié),就是希望感興趣的人可以隨時挑著看自己感興趣的東西,加入我們,改變世界。

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