特斯拉已经揭示了它创建的人工智能技术，该技术旨在教其数千辆汽车在变革运输业的竞赛中自动驾驶。
人工智能系统，称为 Dojo 并于周二在 Hot Chips 会议上详细介绍，将数百个 D1 芯片组合成笨重的“exapods”。 他们的工作是处理当今道路上特斯拉车队的视频，以了解真实世界的驾驶是如何工作的。 该培训过程是 FSD（全自动驾驶的缩写）的基础，特斯拉预计其最终将通过高速公路交汇处、停车场和交通信号灯驾驶其汽车。
特斯拉一直在努力向客户提供 FSD 产品，其中许多客户为此付费 几年前，因为训练人工智能来处理现实世界的复杂性，结果证明在计算上比特斯拉预期的更具挑战性。 Dojo 的强大计算能力旨在最终使自动驾驶特斯拉成为现实。
FSD 今天处于有限的 beta 测试中，需要不断的人工监督，这使特斯拉失去了真正自动驾驶的资格。 然而，特斯拉首席执行官埃隆马斯克预计这项技术将为全自动驾驶汽车铺平道路——这是一项艰巨的挑战，需要汽车能够在完全没有人类驾驶员的情况下自行驾驶。
特斯拉于 2021 年首次开始谈论 Dojo 人工智能日活动。 在 Hot Chips，特斯拉详细介绍了 Dojo 的 D1 芯片是如何工作的，以及它们如何通过数十个或数百个芯片连接在一起形成庞大的计算结构。
“我们需要加速这些 AI 加速器，”负责特斯拉自动驾驶汽车硬件工作的 Ganesh Venkataramanan ，在 Hot Chips 的一次演讲中说。
AI 训练硬件足够灵活，可以容纳广泛的 AI 模型，而不仅仅是特斯拉在驾驶辅助和自动驾驶汽车方面需要的视频处理。 考虑到特斯拉的雄心壮志，这一点很重要，其中还包括其 Optimus 个人机器人等项目。 擎天柱需要在完全不同的环境中导航的技能。
深入了解特斯拉的 Dojo为了实现这一加速，这家电动汽车制造商首先根据自己的需求设计其 D1 芯片，主要处理跟踪汽车不断变化的环境的视频数据。 处理这个四维空间——三个空间维度和一个时间维度——比查看单帧视频要困难得多。然后将
D1 芯片以 25 个为一组连接成一个正方形“训练块”，宽度大约为 一个餐盘。 训练图块与邻居边对边链接到网格中。 数据从一块块转移到一块块，就像汽车在城市街区或长途旅行中使用的网络更像是区域特快列车。
有很多行业标准可以帮助构建这种东西，但特斯拉从指令集中定制了一切 将 D1 芯片命令到网络技术和运行该节目的 AI 软件框架。
特斯拉表示，它计划将 AI 训练从 Nvidia 处理器转移到 Dojo 以加快工作速度，但目前尚不清楚特斯拉的过渡有多远。 “我们拥有硬件已经有一段时间了，我们正在实验室中运行它，”硬件工程师 Emil Talpes 在 Hot Chips 演讲中说。
特斯拉计划在 9 月 30 日的 AI 日活动上分享有关 Dojo 速度的详细信息。 最终，研究人员可以有机会亲自试用 Dojo。 “埃隆已公开表示，随着时间的推移，我们将向研究人员提供此功能，但我们没有时间框架，”Venkataramanan 说。
特斯拉的垂直整合传统汽车制造商依赖于庞大的零部件供应商网络，从座椅到信息娱乐系统，应有尽有。 ，但 Dojo 展示了特斯拉更喜欢自己构建技术的方式。 这种称为垂直整合的方法延伸到制造、软件、销售、服务，甚至延伸到特斯拉车主可以为其汽车充电的增压器网络。
垂直整合在科技行业呈上升趋势。 它使公司可以更严格地控制他们的产品和服务，以便他们为客户顺利合作。 这意味着公司不必与供应商和其他业务合作伙伴分享利润。
垂直整合使苹果受益，它设计自己的 iPhone 和 Mac 芯片，为其产品编写核心软件，并提供 iMessage 和 Apple TV Plus 等服务
特斯拉的控制使其能够相对轻松地发布软件更新，并为音乐流媒体和实时流量更新等在线服务每月收取 10 美元的费用。
但随着特斯拉、Alphabet 的 Waymo 和通用汽车的 Cruise 等公司多年的工作表明， 建造自动驾驶汽车非常困难。 即使是特斯拉的技术敏锐度也没有破解
Promises，promisesTesla 多年来一直在销售 FSD 却没有交付。 2016 年，它表示所有新特斯拉都配备了必要的硬件，但在 2019 年，它开始使用基于特斯拉自己的人工智能芯片的计算硬件升级汽车。 现在，特斯拉希望到 2022 年底将其测试扩展到更广泛的 beta 测试人员。不要指望它何时到达更广泛的受众的确切时间表。
最新的 FSD 测试版 10.69 显示了进展，早期测试人员报告 . 马斯克表示，当特斯拉向更广泛的测试人员群体发布 FSD 时，其价格将从 12,000 美元增加到 15,000 美元，这是最近一次提价。
世界人工智能，”马斯克在 2021 年发推文说。“没想到这么难，但回想起来困难是显而易见的。”
