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- T0000024187T0000024187
  ·2021-08-20
  好了 io8jjk
  【直播】特斯拉AI日，市场热盼一众黑科技登场
  可能出现在今年AI日的项目有FSD软件的更新、下一代Hardware、超级计算机“道场”（Dojo）研发进展，以及邀请函上特别提到的“AI在汽车以外领域的应用”。
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- T0000024187T0000024187
  ·2021-08-20
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  可能出现在今年AI日的项目有FSD软件的更新、下一代Hardware、超级计算机“道场”（Dojo）研发进展，以及邀请函上特别提到的“AI在汽车以外领域的应用”。
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target=\"_blank\">直播：直击特斯拉AI日</a>】</p>\n<p>美国太平洋时间8月19日下午17点，特斯拉在帕罗奥图总部召开AI日，发布AI训练Dojo D1芯片和训练机器Dojo，以及特斯拉Bot的蓝图。</p>\n<p>11:03 现场活动已结束</p>\n<p>11:02 在特斯拉AI日期间，特斯拉北美官网显示，订购特斯拉汽车的押金从100美元上调至250美元。</p>\n<p>10:57 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。</p>\n<p>10:47 马斯克：AI在预测道路状况方面其实要远强于人类。</p>\n<p>10:39 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，公司正在招募工程师将AI技术用于汽车之外的领域。马斯克在现场也强调这些机器人将从事那些人类最不愿意干的工作。</p>\n<p>10:30 在被问及开发与制造业相关的AI与他此前“外星无畏舰”（Alien Dreadnought）的设想有何关系时，马斯克表示，特斯拉工厂中大多数的生产已经自动化。我们正在制造的部件很适合用于人型机器人，所以我们可能应该制造它。如果我们不做，其他人就会做——而且我们希望它们是安全的。</p>\n<p>10:20 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，很难说何时会开源，但如果有汽车公司愿意购买系统授权，这将是可行的。</p>\n<p>10:15 发布会环节结束，所有人上台接受现场观众提问</p>\n<p>10:10 马斯克发布特斯拉BOT，并且欢迎更多行业人士加盟开发<img src=\"https://static.tigerbbs.com/fcb8907ce7724563521e1a9b253361d2\" tg-width=\"1052\" tg-height=\"585\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>10:07 Dojo AI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，公司预计下一代产品还将带来10倍以上的提升。<img 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referrerpolicy=\"no-referrer\">9:40 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。同时Ashok也表示，这项技术帮助公司在FSD和Autopilot套件上摆脱了雷达。</p>\n<p>9:31 Karpathy：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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/765199f38c5984940ab45701e51a0253\" tg-width=\"1119\" tg-height=\"617\" referrerpolicy=\"no-referrer\">9:24 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。Ashok 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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/d9d029c6e3033a2433d7a4858a5e05fe\" tg-width=\"1110\" tg-height=\"610\" referrerpolicy=\"no-referrer\">9:18 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。</p>\n<p>9:17 Karpathy在现场的展示显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。</p>\n<p>8:56 Andrej Karpathy讨论了特斯拉人工智能的视觉组件，他指出，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。他还谈到了特斯拉的视觉处理策略多年来是如何演变的，以及现在是如何实现的。Karpathy还提到了特斯拉的“HydraNets”，它具有多任务学习能力。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0a16576a8bb04d7bd2441d7976ee5028\" tg-width=\"1252\" tg-height=\"686\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>8:55 Andrej Karpathy继续解释使用图像识别真实世界物体的原理。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c1373bc6fff25c7e08c6568be770f50\" tg-width=\"1109\" tg-height=\"617\" referrerpolicy=\"no-referrer\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e35e3a99fb6d148de352726fff6cc9d\" tg-width=\"1105\" tg-height=\"623\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>8:53 现在由特斯拉AI负责人Andrej Karpathy展示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<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0d98977ca89249e1046564f3ff4f6be5\" tg-width=\"1106\" tg-height=\"615\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>8:48 特斯拉CEO埃隆·马斯克现身活动现场。