fsd 特斯拉丨特斯拉fsd beta什么时候到中国

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2022年10月1日，在特斯拉AI DAY上，特斯拉CEO 埃隆·马斯克发布了业界关注已久的全自动驾驶FSD、人形机器人、超算DojoD1芯片等AI方面的最新进展。

1、FSD

发布会上，马斯克再次重申，2022年11月或年底，将在更多区域落地FSD。不过，在FSD的能力建设上，马斯克认为需要60亿英里的自动驾驶测试里程才能实现完全自动驾驶，截止到7月份，特斯拉FSD的测试里程仅有3500万英里，与60亿英里相比还有很大的差距。另外一组数据则提振了FSD落地的信心，对比2021年只有2000个用户参与FSD的功能测试，今年已经扩充到16万个用户参与到这个项目中。

2、Tesla Bot在内部被视为是站立起来的自动驾驶汽车。这次AI DAY，Tesla Bot更多更详细的技术参数同时公布：

首先是体重，Tesla Bot一代原型机体重为73公斤，较原官方数据增加17公斤。身体灵活性数据也不错，Tesla Bot全身的自由度可以超过200，手掌自由度可以达到27。

马斯克表示，现在展出的机器人已经可以实现自主移动、操作工具的能力，并且做一些简单重复的工作，同时手掌还能承载20磅（约9公斤）的重物。

身体布局上，四肢部分集中了Tesla Bot绝大部分执行器。动力电池系统则被布局在躯干，搭载一块2.3kWh的电池包，名义上电压输出52V。

计算硬件同样位于躯干部分，Tesla Bot搭载一颗特斯拉车型同款的FSD芯片，支持Wi-Fi和4G（LTE)网络传输。

Tesla Bot和自动驾驶汽车有哪些共通的地方：

第一，FSD计算平台和感知硬件组合，都是8个摄像头，能够在感知技术上进行技术共享；

第二，碰撞与安全。具体到Tesla Bot上，摔倒会带来一定的损伤，保护位于头部的计算单元至关重要。这与汽车的碰撞有相似之处。

第三，工程技术。为了降低成本，Tesla Bot也会考虑在设计上减少零件的数量，这点与汽车上的一体化冲压等理念一致。同时，从传感到融合计算，全部集成在统一的电池组中进行功能；以及高效的冷却系统，对 PCB 主板进行散热。

对于机器人来说，动态稳定性非常重要，而且是目前的技术难点。因此，在处理这个问题上，特斯拉强调Tesla Bot需要有物理层面的自主意识，比如对自己的躯干身体和现实世界的理解。同时，一方面通过大量的仿真训练，实现行走平衡和路径规划；一方面，通过对人体动作进行捕捉后进行可视化处理，对躯干的位置进行分析后，映射到Tesla Bot身上。

3、Dojo超算

“经常有人说，特斯拉作为一家自动驾驶公司，为什么要发展超算？”

此次AI日，特斯拉给出了答案：从本质来说，特斯拉是一家硬核科技公司。

“提出这个问题，就是对特斯拉不够了解，不知道我们要做什么。在特斯拉，我们做很多科学与工程相关的事情，因此有很多基础的数据工作，包括推理、神经网络等，当然也包括超算。”毕竟，算力可以说是训练的基本粮食。

D1芯片于去年AI日亮相，是特斯拉自主研发的神经网络训练芯片，其在645mm²的芯片面积上，搭载了500亿个晶体管，热设计功耗（TDP）为400W，FP32精度下的算力峰值达22.6 TFLOPS。而Dojo超级计算机的单个训练模块由25个D1芯片组成。据悉，2023年一季度特斯拉将推出Dojo机柜。届时，现有基于英伟达A100芯片建成的超算可能会被替换。

未来，来自全球超100万辆特斯拉的数据将汇聚于Dojo，通过其训练深度神经网络，以此来帮助特斯拉的Autopilot不断进化，最终实现以纯视觉为基础的完全自动驾驶（FSD）。

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