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    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

     頤源書屋 2022-10-02 發(fā)布于云南

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      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于來了!

    剛剛,第二屆特斯拉AI日在加州正式開啟。

    看完整場發(fā)布會的小編表示,這場發(fā)布會的確非常「硬核」。

    馬斯克上臺還沒說幾句話,直接把「擎天柱」請了出來。

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    現(xiàn)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,然后緩緩移步到舞臺中央。

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    要知道,這可是它首次實現(xiàn)了獨立行走。

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    隨后,「擎天柱」舉起一只手臂,朝臺下的觀眾打招呼。

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    還舉起雙手開啟了自嗨模式。

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    馬斯克稱,「擎天柱」產(chǎn)量預計可以達到數(shù)百萬臺,要比汽車便宜得多,不到2萬美金(142320元)即可擁有。

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    馬斯克現(xiàn)場為擎天柱站臺

    但這都不重要,除了炫技,「擎天柱」長相暫時讓大眾失望了。

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    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。

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    現(xiàn)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(jīng)實現(xiàn)了第二次迭代,實物圖也與概念圖進一步貼近。

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    并且,現(xiàn)場三個壯漢還將最接近生產(chǎn)的「擎天柱」搬了出來。

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    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。

    這個機器人能干點啥?不僅可以澆花、搬運生產(chǎn)線上的零配件

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    還隨便能幫你拿個快遞。

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    接下來就進入正題環(huán)節(jié)了,「擎天柱」能夠完成這一系列動作背后都有哪些技術加持?

    經(jīng)過兩次大版本改進,現(xiàn)在的人形擎天柱已經(jīng)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(tài)100W,快速行進狀態(tài)為500W。全身自由度高達200以上,光是手部自由度就高達27。

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    最新一代機器人(圖示)身體整體構造中,橙色是執(zhí)行器/執(zhí)行單元,藍色是電驅(qū)動系統(tǒng)/計算單元,配備2.3kWh電池組,搭載28個結構執(zhí)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。

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    據(jù)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(fā)邏輯。

    比如,根據(jù)汽車撞擊試驗,模擬機器人的摔倒場景,以保護「大腦」中央計算平臺。說不定以后也會有機器人的碰撞試驗了...

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    另外,通過對特斯拉汽車和機器人的動力系統(tǒng)對比,機器人會顯得更加的復雜。

    從下面的紅色組件的密度上就能看出,機器人的動力系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)比特斯拉自動駕駛車更豐富的功能。

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    而在執(zhí)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,同時盡可能實現(xiàn)輕量化。

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    在執(zhí)行器的具體配置上,針對不同載荷和運動精細程度的要求,采用了不同的內(nèi)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。

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    剛剛提到,特斯拉機器人一共有28個關節(jié),每一個關節(jié)里面都有多套執(zhí)行器,這些執(zhí)行器都會在后臺去分析它的執(zhí)行效率,減少無效的工作。

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

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    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(jié)」。

    特斯拉的人形機器人的執(zhí)行器,是從人體骨骼的運動軌跡上得到的靈感,以實現(xiàn)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。

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    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。

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    它擁有6個執(zhí)行器,11個自由度,支持自適應抓取,可抓起20磅重量,特別適用于精密小零件的抓取。

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    在軟硬件配置上,特斯拉汽車和機器人采用了同款視覺感知。Tesla Bot 的導航系統(tǒng)就是一個很有意思的3D路徑導航。

    開發(fā)人員強調(diào),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(huán)境,自己找到需要的東西,并自己做要做的事。

    特斯拉機器人還支持室內(nèi)路徑規(guī)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。

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    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(xiàn)擺動,再到今天,終于實現(xiàn)了腳趾離地的行走。

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    這幾個月的飛速進步,背后凝聚的技術內(nèi)核可不像走路看上去那么簡單。

    它涉及到物理自我感知、高能效步法訓練、平衡、協(xié)調(diào)動作等多個階段的設計。

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

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    在參考投影的指引下,機器人按照運動規(guī)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么穩(wěn)就好了。

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    實際上,在真實世界中,環(huán)境復雜、背景豐富,遠不可能像理論模擬的理想環(huán)境這么簡單。

    一個不留神就是雙腳離地,分分鐘失穩(wěn)摔個「狗啃泥」。

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    對于機器人如何搬東西這一過程,研究人員稱,先讓人示范這一動作,并進行動捕后,讓機器人在孿生世界中去訓練。

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    到這里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(xiàn)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。

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    FSD全自動駕駛:16萬人用了都說好

    Tesla FSD Beta現(xiàn)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之后發(fā)布v.10.69.2.3,不過沒有公布確切的日期。
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    在過去一年里,特斯拉的自動駕駛團隊訓練了75,000多個模型,相當于每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!
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    總體規(guī)劃

