作者｜水木公
编辑｜刘伟
机器人真的要代替人类了？
就在近日，特斯拉2022 AI Day正式召开。特斯拉CEO马斯克不仅又带来了全新的智能机器人，而且还公布了超级计算机Dojo和FSD（完全自动驾驶）的最新进展。
机器人亮相 ▲
不知是调侃还是认真的，马斯克本人说今天的AI Day是招聘大会，所以会比较硬核。
但极果君还是全程都看了下来，接下来就给大家盘一盘，今年的AI大会特斯拉到底又整什么幺蛾子了。
其实在去年AI Day上，特斯拉发布了一个“高1.72米，重56.6千克”的人形机器人。马斯克当时表示，这个机器人将利用Dojo超级计算机的训练机制来改进功能。
最左边是去年的渲染模型 ▲
而如今看来，机器人的进度还算不错。在没有连接电线，没有人搀扶，且没有外包装的情况下，机器人自己就走上了舞台。
虽然走路姿态上和前段时间小米发布的“铁大”不分伯仲，和波士顿动力的机器人相差甚远，但明显上半身的动作更加精密。
特斯拉机器人好像在走猫步 ▲
擎天柱配备了2.3kWh圆柱体电池组，体重73kg，静坐时能耗100w，慢走时能耗500w，整个身体的自由度超过200多个，其仿生手指非常灵活，拥有27个自由度，且能够自然行走。
特斯拉在机器人上搭载了很多自研的永磁铁电机，目前还在膝盖处用上了谐波减速器，来支撑机器人正常行走减震。并且关节的结构可以承托一台钢琴的重量。
从演示视频中可以得知，目前擎天柱机器人可以下蹲、拿箱子、抓取物体、甚至能完成浇花等一系列动作。
去年AI日上，特斯拉称机器人会使用和汽车相同的人工智能技术。
经过演示视频可以看到，通过特斯拉汽车上的类似FSD技术，机器人拥有一套完整的视觉系统，面对一些日常的工作可以准确识别，利用摄像头获取事实外界数据，然后利用神经网络来进行计算。
除了FSD以外，特斯拉还根据汽车碰撞实验，模拟机器人摔倒场景，从而保护机器人的中央计算平台。相信在不久的将来，机器人碰撞试验标准也会陆续跟进。
机器人摔跤模拟 ▲
据说，机器人以后还可以更加熟练的记录路线，甚至可以自己给自己充电。等量产了买台机器人当佣人帮家里干活，好像也挺不错？
机器人路线记录 ▲
通过发布会资料可以了解到，特斯拉的擎天柱机器人的“眼睛”是FSD技术的变种，“大脑”是Dojo超级计算机，而四肢关节也用上了非常多的黑科技。
马斯克本人表示，智能机器人离我们越来越近了，或许在未来三到五年的时间，人们就可以花费不到两万美元的价格，购买他们的机器人。
虽然话是这么说，但是后续成品居然是被三个大汉手扶推上来的，看来人形机器人还有很长一段路要走啊。
机器人就说这么多，还是让我们来看看特斯拉的自动驾驶研究的怎么样了。
特斯拉的宗旨，就是贯彻汽车软硬件的深度融合，而按照目前的进度来看，他们也确实在大力推进这件事情。上面提到的机器人，最主要的视觉部分就是基于FSD算法开发的。
经过一年时间，FSD Beta的公测规模从最开始的2000台扩大到了如今的16万台，平均8分钟就能训练一个模型。
相较于之前，特斯拉的自动标注系统也变得效率更高，采集环境信息、重构可用于训练的 3D 模型、再在模型上让系统完成自动标注、再用少量的人工对于特殊标记进行校正的流程在目前的特斯拉数据标注体系里已经跑通，而且效率相比之前有着巨幅提升。
那么如此庞大的数据，特斯拉是如何进行处理的呢？
既然需要大批量运算，特斯拉干脆搞了一个CPU集群，并且预计在2023年建造第一台DojoExaPod——利用D1芯片打造的超级计算机集群。到时候计算速度可能会更上一层。
cpu集群 ▲
当然，接下来特斯拉仍然不会依靠高精地图和激光雷达，而是继续保持纯视觉方案，在通过深度神经网络来继续训练模型。
在发布会上，特斯拉还举了一个自动驾驶无保护左转的例子，其中车辆不仅可以识别车辆和行人，而且还能认识宠物狗。
同一种路况，两种路线 ▲
在识别的前提下，通过预测车辆和行人轨迹，车辆将会自动选择最优通过路线，从而避免一些事故发生。
非常逼真的训练模型 ▲
虽然马斯克说年底FSD Beta就会向全球推送，但是问题是，训练感知的这个环节，仍然需要大量的采集道路数据，那这件事无可避免的会受到不同国家法律法规的限制，估计在很长一段时间内，都难以用到量产车型之上。
在问答环节中，有不少人针对机器人发出了自己的疑问：比如，特斯拉机器人会不会变成“终结者”反攻人类？
终结者海报 ▲
马斯克表示，如果真的到那一天，政府应该加强对AI技术的监管和应用，避免这项先进技术被坏人利用。不得不说大伙的想象力还是很丰富的。
底特律：变人海报 ▲
马斯克在会场还表示：“通过AI Day，我们希望外界对特斯拉的认知能够超越电动车，我们是real-world AI（人工智能）领域的时代先锋。”
总而言之，今天的AI Day更像是特斯拉的技术show，在未来还有很长的一段时间里，全球高新技术的发展将会越来越快，未来的生活也会越来越美好。
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