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灵巧手：人形机器人真正落地的那道关_我的网站

A |     与往常马斯克主讲的模式不同，在本次AI DAY上，马斯克穿着“撞衫”老黄的皮夹克简短介绍了此次重点展示的机器人Optimus（与变形金刚里的擎天柱重名），之后都是各个业务负责人进行的讲解。特斯拉机器人团队在过去一年内几乎每周都工作了7天，并且每天工作十几个小时，终于在今年展示出了原型机。在活动一开始，一个周身没有任何伪装的机器人缓缓走上舞台，完成了行走、转向、挥手等动作，从特斯拉展示的视频来看，特斯拉Optimus还可以完成运输物品，浇花等行为。去年AI Day上，擎天柱还只是一个概念图。    芝能科技出品                    今年 7 月，美国自动化促进协会（A3）在 Humanoid Robot Forum 上做了一场座谈，请来三家做灵巧手相关生意的创始人：PSYONIC 的 Aadeel Akhtar、Sanctuary AI 的 Olivia Norton，还有刚被自己另一家公司收购的 Kinisi 创始人 Bren Pierce。现在仅仅过了一年，特斯拉就拿出来了一个能够行走和进行多种行为的原型产品，不得不说特斯拉的技术团队是真的很强。
▲特斯拉Optimus出场对于这一产品，马斯克非常看重，认为其价值将会比汽车、自动驾驶更加重要。                   主持人把话题引向人形机器人“另一道最大的难题”，灵巧度，以及背后的数据采集与训练。

B | 他认为特斯拉将会在未来生产数百万台机器人，成本低于2万美元（约合人民币14万元），未来3～5年就能购买到。而在自动驾驶方面，特斯拉一直在完善自己的技术和产品，目前FSD Beta版本已经有16万名用户在使用，而今年底就将会具备全球推广的能力。此外，特斯拉自研了Dojo超算平台，目前这一产品也正在帮助特斯拉在自动驾驶、机器人等方面取得更多成绩。整场发布会下来，特斯拉的多位工程师对特斯拉在Optimus、FSD、Dojo等方面进行了详细的软硬件介绍，但几乎在每个产品介绍的时候，特斯拉都聊到了希望更多的AI、硬件等人才可以加入特斯拉来做出更多有意义的产品。                   这几个人的答案各不相同，却都绕不开一个事实：人形机器人走到今天，腿能走、身能平衡，真正卡住它的，是那两只手。也就是说，为了招聘合适的人才，特斯拉特意举办了一场发布会。不过从这场发布来看，特斯拉已经不仅仅是一家电动汽车公司了，在人形机器人、自动驾驶和超算等方面已经进行了很深的布局，正在成为全家非常硬核的科技公司。                             一只人手有 27 个自由度，27 块骨头，三十多条肌肉，还有数以千计的神经末梢。

C |                    我们靠它拿起鸡蛋、系鞋带、弹钢琴，从来不觉得难。01.Optimus原型机亮相 成本不超2万美元在发布会开始，马斯克就展示了特斯拉制作的机器人Optimus原型，从直播上来看，率先亮相机器人造型确实很原型，周身直接裸露着电线，没有做任何装饰。

D | 要让机器复刻这种灵活，却是机器人学里最磨人的一道关。机器人可以独立完成行走，向用户挥手致意，甚至跳舞等内容。                             ● 第一关：把足够多的动力塞进巴掌大的地方                    灵巧手难，第一难在驱动。要在跟人手差不多大的体积里，塞进电机、减速器、编码器、传动机构和传感器，还得有力气。
▲特斯拉Optimus可以跳舞马斯克表示，Optimus其实可以做更多事情，受限于舞台只能展示这些。从现场展示的视频来看，Optimus除了可以四处走动之外，还能完成运输物品，浇花等行为。