    面對現(xiàn)實中復雜的路況,特斯拉需要每50毫秒就做出一個決策。
    為此團隊開發(fā)了一個「交互式搜索」框架,來進行最優(yōu)化選擇。
    如此一來,每個動作的用時可以從傳統(tǒng)方法的125毫秒被降至差不多100微秒。
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    占道避讓識別

    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(wǎng)絡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,我們在這里看到的是我們內(nèi)部的dab工具輸出的道路網(wǎng)絡。
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    FSD可以實時計算行車路線兩側環(huán)境和潛在碰撞目標,對于危險目標自動成像,10毫秒內(nèi)完成計算。
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    使用體積渲染技術,進行3D深度重建模。深度計算模型采用大型自動標注數(shù)據(jù)集進行訓練。
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    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。
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    特斯拉FSD尋路神經(jīng)網(wǎng)絡的可視化部分,使用主攝像頭、左攝像頭和后攝像頭的三組信號作為輸入,經(jīng)過Transformer等神經(jīng)網(wǎng)絡處理,與地圖信息一起作為尋路導航信號的輸出,再經(jīng)過語言模塊的解碼轉(zhuǎn)換,實現(xiàn)自動選擇行車路線。
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    根據(jù)向量空間的編碼,可以產(chǎn)生不同的「行車線路語言」,指導車輛行駛。
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    比如遇見闖紅燈的車輛怎么辦,前方遇見路障怎么辦。
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    車內(nèi)FSD網(wǎng)絡參數(shù)數(shù)量約為10億,組成一個15w層以上的神經(jīng)網(wǎng)絡,連接數(shù)量更是高達37.5w以上。
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    自動標注

    之前,特斯拉的自動駕駛團隊依靠人工數(shù)據(jù)注釋來識別和描述特斯拉汽車上的攝像頭和傳感器所拍攝的短視頻片段中的物體。
    這些標記的片段用于訓練特斯拉的神經(jīng)網(wǎng)絡,并改進駕駛輔助系統(tǒng),使特斯拉汽車能夠在駕駛者的監(jiān)督下繞行,自動避開障礙。
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    現(xiàn)在,特斯拉已經(jīng)開發(fā)出了自動標注技術,每天可以搞定50萬個片段。
    雖然可能還需要人類來最后敲定,但至少不用從0開始了。
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    解決自動3D標注大體上分為三步。
    第一步:高精度的路徑投影。標記出地圖上的點、線、面。
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    第二步則是根據(jù)前期的投射標記,進行多路線的模型重建。
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    之后是最后一步,對這些新的路線進行自動標注。
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    基于此,特斯拉可以改善不同環(huán)境情況下的決策,如夜晚、霧和雨。
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    現(xiàn)實模擬

    現(xiàn)在,有超過100萬輛裝有攝像頭的車輛在路上行駛,并有一個建立在虛幻引擎中的模擬器,用來改進自動駕駛。
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    至少從放出的效果來看,真實感拉滿!
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    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(xiàn)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,并在此過程中遇到了挑戰(zhàn)。
    Dojo的出現(xiàn)主要目的之一便是,比市售云計算能力更強大。它的設計之初就考慮了硬件層面要為深度神經(jīng)網(wǎng)絡訓練作考慮。
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    Dojo超算結構關鍵組件,首先就包括「D1芯片」,提供AI算力362TFLOPs。
    接口處理器提供內(nèi)存寬帶和通訊接口,PCIE板卡形式。單片可提供800GB/S的帶寬,用于訓練。單片32GB DRAM、900TB/s高速通訊協(xié)議。
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    通過6顆D1芯片組合,再加20個接口處理器,組成一個托盤,再由多個托盤組成一個機柜Dojo Cabinet。
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    最終將發(fā)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(nèi)置3000個D1芯片,擁有超過100萬個訓練節(jié)點,算力達到 1.1 EFLOP*(每秒千萬億次浮點運算)。
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    另外,特斯拉還首次展示了DOJO超級計算機。
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    在特斯拉自研芯片的加持下,只需四個Dojo機柜就能取代由4000個GPU組成的72個GPU機架。
    簡單來說就是,Dojo把以前需要數(shù)月的工作,減少到了一周。
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    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。
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    到時,性能最高將是A100的4.4倍。
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    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」。
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    最后,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注的產(chǎn)量 。
    系統(tǒng)構建成功后,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。
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    不知到時候,全球超算排名中,Dojo能排到第幾?
    參考資料:
    https://www./watch?v=ODSJsviD_SU

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