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/c57062bda5e8a27b1c53960a8a52e249\" tg-width=\"1238\" tg-height=\"713\" referrerpolicy=\"no-referrer\">8:46 现场观众表示已经看到了马斯克，意味着活动即将开始<img src=\"https://static.tigerbbs.com/26197bcf343a173b4622441a06ea4b76\" tg-width=\"544\" tg-height=\"165\" referrerpolicy=\"no-referrer\">8:39 经过了半个小时的等待，活动进入开场视频阶段。特斯拉展示了一段自动驾驶视频。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/388fb7186c65ca7617cf8f0584e5ec65\" tg-width=\"1108\" tg-height=\"614\" referrerpolicy=\"no-referrer\">8:09 目前活动仍未开始，这次活动再次出现了观众们熟悉的“Elon时间”。</p>\n<p>7:54 活动即将开始<img src=\"https://static.tigerbbs.com/ccd02c7859683bd5c175780a1a771a4e\" tg-width=\"1373\" tg-height=\"795\" referrerpolicy=\"no-referrer\">活动预计于北京时间8月20日08:00开始<img src=\"https://static.tigerbbs.com/d68983103c6c7660db2825cda61b465b\" tg-width=\"1062\" tg-height=\"1309\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta 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Karpathy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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/86eaf6077d97e61c49fa71484d07b00f\" tg-width=\"1103\" tg-height=\"618\" referrerpolicy=\"no-referrer\">9:40 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。同时Ashok也表示，这项技术帮助公司在FSD和Autopilot套件上摆脱了雷达。</p>\n<p>9:31 Karpathy：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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/765199f38c5984940ab45701e51a0253\" tg-width=\"1119\" tg-height=\"617\" referrerpolicy=\"no-referrer\">9:24 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。Ashok 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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/d9d029c6e3033a2433d7a4858a5e05fe\" tg-width=\"1110\" tg-height=\"610\" referrerpolicy=\"no-referrer\">9:18 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。</p>\n<p>9:17 Karpathy在现场的展示显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。</p>\n<p>8:56 Andrej Karpathy讨论了特斯拉人工智能的视觉组件，他指出，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。他还谈到了特斯拉的视觉处理策略多年来是如何演变的，以及现在是如何实现的。Karpathy还提到了特斯拉的“HydraNets”，它具有多任务学习能力。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0a16576a8bb04d7bd2441d7976ee5028\" tg-width=\"1252\" tg-height=\"686\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>8:55 Andrej Karpathy继续解释使用图像识别真实世界物体的原理。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c1373bc6fff25c7e08c6568be770f50\" tg-width=\"1109\" tg-height=\"617\" referrerpolicy=\"no-referrer\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e35e3a99fb6d148de352726fff6cc9d\" tg-width=\"1105\" tg-height=\"623\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>8:53 现在由特斯拉AI负责人Andrej Karpathy展示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<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0d98977ca89249e1046564f3ff4f6be5\" tg-width=\"1106\" tg-height=\"615\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>8:48 特斯拉CEO埃隆·马斯克现身活动现场。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/c57062bda5e8a27b1c53960a8a52e249\" tg-width=\"1238\" tg-height=\"713\" referrerpolicy=\"no-referrer\">8:46 现场观众表示已经看到了马斯克，意味着活动即将开始<img src=\"https://static.tigerbbs.com/26197bcf343a173b4622441a06ea4b76\" tg-width=\"544\" tg-height=\"165\" referrerpolicy=\"no-referrer\">8:39 经过了半个小时的等待，活动进入开场视频阶段。特斯拉展示了一段自动驾驶视频。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/388fb7186c65ca7617cf8f0584e5ec65\" tg-width=\"1108\" tg-height=\"614\" referrerpolicy=\"no-referrer\">8:09 目前活动仍未开始，这次活动再次出现了观众们熟悉的“Elon时间”。