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科技行业先锋系列报告226：特斯拉AI日自动驾驶Dojo高性能计算人形机器人-210820（26页）.pdf

上传人：半声编号：49710 2021-08-23 PDF PDF 26页 2.07MB

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Autopilot仿真系统自动驾驶仿真系统，在一定程度上能够解决“数据来源难”“数据分类难”“数据闭环” 等领域中的问题。Autopilot仿真系统：提供5个重要的功能提供准确的传感器感知数据、提供逼真的渲染环境、提供不同的环境&位置、提供可扩展的应用场景、提供场景重建功能。Autopilot仿真系统：取得的成果已取得的成果：基于3.71亿张图像、4.8亿立体时空点的学习，可实现行人、自行车、车辆的检测与运动; 未来规划：通过“通用静态世界道路”拓展更多的车辆和行人学习。特斯拉：AI评估特斯拉还在用FSD 3.0芯片做AI 评估：超过 3000 块 HW3.0 主板组成的3 个数据中心;

特斯拉在AI日上展示了其自动驾驶、高性能计算和人形机器人的最新进展。特斯拉的自动驾驶系统采用视觉方案，依赖8个摄像头捕捉信息，并将其输入到“3维矢量空间”中。特斯拉的AI视觉组建HydraNets具有多任务学习能力，可同时识别多种物体。此外，特斯拉的纯视觉方案使其能够在没有高精度地图的情况下绘制地图。特斯拉的自动驾驶系统在安全性、舒适性、效率之间找到了平衡点，采用混合规划方案以实现高级别自动驾驶功能。在数据处理方面，特斯拉积累了超过60亿个物体标签和1.5PB的数据量。特斯拉还自主研发了自动标记技术，部分摆脱了对雷达套件的依赖。此外，特斯拉的Autopilot仿真系统能够加快数据处理，已取得的成果包括行人、自行车、车辆的检测与运动。特斯拉的AI训练计算机的核心诉求是带宽和延迟，其硬件算力在过去两年实现了翻倍增长。特斯拉发布了新的D1芯片和Dojo超级计算机系统，D1芯片的面积为645平方毫米，内置500亿个晶体管，内部线束长度为18公里。Dojo Pod计算机柜的总算力超过1.1EFLOPS。特斯拉还计划推出人形机器原型Tesla Bot，身高1.72米，体重56.6千克，将利用特斯拉的自动驾驶设备和技术。

"特斯拉自动驾驶的视觉方案如何工作?" "特斯拉的HydraNets具有哪些特点和优势?" "特斯拉如何利用自动标记技术提高自动驾驶安全性?"

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