極管網(wǎng)·極客觀察9月19日 摩根士丹利不久前發(fā)布報(bào)告稱，特斯拉開發(fā)的Dojo超級(jí)電腦將讓公司市值增加5000億美元。
特斯拉將用Dojo開發(fā)自動(dòng)駕駛技術(shù)，未來無論是制造汽車、開發(fā)機(jī)器人的士、向其它企業(yè)銷售軟件，Dojo都能給特斯拉帶來優(yōu)勢(shì)。
受報(bào)告影響，特斯拉市值大漲700億美元，漲幅約為6%。700億美元是什么概念？約等于寶馬的市值。
Dojo將給特斯拉帶來“不對(duì)等”優(yōu)勢(shì)？
即使將更多算力、更多數(shù)據(jù)丟進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)，也并不一定就能推動(dòng)AI取得進(jìn)一步突破。不過如果將幾大要素組合在一起，到了某個(gè)時(shí)間點(diǎn)，往往能帶來一些特殊進(jìn)步。
為了運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法，特斯拉專門開發(fā)定制處理器Dojo。目前有許多特斯拉汽車正在路面上行駛，它們收集海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要處理。
摩根士丹利分析師認(rèn)為，未來Dojo將給特斯拉帶來突破，在無人駕駛、產(chǎn)品研發(fā)方面，特斯拉在其它汽車制造商面前將擁有“不對(duì)等”優(yōu)勢(shì)。
報(bào)告甚至認(rèn)為，有了Dojo超級(jí)計(jì)算機(jī)，特斯拉可以殺入一些注重計(jì)算機(jī)視覺的特殊行業(yè)，比如健康護(hù)理、安全、航空。
聽起來是不是有些夸張？可能是，但也不能說摩根士丹利毫無根據(jù)。在AI大紅大紫的眼下，特斯拉的Dojo戰(zhàn)略看起來符合潮流。
馬斯克期待Dojo為自家FSD迎來“ChatGPT 時(shí)刻”
ChatGPT似乎已經(jīng)向行業(yè)證明了一個(gè)公式的正確性：更多算力乘以更多數(shù)據(jù)等于更聰明。
OpenAI早已明白，摩爾定律走到了盡頭，所以它押下聲譽(yù)和金錢，認(rèn)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施將會(huì)帶來突破。
在OpenAI成立之前，圖像識(shí)別領(lǐng)域曾經(jīng)發(fā)生過同樣的事，因?yàn)閾碛懈蟮臄?shù)據(jù)庫、更強(qiáng)的計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別能力突飛猛進(jìn)。
在最新的馬斯克傳記中，作者談到了FSD軟件，未來它將引導(dǎo)汽車穿越鬧市，更加依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將會(huì)幫助算法模擬人類駕駛習(xí)慣。
這聽起來是不是和ChatGPT的運(yùn)行機(jī)制有些相似？馬斯克也認(rèn)為，在明年或者之后的幾年，特斯拉FSD將會(huì)迎來“ChatGPT 時(shí)刻”。
當(dāng)然，馬斯克的話不能盡信，畢竟“馬大嘴”的名號(hào)不是白叫的。早前他就曾夸下?？?，說到了2020年年底時(shí)將有100萬輛特斯拉機(jī)器人的士在路上行駛，不過這并沒有實(shí)現(xiàn)。
FSD和ChatGPT有著本質(zhì)區(qū)別
開發(fā)FSD需要訓(xùn)練AI系統(tǒng)，有了Dojo，特斯拉訓(xùn)練時(shí)可以節(jié)省成本。特斯拉利用汽車收集來自真實(shí)世界的數(shù)據(jù)，在Dojo的加持下，它可以優(yōu)化駕駛算法。但這些優(yōu)化能否為計(jì)算機(jī)視覺帶來突破，進(jìn)而引爆無人駕駛革命？沒有人知道，也無法預(yù)測。
當(dāng)然，F(xiàn)SD和ChatGPT也有本質(zhì)區(qū)別，去年特斯拉工程師就曾解釋過。FSD背后有多個(gè)項(xiàng)目、多套機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)支持，它們分別處理不同的路面任務(wù)，比如轉(zhuǎn)向、解析路面標(biāo)志。有了更多數(shù)據(jù)、有了更強(qiáng)算力，F(xiàn)SD應(yīng)該能取得一些進(jìn)步，但如果想有大突破，還要改進(jìn)子系統(tǒng)。
ChatGPT不太一樣，它之所以功能強(qiáng)大，主要是靠優(yōu)化一個(gè)子系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)的，也就是解析文本的算法。
特斯拉還有一個(gè)問題需要解決，從本質(zhì)上講，視頻（傳感器數(shù)據(jù)）和文本有著本質(zhì)不同。
很多機(jī)器人專家都在思考一個(gè)問題，幫ChatGPT解鎖新功能的模式是否可以用來優(yōu)化機(jī)器人感知、導(dǎo)航、推理能力？
的確，企業(yè)可以搭建超級(jí)電腦，用來解決上述問題。但是相比于文本處理，處理視頻數(shù)據(jù)需要更多算力，如果想取得突破，需要的算力可能更是要多得多。
想在機(jī)器人領(lǐng)域取得突破，到底需要多少數(shù)據(jù)？需要多強(qiáng)的超級(jí)計(jì)算機(jī)？特斯拉不知道，摩根士丹利也不知道。
小結(jié)：
摩根士丹利之所以吹捧Dojo超級(jí)計(jì)算機(jī)，主要是因?yàn)樗J(rèn)為無人駕駛一旦取得突破，這些突破性技術(shù)也可以用來解決其它問題。不過汽車駕駛沒有那么簡單，系統(tǒng)要深入理解現(xiàn)實(shí)世界，在高速公路上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛是一回事，到了其它地方又是另一回事。
斯坦福大學(xué)汽車研究中心學(xué)者Christian Gerdes說，他們相信數(shù)據(jù)多了、算力強(qiáng)了，無人駕駛會(huì)有進(jìn)步，但不知道能夠走多遠(yuǎn)。
Christian Gerdes還說：“我們有相對(duì)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以學(xué)習(xí)賽車物理學(xué)。結(jié)果不錯(cuò)，有趣的是，數(shù)據(jù)越多，系統(tǒng)并非總是會(huì)變得更好。”
摩根士丹利認(rèn)為，在2024年年初的特斯拉AI Day上，它將會(huì)推出下一代FSD，并告訴公眾因?yàn)橛辛薉ojo，特斯拉無人駕駛已經(jīng)取得重大突破。
這也許有可能，但是考慮到特斯拉之前吹過不少牛，摩根士丹利的斷言也值得懷疑。（小刀）
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