如果說喬布斯向全球科技行業親身詮釋了牛仔褲將成為最頂級的時尚；那頂著東西方不同面孔的黃仁勛和埃隆·馬斯克則反復提醒著世界，黑皮夾克才是屬于新時代的大佬 icon。
今年的特斯拉 AI Day 上，馬斯克沒有花費太多時間暖場。舞臺屏幕左右分開，人形機器人擎天柱（Optimus）邁著六親不認的步伐閃亮登場。
如果你叫擎天柱，那么在你胸前的一定就是賽博坦星的至寶——領導模塊（Matrix Of Leadership）了？
終于亮相的機器人
量產單價可能是Model 3的一半
作為變形金剛八十年代引進國內時期的忠實擁躉，充滿領袖和人格魅力的柱子哥對我來說有極崇高的特殊含義，所以后面還是用 Optimus 的英文原名來稱呼這臺傳說中 Tesla Bot 的原型機。
各種線路和金屬零件裸露在外的 Optimus 走得四平八穩，頻頻向臺下的與會人士揮手致意。
在演示視頻中，Optimus 不僅能夠自主行走，幫特斯拉辦公室的員工搬運快遞、提起水壺澆花。
另一方面，Optimus 在特斯拉工廠扮演起一名榮耀的車間工人也是有模有樣。
這也是這次 AI Day 之前，在我們的分析中，第一代 Optimus 所能承擔最普遍、也是最具代表性的工作。也就是說，Optimus 的第一批大客戶，很可能是世界各地的特斯拉超級工廠 Gigafactory。
不過，這副好像自己從實驗室離家出走的模樣還不是 Optimus 的標準形態。屏幕再次左右分開，裝上外殼的 Optimus，在三位特斯拉團隊的壯漢簇擁之下出現。
這一版本的 Optimus 比起上一位來講，外觀上的完成度更高，想來是相比原型機更加接近量產的狀態：外觀上更加類人，自由度也要更高一些。
用高達（Gundam）世界觀解釋機體演進的術語來說，好像應該叫做先行量產型？不，好像還差了不少，這臺試做機型也還要好幾周的時間才能正常下地走路。
實際上，就算特斯拉機器人團隊在過去的一年中每天工作十幾個小時、一周工作七天，Optimus 還是處在十分早期的階段，未來還有很多空間將其在上市前做得更好。
按照馬斯克的構想，未來 3 至 5 年內 Optimus 的開發就能成熟。在特斯拉機器人業務達到數百萬臺的量產規模時，其單臺售價將會大大低于汽車，預計價格將不會高于每臺 2 萬美元——注意，遠低于特斯拉 Model 3 標準續航升級版不到 4 萬美元的單價。
熟悉馬老師語言體系的各位都知道，這個 roadmap 不用特別當真。這不是嘲諷，而是提醒大家，合理地放平期待。
話歸正題。鋪墊十分到位，要是賣藥的話，接下來該出療效了。
馬斯克表示，特斯拉 AI Day 的目的，是用最酷的技術演示，吸引最有才華的技術人群，一起把成果量產，幫助千百萬人。
「Make it hAppen」。
類似的話術在第一個階段密集地出現，馬斯克以十分美式的風格，反復提醒有識有志之士們加入特斯拉，發光發熱。
接下來，特斯拉機器人團隊的技術負責人們輪流上臺介紹了 Optimus 的細節和各項進展。
讓我們忘記在去年八月 AI Day 2021 上公布的賽博猛男形象，先出場的 Optimus 相當于實現了基礎功能的開發平臺。后面那個看上去完成度更高的「船新版本」，將會繼續不斷地改進。
完整的特斯拉人形機器人「Optimus」重 73 公斤；
靜坐時功耗為 100W；
快速步行時功耗為 500W；
全身上下包含了 200 個以上的自由度，其中手部可以實現 27 個自由度。
從最開始公布到現在，Optimus 已經進行了三次演進。
Optimus 的傳感器陣容之中，核心是與特斯拉 FSD 系統相似的攝像頭。核心能量供給組件為一塊 2.3kWh 的電池組，整個配電和計算系統集成到「機體」的上半身也就是軀干部分。具體來說的話，在這張透視圖中，Optimus 體內藍色的是電子系統，橘色部分是電機。
之所以這么設計，是在某種程度上參考了特斯拉汽車的成熟設計，盡可能地減少線束的數量。
現版本 Optimus 全身上下共有 28 處電機執行器——理解成人類的關節就好。比起之前宣布的 40 個減少了四分之一以上，目的也很簡單，為了降低整體功耗。
這實際上很好理解。就像智能手表的續航水平，比起單次充電就能維持動輒一兩周的正常使用，一天不充電就趴窩就跟鬧著玩兒似的。