</p>\n<p>7:54 活动即将开始<img src=\"https://static.tigerbbs.com/ccd02c7859683bd5c175780a1a771a4e\" tg-width=\"1373\" tg-height=\"795\" referrerpolicy=\"no-referrer\">活动预计于北京时间8月20日08:00开始<img src=\"https://static.tigerbbs.com/d68983103c6c7660db2825cda61b465b\" tg-width=\"1062\" tg-height=\"1309\" 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马斯克发布特斯拉BOT，并且欢迎更多行业人士加盟开发\n10:07 Dojo AI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，公司预计下一代产品还将带来10倍以上的提升。\n9:54 Kovac展示人工智能训练Dojo D1芯片\n9:51 特斯拉Autopilot工程主管Milan Kovac登台演讲，展示如何将神经网络应用在汽车中。\n9:47 Karpathy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。9:40 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。同时Ashok也表示，这项技术帮助公司在FSD和Autopilot套件上摆脱了雷达。\n9:31 Karpathy：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。9:24 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。Ashok 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。9:18 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。\n9:17 Karpathy在现场的展示显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。\n8:56 Andrej Karpathy讨论了特斯拉人工智能的视觉组件，他指出，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。他还谈到了特斯拉的视觉处理策略多年来是如何演变的，以及现在是如何实现的。Karpathy还提到了特斯拉的“HydraNets”，它具有多任务学习能力。\n8:55 Andrej Karpathy继续解释使用图像识别真实世界物体的原理。\n8:53 现在由特斯拉AI负责人Andrej Karpathy展示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\n8:48 特斯拉CEO埃隆·马斯克现身活动现场。8:46 现场观众表示已经看到了马斯克，意味着活动即将开始8:39 经过了半个小时的等待，活动进入开场视频阶段。特斯拉展示了一段自动驾驶视频。8:09 目前活动仍未开始，这次活动再次出现了观众们熟悉的“Elon时间”。\n7:54 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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，很难说何时会开源，但如果有汽车公司愿意购买系统授权，这将是可行的。</p>\n<p>10:15 发布会环节结束，所有人上台接受现场观众提问</p>\n<p>10:10 马斯克发布特斯拉BOT，并且欢迎更多行业人士加盟开发<img src=\"https://static.tigerbbs.com/fcb8907ce7724563521e1a9b253361d2\" tg-width=\"1052\" tg-height=\"585\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>10:07 Dojo AI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，公司预计下一代产品还将带来10倍以上的提升。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/d49991738455b4a12046a5463d078731\" tg-width=\"1345\" tg-height=\"755\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>9:54 Kovac展示人工智能训练Dojo D1芯片<img src=\"https://static.tigerbbs.com/77e9a9c56102f4f5f94d0e1eaf426f7c\" tg-width=\"1079\" tg-height=\"610\" referrerpolicy=\"no-referrer\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/178f15db0710aaa5b0e34c83b515e3ea\" tg-width=\"1102\" tg-height=\"619\" referrerpolicy=\"no-referrer\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d88682d4e194eb6adfa15e0ca411b6ab\" tg-width=\"1109\" tg-height=\"623\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>9:51 特斯拉Autopilot工程主管Milan Kovac登台演讲，展示如何将神经网络应用在汽车中。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/f9152e8aff1685df32551a5181422842\" tg-width=\"1121\" tg-height=\"619\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>9:47 Karpathy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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/86eaf6077d97e61c49fa71484d07b00f\" tg-width=\"1103\" tg-height=\"618\" referrerpolicy=\"no-referrer\">9:40 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。同时Ashok也表示，这项技术帮助公司在FSD和Autopilot套件上摆脱了雷达。</p>\n<p>9:31 Karpathy：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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/765199f38c5984940ab45701e51a0253\" tg-width=\"1119\" tg-height=\"617\" referrerpolicy=\"no-referrer\">9:24 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。