Tesla nổi bật như một phát minh sáng chế trong bối cảnh công nghệ đang phát triển nhanh chóng hiện nay, đặc biệt là trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI).
AI là cốt lõi trong nỗ lực đầy tham vọng của Tesla nhằm đẩy nhanh quá trình chuyển đổi của thế giới sang năng lượng bền vững, vượt xa việc sản xuất ô tô điện đơn giản.
Sự trung thực của Tesla đối với trí tuệ nhân tạo không chỉ đơn giản là một thiết kế phụ như bạn tưởng; nó đã ăn sâu vào DNA cốt lõi của họ và ảnh hưởng đến mọi thứ, từ việc lái xe độc lập đến hệ thống vận hành năng lượng.
Tesla đang thay đổi những gì có thể thực hiện được trong lĩnh vực máy móc cũng như các lĩnh vực khác bằng cách áp dụng các thuật toán AI tiên tiến cho tầm nhìn và lập kế hoạch.
Công nghệ tự lái hoàn toàn (FSD) của công ty là một minh họa đầy phong cách về khả năng AI của công ty. Một hiện tượng về khả năng đọc viết của máy và phân tích dữ liệu được thiết lập để biến đổi cả những đoạn đường ngắn và đường dài của chúng ta.
Để tối đa hóa việc sử dụng năng lượng trong cả ô tô và các sản phẩm khác như Tesla Powerwall và Solar Roof, trí tuệ nhân tạo (AI) của Tesla cũng đóng một vai trò quan trọng.
Những thành kiến thông minh này đánh giá dữ liệu môi trường và mô hình tiêu dùng bằng AI, tạo ra các biến thể theo thời gian thực để nâng cao hiệu quả và tính bền vững. Ngoài ra, các thử nghiệm AI của Tesla bao gồm chế tạo robot với việc tạo ra Tesla Bot, nhằm mục đích xử lý tình trạng điều kiện tồi tệ, đơn điệu hoặc đơn giản là không thú vị.
Nó cũng tạo ra những cơ hội mới cho hoạt động thương mại giữa người máy và con người, mở ra cánh cửa cho một ngày mà máy móc thực sự có thể giúp con người cải thiện chất lượng cuộc sống của chúng ta.
Nền tảng cho mục đích của Tesla, trí tuệ nhân tạo đóng vai trò là cỗ máy thúc đẩy doanh nghiệp hướng tới một tương lai tự động hóa và bền vững hơn.
Chế tạo ô tô thông minh hơn chỉ là một khía cạnh của việc phát triển hệ sinh thái thông minh hơn, tích hợp chuyến đi, năng lượng và cuộc sống ban ngày. Bằng cách đầu tư đáng kể vào trí tuệ nhân tạo,
Tesla không chỉ đi trước gió mà còn giúp định hình nó, đẩy lùi các giới hạn về khả năng của công nghệ vì một xã hội xanh hơn, năng suất hơn.
Vì vậy, trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét Tesla AI, các sản phẩm, dịch vụ, hoạt động của nó và hơn thế nữa.
AI & Robotics của Tesla
Khi giải quyết sự hợp nhất của robot và trí tuệ nhân tạo (AI), Tesla liên tục đứng đầu. Họ nổi bật trong môi trường AI nhờ cách tiếp cận độc đáo, đặc biệt là về tầm nhìn và lập kế hoạch.
Tesla nhận thức được rằng quyền tự chủ hoàn toàn đòi hỏi một hệ thống AI phức tạp có thể hiểu được môi trường xung quanh trong thời gian thực, cho dù đó là trong ô tô hay robot hình người.
Thay vì chỉ phụ thuộc vào các thuật toán dựa trên quy tắc, cách tiếp cận của họ đi chệch khỏi chuẩn mực và chủ yếu dựa vào học máy để đào tạo hệ thống của họ, cho phép họ phát triển và cải thiện theo thời gian.
Công nghệ Tự lái hoàn toàn (FSD) là trọng tâm của các sáng kiến trí tuệ nhân tạo của Tesla. Để quản lý các tình huống lái xe phức tạp, hệ thống của chúng tôi kết hợp dữ liệu cảm biến với thuật toán AI.
Tuy nhiên, tham vọng AI của Tesla vượt xa đường cao tốc. Họ đang phát triển Tesla Bot, một robot hình người tự động có thể xử lý các hoạt động tẻ nhạt, nguy hiểm hoặc nhàm chán đối với con người.
Sự tiến bộ này trong lĩnh vực robot là kết quả của những cải tiến về tầm nhìn và quy hoạch trí tuệ nhân tạo của Tesla.
