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这正是特斯拉 Dojo 项目的初衷：让特斯拉汽车使用光学摄像头来实现自动驾驶 。
A.K 在 CVPR 上解释了特斯拉的做法：
1. 从安装在汽车周围的八个摄像头的视频中 ， 特斯拉的超算以每秒 36 帧的速度收集信息 ， 用深度残差网络（Deep residual network, ResNet）提取图像特征 ， 再使用 Transformer 算法将它们融合在一起 。
2. 根据 Transformer 算法对像素位置关系的理解 ， 应用在图像的拼接上 ， 形成完整的场景认知 。
3. 特斯拉用 Transformer、CNN（积卷神经网络）、3D 积卷中的一种或多种组合 ， 做跨时间的融合 ， 基于 2D 图像形成具有精神的 3D 信息输出 。
如果不出什么意外 ， Dojo 作为特斯拉的第三台超算 ， 将被用来训练特斯拉的 Autopilot 和 FSD AI 。

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根据已知信息 ， Dojo 已经对 100 多万个平均 10 秒长的视频标记了 60 亿个物体 ， 所有数据共占据了 1.5 PB（1PB=1024TB ， 1TB=1024GB）的储存空间 。
对一家力主力以纯视觉来实现自动驾驶的公司来说 ， 我们尚无法给到一个准确的标准以证明多少数据才能实现「靠谱」的自动驾驶 。但更大体量的数据、更长的训练时间 ， 以及能力更加强大的超算无疑是必不可少的 。
但这不是最终目的 。
因为 ， 特斯拉将汽车变为利润接口这一商业模式的前途将更加平稳 。
一方面 ， 特斯拉将单车价格一降再降 ， 与之对应的 ， 随着今年 7 月特斯拉发布其自动驾驶套件 FSD Beta V9 的订阅服务 ， 每月的租金定在了 199 美元 ， 此前的 10000 美元一次性买断 FSD 套件的模式将不复存在 。
风投研究公司 Loup Ventures 分析师 Gene Munster 认为 ， 十年之后 ， FSD 每年带来的营业利润将超过 1000 亿美元 ， 光是这项服务的市场价值就将达到 8500 亿美元 ， 甚至超过特斯拉当前 7000 亿美元的市值（美国东部时间 2021 年 8 月 3 日价格） 。
也就是说 ， 不久的将来 ， 特斯拉将跳出造车卖车造车卖车的传统模式 ， 转而将特斯拉汽车变成一种持续输入的利润接口 。通过不断强化的互联网服务运营模式 ， 带来可观的持续现金流收入 。

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Gene Munster 还预测 ， 到 2032 年前 ， 超过 8 成的特斯拉车主都将会配备 FSD 功能 ， 该部分的营业利润率将增加到 64% ， 利润也会从现在的 6 亿美元突破到 1020 亿美元 ， 是丰田 2020 年全年纯利润的 5 倍 。
庞大的用户基数有了 ， 上百万辆特斯拉正在全球的公路上疾驰 。每一辆特斯拉汽车既是产品 ， 又是 FSD 订阅服务的接口 ， 更是真正的路测车队 ， 持续为特斯拉提供高价值的路测数据 ， 用来在 Dojo 等巨大的超算矩阵中不断完善 FSD 自动驾驶系统 。
就像 Mr.Yu 前面说的 ， 半个月后的特斯拉 AI 日那天 ， 马斯克到底来不来给大家说相声 ， 好像也不是那么重要 。
【特斯拉 AI 日要来了，但最大看点不是车】来源：科技与生活视野

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