关于特斯拉 AI 团队的一些分享

特斯拉 AI 团队在推特上发布了其最新的技术进展。 $特斯拉(TSLA)$

一些关键信息：

——特斯拉的多模态神经网络已经运行在用户车辆中，这些网络可以纳入摄像头视频、地图、导航、IMU（惯性测量仪）、GPS 等信息。
——类似占用网络这样的任务已经相当通用，也就是说，不论何种物体都能识别，从而轻松预测被占用的 3D 位置。这样的占用网络任务可以被任何机器人用于避免碰撞（不仅仅是车辆，也可以是 Optimus 人形机器人）。
——这些任务的实现，也需要车队规模的自动标注支持。通过采用车辆在多次通过同一地点时所采集的视频，甚至可以重建整个场景。
——另外，特斯拉还在构建 SOTA（最好/最先进）级别的生成式模型技术，从而能够使其根据以往的观察，在多个相机视图中以联合一致的方式来预判可能生成的结果。
——这些生成式的预判结果，是可以通过行为提示（比如说直行、变道或者右转）来调整的。
——这些模型可以从来自大规模特斯拉车队的极其多样化的数据来学习，这也是特斯拉的优势。

当然，运行以上所说的模型，也需要巨大规模的算力加持，这时候就需要 Dojo 的加持了。所以，特斯拉宣布：

——今年 7 月，Dojo 将开始生产，预计到明年 1 月将成为世界上算力前五名，到了明年 10 月将拥有 100 Exa-Flops（Exa 这个前缀指的是百亿亿，10 的十八次方） 的算力。

另外，这些基于视频的模型将成为特斯拉汽车和 Optimus 人形机器人的大脑——它们之间在算法层面的通用关系越来越明显了。

对了，特斯拉 AI 团队还在招人。

有意思的是，针对以上内容，马斯克也点了赞。他表示：

——特斯拉 AI 现在已经可以生成车辆周围的视频，而且能够用文字提示词（Text Prompts）来控制车辆了。

想想十年前特斯拉自动驾驶刚起步的样子，确实不得不令人感慨：技术的迭代之快，很容易超越人们的想象，也确实很容易被低估。

来源：微博 42号车库