Optimus 充滿電后可以運行一整天。技術負責人沒有說明這個「運行」是相對常規的使用情況，還是要去碼頭扛大包這種極端的高強度勞動。
為了讓「腦子」更「清醒」，Optimus 使用了一顆特斯拉自研的 SoC 作為其智能中樞的關鍵組件，支持 wifi 和 LTE（4G）網絡連接。考慮到機器人身處的場景與汽車的巨大差異，無線網絡、音頻輸入等支持，是保護人類用戶和 Optimus 雙方安全的必要組成。
由于 Optimus 的腿腳還不太利索，特斯拉機器人團隊的其中一位負責人表示，他們在 Optimus 上使用了和電動車碰撞安全測試相同的預測模型，通過計算來預測 Optimus 在各種姿勢和體態下正常工作的表現，這其中包含了摔倒等情況等情況。
為了保護機體，結構基礎的優化也成為了團隊工作的重點，胸前設置了能量吸收區域，不僅能夠幫助機體在摔倒時避免將胳膊和關節等關鍵組件損壞，還能避免直接「摔傻」。
這些有點像是人類的生理結構特性，和在即將跌倒的瞬間反射性采取的一系列生理防御機制。畢竟，受傷之后不管是人類的治療、靜養，還是機器人的維修、檢查，各種意義上來講都挺貴的不是嗎。
說到像人，特斯拉機器人團隊為 Optimus 加入了仿生學概念的設計。比如，仿照人類膝蓋關節的構成，將機器膝蓋的關節分為 4 個電機。
這么做的前提包含了一系列精密的計算。團隊對試驗過程中收集到的各種數據，通過微積分的方式進行了大量模擬，來微調電機的功率。一方面降低行動的功耗，另一方面避免了「用力過猛」導致的機體失衡等潛在危險因素。
節省成本的關鍵之一，是在前面提到的 Optimus 全身上下 28 處電機中，只采取了 6 種不同的設計。用極簡的平臺化設計來提高產能，還能一并降低維護的成本，很有特斯拉的工業風格不是嗎？
這些關鍵的電機中，關鍵部位的負荷能力之大，單個組件就足以吊起一臺三角鋼琴。
作為人類身上最為精巧的組件，對手部肌肉的控制與靈活運用，可以說是人類進化的關鍵之一。在這方面，特斯拉機器人團隊為 Optimus 設計了精密但靈敏的小型電機，使之不僅具備搬動沉重物體的能力，還能靈巧地處理那些對精度有較高要求的工作。
為了幫助 Optimus 實現基礎動作，還用上了動作捕捉系統，學習人類搬動物品時的運動軌跡，再結合機體的解構特點，對整個體態控制進行規劃。
雖然說 Optimus 用上了很多特斯拉汽車的技術，但對于制造機器人來說，可是大大的不同。畢竟汽車只需要考慮在路上跑的情況，而設想中雙足人形機器人的活動場景則要比特斯拉汽車復雜得多。步行只是基礎，從上下樓梯、蹲下站起、轉身到搬動物體、擰螺絲、電鉆打孔等等等等，都是 Optimus 需要面對的重任。
說到這里，讓我們順便撈一下 87 版《機械戰警》里火力和武德一樣充沛，卻在下樓梯摔得四仰八叉的反派機器人 ED-209。
《機械戰警》中的第一代 ED-209 機器人
在變得有用之前，Optimus 從 2022 年 4 月的蹣跚學步，到 9 月份正常走路，花了 5 個月時間。幸好馬斯克在創造生命方面足夠有天賦，相信在跟育兒差不多的培育人工智能上也會比同行們走得更快。
為什么特斯拉一定要將自己的量產型機器人設計成人形？
第一，因為難。相對于非人形機器人，人形使得其設計和實現難度極具增加。但是實現它，對特斯拉上下來說意義更加巨大。
第二，更具可能性。現實世界中，應用于各行各業的機器人已經很多。舉個簡單的例子，我們中很多人都見過馱著菜品的傳菜機器人穿梭于餐廳、或是頂著屏幕在醫院大廳四處溜達的信息窗口機器人。
這些無一例外都是針對單一場景進行設計的。而形體和動作方式更接近人類的人形機器人，在使用場景的可能性上大大超過形態各異的「前輩」們，也更加具備進入人類生活的基本條件。
特斯拉要做的是有用的機器人，而不是技術玩票。
馬斯克在多個場合表示，Optimus 人形機器人會是特斯拉最重要的產品開發項目，甚至會比汽車業務與 FSD 計劃更有價值。
特斯拉機器人最初的定位，就是代替人們從事重復枯燥、具有危險性的工作。而為了讓其走得更長遠，在家做飯、修剪草坪、照顧老人這些讓機器人走進千家萬戶的基本場景，才會是特斯拉機器人在人類生活中最真實的寫照。
盡管今年的 AI Day 綿延不絕地持續了好幾個小時，馬斯克還是沒有忘記在活動結束后第一時間上線跟網友們激情互動。這不，他還說之后 Optimus 機器人還會有貓女（catgirl）版。
