當(dāng)面向云端的高性能計算機(jī)Dojo與車端最強(qiáng)的 HW4.0 硬件碰撞在一起時，會對特斯拉的自動駕駛產(chǎn)生什么化學(xué)反應(yīng)？

這會成為特斯拉自動駕駛的下一個「大殺器」嗎？

粗略計算，特斯拉目前有超過 82 萬輛搭載 HW 2/3 硬件的的汽車在全球各地行駛。以用戶平均每天駕駛約一個小時計算（每輛車 8 個攝像頭），車隊每月大約會產(chǎn)生 1.968 億個小時的視頻。

這帶來的問題是，如果用人工來標(biāo)注這些數(shù)據(jù)，因為數(shù)據(jù)量太大，標(biāo)注起來非常困難，成本也非常昂貴。

于是，去年 4 月的 Autonomy Day 上，特斯拉 CEO Elon Musk 釋放出了一個重要信號：特斯拉將把針對自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的研發(fā)放到絕對的優(yōu)先級（注：這里的自監(jiān)督學(xué)習(xí)就是無監(jiān)督學(xué)習(xí)）。

Musk 表示：「車端搭載的是一個針對推理優(yōu)化過的計算平臺（指當(dāng)時發(fā)布的FSD）。在特斯拉內(nèi)部，我們還有一個代號為 Dojo 的重大項目。它是一臺超強(qiáng)的訓(xùn)練計算機(jī)，Dojo 的目標(biāo)是能夠輸入大量數(shù)據(jù)，并對視頻進(jìn)行無監(jiān)督的大規(guī)模訓(xùn)練?！?/p>

這里有一個值得關(guān)注的信息是：Dojo 所處理的數(shù)據(jù)不再停留在圖片層面，而是針對視頻類的數(shù)據(jù)。

Dojo 在日語是「道場」的意思，指練習(xí)冥想或者武術(shù)的地方。

顯然，Dojo 則是特斯拉訓(xùn)練自動駕駛算法的「道場」：系統(tǒng)可以通過自動化的工具主動選取最有指導(dǎo)意義的訓(xùn)練樣本，篩選、清洗、標(biāo)注這些視頻片段，然后完成高效的算法提升。

這也是 Musk 對超級計算機(jī)寄予厚望的原因。Dojo ，無疑扮演算法優(yōu)化加速器的角色。

深度學(xué)習(xí)大神 Yann LeCun 預(yù)測稱，研究人員即將在視頻自監(jiān)督學(xué)習(xí)方面取得突破性進(jìn)展。他預(yù)計，今年深度學(xué)習(xí)的從業(yè)者就能夠真正在視頻數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)。

特斯拉 AI 高級主管 Andrej Karpathy 在最近一次的公開分享也表達(dá)了類似的預(yù)期：Dojo 訓(xùn)練計算機(jī)的目標(biāo)，是以較低的成本實現(xiàn)算法性能的指數(shù)級提高。

過去的訓(xùn)練數(shù)據(jù)依賴于人工標(biāo)注，而主動的自監(jiān)督學(xué)習(xí)可以大幅優(yōu)化算法提升的效率。在帶寬、數(shù)據(jù)存儲或算力短時間內(nèi)無法快速提升的前提下，主動學(xué)習(xí)依然能讓特斯拉在「綁住手腳」的情況下優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能。

鑒于 Musk 手握超過 82 萬輛「數(shù)據(jù)采集機(jī)」，特斯拉拿到優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的機(jī)會能比競爭對手們高出幾個數(shù)量級。

借助計算視覺，特斯拉在數(shù)據(jù)規(guī)模上具有優(yōu)勢的可不僅是自監(jiān)督學(xué)習(xí)或弱監(jiān)督學(xué)習(xí)，得益于主動學(xué)習(xí)，特斯拉在傳統(tǒng)的完全監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域也一騎絕塵。

還記得在 2019 年的投資者日上，Musk 表示，Dojo 是特斯拉目前最關(guān)注的項目之一。換句話說，Dojo 是特斯拉繼 FSD 芯片之后，在自動駕駛領(lǐng)域的又一大殺手锏。

如進(jìn)展順利，Dojo 可以改善 Autopilot 的工作方式——Autopilot 正以「2.5D」（2D圖像 + 內(nèi)容標(biāo)注）方式進(jìn)行訓(xùn)練迭代，而Musk打算升級，使其可以在「4D」（3D 加上時間維度）環(huán)境下運行。

Musk 對 Dojo 的評價是，「這將是一臺真正的性能猛獸?！?/p>

目前，特斯拉團(tuán)隊仍在開發(fā) Dojo。

根據(jù) Musk 本人推特的信息，特斯拉將在「六到十周內(nèi)以有限的公開發(fā)行形式」發(fā)布這項技術(shù)，這將成為特斯拉在自動駕駛方面的一大亮點。

與此同時，特斯拉 HW 4.0 也有了新的眉目。

據(jù)中時新聞網(wǎng)報道，特斯拉正與博通合作研發(fā)新款 HW 4.0 自動駕駛芯片，而且明年第四季度就將大規(guī)模量產(chǎn)，負(fù)責(zé)芯片量產(chǎn)的是巨頭臺積電。