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▲特斯拉Optimus可以运输东西在工厂里，机器人能将一个长条状的物体从工作台拿下来，再整齐排放至装有相同物体的盒子中。                   业界主流用空心杯电机，直径往往只有 6 到 8 毫米，功率密度很高，可塞得密了就发热，手指里那点空间散热极难，长时间高负载很容易过热。在机器人视角的渲染图中，它能够用颜色区分开现实世界中的不同物体。

F | 如它手持的长条形物体是紫色、工作台是黄色等。
▲特斯拉Optimus搬运工厂货物随后，特斯拉推了一个更接近真人的版本的Optimus，看上去和去年AI DAY上展示的模型有点类似，具备类似人类的外观，自由度也更高一点。

G | 在使用过程中也可以提供更多服务，如手指可以自由移动，可以操作很多工具，右手可以拿一些工具，甚至在工厂做一些重复的工作等。
▲特斯拉Optimus不过，马斯克表示，在过去的一年中，机器人团队一周工作7天，每天工作十几小时，虽然特斯拉已经做了很多工作，但这个机器人目前还处在早期阶段未来还可以将其做的更好。                   特斯拉在第三代灵巧手上把执行器全挪到了前臂，手指靠腱绳远程拉动，就是为了给手部减重、给散热留余地。                   PSYONIC 的 Ability Hand 反过来，把 6 个无刷电机直接放进手掌和手指，换来 0.2 秒的合拢速度和 490 克的重量，代价是自由度只有 6 个。

H |                    这里头有个绕不开的取舍：电机离关节越近，控制越直接、响应越快，可手就越重、越热；电机挪远了，手轻了，可传动链变长，精度和寿命又成了新麻烦。按照介绍，完全体的特斯拉人形机器人“擎天柱”体重73kg，用电功率在静坐时为100W，快走时500W，全身有200多个自由度，手部27个自由度。                   ● 第二关：连杆、腱绳还是直驱                    驱动之后是传动，这是灵巧手路线分歧最大的地方。

I | 连杆传动靠刚性的杆件把动力送到关节，负载和精度都好，工业里很稳，缺点是不够柔，手指掰不过去的地方就是掰不过去。

J | 马斯克对这一产品的成本等信息进行了剧透，他认为目前可以在市面上看到一些其他的机器人，但成本非常高，特斯拉的Optimus可以低成本生产，预计未来产量可以达到数百万台，而成本或许会低于2万美元（约合人民币14万元）。                   因时机器人的 RH56 系列、傲意科技的 ROHand 都走这条线，靠它把成本压下来、把可靠性做上去，因时 2025 年单这一系列就卖出了一万多只。                   腱绳传动更像人，用柔性线缆模仿肌腱，把电机放在前臂，靠拉索带动手指，轻、灵活、自由度能堆得高。

K | 对于这一产品，马斯克显然非常看好，他表示，机器人可以降低劳动成本，更好的发展经济，未来将没有贫穷，人类可以自由选择工作类型，体力活将不再是人类必须选择的，人类可以更多的参与脑力工作。                   特斯拉第三代、英国的 Shadow、国内的灵心巧手 L30、宇树 Dex5 都在这条线。                   可腱绳的软肋也明显：线缆会磨损、会拉伸、张力会漂移，时间一长关节零位就歪了。                   有调研报告称，特斯拉在工厂分拣测试里灵巧手寿命只有六周，每年换件成本逼近十万美元，腱绳的蠕变和摩擦是主要推手。

L | 虽然自动驾驶汽车非常重要，可以将运输能力可以提升一个数量级，带来革命性的变化。但机器人可以降低经济成本，让社会发展更有动力。                   复合钨丝腱绳（高测股份基于光伏金刚线技术）抗蠕变达普通产品 200 倍、循环寿命超 160 万次，可单只手用到的钨丝成本就过万元，暂时贵得用不起。                   直驱则是电机直接顶在关节上，没有传动误差、响应快，兆威机电等用它做高精度手，代价是体积大、散热难、末端惯量大。                   于是越来越多方案走向混合：丝杠加腱绳、行星齿轮箱加丝杠加腱绳，在灵活和精度之间找平衡。                   ● 第三关：让手真的“感觉到”东西                    光会动还不够，手得知道摸到了什么。