Tesla nổi bật nhờ sự cống hiến toàn diện cho hệ sinh thái AI. Họ cũng tạo ra phần cứng hỗ trợ các thuật toán AI, đảm bảo hiệu suất tối đa và tích hợp mượt mà.
Điều này bao gồm các bộ xử lý được thiết kế đặc biệt để suy luận và đào tạo trí tuệ nhân tạo (AI), rất cần thiết cho cả robot và ô tô không người lái.
Bot Tesla
Với việc phát hành Bot Tesla, Tesla một lần nữa thu hút sự chú ý của thế giới trong lĩnh vực đổi mới kỹ thuật.
Đây không phải là bất kỳ robot nào; đó là một sinh vật hình người được tạo ra giống con người cả về hình dạng và chức năng.
Tesla Bot, được thiết kế như một sinh vật tự trị, đi bằng hai chân, là bằng chứng cho triết lý tư duy tiến bộ của doanh nghiệp.
Tesla muốn robot này thực hiện các hoạt động nguy hiểm, lặp đi lặp lại hoặc đơn giản là nhàm chán đối với con người, dựa trên trí tuệ nhân tạo tiên tiến đang điều khiển ô tô của họ.
Hãy tưởng tượng một thế giới nơi robot thực hiện các nhiệm vụ nguy hiểm hoặc công việc tốn thời gian, cho phép chúng ta tham gia vào các hoạt động sáng tạo và có giá trị hơn.
Tuy nhiên, việc chế tạo một robot như vậy cũng có những khó khăn. Cần có kỹ năng đáng kinh ngạc để giữ thăng bằng cho một cỗ máy hai chân, đảm bảo nó có thể đi qua các địa hình khác nhau và giúp nó có thể tương tác với thế giới thực mà không gặp bất kỳ trục trặc nào.
Chiến lược vượt qua những trở ngại này của Tesla dựa trên kinh nghiệm sâu rộng về AI, đặc biệt là về tầm nhìn và lập kế hoạch. Phần mềm của Bot phải có khả năng hiểu được môi trường của nó, đưa ra phán đoán nhanh chóng và thực hiện nhiệm vụ một cách chính xác.
Sự tiến bộ của công ty trong lĩnh vực này được thể hiện qua việc Tesla giới thiệu nguyên mẫu không thể di chuyển Helioptil và đoạn video giới thiệu nguyên mẫu khác, Optimus.
Những cỗ máy này đại diện cho một ngày mà công nghệ và con người sẽ sống bên nhau và bổ sung cho nhau chứ không chỉ thực hiện nhiệm vụ.
Giám đốc điều hành có tầm nhìn xa của Tesla, Elon Musk, thậm chí còn tuyên bố rằng Tesla Bot sẽ được phát triển theo cách mà con người có thể dễ dàng vượt qua hoặc vượt qua nó, đảm bảo rằng các vấn đề an toàn sẽ được giải quyết.
Chip FSD và Dojo
Silicon được thiết kế riêng của Tesla—chip Tự lái hoàn toàn (FSD) và Dojo—là thứ thực sự mang lại sức mạnh cho những thành tựu của công ty về trí tuệ nhân tạo (AI).
Hãy bắt đầu với chip FSD, một kỳ quan về kỹ thuật và bộ não của những chiếc xe tự lái của Tesla. Sự dư thừa của con chip này, còn được gọi là Phần cứng 3, đảm bảo rằng mọi sự cố hệ thống sẽ không làm suy giảm hoạt động của nó.
Nó có kiến trúc hệ thống trên một chip (SoC) đầy đủ với CPU, card đồ họa và bộ xử lý thần kinh, đồng thời sử dụng hai chip để tham chiếu chéo các kết quả.
Bộ xử lý là thành phần quan trọng trong công nghệ tự lái của Tesla vì nó có thể xử lý tốc độ đáng kinh ngạc 2.5 tỷ pixel mỗi giây.
Hãy quay lại và nói về silicon được phát triển nội bộ của Tesla có tên là chip Dojo, dành cho việc đào tạo AI.
Chip Dojo, với khả năng tính toán 362 TeraFLOP, được tạo ra bằng công nghệ 7 nanomet. Nó được xây dựng để quản lý khối lượng dữ liệu video khổng lồ mà đội xe gồm hơn một triệu phương tiện của Tesla tạo ra và sử dụng để đào tạo đội xe của họ. mạng thần kinh.
Có thể tạo ra một ô đào tạo với băng thông 36TB mỗi giây nhờ vào thiết kế của chip, cho phép giao tiếp trơn tru giữa nhiều bộ xử lý.
Điều này đặc biệt quan trọng vì nó cho phép Tesla chế tạo siêu máy tính Dojo, một cỗ máy được kỳ vọng sẽ vượt qua rào cản ExaFLOP và trở thành một trong những siêu máy tính mạnh nhất được tạo ra dành riêng cho đào tạo AI.
