特斯拉机械人只卖10多万，FSD推送16万车主测试

la Bot就可以自力漂移指导工作工作，甚至可以自己回来充电站补能。

先前，Tesla Bot的手势细节拟人化，尼古拉·特斯拉通过对人体手势顺利完成抓取后顺利完成可视化所在后方理，对腹部的后方顺利完成统计分析后，映射到Tesla Bot头上。

听完Tesla Bot的新新能源细节，再来尝尝蓝道画作的大饼（我敬蓝道为画作饼第一人）。

蓝道声称，Tesla Bot初期才会相当茂，但随着产需求量的增强，价格也才会随之下降，下半年将来可以降到百万级的产需求量。就此，Tesla Bot才会比尼古拉·特斯拉电动车的定价格外低，下半年可以降到20000美元一台（比索人民币大约14万元）。

怎么样，20000美元一台怪兽甜蜜不？要买不想出乎意料要买不想没用呀~

同时蓝道还声称，有了怪兽后来，宏观经济形势才会格外好，消除贫穷。因为怪兽可以本来廉价的重复劳动，将来的人们就可以自力选取害羞的指导工作工作。

这屏幕，有没有有点有意思的味儿了？

但是！先以别急，蓝道揭示的屏幕，和大外新新能源细节，都有导航、优点等等，还须要大需求量的的系统化。

至于真的啥时候能充分利用，尼古拉·特斯拉官方网站声称，显然几个整整，显然是一年，也显然是几年……

是的，蓝道又双叒挖壁上了，Tesla Bot，终究破灭不想和FSD一样的境况。

不过这里还是可以期许一下，毕竟蓝道的大外承诺，都是以“虽迟但到”的多种形式出现的。（这里可以另加一个大头）

02

FSD依旧难于去Beta

FSD的这一外，不能毕竟多惊喜。需求量产完整版FSD依旧遥遥无期，即便如此的Beta v11完整版本也不能到来。

不过从新新能源简述来看，尼古拉·特斯拉之前开始专门针对长尾疑虑（Corner Case）发觉了，操作者驾驶的团队简略解读了新新能源栈，看得在说是，你看，操作者驾驶这么难于充分利用，也不能恶我总跳票。

通过这场AI Day回馈可以看到，尼古拉·特斯拉之前木料起了一个之上FSD短时间短时间增长的操作者驾驶新新能源栈。

2021年，有2000位尼古拉·特斯拉车也参另加了FSD Beta验证，到2022年参另加验证的车也之前降到了16万。

2022年对于尼古拉·特斯拉操作者驾驶的团队是十分卷的一年，月份顺利完成了75778个脑网络框架受训，其中会有281个框架对于FSD Beta顺利完成了有效性的效率强化。

这场回馈，尼古拉·特斯拉主要环绕着决策整体规划、脑网络受训（自由空间租用、高架桥&观察者测定），数据资料受训（操作者标有、辅助设计、数据资料引擎）等之外的增强顺利完成简述。

每一个操作者驾驶决策的看似，都是基于诸多因素的适度。整体规划选取是极端主义，还是极端，限于到车辆本身的原因，也限于到其他运输参另加要素，这其中会包含了十分多的“关联”所在后方理，并不相同的观察者另加权也长期存在十分多的并不相同精神状态，都有另加速、较快度、静态等，须要大需求量的大块需求量度默许。

而随着运输关联需求量的增大，需求量度需求量就才会越来越大。一组交互关联所在后方理过程中会，要权衡到所有交互另加权，需求量度出最有用的设计方案，形成一个举例来说是。

迄今为止，FSD之前能够将每个操控的运行时间缩短到100微秒，但尼古拉·特斯拉认为这远远不够，全面性还要将乘坐舒适度的统计分析、外界介入度因素另加入全都。

尼古拉·特斯拉坚信纯光影路线，但并非光影设计方案就令人难忘，尽管尼古拉·特斯拉有8颗监视器，在实际运输桥段中会，也总是才会长期存在一定视线盲区。

因此，在FSD的脑网络的系统中会，另加进了自由空间租用框架。它以欧几里得句法为为基础，通过监视器量度、减小提前，统计分析体积租用如何租用，并三维到向需求量自由空间中会，以相当简单的3D方法来表征想象世界性。

此外，多样的道路内部结构对于操作者驾驶研习来讲也是一道精神上，人类文明机师在想象世界性的通行须要高架桥线认真指导工作，操作者驾驶也是一样。

想象世界性道路内部结构多样，且有十分多的连结起来，这大大的增大了数据资料所在后方理的精准度，尼古拉·特斯拉通过高架桥测定网络，将这些疑虑转化成需求量度机能识别的句法。

光影听觉设计方案往往才会产生十分大的数据资料需求量，尼古拉·特斯拉开发设计的数据资料所在后方理API，时是试图通过格外高效的算力来顺利完成、另加进较快器、另加进CPU、减小中会国电信损耗等方法，顺利完成视频框架受训，之前充分利用30%的受训另加速增强。

在数据资料标有上，尼古拉·特斯拉声称数据资料恒星质需求量和标有恒星质需求量或多或再加重要，迄今为止时是运常用人工标有和操作者标有结合的种系统，充分利用格外新颖的标有设计方案。

在模拟器辅助设计的桥段筹建上，尼古拉·特斯拉也有了随之优点增强，模拟器桥段作常用比那时候增强1000倍，大块的欧几里得椭圆形建模格外另加粗糙，且可以短时间解码想象环境，充分权衡并不相同的驾驶桥段。