M | 人类指尖每平方厘米有近万个触觉像素点，机器人长期是“盲人摸象”，只在指尖放一个单点力传感器。                   2025 年这个情况在变。6 月，北京通用人工智能研究院和北大联合做的 F-TAC Hand 登上《自然·机器智能》封面，手掌 70% 面积铺了高分辨率触觉传感器，空间分辨率到 0.1 毫米。                   帕西尼的 DexH13 集了 1140 个触觉单元，还把 AI 视觉融进来；智元的 OmniHand 在一只 500 克的手上布了 400 多个力控触点，售价压到 9800 元；强脑的 Revo 2 能分辨硬度、纹理、受力方向，现场演示过点火柴。马斯克希望机器人可以更加安全的为人类带来更多帮助。这些进展让机器人从“握住”走向“感受”。                   但电子皮肤也有自己的麻烦：反复触碰会磨损，柔性传感器在工厂环境里寿命有限，触觉数据怎么和控制闭环接上，也还在摸索。                   ● 第四关：手和脑要一起练                    前面三关是硬件，最后一关在软件。
▲特斯拉Optimus而在现场，马斯克也不忘了给自己打广告：“我们举办这个活动的目的就是为了吸引更多的AI人才加入我们，做出更好的产品。自由度越高，协调越难；要让二十多个关节听话地配合，离不开触觉、力觉的实时反馈，更离不开能理解任务的大模型。                   宇树创始人王兴兴最近有个判断：机器人本体、灵巧手这些硬件还有提升空间，但某种意义上已经基本够用，真正的短板在软件层的具身智能大模型，那个领域现在还没人真正突破，处境像 ChatGPT 出现前的一到三年。”在马斯克做完简单的介绍之后，特斯拉的设计团队对Optimus的设计进行了一些介绍。                   这里还有个鸡生蛋的问题：没有大规模部署，就采不到足够的真实交互数据；没有够聪明的模型，又没法大规模部署。

N | 特斯拉一位机器人负责人介绍了一些机器人的具体进展，在去年的AI DAY上，特斯拉简单介绍了特斯拉的机器人，到目前已经进行了三次演进，最终呈现出现在的结果。

o |                    灵心巧手估算，大约要一百万台级别的装机量，才能把真实数据集补全，让灵巧手在部署中学会大多数人类技能。Optimus采用的核心传感器为摄像头，和特斯拉FSD系统中采用的摄像机类似。目前特斯拉收集了很多数据来训练机器人。这条路，硬件能跑，数据在起步，模型还在概念期。特斯拉Optimus的电力系统集成到了上半部分，之所以这么设计则是考虑了特斯拉汽车的设计方案，希望减少更多的线束，将配电和计算集中在躯干中心。

p | 其中包含一块电池组，容量为2.3kWh，充一次电后可以运行一整天。
▲特斯拉Optimus核心零部件展示特斯拉机器人使用了单颗特斯拉自研SoC芯片，支持LTE 4G连接，但和汽车所采用的不一样，机器人需要处理视觉数据做出迅速反应、基于多种感官输入和通讯，因此装有无线电连接、音频支持以及需要保护机器人本体和人类的安全特性。                   ● 国外进度：几条不同的路                    把视野拉到全球，几家走得各有章法。                   ◎ 特斯拉最激进，Gen3 干到 22 个自由度（五指各 4 个加手腕 2 个），执行器 17 个，前臂放电机、腱绳拉手指，还用 O 型圈弹性回弹省掉 4 到 5 个伸展电机，拇指做成了三自由度。                   工程巧思很多，可腱绳蠕变、摩擦、零位漂移这些坑还没填平，量产时间也一再往后推。                   ◎ Shadow Robot 是另一条路，做了二十多年，24 个关节（20 个主动自由度加 4 个欠驱动），20 个直流电机，腱驱，一百多个传感器跑在 1kHz 上，还接了 BioTac 指尖触觉，ROS 全打通。在行动方面，特斯拉的擎天柱依然吸取了特斯拉电动车的动力系统。                   它是研究圈的金标准，可一台十万美元往上，重 4.3 公斤，是实验室里的精密工具，不是量产货。                   ◎ PSYONIC 最特别，从假肢起家，Ability Hand 五指、6 自由度、30 个触觉传感器、490 克、0.2 秒合拢，NASA、Meta、Google、Amazon 都在用，Apptronik 的 Apollo、Hexagon 直接把它接上机器人，ABB 拿它做数据采集。设计的时候，特斯拉先分析了机器人需要进行哪些行动，包括行走、上下楼等。首先通过对机器人行走的动态数据进行分析，然后就能够分析出这些移动需要的时间、能耗和轨迹，根据这些数据就能设计出关节和执行器。

