马斯克3小时治好车圈内耗：机器人价格不到14万，FSD测试版年底推全球

刚刚，科技春晚——特斯拉人工智能日落幕。

这场持续3个小时的全球直播，吸引数百万人的关注，特斯拉也没有辜负期望，发布了人形机器人(行情300024诊股)Tesla Bot，内部代号擎天柱Optimus，还公布了Dojo超级计算机的最新进展。

这次原型机和去年展出的有很大不同，大部分的零件裸露在外，身材造型满满的机械感，并没有去年渲染图出色。

而且现场展示装上外壳的机器人，有一次还是让工作人员推上来的，从站立状态来看，平衡比较难把控，动作仍然比较生硬。

原型机的亮相虽然让不少人感到失望，但其中包含有大量特斯拉最新的AI技术。为了介绍清楚这个机器人的工作原理，特斯拉Optimus团队领导几乎全员出动，轮番介绍各个细节。

现场还展示了机器人搬运箱子、为植物浇水、在汽车工厂中移动金属棒的视频。马斯克表示，特斯拉人形机器人擎天柱预计售价不到2万美元。

今年4月份，马斯克在一次采访中，还表示特斯拉机器人将会在2.5万美元，如今直接把价格控制在2万美元以内，这意味着随着规模化效应加大，机器人的价格大概率还会继续下探。

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最快明年量产

发布会前夕，马斯克就透露，举办AI Day活动的目的之一是为了吸引新人才。

这意味着机器人还没有准备好完全量产，另一方面则奠定了这次发布会的基调——全是科技与猛活。

擎天柱机器人，一共有28个关节，每个关节里面都有多套执行器，这些执行器会在后台分析执行效率，而且这些硬件均是来自汽车工艺的研发。

特斯拉介绍，机器人体重为73公斤，主要处理体力工作、大量重复劳动工作，让人们更多从事脑力劳动。

机器人包含一个2.3千瓦时的电池组，在特斯拉的SoC运行，并有Wi-Fi和LTE连接。

一个冷知识，成年电子平均一天消耗2000大卡热量，这相当于2.3度电。看来未来机器人免不了一天一充电了。

目前原型机器人的行走速度还很慢，似乎远没有达到去年宣称的每小时5英里（大约8km/h）水平。

至于搬运能力，它可以搬运大约20磅（约9kg）重的中小型货物，比如快递纸盒，这个载荷比去年宣布的少了一半。

为了吸引眼球，马斯克甚至还提前放出消息，未来会有猫女版擎天柱机器人。

在特斯拉的畅想中，随着时间的推移，机器人会拥有独特的性格，进而成为人类的伙伴，可以做饭、修剪草坪、照顾老人等。

特斯拉是这样认为的，人工智能与人类将是一种双向服务的共生关系，并且马斯克也表示，希望这种共生关系会使数字智能和生物智能同时受益。

Tesla Bot的视觉感知系统主要基于特斯拉FSD的计算机模组和方案，面部配备3颗汽车同款Autopilot摄像头，最远监测距离可达250米。

运动则是主要靠脖子、手、腿以及躯干等搭载的28个机电传动器，能够让机器人达到接近人类灵活水平。

此外，Tesla Bot 采用了特斯拉汽车同款的 Occupancy networks ，具备短时记忆的能力，理解“时间”和“空间”，甚至在没电时还会自我导航去充电。

至于特斯拉人形机器人的核心，特斯拉直接放了一张图片，橙色的部分是它的执行部分，蓝色是电驱的部分，使用了与特斯拉车上相同的相同的圆珠电芯和一个特斯拉中央计算器（FSD）。

所以，这个机器人就是马斯克心中AI的“代名词”。

在这次发布会上，马斯克预计“擎天柱”人形机器人产量将达数百万台，每天仅售2万美元的价格，也比Model 3更便宜。

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超级大脑的生意

“擎天柱”采用的Dojo D1超级计算机芯片，以FSD计算机作为算力核心，配备汽车同款Aotopilot摄像头作为传感器，以及使用与车载自动驾驶相似的视觉感知算法、神经网络规划、自动标记、Dojo训练等技术，这些技术随着特斯拉自动驾驶的日趋完善是相得益彰的。

在2021年的AI Day上，特斯拉透露了正在构建中的Dojo超级计算机，其中每个节点都有自己的CPU、内存和通信接口，Dojo超级计算机的单个训练模块由25个D1芯片组成。

而D1芯片是特斯拉自主研发的神经网络训练芯片，单芯片在BF16精度下算力高达362 TFLOPs，功耗却只有400W，兼具GPU级别的训练能力和CPU级别的可控性，D1理论上可以无限叠加为超级计算集群。

这是它的无限叠加能力，由其组成的Dojo超级计算机的性能在理论上可以无上限拓展。简单说它的潜力无穷尽，前提是你得有装下它的载体。

在实际应用中，特斯拉以120个为一组，组装成ExaPOD，与其他芯片相比，其能达到1.1e算力，1.3TB的内存，13TB的高带宽内存。4台就相当于72个GPU机柜的性能。

ExaPOD将于2023年第一季度推出，系统构建成功后，Dojo超级计算机预计将成为世界上最强大的超级计算机之一。

不过特斯拉的超级计算机并没有在核和气候研究等领域进行高级计算，而是运行了一个神经网络，目的是训练其人工智能软件为自动驾驶汽车提供动力。

按照马斯克的想法，特斯拉会将Dojo提供给其他想要使用它来训练神经网络的公司。DOJO超级计算机将来会像Amazon Web服务一样，付费提供给其他用户在云端使用。

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FSD Beta版年底全球推送

在今年的股东大会上，马斯克曾透露FSD 10.13版本的研究已进行了一段时间，并且做了一些非常重要的架构改进，例如改进左转时会遇到的复杂问题等。

他表示，特斯拉目前正在北美广泛部署FSD beta版本，并将在今年启动完全自动驾驶能力（FSD）软件的大规模测试，目前测试版软件的累计行驶里程已经突破4000万英里，年底甚至有望超过1亿英里。

在这次的发布会上，特斯拉提到在2021年，FSD 的用户只有2000，但是到了 2022 年，FSD 有了 16万辆特斯拉汽车进行了技术的验证，这意味着已经有16万FSD用户，平均每8分钟就训练一个技术模型。

这不得不归功于的特斯拉研发的“视频素材训练营”，FSD模型的训练需要大量大视频学习，其可以储存大量由用户采集的原始视频文件，直接提供给训练服务器。

相比普通版本，它可以让训练速度提升30%，并且存储的文件更省空间（小了11%），读取速度也更快，最小每秒读写次数提升了4倍。

目前 FSD Beta 已经有了十分强大的视觉感知神经网络，在对于交通环境的特征识别、物体轨迹预测、驾驶时机判断都变得更加精细化和“深思熟虑”。

目前特斯拉FSD的识别能力、执行决策都得到了升级优化，已经可以从停车场自动驾驶到另一个停车场，点到点的城市道路自动驾驶。

在难度较大的无保护左转场景，FSD的能力也获得了提升。通过神经网络学习的运用，以及大量的仿真计算和模拟，FSD会识别周围车辆与行人信息后，计算出合理安全的通过路线轨迹，减速至安全速域并在行人与车辆之间的缝隙通过。

马斯克最后还立了一个Flag，FSD Beta版年底要对全球进行推送。

当然，这也要问一下各地方的监管部门答不答应。