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    Tesla AI日 人工智能動真格|力奇

    Tesla AI日 人工智能動真格|力奇

    過去三年,Tesla(美股代號:TSLA)分別舉行一些活動,不是為了發布新產品,而是為了展示在某科技領域的進展和願景,這包括2019年4月的自動駕駛日、2020年9月的電池日,以至下週四(8月19日)的人工智能(AI)日。

    撰文:力奇|圖片﹕iStock、unsplash

    據了解,在自動駕駛日,Tesla宣示世界首枚由車企研發的自動駕駛計算芯片(FSD Chip),並公布算力高達144TOPS的Autopilot硬件3.0,總體算力超越現時所有量產車。在電池日上,Tesla則掏出了下一代4680電池,配合年產能TWh級別的電池工廠;加上不同工程的優化,預計續航能力提升逾50%。

    自動駕駛進度未如理想

    雖然上述兩個日子開出的支票仍有待陸續兌現,但市場對今次的AI日仍有憧憬。一方面是人工智能乃自動駕駛的最大難關;另一方面,現實生活人工智能(Real life AI)是一個無可限量的藍海市場;任何的突破,皆有助Tesla染指電動車、新能源以外的市場。

    自動駕駛和人類駕駛的最大差距,不是獲得視野的能力;而是處理視野的能力,而處理視野明顯涉及「大腦」的分析和運算。Tesla今年7月在北美推送了FSD Beta V9, V9基於純視覺,實現點到點的自動駕駛輔助,可以自主處理城市道路中複雜的人、車混流場景。但有權威人士就認為,這個版本的FSD,就像一個喝醉的人在開車。由此可見,Tesla電動車的「大腦」,似乎未能呼應Tesla行政總裁馬斯克(Elon Musk)的信心。

    Tesla AI日 人工智能動真格|力奇
    (圖片來源:unsplash)

    他曾宣稱,年底前有辦法使自駕技術超越人類駕駛的可靠程度,惟5月時公司向加州監管單位表示,無法在年底前實現全自動駕駛(FSD)技術。事實上,Tesla的管理層不諱言,AI日是招聘活動,因為大眾媒體、分析員、零售投資者不會明白他們在AI日所看到的技術。展示相關研究,全是為了吸引世界最頂尖的AI人才加入公司。

    擁有海量特殊場景數據

    在招才方面,Tesla其實頗有優勢,因為公司在數據和運算硬體兩端,均擁有最優質的資源,絕對適合運算軟體端有抱負的人一展所長。馬斯克坦言,任何對解決AI問題有興趣的人才,均應該考慮加入Tesla,這是實現想法的最快捷徑。

    於CVPR 2021的會議上,Tesla之AI主管Andrej提到,公司目前已經採集到100萬個10秒視頻片段;每輛行駛在路上的Tesla電動車,不會實時上傳所有數據,而是設置一個AI觸發算法(Triggers),判斷是否想要的場景,並將觸發後採集的視頻片段,上傳到伺服器中。

    Tesla AI日 人工智能動真格|力奇
    Tesla指,無法在2021年底前實現全自動駕駛(FSD)技術。(圖片來源:istock 圖片)

    Tesla是從V9開始公布Triggers,但從前幾個版本,公司實際已開始這麼做。Tesla目前共推送過221個Triggers,覆蓋了不同場景的不同數據採集需求。有業內人士感嘆,沒有哪家企業像Tesla一樣,把corner case(特殊場景例子)收集到這樣一個程度。

    至於運算硬體,前文提到的Autopilot硬件3.0,雖然已是量產車之王,但與人腦相比仍有差距,但借助超級電腦則有望超越。市場預期,Tesla的Dojo超算中心,將是AI日的重頭戲。全世界只有Tesla一間車企建立超級電腦,因為已走到這一步,數據量太大,需要用更好的方式來利用這些數據。

    以超級電腦建超大模型

    Andrej曾表示,公司的超級電腦,大概是全球第五強。超算中心能提升數據採集的效率,加速處理corner case,還可以通過超大模型提高AI算法模型訓練的效率。

    隨FSD進入攻關階段,Triggers挖掘的數據勢呈指數級增長,上游的輸入逐步爆發;下游必須要有匹配的生產力工具升級,才能確保整條產線穩定產出。這應該就是AI日的緣由,除了Dojo和超大模型的開發外,Tesla將面臨軟件開發層面的生產力工具革新難題,急需AI專才去解決。

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    (圖片來源:unsplash)

    加州大學洛杉磯分校機械與航太工程學教授Dennis Hong早前發推宣傳Tesla日,Hong曾在2007年DARPA城市挑戰自駕車競賽贏得第三名,亦在2011年TED演講中提到,為視障者造車的可能性。據悉,他和Tesla合作了一個秘密項目,而Hong推文中的照片,可能就是Tesla自行研發的Dojo超級電腦晶片。

    AI日反映Tesla在人工智能上動真格,若有具體的技術突破苗頭,將刺激公司股價進一步轉強。

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