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>> 華泰證券-電子行業(yè)專題研究:人形機(jī)器人初具雛形,F(xiàn)SD再迎迭代-221012
上傳日期:   2022/10/12 大?。?/td>   1275KB
格式:   pdf  共13頁(yè) 來(lái)源:   華泰證券
評(píng)級(jí):   增持 作者:   黃樂平,陳旭東,張皓怡
行業(yè)名稱:   電子
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人形機(jī)器人尚處早期;自動(dòng)駕駛FSD模型優(yōu)化;Dojo算力提升
  2022特斯拉AIDay的三大主題是:人形機(jī)器人Optimus、自動(dòng)駕駛FSD、超級(jí)計(jì)算機(jī)Dojo。1)特斯拉人形機(jī)器人尚處早期,延續(xù)了其汽車一貫的最小化硬件成本、最大化軟件能力的FSD純視覺路線,終端售價(jià)2萬(wàn)美元以下,將率先在特斯拉美國(guó)工廠中使用。2)FSD方面:依托16萬(wàn)的FSD beta用戶和超過(guò)14.4億幀視頻數(shù)據(jù),特斯拉優(yōu)化占用網(wǎng)絡(luò)、車道線網(wǎng)絡(luò)等模型,展示了其在解決技術(shù)長(zhǎng)尾問題上的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。3)超級(jí)計(jì)算機(jī)Dojo基于顯示+虛擬仿真數(shù)據(jù),特斯拉預(yù)計(jì)將于1Q23推出第一臺(tái)DojoExaPOD,為軟件模型訓(xùn)練速度與產(chǎn)品迭代速度提升提供更強(qiáng)大AI算力。
  人形機(jī)器人Optimus:可替代人工的大規(guī)模量產(chǎn)機(jī)器人雛形
  我們從大腦、感官、關(guān)節(jié)、動(dòng)力系統(tǒng)四個(gè)維度解析特斯拉Optimus的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。1)大腦:特斯拉在電動(dòng)車自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的自研芯片、軟件算法、訓(xùn)練模型以及其超級(jí)計(jì)算機(jī)Dojo的AI算力共同構(gòu)成了特斯拉Optimus的大腦,這是其相較于其它人形機(jī)器人的核心優(yōu)勢(shì);2)感官:3顆攝像頭的方案承襲了自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的純視覺路線;3)關(guān)節(jié):手的靈活度接近靈巧手,標(biāo)準(zhǔn)化驅(qū)動(dòng)電機(jī)進(jìn)一步壓降成本;4)動(dòng)力:可持續(xù)待機(jī)20小時(shí),適應(yīng)工廠作業(yè)需求。馬斯克預(yù)計(jì)Optimus在3-5年內(nèi)有望實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)級(jí)的量產(chǎn),終端售價(jià)可壓降到2萬(wàn)美元以下,將率先在特斯拉美國(guó)工廠中使用。
  自動(dòng)駕駛FSD:虛實(shí)數(shù)據(jù)+模型優(yōu)化提升障礙物識(shí)別和行駛路徑預(yù)判能力
  本次AIDay特斯拉升級(jí)了其FSD的軟件算法框架:真實(shí)道路數(shù)據(jù)+虛擬仿真數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ),優(yōu)化了占用網(wǎng)絡(luò)、車道線網(wǎng)絡(luò)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以提升障礙物感知和車輛行駛路線預(yù)判能力。數(shù)據(jù)層面,特斯拉基于以16萬(wàn)FSD用戶14.4億幀的道路數(shù)據(jù),通過(guò)自動(dòng)標(biāo)注、虛擬仿真、數(shù)據(jù)引擎進(jìn)行優(yōu)化。模型層面,特斯拉的占用網(wǎng)絡(luò)模型,只需分析物體占用空間的情況,無(wú)需準(zhǔn)確“認(rèn)識(shí)”物體,減少了物體識(shí)別失敗帶來(lái)的車禍風(fēng)險(xiǎn)。搭配車道線模型,可以對(duì)車輛的行駛路徑進(jìn)行預(yù)判,展示了特斯拉的模型算法已經(jīng)深入到了解決不常見的場(chǎng)景、判斷“不認(rèn)識(shí)”的物體的層面。
  超級(jí)計(jì)算機(jī)Dojo:支撐AI算力,F(xiàn)SD訓(xùn)練速度大幅提升
  本次AIDay特斯拉分享了去年發(fā)布的首顆自研Dojo超級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的更多技術(shù)進(jìn)展及未來(lái)路線圖,并宣布第一個(gè)ExaPOD(由Dojo組建的機(jī)柜)預(yù)計(jì)1Q23完工,計(jì)劃在帕洛阿爾托總建造7臺(tái)ExaPOD。目前Dojo超級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)包括D1芯片、訓(xùn)練Tile和ExaPOD集群,Dojo在軟硬件協(xié)同加速下在實(shí)現(xiàn)部分模型和算法優(yōu)于A100的性能表現(xiàn)。ExaPOD用在Tesla自己的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行無(wú)人駕駛算法的訓(xùn)練充分展示出其構(gòu)建統(tǒng)一加速器的愿景,在數(shù)據(jù)中心和端側(cè)采用同樣的計(jì)算架構(gòu),以提高計(jì)算效率正成為一個(gè)新的行業(yè)趨勢(shì)。
  風(fēng)險(xiǎn)提示:產(chǎn)品功能實(shí)現(xiàn)不及預(yù)期,量產(chǎn)困難;自動(dòng)駕駛事故;超級(jí)計(jì)算機(jī)推遲發(fā)布等影響應(yīng)用發(fā)展。本研報(bào)中涉及到未上市公司或未覆蓋個(gè)股內(nèi)容,均系對(duì)其客觀公開信息的整理,并不代表本研究團(tuán)隊(duì)對(duì)該公司、該股票的推薦或覆蓋。
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