• 自动化和机器人技术在制造业中的应用提高了生产效率。
  • 自动化和机器人技术在提高制造业效率和安全性方面发挥着关键作用。
  • 移动支付的普及正在改变消费者的支付习惯。
  • 在线健身和虚拟健身课程在疫情期间迅速流行。
  • 随着环保意识的提高,可持续消费和绿色生活方式成为新的消费趋势。
  • 随着人口老龄化,养老服务和健康管理成为社会关注的焦点。
  • 随着移动支付的普及,现金交易正在逐渐减少。
  • 随着全球健康危机的持续,公共卫生体系的完善成为紧迫议题。
  • 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。
  • 健康意识的提升促使消费者更加关注食品来源和营养价值。
  • 生物多样性的丧失引起了全球对自然保护的重视。
  • 社交媒体对青少年心理健康的影响成为社会关注的焦点。
  • 海洋塑料污染问题引起了全球范围内的环保行动。
  • 电子商务的快速发展对传统零售业造成了巨大冲击。
  • 太空探索的商业化为航天产业带来了新的投资和创新。
  • 电子竞技的流行正在改变传统体育和娱乐行业的格局。
  • 随着人口老龄化,养老服务和健康管理成为社会关注的焦点。
  • 人工智能在医疗领域的应用正在改变疾病诊断和治疗的方式。
  • 随着技术的进步,无人驾驶汽车的测试和部署正在全球范围内展开。
  • 全球健康危机加速了医疗保健行业的数字化转型。
  • 电子竞技成为年轻人中流行的娱乐方式。
  • 随着技术的进步,无人驾驶汽车的测试和部署正在全球范围内展开。
  • 网络安全问题日益严重,个人数据保护成为全球关注的焦点。
  • 随着技术的发展,虚拟现实和增强现实在娱乐和教育中的应用越来越广泛。
  • 智能家居设备使日常生活更加便捷,推动了居住环境的智能化。
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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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