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  • Rain ishere

Tesla徹底顛覆"所有專家的腦袋"🤯#d1#dojo#bot#fsd#AIday




幾日前Tesla發佈了舉世矚目的AI Day人工智能日


當時Tesla Bot幾乎都搶去所有AI Day的焦點


這個會跳舞又比Elon矮幾cm的無頭髮機械人


但整個Ai Day,我覺得....似乎一般的傳媒都錯了重點


對我來說, 當天最重要的發佈, 並不是Tesla Bot


今集的內容

1)Tesla Ai Day 3大重點公佈 2)全世界最好的晶片


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"Tesla 不是一間造車的公司" 這句說話,我上年在Youtube就說了


Tesla和Elon的目標, 是解決人類生活上面的最大問題 - 包括能源及勞動力短缺問題


我們先看看Ai Day的重點:


第一個重點: 就是Computer Vision Problems 視覺計算的解決方案


Ai Day中公司把Tesla的Visual cortex computing


描述為“從頭開始建造一頭動物 building animal


他們表示: 四處走動、感知環境以及進行智能行動等功能


就是開始建造一頭動物


我之前這影片已經比較過Lidar和Tesla的Visual比較


如果你想知道可看這影片





重點是Tesla混合了Neural Network神經網絡

和車的Visual Cortex 結合成Tesla的Ai系統


目標是 ”讓Tesla在地球上的任何地方行走"


特斯拉人工智能負責人解釋了特斯拉如何運用數據


以實現基於Visual Computing的半自動駕駛技術


Ai自動駕駛儀即是這動物的大腦


可和視覺皮層Visual cortex computing合成


他們說: Ai的難度在於


如何把神經網絡架構下所設計的信息更智能地流入駕駛系統


發佈會上,Tesla發佈了一個模擬系統





在這個demo上, 特斯拉成功通過Visual Cortex computing解決的兩個主要問題


1)是臨時遮擋(例如在繁忙的十字路口的汽車擋住了 Autopilot 對遠處道路的視野)


2)出現在道路上較近的標誌或標記(例如 100 米處的標誌)


問題如: 道路上的臨時阻塞和緊急標誌以及合併車道


之前的Autopilot版本對這些問題都是難以計算


Ai Day上,他們公佈這些問題現在都可以處理


他們是如何解決這個問題呢?





Tesla 的工程師利用 ”空間循環網絡視頻模塊”技術


很難讀 (笑....)


簡單一點說,即是不同的模塊各自跟踪道路的不同方面的問題


好像一個團隊般,每人分工,分別處理不同的專業領域


主要要處理2方法 包括 1)空間 和 2)時間


而如Ai是學習到更準確的空間性和時間性


2種的學習都能夠幫助Autopilot做出更準確的預測


所以"prediction"這字也是Ai Day的重點


除此之外,Tesla也組建了一個新的1000人的人手 labelling團隊





我剛才提及的視覺模塊


就是Tesla的Ai會利用這些視覺模塊,自動標記了一些重要的影像 (clips)


這些Clips都是由路上每一架行走的Tesla提供的


也就是他們的大數據,收集了這些大數據後


Ai團隊就弄了一個電子遊戲程式


Autopilot 就是玩家,Ai則通過模擬情境不斷學習


模擬情境可幫助解決以前Visual learning的盲點





第二個重點, 當然就是我剛才提過的Tesla Bot


相信很多人都已經在網上看到不同的影片


這位比Elon Musk矮一點點的機械人簡直是在跳熱舞


可以說Tesla Bot是Ai Day的觀眾覺得最有趣的噱頭


Elon Musk指出 “人們最不喜歡做的工作”,可以被特斯拉機器人接管


該機器人高 5 尺 8 寸


重 125 磅, 可以拉 150 磅的物品


以每小時 5 英里的速度行走


重要信息都會顯示在的頭部的屏幕上面


該機器人的prototype預計將於明年推出


在發佈會上,Elon更揚言





他說 “特斯拉可以說是世界上最大的機器人公司"


當然你和我的反應都是一樣,怎麼會?


