特斯拉機器人釋出!馬斯克:價格不到14萬,搬磚送貨都能幹

夢晨 詹士 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

一年一度特斯拉AI DAY, 開場就王炸!

馬斯克只用3分鐘簡短熱場,

人形機器人擎天柱

(Optimus)

直接登臺亮相。

特斯拉機器人釋出!馬斯克:價格不到14萬,搬磚送貨都能幹

不同於去年概念PPT上光滑圓潤的外形,今年的擎天柱金屬與線纜裸露在外,就像是電影中的終結者。

現場這臺擎天柱,展示了穩步行走、轉體俯身、揮手與臺下觀眾打招呼。

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錄影中的一臺還真正走入特斯拉辦公室,澆花、幫員工搬運快遞。

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換到汽車工廠,也有模有樣地搬起了磚。

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然鵝,馬斯克表示這還不是擎天柱機器人的完全形態,只是試做版原型機。

舞臺大幕再次拉開,更接近最終產品的“帶面板”機器人也被搬了上來(這臺還要幾周時間才能才能下地走路)。

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早在特斯拉今年第一季度的財報電話會議上,馬斯克就曾表示“擎天柱的價值將超過汽車業務,超過FSD”。

今天他更是直言,達到數百萬量產規模後,機器人每臺售價會大大低於汽車,預計低於2萬美元。

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接下來,馬斯克解釋了舉辦這場活動的目的:

用最酷的技術演示,吸引最有才華的工程師,一起把成果量產,幫助千百萬人。

在馬斯克眼中,自動駕駛的未來可改善人類交通效率至少半個數量級。

而他對人形機器的野心更大,改善經濟生產至少兩個數量級。

為啥適合來特斯拉幹事業?

馬斯克認為,特斯拉作為上市公司,如果公眾不認可特斯拉所作所為可以用股權投票。

如果我不合適,甚至可以投票把我開除。

我並不能隨心所欲,儘管很多人是這麼想的。

現場招聘工程師環節結束後,馬斯克本人不再是這場釋出會的主角。

而是由機器人各個環節的技術負責人輪番上陣,介紹自己的工作成果。

擎天柱一年,有何進展?

去年8月擎天柱概念首次公開,前面看到的開發平臺版與今年2月完成,最新一代成果仍在持續改進中。

不變的是對模仿人類的追求,包括身高體重要與人類相仿,全身關節特別是手部高度自由,以及儘量向生物的低能耗靠攏。

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最新版本的特斯拉擎天柱,大腦用的是特斯拉SoC晶片,能源靠的是2。3千瓦時電池組,全身28個執行器(Actuator)。另外手部11個自由度,五指可以獨立運動。

不過這個“大腦”是裝在胸口的,因為這裡更安全,同時集中擺放也更省電。

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執行器共設計了6種,旋轉執行器與線性執行器各3種規格。

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線性執行器中最高規格的一款可以提起一臺三角鋼琴。

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這些執行器裝配到機器人全身不同關節,還需要做細緻的引數調整。

對雙足形態機器人來說,行走是行業公認的第一大難關。

行走對人類是毫無難度的一件事,千百萬年進化讓你無需思考便能自動執行。

但對雙足形態機器人來說,想用完全不同於生物的一套材料、靠人為設計去模仿逼近,工程難度可見一斑。

特斯拉工程師介紹,需要關注有四點:

物理上的自我感知,節省能源的步態、保持平衡不摔倒、全身協調運動。

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特斯拉的方法與造車流程如出一轍,

設計、模擬、驗證

拿膝蓋舉例,靈感從人類身上來,但因機械結構材料等問題不能完全模仿人類。除了屈膝邁步以外,還要考慮下蹲揀取物體等情況的受力。

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結構設計好後,可以先到模擬環境中規劃動作。

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一旦來到現實世界的複雜性中,還是走不出三步就會倒。

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透過感測器測量,將真實世界的複雜性引入訓練環境成了解決問題的關鍵。

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最終特斯拉擎天柱也像波士頓動力Atlus一樣,反覆訓練,甚至適應了人類干擾後才學會在步行中保持穩定。

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從邁出緩慢第一步到學會用腳趾離地,總共花費6個月。

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而手部運動亦是如此流程,先捕捉人類搬箱子時的運動軌跡,再結合機器人自身特點規劃。

