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Tesla|马斯克：非常有信心实现L5级别自动驾驶技术

7月9日午间消息，2020世界人工智能大会云端峰会今日开幕 。特斯拉公司创始人兼首席执行官马斯克远程发表了主题演讲，他表示，特斯拉未来非常有信心实现L5级别自动驾驶，甚至是完全自动驾驶 。据马斯克透露，今年有信心完成L5级别自动驾驶基本功能的开发 。
Tesla|马斯克：非常有信心实现L5级别自动驾驶技术
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马斯克还透露，特斯拉的工厂也在加快智能化的建设，特斯拉的工厂中会应用更多的人工智能和更智能化的软件，但马斯克也认为，在工厂真正有效的使用人工智能还需要花费一些时间 。
马斯克还夸赞了特斯拉的自动驾驶团队，认为自动驾驶在中国做得非常好，“我们正在中国建立相关工程团队，如果你想在特斯拉做工程师可以加入我们 。”他还亲自为特斯拉招募自动驾驶相关的人才 。
马斯克强调，特斯拉会在中国做很多原创性的工程开发，而不仅仅是简单把美国东西搬到中国 。“我对于未来实现5G自动驾驶是非常有信心的，我认为很快就会实现，在特斯拉我们已经非常接近5G自动驾驶了，我有信心我们将在今年完成L5级别的基本功能 。”马斯克认为，实现自动驾驶5G目前不存在底层根本性挑战，但是有很多细节问题，所面临挑战是要解决所有这些小问题，然后整合系统持续解决长尾问题 。
马斯克还表示，他很期待尽快访问上海超级工厂，并对特斯拉中国团队表示了感谢 。他表示自己很喜欢到中国，因为中国总会给他很多惊喜，中国有很多既聪明又勤奋的人，且充满了正能量 。(子健)
以下为马斯克讲话全文：
AI（爱）主题演讲
马斯克 特斯拉CEO
【Tesla|马斯克：非常有信心实现L5级别自动驾驶技术】很高兴能够再次来到这里，我希望今后可以亲自来 。特斯拉自动驾驶在中国做得非常好，我们正在中国建立相关工程团队，如果你想在特斯拉做工程师可以加入我们 。
我想强调我们会做很多原创性在中国的工程开发，不仅仅是简单把美国东西搬到中国，我们会做原创设计和工程工作，所以可以考虑在特斯拉中国工作 。我对于未来实现5G自动驾驶是非常有信心的，我认为很快就会实现，在特斯拉我们已经非常接近5G自动驾驶了，我有信心我们将在今年完成L5级别的基本功能 。我认为实现自动驾驶5G目前不存在底层根本性挑战，但是有很多细节问题，我们面临挑战是要解决所有这些小问题，然后整合系统持续解决长尾问题，可以树立大多数场景的情况，但是又会不时出现一些奇怪的情况，必须有一个系统来解决训练，解决这些奇怪的场景 。所以也是需要有现实场景，没有什么比现实更复杂，任何模拟都是现实世界复杂性的子集 。
我们目前非常专注于应对5G自动驾驶的细节，我们非常相信这是可以做到的，我们可以利用特斯拉现在的硬件，我们只需要改进软件，我们可以实现L5级别自动驾驶 。我不确定人工智能是否可以这样分类，如果我们用这个分类标准的话，在感知层面目前技术取得巨大进展，事实上可以说在专业的图像识别领域，几乎比任何人类都做得好，即使比专家也做得好，问题是有多少计算机，多少实践来训练计算机，还有图像系统效率如何，讲到图像识别或者是相应识别，任何的信号，任何给定的字节流，人工智能系统是否能够准确的来识别，认知是最薄弱的领域，人工智能是不是能够理解概念，是不是能够有效推理，是不是能够进行创造，现在有很多有创意的AI，但是他们没有办法很好来控制他们的创造活动，我们会觉得好像做得不太好，不过未来会表现好一点，我们可以想像成游戏，显然在任何有着明确规则游戏当中AI会比人好很多 。主要是有规则明确的游戏，如果这个游戏自由度不是很高的话，很难想像在任何游戏当中人工智能它不会玩的比人类要好，甚至都不考虑人工智能更快反应时间 。
为自动驾驶开发人工智能芯片时，我们发现市场上没有成本合理，而且低功耗的系统，如果我们使用传统的TPU、CPU或者是其他相似产品，耗费数百瓦的功率，后备箱会被巨大冷却系统占据，如此以来成本高昂、体积大、能耗高 。要知道能耗对于汽车里程非常重要，为此我们开发特斯拉智能人工芯片，该芯片有八位加速器，用于电机计算，有很多的电机运算，如果你知道什么是电机运算，就知道电机运算量巨大，事实上还未完全发挥出特斯拉自动驾驶的能力，实际上几个月前我们才启动芯片第二套系统，所以充分利用特斯拉完全自动驾驶系统，可能还需要至少一年时间 。
我们还看到特斯拉训练系统，以改善对人工智能系统的训练 。人工智能系统就像FP16训练系统，主要受芯片发热量和通讯速率限制，所以我们也正在开发新的线和散热冷却系统，用于开发更高效计算机，从而更有效处理视频数据 。我们如何看待人工智能算法的发展，我不确定这是不是最好的理解方式，神经网络主要是从现实中获取大量信息，很多来自无光源方面，并创建矢量空间，将大量光子压缩为矢量空间 。人类是否能够进入大脑的矢量空间，我们通常以类比方式将现实视为理所当然，我认为你可以进入自己大脑中的矢量空间，理解你的大脑是如何处理外部信息，它获取大量信息只保留相关部分，人们是如何在大脑中创建一个矢量空间，它的信息仅占原始数据很小一部分，却可以根据矢量空间表达做决策，这就类似于大规模压缩和解压缩的过程 。有一点像物理学，因为物理学公式本质上是对现实压缩算法，这就是物理学的作用，很明显物理公式是现实压缩算法 。


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