q |                    它证明了一件事：假肢领域打磨了几十年的五指灵巧和触觉反馈，能直接给机器人用。安全性方面，特斯拉也做了一些设计。为了保护机器人，研发人员对其结构基础进行了优化，在人形机器人摔倒时不会把变速器和胳膊弄坏，就可以将这一技术应用到机器人之上。

r |                    ◎ Kinisi 和 Sanctuary 则更务实。Kinisi 把双臂 torso 架在轮式底盘上，手用现成夹爪，先把能干活跑通；Sanctuary 把重心压在移动操作，不执着于一步到位造出最像人的手。毕竟一台机器人的维修成本很高。                   Figure 的 02 代手是 16 自由度，每根手指一个自含的电机加传感单元，指尖能感知低到 3 克的力量，手掌还藏了摄像头做手内视觉，配合 Helix 模型端到端训练。

s |                    ● 国内进度：多路线一起冲                    国内更热闹，截至 2025 年 3 月相关企业已超 40 家，资本和出货量都在猛涨。                   2025 年国内灵巧手销量 1.92 万只，同比涨了 236%，2026 年预计冲到 7 万只，到 2030 年可能破 43 万只，五年复合增速约 87%。
▲特斯拉Optimus可自我保护研发人员采用了与汽车相同的底层技术，让机器人在所有组件中产生压力，使得其行走控制变得更加容易，也不会那么僵硬。
▲特斯拉Optimus行走姿态模拟以膝盖为例，人形机器人在设计时需要仿照人类真实的膝盖结构。

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▲特斯拉Optimus模拟了人类骨骼结构研发人员将人类的膝盖和其运动过程中所受的力线性化，从而学习如何让机器人膝盖使用更少的力来构建，让其能实现更好的力度控制，并让相关结构紧密的包裹在膝盖周围。

u | 执行器共有6种，包括电机、类似重量秤一样的牵引执行器等。特斯拉在现场也展示了一段视频，可以通过牵引执行器吊起一台钢琴。                   路线也分几支。
▲特斯拉Optimus牵引执行器可以吊起一台钢琴人形机器人的另外一个重点就是手部。

v | 特斯拉希望擎天柱的手部也能跟人类一样灵活，能够抓住物体，进行操作，并且拥有传感器进行感知。设计擎天柱的手部时同样从生物学生吸取灵感。                   ◎ 连杆派以因时、傲因为代表，靠可靠和低价走量；                    ◎ 因时的 G2 系列做到 13 个主动自由度、18 个可动关节，整手 990 克、指尖力 20N，已经盈亏平衡。                   腱绳和高自由度派冲得最猛。通过6个执行器，让擎天柱的手可以实现11个自由度的移动，并且可以拿动20磅的重量，并且可以操作一些器械，或者抓取小型物体。特斯拉的技术专家在现场讲到，汽车就是轮式机器人，擎天柱某种程度上只是把汽车立起来了。在机器人的行动方面，擎天柱使用特斯拉电动车同样的神经网络——“占用网络”来识别可行驶区域。                   ◎ 灵心巧手的 L30 到 25 自由度，2025 年融了五轮，放话 2026 年交付 5 到 10 万台；                    ◎ 宇树 Dex5 单手 20 自由度（16 主动加 4 被动），94 个触点，能打扑克、拧魔方；                    ◎ 曦诺未来的 Flex 1 也是 25 自由度，手掌 380 克，自研 8 毫米空心杯电机和 7 毫米行星滚柱丝杠，扭矩密度做到 322Nm/kg；                    ◎ 灵巧智能的 DexHand021 Pro 是 22 自由度仿生架构，还先提出了量化灵巧度的评价体系。