Ashok 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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/d9d029c6e3033a2433d7a4858a5e05fe\" tg-width=\"1110\" tg-height=\"610\" 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Dreadnought）的设想有何关系时，马斯克表示，特斯拉工厂中大多数的生产已经自动化。我们正在制造的部件很适合用于人型机器人，所以我们可能应该制造它。如果我们不做，其他人就会做——而且我们希望它们是安全的。</p>\n<p>10:20 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，很难说何时会开源，但如果有汽车公司愿意购买系统授权，这将是可行的。</p>\n<p>10:15 发布会环节结束，所有人上台接受现场观众提问</p>\n<p>10:10 马斯克发布特斯拉BOT，并且欢迎更多行业人士加盟开发<img src=\"https://static.tigerbbs.com/fcb8907ce7724563521e1a9b253361d2\" tg-width=\"1052\" tg-height=\"585\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>10:07 Dojo AI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，公司预计下一代产品还将带来10倍以上的提升。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/d49991738455b4a12046a5463d078731\" tg-width=\"1345\" tg-height=\"755\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>9:54 Kovac展示人工智能训练Dojo D1芯片<img src=\"https://static.tigerbbs.com/77e9a9c56102f4f5f94d0e1eaf426f7c\" tg-width=\"1079\" tg-height=\"610\" referrerpolicy=\"no-referrer\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/178f15db0710aaa5b0e34c83b515e3ea\" tg-width=\"1102\" tg-height=\"619\" referrerpolicy=\"no-referrer\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d88682d4e194eb6adfa15e0ca411b6ab\" tg-width=\"1109\" tg-height=\"623\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>9:51 特斯拉Autopilot工程主管Milan Kovac登台演讲，展示如何将神经网络应用在汽车中。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/f9152e8aff1685df32551a5181422842\" tg-width=\"1121\" tg-height=\"619\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>9:47 Karpathy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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/86eaf6077d97e61c49fa71484d07b00f\" tg-width=\"1103\" tg-height=\"618\" referrerpolicy=\"no-referrer\">9:40 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。同时Ashok也表示，这项技术帮助公司在FSD和Autopilot套件上摆脱了雷达。</p>\n<p>9:31 Karpathy：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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/765199f38c5984940ab45701e51a0253\" tg-width=\"1119\" tg-height=\"617\" referrerpolicy=\"no-referrer\">9:24 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。Ashok 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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/d9d029c6e3033a2433d7a4858a5e05fe\" tg-width=\"1110\" tg-height=\"610\" referrerpolicy=\"no-referrer\">9:18 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。</p>\n<p>9:17 Karpathy在现场的展示显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。</p>\n<p>8:56 Andrej Karpathy讨论了特斯拉人工智能的视觉组件，他指出，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。他还谈到了特斯拉的视觉处理策略多年来是如何演变的，以及现在是如何实现的。Karpathy还提到了特斯拉的“HydraNets”，它具有多任务学习能力。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0a16576a8bb04d7bd2441d7976ee5028\" tg-width=\"1252\" tg-height=\"686\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>8:55 Andrej Karpathy继续解释使用图像识别真实世界物体的原理。