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特斯拉工程師介紹,雙電機版特斯拉汽車只需要考慮有限幾種速度和路況。

機器人則要完成行走、上臺階、蹲起、轉身等更多身體動作,以及從擰螺絲到提重物等多樣任務。

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據馬斯克此前所透露,擎天柱正式生產最早於明年開始,

不過既然是特斯拉AI DAY,除了機器人以外,自動駕駛和自研超算進展也不能少,下面一起來看看。

自動駕駛

自動駕駛作為特斯拉一塊招牌,他們的FSD(Beta)使用者數在一年內就從2000飆升到16萬。

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在AI Day現場篇幅自然不小,核心強調

更面向複雜場景將技術做深做精

比如在沒有人行橫道的路口左轉,對面道路有直行車輛行駛,還得面對個把拉著孩子橫穿馬路的行人,如若讓車從行人面前快速透過也會給對方帶來驚嚇,造成更多難以預判的行為。

特斯拉稱,他們加入安全與舒適性等維度分析,透過樹搜尋演算法並提供人類示範,讓系統能找到「合適」透過的時機和路線,最終,從橫穿馬路的行人身後透過。

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再比如六個方向的交叉路口,即便車上配8個攝像頭,如遇到其他車遮擋,預測難度也不小。

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基於種種複雜場景,特斯拉方公佈一個詳細架構,讓各路攝像頭訊號透過RegNets,卻不同攝像頭使用不同RegNet,再進入Special attention層,該架構同樣適用於車輛、行人行為預測等場景。

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視覺路線一直在圈內質疑不斷,現場特斯拉以一個案例作為迴應。

他們公佈了一種透過語義識別預測周邊車輛的方式,即便高速路上,前車撿起雪花擋住視線,使攝像頭無法「看見」前車,但演算法仍能透過語義預測前車的存在並做出適當決策。

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此外,為支撐種種複雜場景的模型訓練,其全棧式開發平臺已能做到每8分鐘生產一路演算法模型,以1。4萬個GPU組成陣列提供計算支援,此外他們還使用了Accelerated Video Library,增加了30%訓練速度。

在邊緣端,他們還進行了輕量化處理,讓系統降低延遲,8個攝像頭透過神經網路快速實時識別建築及不同路面場景,更快完成3D場景生成。

指的一提的是,在今年4月奧斯汀超級工廠開業慶祝活動及Q1財報電話會上,馬斯克都提及了不帶方向盤和踏板的自動駕駛出租車產品,不少人預測他會在今天聊聊RoboTaxi,但在現場特斯拉並未提及。

晶片與超算

去年AI Day上,特斯拉公佈了D1晶片及超級計算機平臺DOJO,用以加速自動駕駛模型訓練,一時吸引不少眼球——

後續提問中,有人質疑了他們如何將晶片組合並實現高效編譯,今年,他們拿出了具體的答案。

首先關於晶片連線上,他們考慮到晶片連線處熱膨脹係數(CTE)問題,於是,乾脆做了個外部「骨架」將一個個晶片放入其中,底部配備高速記憶模組,搞了個「鐵鎖連環陣」:

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然後整體封裝,放進機櫃裡:

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那麼一通操作下來成績如何?

按特斯拉的說法,他們在經典專案RESNET-50上的計算能力擊敗了A100:

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在替代性方面,他們以自動標註為例,宣稱4個DOJO機櫃可替代72個GPU RACKS:

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對未來,他們更是充滿自信,認為不僅現在吊打100,到2023年Q1即可實現多倍超越:

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在現場,馬斯克也強調特斯拉被外部認為是一家自動駕駛和造車公司,但事實遠不止於此,他將特斯拉稱為前沿人工智慧公司,並補充半導體也是技術的一種體現,緊接著他號召更多人才加入公司,畫足了技術願(大)景(餅)。

其實活動之前,馬斯克就早早發出預告,稱這次活動是為了招募人工智慧和機器人工程師/晶片超算工程師,如此看來,種種秀技術肌肉之舉,也帶著一魚兩吃的盤算。

One More Thing

馬斯克本人在今天的活動中戲份並不多,下臺後轉頭就開始高強度網路衝浪

比如宣稱未來會有“貓女”版擎天柱機器人。

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又或者給網友的梗圖點贊。

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看了這麼多,最後讓擎天柱給大家比個心吧。

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直播回放:

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