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▲特斯拉Optimus采用占用网络识别在行走方面，软件在感知和分析外部环境后，会画出行驶轨迹，然后根据轨迹规划出每个脚的落脚点，然后再让执行器执行。                   触觉感知派则有帕西尼、强脑、戴盟、智元。                   ◎ 帕西尼把多维触觉和 AI 视觉合在一起，四个月拿了 10 亿融资；                    ◎ 戴盟用毫米级视触觉传感器做易碎件柔顺操控；                    ◎ 智元 OmniHand 把 400 多个触点塞进 500 克的手，9800 元的定价把高自由度手拉到万元以内，2026 年 4 月又亮出 22 加 3 自由度的 Ultra-T，掌内还集了摄像头。                   整机厂几乎都在自研，宇树、智元、优必选、星动纪元（XHand 12 主动自由度）、兆威机电（DM17 十七自由度）各显神通。人形机器人的一个重点就是保持直立状态，不能轻易就倒地。                   对比之下：各有所长，也各有欠账                    把国内外摆在一起看，差距很少体现在某一项参数上，更多在各自的侧重点。                   ◎ 国外在高自由度、仿真生态、假肢技术迁移上积累更深：Shadow 嵌进英伟达 Isaac Lab，让全球研究者在仿真里用它训练；PSYONIC 把假肢的触觉和可靠性直接搬过来；特斯拉把自由度和仿生推到极限。                   它们的手更像研究级或参考级产品，单项强，可成本和寿命是硬伤。                   ◎ 国内则在成本、量产、供应链、高自由度基础上冲得猛。                   因时靠连杆方案一年卖一万多只，灵心巧手喊出十万台年交付，帕西尼四个月十亿融资，智元把高自由度手压到万元档。短板在数据和模型，这是王兴兴说的软肋，也是全行业的软肋。                   特斯拉的灵巧手在工厂测试寿命只有六周、单只成本超六千美元；同一时间因时靠相对简单的连杆方案卖破万台。

x | 极致仿生和稳定量产，眼下还不是一回事。                   小结                                        人形机器人真正干活，不能用夹子，灵巧手，难在硬件要小要轻要有力，难在传动要柔要准要耐用，难在传感要密要稳要真，更难在软件和硬件得一起练、一起放量。如何做到？通过传感器和对外界的情况进行感知，当受到外部影响的时候能够自行调节控制器的扭矩并最终让它保持平衡。抓取方面，特斯拉先通过对人的抓取行为的动作进行轨迹数据采集，然后再映射到机器人身上，从而让它能够进行一些抓取动作。国外的手在精度和生态上先走一步，国内的手在成本和产量上追得很凶。

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▲特斯拉Optimus通过真人动作抓取来模拟动作未来，特斯拉希望让擎天柱变得更加灵活，希望从原型机能够走的更远，让它在各方面都进行改善，拥有更好的导航、行动能力等。02.发力自动驾驶 年底具备全球推出FSD能力 自动驾驶方面，特斯拉首先介绍了FSD的情况。2021年，FSD测试有2000客户参加。2022年扩展到了16万客户。特斯拉目前积累了480万段数据，训练了7.5万个神经网络，并在此基础上推出了35个FSD的版本更新。自动驾驶技术架构方面，特斯拉的做法是先用自动化的数据标注系统对收集的数据进行自动标注，然后对数据进行处理后，来训练神经网络，然后将AI模型部署到FSD计算机中，通过计算来算出对外部环境的感知结果并算出本车的行驶规矩。技术展示方面，特斯拉首先展示了一下无保护左转能力。比如在左转的时候有行人和其他车辆，特斯拉在考虑到不同交通参与者的行驶轨迹后，算出了最合适的行驶轨迹。
▲特斯拉FSD系统应对无保护左转具体呢，特斯拉使用了一个名为交互搜索的技术。

