1月5日，备受关注的特斯拉人形机器人Tesla Bot现身成都太古里，展示特斯拉人工智能的新成绩。这款名为“Optimus”（擎天柱）的类人机器人，从概念走向现实仅用时6个月，系特斯拉将在智能汽车方面的研究成果和设计原理“嫁接”入研发中，用造车的技术研发的AI机器人。Tesla Bot的“大脑”与特斯拉车辆一致，搭载了与车辆同源的FSD电脑及Autopilot相关神经网络技术，拥有模拟人类的视觉神经网络，能准确感知周围环境并交予系统分析，进行行动决策和通信交流。

山雨欲来风满楼，内忧外患之中的特斯拉身上的光环似乎正在变弱。然而抛开资本关联，依然不能忽视特斯拉在技术领域的引领性。
图片来源：特斯拉
特斯拉
能打的不仅仅是电动车领域
特斯拉远不止是一家电动车公司。
快速迭代应用机器学习和人工智能的能力，使特斯拉能够针对大型市场提供产品和服务，这些产品和服务最终可能比它的电动车更大。
当机器学习、人工智能和迭代结合在一起时，有可能颠覆许多市场，或创造新的市场，特斯拉推动自动驾驶汽车就是证明。
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例如，当亚马逊作为销售书籍的电子商务解决方案推出时，任何人都没有想到，它通过不断增长的客户群和供应链收集的知识将导致它扩展到AWS和其他产品，这对提高公司的业绩意义重大。
换句话说，亚马逊远不止是一家电子商务公司，凭借自己的优势，它变成了一家在各个领域竞争的科技公司。
在考虑其核心业务iPhone时，苹果也是如此。几年前，投资者和分析师对苹果公司的脆弱性表示担忧，因为它严重依赖其iPhone产品线来增加收入和收益。而现在，虽然iPhone仍然是其旗舰产品，但苹果已经扩展到各种产品和服务，这些产品和服务共同为收入和盈利提供了重要的补充，补充了iPhone，在销售放缓时提供了缓冲。
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埃隆-马斯克明白特斯拉依靠一个行业来发展其业务的脆弱性。在未来几年，我们或许将见证 特斯拉将成为一家人工智能公司，利用其技术和数据，推出各种各样的产品和服务，让竞争对手措手不及。这不仅是由于早期的优势，而是基于难以想象的数据积累使他拥有更快的速度将产品推向市场。