具體信息包括：

• 芯片由 IC 設(shè)計龍頭博通與特斯拉共同開發(fā)；

• 芯片將采用臺積電 7 nm 工藝制造；

• 業(yè)內(nèi)首個享受臺積電 SoW 封裝技術(shù)的芯片產(chǎn)品，可以將 HPC 芯片在不需要基板和 PCB 的情況下直接與散熱模組整合在單一封裝中；

• 芯片預(yù)計 2020 年第四季度開始生產(chǎn)，初期投片規(guī)模 2000 片。

回顧特斯拉自動駕駛芯片的時間軸：

HW 1.0 時代（2016 年之前 ），特斯拉主要依靠 Mobileye EyeQ3，傳感器配置則為 1 顆前視攝像頭+ 1 個毫米波雷達(dá)和 12 個超聲波雷達(dá)。

HW 2.0 時代（2016-2019 年，包括 HW 2.5），特斯拉將合作方換成了英偉達(dá)，Drive PX 2 成了這套系統(tǒng)的核心。整個傳感器套裝則升級為 8 顆攝像頭+ 1 個毫米波雷達(dá)與 12 個超聲波雷達(dá)。

也就是在 2016 年，特斯拉開始組建芯片架構(gòu)研發(fā)團(tuán)隊，找來了傳奇芯片設(shè)計師 Jim Keller 擔(dān)任 Autopilot 負(fù)責(zé)人。

2019年，特斯拉成功推出 FSD 芯片：14 nm 工藝，算力 144 Tops，功耗 72 W。

特斯拉 Autopilot 進(jìn)入 HW 3.0 時代。

那么，這次 HW4.0 的 7 nm 芯片相比 16 nm/14 nm 有什么進(jìn)步呢？

7 nm 工藝的主要優(yōu)點是能夠在更低的電源電壓（低于500mV）下工作，功耗更低（速度提高 35%，功耗降低 65%），發(fā)熱量更小。

隨著自動駕駛系統(tǒng)對于算力的需求日益增長，芯片功耗對效率的影響也會變得越發(fā)顯著，而7納米工藝的優(yōu)勢也會更加突顯。

有評論稱，這顆高性能芯片將用來控制和支撐特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)、動力傳遞和車輛娛樂等功能——打通特斯拉的高性能電動車和自動駕駛兩大核心競爭力。

相比HW3.0，特斯拉下一代芯片的性能比 FSD 還要強(qiáng)大 3 倍。鑒于 FSD 的算力已經(jīng)高達(dá) 72 TOPS，HW 4.0 的性能表現(xiàn)絕對值得期待。

說了這么多，打造特斯拉 Autopilot 背后的工程師有多少人？

Musk 答：Autopilot 團(tuán)隊有約 300 名工程師。其中，有 200 名主攻軟件，另外 100 人則負(fù)責(zé)芯片設(shè)計。

Musk 還打包票說，軟件團(tuán)隊這 200 名工程師隨便到哪都能找到好工作，「沒有人是他們真正的老板?！?/p>

Autopilot 作為特斯拉一等一的大項目，不僅需要 200 名頂級工程師攜手合作，還要 100 多名硬件工程師持續(xù)輸出打基礎(chǔ)。

300 人通力合作才造就了 Autopilot 如今這個數(shù)一數(shù)二的自動駕駛產(chǎn)品。

這也是為什么 Musk 多次強(qiáng)調(diào) Autopilot 會成為這些天才工程師最閃亮的勛章。

除了這 300 名「絕地」工程師，Autopilot 還有其他幕后英雄——超過 500 名熟練的數(shù)據(jù)標(biāo)注員。

他們?yōu)?AI 算法的提升，提供了源源不斷的高價值數(shù)據(jù)。

需要注意的是，他們并不是廉價勞動力，而是均經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練，甚至能熟練為原始數(shù)據(jù)打上 4D 標(biāo)簽（增加時間維度）。

100 多名頂級的芯片工程師，近 200 名軟件工程師和約 500 位標(biāo)注員協(xié)同工作。對于如此大一個團(tuán)隊，Musk 說道，「我們確實做了相當(dāng)多的磨合。」

可能有很多人不理解，Musk 在這個過程中的角色。

硬件工程師中，直接向Musk匯報的有：

• 負(fù)責(zé)電池和動力系統(tǒng)的 Drew Baglino；

• 負(fù)責(zé)車輛架構(gòu)工程的 Lars Moravy ；

• 以及負(fù)責(zé)芯片、計算平臺以及弱電系統(tǒng)的Pete Bannon。

軟件工程師中，向 Musk 匯報的包括：

• 負(fù)責(zé)車輛軟件的 David Lau；

• 操作系統(tǒng)與內(nèi)部應(yīng)用的 Nagesh Saldi；

• Autopilot 團(tuán)隊整體的負(fù)責(zé)人 Ashok Elluswamy；

• AI 大神 Andrej Karpathy；

• 負(fù)責(zé)軟件集成與驗證的 CJ Moore；

• 負(fù)責(zé) Autopilot 底層代碼的 Milan Kovac。

而這些只是 Autopilot 的團(tuán)隊而已，難以想象，整個特斯拉向 Musk 直接匯報的中高層有多少了？

別忘了，Musk 并非凡夫俗子，他還是 SpaceX 的掌舵人，星辰大?？刹槐?AI 簡單。

Autopilot 的成功的背后，不僅要歸功于軟硬件團(tuán)隊的努力，以及人工智能背后的人工。

最后，還需要一個瘋狂的老板。

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