z | 首先从视觉感知开始，去感知交通参与者，然后去推测他们的行驶轨迹，然后生成几种策略，最后再选择出最佳的行驶轨迹。
▲特斯拉交互搜索技术架构这里需要注意，外部目标如果越来越多，需要的计算量也会越来越大。特斯拉通过环视摄像头来对外界进行感知，生成3D环境，并通过占用网络来找到可行驶区域，并知道哪些是障碍物。工作时候，第一步是先对摄像头的图像进行校准，把图像整合在一起就形成了3D空间，将数据进行提取，输入到神经网络里，通过相应的算法就构建空间特征。

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▲基于视觉数据构建3D空间这里有个问题，仅仅生成了3D空间后，没有各种物体的精确位置，依然无法进行路径规划。

| 所以特斯拉的做法是通过对关键特征进行分析来算出位置数据。特斯拉的车队在日常行驶中积累了很多视频片段。每个视频有何多帧图像，需要14亿帧才能训练一个神经网络，需要使用10万个GPU工时（1个GPU工作1小时），训练量很大。这里就需要使用超级计算机和AI加速器。这也是特斯拉为啥自己搞了Dojo超算的原因，能够提升30%的网络训练速度。其他交通参与者的行为预测方面，特斯拉也介绍了一下自己的做法。摄像头的画面会先进入到RegNet网络，处理之后的数据再进入Transformer模型之中。可能有10亿个参数，对他们进行共同的优化。想要实现的是最大程度实现算力，尽量减少延迟。汽车在运行过程中将会产生大量的数据，而这些数据也需要进行标注。在进行标注的时候，特斯拉最先尝试了手工标注，但费时费力，之后有考虑过供应商合作的方式，但从最终的结果来看，无论是时效性还是质量都不是很好，而特斯拉需要非常高效且具备可扩展性的标注。目前特斯拉采用的人机合作的标准方式，既有人类标注，也有机器标注，但整体而言，机器标注的效率更好，机器30分钟的工作量，人类可能需要更长时间，因此特斯拉正在构建自动标注系统。
▲特斯拉基于自动标注的数据训练模型通过高效率的标注，让现实世界中的时空片段转化为可以使用的数据，从而让FSD更加智能和高效。

| 及时自动标注也需要进行梳理，之前特斯拉方面并没有投入太多精力在这方面，而现在已经有很多工程师在做这方面的工作。

| 此外，在自动驾驶中，非常重要的一部分就是仿真系统，这可以提升车辆对于长尾场景的应对能力。特斯拉建立一个场景生成器，最快在五分钟内就可以生成一个场景，速度提升了1000倍，还可以扫描现实物体投射到屏幕上，可以模拟信号灯、停车标志等，尽可能接近真实世界。
▲特斯拉的场景生成器这对于训练来说，意义非常重大。而通过数据引擎，可以让神经网络更加真实，能够带来更多的确定性，去解决现实世界的不确定性。

| 如在路口转弯时，要判断横停的车辆究竟是停车状态还是缓慢行驶，只用创建更多的网络进行评估，就能解决这样的场景。目前特斯拉的数据集，一部分来自车队传回的信息，另一部分来自模拟数据，都可以更方便的对场景做出判断。而对于特斯拉FSD Beat的推广情况，特斯拉今年年底将具备在全球推出FSD的能力。但北美之外，需要跟监管方进行沟通，而在有些国家和地区，监管还很滞后。