他解釋 “因為我們的汽車就像半智能機器人, 只是在4個輪子上


那如果他把AI自動車計算為機械人,那這點是可以再討論的


去討論他們是否"世界上最大的機器人公司"


你們可能沒為意,除了Tesla


世界上越來越多的車廠, 都說自己不是單單的汽車製造商





例如韓國現代Hyundai公司的名字本身沒有Motors這字


但它旗下的Kia, 今年年初就已經把公司名字由Kia Motors


更改成KIA


即是把"汽車"這字拿掉


為EV及Robotic產業的未來做好準備了


正如我上年影片也有說過, Tesla不是一間車廠


投資者不能把把它跟一般汽車公司的業績和股票做對比


它是較近似一間科技公司, 或者Elon說的機器人公司





第三個重點,這點我會連同"全世界最好的晶片" 這部份一起分享


Ai Day上Tesla公佈了Dojo


Dojo是Tesla一款 AI 神經網絡訓練的Supercomputer超級電腦


Dojo 不僅是特斯拉“全自動駕駛”(FSD)系統的一項技術


也是高級駕駛員輔助系統


這個in-house的Dojo超級電腦, Tesla預料這是世界上其中一個運算最快的Supercomputer


剛才也說過了, Tesla是all-in在 "Vision-only"的技術


不採用Lidar技術


所以只會靠不同的影像clips利用人工智能不斷學習





這裡我們要先了解Tesla的FSD是如何學習的


每天世界各地的Tesla在道路上行走時


所有的影像及clips這些原始數據


就會被送到Tesla的內部系統裡


進行Ai 運算學習


這裡補充一下,特斯拉已經在使用 NVIDIA的GPU


構建了世界上最強大的超級電腦之一


Tesla的人工智能負責人,在今年 6 月份的一次公開演說中透露


Tesla現時的起級電腦中,最大的GPU Cluster是由 NVIDIA 的新 A100 GPU 組成





他當時表示這大約是世界上最強大的超級電腦中的第 5 名


但在剛過去的Ai Day上它們就公佈了,他們自家研發D1 晶片


Elon Musk形容這是”全世界上最好的晶片”


暫時Tesla還沒有公開D1 Benchmark的數據


但Tesla 強調這個自家製D1


是專門應對Ai的神經系統訓練


D1是現時世界可用於Ai訓練的晶片中運算最快的一個晶片


發佈會上,它們表示下年度開始,它們會把現時的GPUs由這個新的D1取代


D1採用 7 納米技術





Tesla在發佈會上說: "D1具有 GPU 級計算能力


也具有 CPU 連接性"


I/O Bandwidth 是“當今最先進的網絡交換晶”的兩倍


Tesla指這個D1效能是Gold Standard - 黃金標準


也指出這可以解缺晶片供應不穩的瓶頸問題


早2星期前我在Tesla影片中也分享過


Tesla為了要解決晶片短缺問題, 在Q2 Earnings Call上就表示了


他們要更換晶片, 而且要重新編寫汽車軟件程式去容納其他晶片


看來D1就是答案了


早前我之前Patreon也分享了TSLA的重要支持阻力位





也分享了著名Hedge Fund - Muddy Waters Capital公佈了他們正式放棄對Tesla的沽空positions


而Michael Burry到目前為止仍然是在做空Tesla的


雖然Michael Burry仍然認為Tesla不值現時這個股價


但顯然地,有些Hedge Fund在 Tesla強大的Q2 Earnings後


也改變看法


加上A1 Day的重點公佈, 對我來說Tesla仍然很值得長線投資的公司


留言告訴我, 在Ai Day上,那一個發佈最令你值得注意呢?





今日就分享到這裡, 如果你喜歡影片請留言分享點讚和訂閱啦


下次見,BYE-BYE



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