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c1373bc6fff25c7e08c6568be770f50\" tg-width=\"1109\" tg-height=\"617\" referrerpolicy=\"no-referrer\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e35e3a99fb6d148de352726fff6cc9d\" tg-width=\"1105\" tg-height=\"623\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>8:53 现在由特斯拉AI负责人Andrej Karpathy展示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<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0d98977ca89249e1046564f3ff4f6be5\" tg-width=\"1106\" tg-height=\"615\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>8:48 特斯拉CEO埃隆·马斯克现身活动现场。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/c57062bda5e8a27b1c53960a8a52e249\" tg-width=\"1238\" tg-height=\"713\" referrerpolicy=\"no-referrer\">8:46 现场观众表示已经看到了马斯克，意味着活动即将开始<img src=\"https://static.tigerbbs.com/26197bcf343a173b4622441a06ea4b76\" tg-width=\"544\" tg-height=\"165\" referrerpolicy=\"no-referrer\">8:39 经过了半个小时的等待，活动进入开场视频阶段。特斯拉展示了一段自动驾驶视频。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/388fb7186c65ca7617cf8f0584e5ec65\" tg-width=\"1108\" tg-height=\"614\" referrerpolicy=\"no-referrer\">8:09 目前活动仍未开始，这次活动再次出现了观众们熟悉的“Elon时间”。</p>\n<p>7:54 活动即将开始<img src=\"https://static.tigerbbs.com/ccd02c7859683bd5c175780a1a771a4e\" tg-width=\"1373\" tg-height=\"795\" referrerpolicy=\"no-referrer\">活动预计于北京时间8月20日08:00开始<img src=\"https://static.tigerbbs.com/d68983103c6c7660db2825cda61b465b\" tg-width=\"1062\" tg-height=\"1309\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/923df739f5d00fef7ad61ef4a1d53dd7","relate_stocks":{"TSLA":"特斯拉"},"is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2160799393","content_text":"【直播：直击特斯拉AI日】\n美国太平洋时间8月19日下午17点，特斯拉在帕罗奥图总部召开AI日，发布AI训练Dojo D1芯片和训练机器Dojo，以及特斯拉Bot的蓝图。\n11:03 现场活动已结束\n11:02 在特斯拉AI日期间，特斯拉北美官网显示，订购特斯拉汽车的押金从100美元上调至250美元。\n10:57 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。\n10:47 马斯克：AI在预测道路状况方面其实要远强于人类。\n10:39 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，公司正在招募工程师将AI技术用于汽车之外的领域。马斯克在现场也强调这些机器人将从事那些人类最不愿意干的工作。\n10:30 在被问及开发与制造业相关的AI与他此前“外星无畏舰”（Alien Dreadnought）的设想有何关系时，马斯克表示，特斯拉工厂中大多数的生产已经自动化。我们正在制造的部件很适合用于人型机器人，所以我们可能应该制造它。如果我们不做，其他人就会做——而且我们希望它们是安全的。\n10:20 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，很难说何时会开源，但如果有汽车公司愿意购买系统授权，这将是可行的。\n10:15 发布会环节结束，所有人上台接受现场观众提问\n10:10 马斯克发布特斯拉BOT，并且欢迎更多行业人士加盟开发\n10:07 Dojo AI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，公司预计下一代产品还将带来10倍以上的提升。\n9:54 Kovac展示人工智能训练Dojo D1芯片\n9:51 特斯拉Autopilot工程主管Milan Kovac登台演讲，展示如何将神经网络应用在汽车中。\n9:47 Karpathy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。9:40 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。同时Ashok也表示，这项技术帮助公司在FSD和Autopilot套件上摆脱了雷达。\n9:31 Karpathy：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。9:24 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。Ashok 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。9:18 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。\n9:17 Karpathy在现场的展示显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。\n8:56 Andrej Karpathy讨论了特斯拉人工智能的视觉组件，他指出，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。他还谈到了特斯拉的视觉处理策略多年来是如何演变的，以及现在是如何实现的。Karpathy还提到了特斯拉的“HydraNets”，它具有多任务学习能力。\n8:55 Andrej Karpathy继续解释使用图像识别真实世界物体的原理。\n8:53 现在由特斯拉AI负责人Andrej Karpathy展示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\n8:48 特斯拉CEO埃隆·马斯克现身活动现场。8:46 现场观众表示已经看到了马斯克，意味着活动即将开始8:39 经过了半个小时的等待，活动进入开场视频阶段。特斯拉展示了一段自动驾驶视频。8:09 目前活动仍未开始，这次活动再次出现了观众们熟悉的“Elon时间”。\n7:54 活动即将开始活动预计于北京时间8月20日08:00开始","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":719,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"defaultTab":"followers","isTTM":false}