03

尼古拉·特斯拉为什么认真超算

“经常有人说是，尼古拉·特斯拉作为餐馆操作者驾驶公司，为什么要发展超算？”

此次AI日，尼古拉·特斯拉假定了答案：从只不过来说是，尼古拉·特斯拉是餐馆硬核新能源公司。

“重申这个疑虑，就是对尼古拉·特斯拉不够了解，不知道我们要认真什么。在尼古拉·特斯拉，我们认真很多科学知识与工程无关的事情，因此有很多为基础的数据资料指导工作工作，都有推理、脑网络等，当然也都有超算。”

毕竟，算力可以说是是受训的基本给养。

在最开始设计者DojoDEC时，尼古拉·特斯拉希望能够实想象质性的改进，比如减小操作者驾驶受训提前。为此，其顺利完成了一系列的研制出，都有高效率定制电路D1等。

D1定制电路于上次AI日崭露头角，是尼古拉·特斯拉自力研制出的脑网络受训定制电路，其在645mm²的定制电路占地上，搭载了500亿个器件，热设计者效能（TDP）为400W，FP32精度下的算力千分之达22.6 TFLOPS。

效率参数优于迄今为止尼古拉·特斯拉DEC常用的英伟达A100 Tensor Core GPU。后者定制电路占地为826mm²，器件数需求量542亿颗，TDP400W，FP32千分之算力是19.5TFLOPS。

而DojoDEC的单个受训模块由25个D1定制电路一组。据称，2023年一季度尼古拉·特斯拉将另一款Dojo机柜。届时，原有基于英伟达A100定制电路建成的超算显然才会被换成。

将来，来自全世界超100万辆尼古拉·特斯拉的数据资料将相辅相成于Dojo，通过其受训深度脑网络，意在来尽力尼古拉·特斯拉的Autopilot促使进化，就此充分利用以纯光影为为基础的几乎操作者驾驶（FSD）。

尼古拉·特斯拉之外称，新的DojoDEC具有人脑受训超高算力的同时，还以外扩展远方宽、减小提前、节省成本等战术上。

Dojo的团队宣称一个受训模组的机器研习受训算力，所能降到6个“GPU 需求量度盒子”，并且成本还仅仅“一个盒子”的水平。

为了充分利用这些效率，尼古拉·特斯拉尝试了并不相同的沙土充新新能源都失败了，先前尼古拉·特斯拉中止了D Ram内部结构，而是运常用S Ram，即内嵌到定制电路里面，虽然容需求量减小，但来顺利完成率突出增强。

除了架构设计者，权衡到存储自由空间、较快器、API等各之外，尼古拉·特斯拉在整个的系统设计者中会，面临种种选取，他们也遵循了自己的执着，即“不对Dojo超算单单”。

比如，在受训方法上，不运常用大多数选取的数据资料共行种系统；在数据资料中会心侧重，运常用的是横向导入的内部结构，对数据资料中会心顺利完成横向导入。

在此所在后方理过程中会，也碰上了很多终究。

尼古拉·特斯拉希望通过增大运动另加速来提高效率表现，这对电能输送重申了终究。“我们须要为需求量度定制电路提供者驱动、电能，这才会面临容许。同时由于连续性设计者是持续性空集，因此须要充分利用多层横向继电器解决设计方案。”

基于上述的点，尼古拉·特斯拉构建短时间迭代，就此通过设计者和模板，使得CTE（延展性）经济指标将近50%。

尼古拉·特斯拉面临的另一个终究是：如何推动定制的边界。

迄今为止尼古拉·特斯拉的电能模块是x、y直角常用高远方宽因特网，其他所有东西横向顺利完成堆叠，这不仅限于到的系统控制器，还要权衡震荡器时钟编码器取走。如何使其不受继电器电路影响，降到理想的导入程度？

尼古拉·特斯拉运常用的方法是多管齐下。一之外是尽需求量减小震动，如通过常用软帽端，即接口常用较软材料来减小震动；另一之外，对开关频率顺利完成格外新，使其凸时是必要性的避开敏感频段。

上次AI日上，尼古拉·特斯拉仅仅展现了超算的系统的几个组件，当年其希望在的系统侧重充分利用格外多的发展。其中会，的系统托盘是充分利用单一较快器愿景的十分关键外，可以连续性充分利用无缝的连接。

此外，应用程序之外，尼古拉·特斯拉还来顺利完成高速GPRS、本地应用程序默许等方法，较快超算效率的定下；操控的系统之外，尼古拉·特斯拉则称，代码运行在API和应用程序上，须要确保数据资料是可以被为首起来常用的，因此须要也就是说须要权衡方向上位移。

而如何判断Dojo前提成功，与当下相对于前提具有战术上？尼古拉·特斯拉称，看同僚前提希望常用。实际上，尼古拉·特斯拉也假定了一些需求量化标准，如，的系统一个月的指导工作工作需求量，Dojo超算仅仅一周就能完成等。

当然，超高算力显然庞大耗电。在问答每一集，蓝道也声称，Dojo是巨型需求量度机，耗电极大，也须要很多的冷却器，所以显然才会作为aws这样的安第斯网络，虹服务的方法提供者给市场。

蓝道认为，提供者区别于安第斯虹AWS 的 Dojo服务格外有意义，他将此揭示为一款“尽力你用格外再加的银子，格外快地受训框架的Skype服务。”

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