擎天柱
从概念到迅速落地的实践
早在四年前，马斯克就有了制造人形机器人的想法，为了研制人型机器人，马斯克不断的招聘人才补充至驱动器代码的编写队伍，更是不遗余力的发布招聘岗位，由此可见他对于人形机器人建造的决心。
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想要建造一个与人相似的机器人并不容易，人是很复杂的生物：有关节，有骨骼，有肌肉，还有大脑和神经。想要真正的像人类一样，就必须极为了解人体结构，同时还具有足够的能力模仿出来。
很多国家早在非常久远的年代之前就开始研究人形机器人，日本在1967年，就发布了双足机器人，只是功能有限，并且成本较高，最终的结果就是破产倒闭。
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日本本田公司研制的阿西莫机器人在2000年成为世界上水平最高的机器人，2013年波士顿也研制出了可以单脚站立，随时行走的机器人，并且还能够实现前滚翻，倒立等高难度动作。
人型机器人需要强大的算力支撑，能够让人形机器人受到控制，实时处理相应的任务，还需要机器人进行分解，并学会相应的算法，实现更像人类的控制。因为前期投资成本过高，所以人形机器人并不便宜，这也是市场无法扩大的原因，而马斯克很聪明地解决了这一点问题。
特斯拉本身是一家软件公司，只是碰巧也制造与软件配套的硬件方案。作为“软件定义汽车”的核心力量，特斯拉率先向汽车当中引入了系统与连接性元素。这既降低了成本、增强了功能，也让系统更新变得更加易行。事实上，虽然特斯拉在各个方面都处于领先地位，但其压制各家竞争对手最强的手牌当数出色的软件开发能力。
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在Tesla Bot机器人的开发过程中，特斯拉把汽车上的一些技术运用到了人形机器人“擎天柱”上，“擎天柱”采用了跟特斯拉电动车相同的感知与计算单元，其中包括自研的芯片，以及三个自动辅助驾驶摄像头。它还直接从自动驾驶系统中，嫁接了计算机视觉神经网络。
这套视觉神经网络，能够做车周环境的渲染与简单建模，也能识别汽车摄像头摄录的图像流中，那些高频以及关键特征点。这些模型和关键点，能够帮助汽车识别以及预测环境中其他物体的状态，更好地导航。
在视觉导航、路径记忆以及规划上，同样技术也能为人形机器人赋能。
「我们已经将机器人集成到自动驾驶模拟器里」，团队内的一个成员说。不过他们也提到，汽车与机器人面临的环境有很大的不同，迁移并不简单，他们需要采集新场景中的训练数据，训练局部运动等新的算法模型。
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这个案例成功的意义已经远远超越了擎天柱本身，最有价值的部分在于验证了快速构建它的基础人工智能。建造机器人的身体是容易的部分，设计操作它的软件是困难的部分。能够在很短的时间内做到这一点，证明特斯拉能够将其在电动车中使用的人工智能，应用于其他产品。
Dojo是特斯拉内部建造的一台超级计算机，其唯一目的是教授其人工智能。这项幕后技术就是特斯拉能够在其所从事的任务中迅速取得如此大的进展的秘诀。
Dojo
正在构建中的人工智能未来
“擎天柱”也许真能给人类的生活和全社会带来深远影响。但Dojo超级计算机，而且有望比双足机器人更快改变世界。
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汽车目前最重要的新兴能力就是自主驾驶功能，基本上属于软件问题。特斯拉的FSD beta因为把车主当成测试对象而受到争议，但正如人类自己也没法在不上路的情况下学会开车一样，自动驾驶汽车同样需要经历现实情况以制定应对策略。开发自动驾驶系统的公司可以根据现实世界数据建立模拟与测试模型，借此加速整个训练进程。
这就是Dojo的舞台所在。特斯拉已经在使用由英伟达GPU驱动的大型超级计算机处理其FSD数据，借此构建起更强的自动驾驶模型。该系统的一项重要任务就是“自动标记”，即为原始数据添加标签，使其成为决策系统中的一部分。尽管自动驾驶汽车在运行过程中也会自主执行部分识别，但大多数传感器数据还是要跟预处理过的世界模型相匹配，再针对特定情况采取预定义的动作。就像人类也会凭借以往的经验判断道路状况、做出相应反应一样，自动驾驶汽车同样要利用AI模型中的驾驶经验决定如何行动。
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Dojo的特别之处，在于它的D1 tile并非由多个小芯片所构成，而是单一包含354个核心的大芯片，专门针对AI和机器学习设计而成，这使得Dojo在同等数据中心空间之内，比传统CPU或GPU超级计算机都要快上几个数量级。
作为Dojo的一部分，特斯拉一直在开发其所谓的ExaPOD，这是一种扩大超级计算机规模以提高其性能的方法。该集群由10台机柜组成，而且计划在帕洛阿尔托数据中心内部署7套这样的exapod集群。每个exapod的处理能力为1.1百亿亿次，面向特斯拉自动驾驶汽车（可能还包括「擎天柱」机器人）的AI模型进行换算之后，其处理能力将逼近8百亿亿次。

图片来源：特斯拉
特斯拉的目标，是在2023年第一季度部署第一台Dojo exapod，但其他六台何时落地还不明确。当这种级别的处理性能安装到位之后，特斯拉的FSD模型训练将大大加快，由此推动自动驾驶汽车的显著发展。目前全球已经有16万多特斯拉车主在参与FSD beta，为公司收集真实世界中的驾驶数据。而Dojo exapod将利用这些数据构建起新的模型，向这16万名用户不断推送系统更新，由此形成良性循环。正反馈形成之后，可以想象，在可以预见的未来中将有更多测试者被吸引，Dojo将拥有难以想象的数据积累。
很明显，特斯拉正在提高其超级计算机的功率，为未来做准备。特斯拉不仅仅是在谈论成为一家电动车公司，而是在采取明显的措施试图拥有世界上最强大的超级计算机来教导和训练其人工智能，当考虑到特斯拉如何利用手中的专业知识将其应用于各种产品和服务时，这将是一条巨大的护城河。
资料来源：至顶头条、美股研究社、极客公园
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