說實話，如果特斯拉上下真有這個閑心的話，我到希望他們以后出個 Daft Punk 版，也許這才更能襯托馬斯克的那身黑皮夾克。
法國傳奇電子音樂組合 Daft Punk
一年80倍，FSD迭代駛上快車道
相比于初次亮相的人形機器人原型機，FSD 算是老生常談了。作為老朋友的 FSD，很難再看到顛覆性的技術飛躍，但是硬核的優化也不少。
首先是測試規模的擴大。目前，FSD Beta 自動駕駛測試版有 16 萬名客戶，2021 年還只有 2000 名。一年之間，測試數量擴大了 80 倍。對于堅持純視覺路線的 FSD 來說，推送規模的擴大，意味著能夠提供源源不斷的高價值數據作為「養料」。
利用自動標注、模擬的訓練數據，來訓練由識別算法和環境建模算法等構成的 FSD 主體算法框架，完成整個迭代的過程，是 FSD 自動駕駛算法的開發流程。
在去年的 AI DAY 上，特斯拉透露了在自動駕駛技術上使用了 Occupancy.NETworks 神經網絡模型，直接在神經網絡中完成 2D 的圖像平面到 3D 的 BEV 空間的變換，提升了多攝像頭感知下的準確性和穩定性。今年，進一步將整個閉環流程優化。
比如，為了提高效率，特斯拉建立了一個「自動標注機器」，用智能標注代替人工標注。
借助自動標志機制，能夠在相機顯示不清楚時使用其他剪輯來填充圖片，更智能地選取視頻幀，提高視頻幀質量的同時減少數量，將訓練速度提高 30%。
同樣地，仿真模擬的效率和質量也進行了優化。基于車輛采集到的真實信息，可以將通常要幾個星期人工完成的重建模擬環境，在不到 30 分鐘內完成。
目前，FSD 深度神經網絡達到 100 萬參數，15 萬+神經網絡層，37.5 萬個鏈接，過去一年里工程師們對 7.5 萬個神經網絡模型進行訓練。這些都是優化訓練模型的結果。
不只是訓練模型的到了優化，在決策方面也做出了優化。這次特斯拉的工程師們專門提到了對自動駕駛的史詩級難題——無保護左轉做出的改進，在無保護左轉時，不僅能識別、預判行為的行為，也能識別小狗。
其實在最近 FSD 的幾次更新中，無保護左轉更自然、減少激進的「極限操作」一直是一個趨勢，這也讓自動駕駛越來越更接近人的駕駛行為。
當然，在優化了 FSD 后，馬斯克又來「放衛星」了，「從技術角度來看，我們已經具備了年底進入全球市場的能力。」
已經數不清這是第幾次 FSD 全面開放的預告了，不過技術之外各地區監管政策，才是決定國內車主們能不能體驗到 FSD 的關鍵。
Dojo 超級計算機：
劍指英偉達，覬覦亞馬遜
去年在 AI DAY 上亮相時，Dojo 就因為趕超芯片大廠的潛力備受關注。今年 Dojo 直接拉出了英偉達 A100 來對標。
Dojo 超級計算機的單個訓練模塊由 25 塊特斯拉自研的神經網絡訓練芯片——D1 組成。由于每個 D1 芯片之間都是無縫連接在一起，相鄰芯片之間的延遲極低，訓練模塊最大程度上實現了帶寬的保留。
相比于去年首發時，Dojo 的設計更加集成。這使得一個 Dojo 訓練模塊，相當于 6 個通用 GPU 性能，而能耗和成本僅相當于 1 個 GPU。
簡單來說，Dojo 能將通常需要幾個月的工作減少到一個星期。
在與英偉達 A100 的對比中，特斯拉的工程師給出了 Dojo 和英偉達 A100 在跑經典圖像分類模型 ResNet-50 時的結果，Dojo 可以實現比 A100 更高的幀率；而跑神經網絡模型 Occupancy Network 時，Dojo 的性能倍增；最終的目標是 4.4 倍于 A100 的單芯片訓練速度，和更低的能耗、成本。
當然，對于實力強勁的 Dojo，馬斯克的預期也不是只給特斯拉自己用，「也會考慮 AWS 一樣的方式對外商用。」
看來，Dojo 的目標對手不只有英偉達，也有亞馬遜云。
2023 年第一季度，第一個 Dojo Exa POD 就將完工面世，對于大家最直接的用處，可能就是大幅度提高 FSD 數據處理的速度。
最后
就在 AI DAY 的前一天，馬斯克在社交網絡上說，這次活動的目的是為了招聘人工智能和機器人領域的工程師。
不知道極客的工程師們，有沒有被這場全程硬核的 AI DAY 「撩」到呢？