| 03.Dojo不断迭代 正促进特斯拉发展在之前关于机器人和自动驾驶的介绍中，特斯拉工程师已经多次提到了Dojo超算平台。在去年的首届特斯拉AI Day上，特斯拉展示了其首款AI训练芯片Dojo D1，以及基于该芯片构建的完整Dojo集群ExaPOD，用于执行AI训练任务，为其上路车辆庞大的视频处理需求提供支撑。当前特斯拉已经拥有基于英伟达GPU的大型超算，以及一个存储30PB视频素材的数据中心。

| 特斯拉还展示了一组过去两年间从交付定制冷液分配单元（CDU）到安装第一台集成Dojo机柜、再到2.2MW机组负载测试的照片。

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▲特斯拉研发Dojo超算的关键节点特斯拉一直试图优化Dojo设计的可扩展性，并以“快速试错”的心态来克服挑战。Dojo加速器具有单个可扩展计算平面、全局寻址快速存储器和统一的高带宽+低延迟。特斯拉技术工程师特别谈到电压调节模块，它具有高性能、高密度（0.86A/mm²）、复杂集成性。
▲电压调节模块其电压调节模块在24个月内更新了14个版本。

| 热膨胀系数（CTE）很重要，因此特斯拉与供应商合作提供电力解决方案。其CTE降低了50%以上，Dojo的性能是初始扩展的3倍。会上，Dojo团队展示了通过Dojo实现Stable Diffusion在火星上运行Cybertruck的图像。

| 据介绍，只用4个Dojo机柜就能取代由4000个GPU组成的72个GPU机架。Dojo能将通常需要几个月的工作减少到了1周。

| 此外，特斯拉自研的D1芯片也发挥了作用。D1采用台积电7nm制程工艺，在645mm²的面积上塞了500亿颗晶体管，BF16、CFP8算力可达362TFLOPS，FP32算力可达22.6TFLOPS，TDP（热设计功耗）为400W。基于D1芯片，特斯拉推出晶圆上系统级方案，通过应用台积电InFO_SoW封装技术，将所有25颗D1裸片都集成到一个训练Tile上，每个Dojo训练Tile消耗15kW。特斯拉Dojo训练Tile中有计算、I/O、功率和液冷模块。
▲Dojo超算的Tarining Tile模块Dojo System Tray有高速连接、密集集成等特性，75mm高度能支持135kg。其BF16/CFP8峰值算力可达到54TFLOPS，功耗100+kW。Dojo接口处理器是一个具有高带宽内存的PCIe卡，利用特斯拉自家TTP接口。特斯拉传输协议TTP还可以桥接到标准以太网，TTPOE可将标准以太网转换至Z平面拓扑，拥有高Z平面拓扑连接性。

| 自去年特斯拉AI Day至今，Dojo开发迎来了一系列里程碑，包括安装第一个Dojo机柜、进行2.2mW负载测试等，现在特斯拉正以每天打造一个Tile的速度推进工作。
▲Dojo超算机柜特斯拉还宣布其第一个ExaPOD预计将在2023年第一季度完工，计划在帕洛阿尔托总建造7台ExaPOD。据介绍，在10机柜系统中，Dojo ExaPOD集群将突破E级算力。其BF16/CFP8峰值算力达到1.1EFLOPS（百亿亿次浮点运算），并拥有1.3TB高速SRAM和13TB高带宽DRAM。04.结语：特斯拉不仅是一家汽车公司在很多普通公众印象中，特斯拉是全球电动汽车的领头羊，是世界上首个将电动汽车大规模推广起来的公司，也是一家伟大的汽车公司。但在特斯拉自己看来，汽车公司并不是其给自己的最终定位，特斯拉将自己能定位为一家非常硬核的科技公司。所以特斯拉在自动驾驶、AI、机器人，甚至超算方面发力，并且还都做出了一定的成果。而为了实现这些成绩，特斯拉内部也进行了非常多的努力，充分尊重有才华的员工，共同打造有价值的产品。

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Published on:21:26:33