极管网·极客观察9月19日 摩根士丹利不久前发布报告称，特斯拉开发的Dojo超级电脑将让公司市值增加5000亿美元。
特斯拉将用Dojo开发自动驾驶技术，未来无论是制造汽车、开发机器人的士、向其它企业销售软件，Dojo都能给特斯拉带来优势。
受报告影响，特斯拉市值大涨700亿美元，涨幅约为6%。700亿美元是什么概念？约等于宝马的市值。
Dojo将给特斯拉带来“不对等”优势？
即使将更多算力、更多数据丢进机器学习，也并不一定就能推动AI取得进一步突破。不过如果将几大要素组合在一起，到了某个时间点，往往能带来一些特殊进步。
为了运行机器学习算法，特斯拉专门开发定制处理器Dojo。目前有许多特斯拉汽车正在路面上行驶，它们收集海量数据，这些数据需要处理。
摩根士丹利分析师认为，未来Dojo将给特斯拉带来突破，在无人驾驶、产品研发方面，特斯拉在其它汽车制造商面前将拥有“不对等”优势。
报告甚至认为，有了Dojo超级计算机，特斯拉可以杀入一些注重计算机视觉的特殊行业，比如健康护理、安全、航空。
听起来是不是有些夸张？可能是，但也不能说摩根士丹利毫无根据。在AI大红大紫的眼下，特斯拉的Dojo战略看起来符合潮流。
马斯克期待Dojo为自家FSD迎来“ChatGPT 时刻”
ChatGPT似乎已经向行业证明了一个公式的正确性：更多算力乘以更多数据等于更聪明。
OpenAI早已明白，摩尔定律走到了尽头，所以它押下声誉和金钱，认为人工神经网络基础设施将会带来突破。
在OpenAI成立之前，图像识别领域曾经发生过同样的事，因为拥有更大的数据库、更强的计算机，计算机图像识别能力突飞猛进。
在最新的马斯克传记中，作者谈到了FSD软件，未来它将引导汽车穿越闹市，更加依赖神经网络，神经网络将会帮助算法模拟人类驾驶习惯。
这听起来是不是和ChatGPT的运行机制有些相似？马斯克也认为，在明年或者之后的几年，特斯拉FSD将会迎来“ChatGPT 时刻”。
当然，马斯克的话不能尽信，毕竟“马大嘴”的名号不是白叫的。早前他就曾夸下海口，说到了2020年年底时将有100万辆特斯拉机器人的士在路上行驶，不过这并没有实现。
FSD和ChatGPT有着本质区别
开发FSD需要训练AI系统，有了Dojo，特斯拉训练时可以节省成本。特斯拉利用汽车收集来自真实世界的数据，在Dojo的加持下，它可以优化驾驶算法。但这些优化能否为计算机视觉带来突破，进而引爆无人驾驶革命？没有人知道，也无法预测。
当然，FSD和ChatGPT也有本质区别，去年特斯拉工程师就曾解释过。FSD背后有多个项目、多套机器学习系统支持，它们分别处理不同的路面任务，比如转向、解析路面标志。有了更多数据、有了更强算力，FSD应该能取得一些进步，但如果想有大突破，还要改进子系统。
ChatGPT不太一样，它之所以功能强大，主要是靠优化一个子系统来实现的，也就是解析文本的算法。
特斯拉还有一个问题需要解决，从本质上讲，视频（传感器数据）和文本有着本质不同。
很多机器人专家都在思考一个问题，帮ChatGPT解锁新功能的模式是否可以用来优化机器人感知、导航、推理能力？
的确，企业可以搭建超级电脑，用来解决上述问题。但是相比于文本处理，处理视频数据需要更多算力，如果想取得突破，需要的算力可能更是要多得多。
想在机器人领域取得突破，到底需要多少数据？需要多强的超级计算机？特斯拉不知道，摩根士丹利也不知道。
小结：
摩根士丹利之所以吹捧Dojo超级计算机，主要是因为它认为无人驾驶一旦取得突破，这些突破性技术也可以用来解决其它问题。不过汽车驾驶没有那么简单，系统要深入理解现实世界，在高速公路上实现自动驾驶是一回事，到了其它地方又是另一回事。
斯坦福大学汽车研究中心学者Christian Gerdes说，他们相信数据多了、算力强了，无人驾驶会有进步，但不知道能够走多远。
Christian Gerdes还说：“我们有相对简单的神经网络，它可以学习赛车物理学。结果不错，有趣的是，数据越多，系统并非总是会变得更好。”
摩根士丹利认为，在2024年年初的特斯拉AI Day上，它将会推出下一代FSD，并告诉公众因为有了Dojo，特斯拉无人驾驶已经取得重大突破。
这也许有可能，但是考虑到特斯拉之前吹过不少牛，摩根士丹利的断言也值得怀疑。（小刀）
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