Hệ thống Dojo
Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy đã trải qua một cuộc cách mạng vì Hệ thống võ đường của Tesla.
Siêu máy tính này được xây dựng từ đầu và bao gồm mọi thứ từ giao diện phần sụn silicon đến API phần mềm cấp cao, tạo ra một môi trường tích hợp, linh hoạt cho việc đào tạo AI.
Nhưng điều thực sự làm nên sự khác biệt của Dojo là kiến trúc của nó, được tạo ra để đáp ứng nhu cầu về vòng lặp phân phối, làm mát và điều khiển công suất cao.
Điều này rất cần thiết vì các mô hình học máy—đặc biệt là mạng lưới thần kinh sâu—đòi hỏi rất nhiều sức mạnh tính toán, từ đó tạo ra rất nhiều nhiệt.
Những vấn đề này đã được Tesla giải quyết một cách sáng tạo, đảm bảo rằng hệ thống này vừa mạnh mẽ vừa hiệu quả.
Thiết kế mô-đun của Dojo giúp việc mở rộng quy mô trở nên đơn giản, điều này cần thiết để xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ mà đội xe Tesla sản xuất. Liên quan đến việc học nhóm, Dojo cũng rất cần thiết cho quá trình này.
Hệ thống Dojo tận dụng dữ liệu thời gian thực được thu thập từ các phương tiện Tesla đang vận hành trên đường để đào tạo và cải thiện các thuật toán AI điều khiển xe tự lái hoàn toàn của Tesla.
Mạng lưới thần kinh
Tesla chắc chắn là người tiên phong trong việc sử dụng mạng lưới thần kinh trong lĩnh vực ô tô. Tesla đào tạo sâu mạng thần kinh sử dụng nghiên cứu tiên tiến để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau, từ nhận thức đến kiểm soát.
Mạng trên mỗi camera do doanh nghiệp phát triển nhằm mục đích phân tích ảnh thô để phân đoạn theo ngữ nghĩa, nhận dạng đối tượng và ước tính độ sâu bằng một mắt.
Điều này đòi hỏi phải phân tích từng hình ảnh thành các phần cấu thành của nó, nhận biết sự vật và hiểu được các kết nối không gian của chúng.
Mạng nhìn toàn cảnh là một tính năng đặc biệt khác trong cách tiếp cận mạng lưới thần kinh của Tesla. Các mạng này sử dụng thông tin từ nhiều camera và cảm biến khác nhau để tạo ra hình ảnh từ trên xuống của cơ sở hạ tầng tĩnh và mạng lưới đường bộ.
Việc hiểu được các tình huống lái xe khó khăn, bao gồm cả việc vượt qua các giao lộ hoặc tránh chướng ngại vật, đều phụ thuộc vào điều này.
Thông tin cho các mạng này được thu thập từ đội xe hơn một triệu xe của Tesla, cung cấp nhiều lựa chọn về tình huống đào tạo đa dạng và phong phú.
Tuy nhiên, những khó khăn không dừng lại ở đó. Việc đào tạo mạng lưới thần kinh quy mô lớn là cần thiết, đòi hỏi phải có thiết bị và phần mềm chuyên dụng.
Một phần quan trọng trong việc này được thực hiện bởi hệ thống siêu máy tính Dojo của Tesla, có 70,000 Bộ xử lý đồ họa (GPU).
Nó được tạo ra để xử lý các vòng cung cấp năng lượng cao, làm mát và điều khiển, giúp đào tạo mạng lưới thần kinh một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Mục tiêu cuối cùng của tất cả các sáng kiến này là thúc đẩy toàn bộ quá trình học máy chứ không chỉ đơn giản là các sản phẩm của chính Tesla.
Tesla tưởng tượng một thời điểm mà sức mạnh của máy học có thể được dân chủ hóa bằng cách mở hệ thống Dojo và mạng lưới thần kinh cho cộng đồng công nghệ lớn hơn.
Thuật toán tự trị
Thuật toán tự động của Tesla, được chế tạo để di chuyển chính xác trong môi trường thực tế, tạo thành nền tảng cho khả năng tự lái của nó.
Các hệ thống này đánh giá đầu vào từ một số cảm biến, bao gồm cả camera và radar, để đưa ra phán đoán lái xe trong thời gian thực, dựa trên mạng lưới thần kinh và mô hình học máy.
Việc tạo ra dữ liệu thực tế cơ bản, chính xác và rộng rãi là một trong những thành phần khó khăn nhất khi xây dựng các thuật toán này.
Để huấn luyện mạng lưới thần kinh, việc này đòi hỏi phải phân loại hàng triệu hình ảnh và thông tin cảm biến. Công việc cực kỳ tốn nhiều công sức và phức tạp vì dữ liệu phải đủ đa dạng để bao gồm nhiều tình huống lái xe, loại đường và hoàn cảnh khác nhau.
