但随后的问题是 ， 「眼睛」看到了 ， 「智商」可能不到位 ， 车辆弄不明白看到的是雪糕筒还是工程车 ， 因此还需要有神经、有大脑 。这又要引出人工智能领域的另一个名词：「监督学习」——数据在给到算法训练前 ， 需要先经过人工标注 。最基础的部分 ， 就是在各种自动驾驶视频中常见的物体上的框框 ， 需要人手工将图片上的机动车、非机动车、行人、红绿灯等用不同形状的框标注出来 。

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说句题外话 ， 新华社曾经报道 ， 仅北京一座城市就有 100 多家专门从事数据标注的公司 ， 而全国有超过 1000 万人在从事数据标注工作 。这也是一向头顶高精尖光环的人工智能技术却又被揶揄「数字富士康」、「劳动密集型产业」的主要原因 。特斯拉的方式 ， 可以说是把人工标注和机器标注 ， 做一个结合 。一方面 ， 开发了 HydraNets （九头蛇网络）多任务学习神经网络 ， 可以同时处理目标检测、交通标志识别、车道预测等等任务 。同时 ， 该公司组建了超过 1000 人的数据标签团队 ， 进行数据标签和分析性基础工作 。

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这项工作目前也取得了不错的成效：标注的准确性大大提高 ， 同时从 2D 图像标签 ， 进化到了如今的 4D 空间+时间的标签 。甚至能够在做一次标签之后 ， 一个摄像头内的标签化图像 ， 就能迁移到其他摄像头 。

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目前全球有近 100 万辆特斯拉汽车在公路上行驶 ， 每个月大约会产生超过 2 亿小时的视频数据 。有了如此多的数据积累 ， 特斯拉甚至已经能做到在系统中实现「仿真」——将真实世界的事实动态 ， 在系统中重建 。

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于是 ， 就有了上面这张看上去很像电子游戏的场景图片 ， 不过这个游戏不是给人玩的 ， 而是模拟不同交通驾驶状况 ， 让特斯拉车辆来「锻炼车技」的 。特斯拉表示 ， 现在标注和仿真系统 ， 可以模拟数量高达3.71亿的数据及场景 。那么 ， 既然有了如此多的数据 ， 特斯拉的系统也能够在云端「仿真」不同的交通路况 ， 靠什么来处理这些数据、使用这个仿真世界、锻炼特斯拉自动驾驶系统呢？对 ， 就是 Dojo 超级计算机 。

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准确地说 ， 此次 AI 日的最重磅消息并不是 Dojo 计算机正式投入使用（马斯克说得等到明年 ， 谁知道会不会跳票） ， 而是展示了 Dojo 超强算力的基础—— D1 芯片 。然后 ， 如果像其他文章中那样介绍 D1 的话 ， 咱们就不得不面对一大堆枯燥乏味的数据和参数……绕过参数 ， 让我们看看 Dojo 的核心算力是怎么构成的 ， 于是就出现了下面这张曾让我误以为是电池包的「训练模块」 。

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Dojo的核心算力组成和电动车电池模组的构成颇为类似 ， 最基础的是 D1 芯片 。真想了解参数的硬核读者可以看下面这张图 ， 不愿意费脑子的话 ， 就记住这块芯片算力很牛X 。

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