在線招聘,擴充數據標記團隊,馬斯克「超級怪獸」1.0最快明年完成

吳昕、力琴

馬斯克一直在死磕「全自動駕駛」。

「我覺得我們已經非常接近L5級自動駕駛了。我有信心，我們將在今年完成開發L5級別的基本功能。」在7月的世界人工智能大會上，馬斯克曾高調錶示。並隨後在特斯拉第二季度財報上聲明，公司正努力轉向更復雜的人工智能框架，以提高 Autopilot功能。

言猶在耳，另一邊，一輛特斯拉就在美國撞上了警車。不過，這並不妨礙馬斯克為自己心愛的性能怪獸項目在線招新。

8月15日，馬斯克發推特表示，特斯拉正在為名為「Dojo」的神經網絡訓練計算機項目「招兵買馬」，招募AI或芯片人才。

目前，Tesla Autopilot 團隊已經擁有超 300名有才能的工程師，其中軟件工程師大約200名，芯片工程師100名。

眾所周知，特斯拉一直使用攝像頭來檢測汽車和行人的存在，而不是激光雷達。

目前，大約有75萬輛特斯拉汽車在世界各地運行，這些車帶有8個環繞攝像頭。以用户平均每天可能會開車約一個小時計算，這支龐大的車隊每月會產生約2000萬小時的360度視頻，每輛車8個攝像頭，車隊每月大約會產生1.7億小時視頻。讓人工標註視頻不僅困難，在經濟上也不可行。因此，讓數據學會自我監督將大大提升數據處理效率。這也是為什麼馬斯克對超級計算機寄予厚望的原因。

2019年11月，特斯拉的AI高級總監Andrej Karpathy 在一次演講中透露，Dojo訓練計算機的目標是以更低的成本將性能提升一個數量級。

目前，Dojo仍在建造中，從V1.0開始，可能大約一年後才會有結果。

這將是一台真正的超級計算機，馬斯克在推特上表示。從技術上講，還有很多工作要做，「我們已經以約0.01%的負載在 FPGA 上模擬過這台超級計算機的運行。」

根據馬斯克本人在推特上的説法，將在「六到十週內以有限的公開發行形式」提供這項技術，這將成為特斯拉在自動駕駛系統裏的一大進步。

馬斯克解釋Dojo為什麼會是一頭性能怪獸。

以約0.01%的負載在 FPGA 上模擬運行這個超級計算機。

在此之前，關於 「Dojo」 ，目前披露的消息並不多。馬斯克提及這個項目主要集中在兩次公開場合。

2019年8月4日，馬斯克在推特上稱，「Dojo將給自動駕駛技術帶來不同。」在7日召開的特斯拉投資者日上，「Dojo」項目被曝光，馬斯克稱，該項目為標記視覺數據的關鍵。

特斯拉的車輛在行車過程中會生成大量的行駛視頻，「Dojo」計算機的目標就是接收這些數據，並且在無人監督的時候，通過瀏覽大量視頻文件識別此前系統未定義的訊息，例如坑洞、小狗等物體。

標記視覺數據難度很大，目前大多數系統採用的方法是根據圖像幀判斷，和Dojo計算機根據視頻判斷相比，高下立見——後者能結合場景，在更復雜的環境中更快地輸出判斷。

不難看出，Dojo是特斯拉繼FSD芯片之後，在自動駕駛領域的又一大殺手鐧。這意味着，如果這一效果未來能實現，特斯拉自動駕駛將會更自主。

馬斯克在投資者日上表示，Dojo 是特斯拉目前最關注的項目之一，很有可能改變自動駕駛遊戲規則。「客觀説，這是世界上最好的技術」，並表示 2020 年，將有超過 100 萬輛特斯拉汽車在路上使用全自動駕駛硬件，這意味着屆時將有 100 萬台 Robotaxi 的潛力。

2020 年7月的世界人工智能大會上，馬斯克再次提到 Dojo 訓練系統，目前遇到的瓶頸問題主要是芯片發熱和運算速率，特斯拉也在開發新的總線和散熱系統，輔助計算單元更高效地處理相應數據。

如進展順利，「Dojo」可以改善Autopilot的工作方式——該系統正以「2.5D」運行，而馬斯克打算升級，使其可以在「4D」環境下運行。

目前，Tesla Autopilot 已經擁有 300名有才能的工程師，外加500多位技藝高超的數據標記員。

「這是一項艱鉅的工作，確實需要技能和培訓，尤其是在4D（3D加上時間序列）標籤時。」馬斯克近期在接受外媒採訪時曾透露，公司打算將數據標記員擴大到1000名。

走向全自動駕駛，而且堅持攝像頭思路，聽起來很簡單，但實際上很困難並且需要人才。這也是馬斯克推特公開招聘人才的重要原因。

儘管很少人會有信心預測robotaxis何時或者是否到來，但至少就特斯拉而言，它距離擁有未來駕駛輔助技術已經不遠，而這足以讓傳統汽車製造商羨慕不已。

【來源：機器之能】

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