Hệ thống lập kế hoạch và ra quyết định là một yếu tố quan trọng khác phải đủ mạnh để quản lý những điều không chắc chắn trong thế giới thực.
Các thuật toán cần được xây dựng để giải quyết tình trạng không chắc chắn, cho dù đó là dự báo hành động của những người lái xe khác hay đưa ra phán đoán trong tích tắc trong các tình huống khẩn cấp.
Tesla chống lại điều này bằng cách thường xuyên nâng cấp các thuật toán của mình dựa trên thông tin thu thập được từ đội xe của mình, thiết lập vòng phản hồi cho phép phát triển liên tục.
Nhưng Tesla không chỉ tập trung vào phần mềm; Để đảm bảo các thuật toán này hoạt động tốt, hãng cũng chú ý đến việc tối ưu hóa phần cứng.
Chip Tự lái hoàn toàn (FSD) và siêu máy tính Dojo, hai trong số các bộ xử lý được thiết kế tùy chỉnh của công ty, cung cấp khả năng xử lý cần thiết để thực hiện các phép tính phức tạp trong thời gian thực.
Nền tảng mã và cơ sở hạ tầng đánh giá
Những bước phát triển mang tính đột phá của Tesla trong lĩnh vực lái xe tự động được xây dựng trên cơ sở mã vững chắc và cơ sở hạ tầng đánh giá phát triển cao.
Phương pháp tối ưu hóa mã của Tesla phản ánh sự nhấn mạnh vào việc đảm bảo thông lượng, độ trễ, độ chính xác và tính xác định tốt nhất có thể.
Vì Tesla đã tạo ra phần mềm Autopilot ngay từ đầu nên nó có thể đảm bảo sự tương tác chặt chẽ giữa phần cứng, mang lại một hệ thống trơn tru và hiệu quả.
Việc tạo bộ tải khởi động cực kỳ đáng tin cậy, sửa đổi nhân Linux và tạo mã cấp thấp hiệu quả đều là những điều cần thiết để quản lý khối lượng dữ liệu cảm biến khổng lồ mà không làm giảm tốc độ.
Tuy nhiên, mã hóa không phải là mối quan tâm duy nhất. Yếu tố then chốt trong việc thúc đẩy đổi mới ở Tesla là cơ sở hạ tầng đánh giá.
Cơ sở hạ tầng này, cả vòng lặp mở và vòng kín, được tạo ra để đẩy nhanh tốc độ phát triển, giám sát các cải tiến hiệu suất và ngăn chặn mọi sự hồi quy.
Bằng cách sử dụng các clip điển hình từ đội xe lớn của Tesla, doanh nghiệp có thể đưa chúng vào các bộ thử nghiệm toàn diện, đảm bảo rằng phần mềm được đánh giá nhất quán so với các sự kiện trong thế giới thực.
Ngoài ra, các công cụ của Tesla mô phỏng các cài đặt trong thế giới thực và cung cấp dữ liệu cảm biến và hình ảnh cực kỳ chân thực, cần thiết cho việc gỡ lỗi trực tiếp và kiểm tra tự động.
Kết luận
Khi chúng ta nhìn lại hành trình AI của Tesla, rõ ràng là doanh nghiệp này không chỉ ảnh hưởng đến tương lai của ngành vận tải mà còn tạo ra những tiến bộ vượt bậc trong lĩnh vực robot và học máy.
Tesla đang thiết lập các tiêu chuẩn mới cho những gì có thể thực hiện được trong cả hoạt động lái xe tự động và tương tác giữa con người với robot bằng các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), bao gồm công nghệ Tự lái hoàn toàn, siêu máy tính Dojo và Tesla Bot.
Doanh nghiệp này đã khẳng định mình là doanh nghiệp tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nhờ chiến lược toàn diện, kết hợp phần mềm tiên tiến với phần cứng được chế tạo đặc biệt.
Tuy nhiên, ý nghĩa của những nỗ lực của Tesla vượt xa ngành công nghiệp ô tô và robot. Chăm sóc sức khỏe, hậu cần và thậm chí cả thành phố thông minh đều có thể được biến đổi hoàn toàn nhờ các công nghệ hiện đang được phát triển.
Mong muốn của Elon Musk là biến các kỹ năng học máy của Dojo thành một dịch vụ và cam kết của Tesla về các phần nguồn mở trong phần mềm của họ có thể dân chủ hóa quyền truy cập vào trí tuệ nhân tạo tiên tiến, thúc đẩy sự đổi mới trong toàn bộ ngành công nghệ lớn hơn.
Bình luận