来源：祝丹妮新闻
概要：特斯拉则表示，热烈欢迎我国技师重新加入Tesla我国；有自信心在去年顺利完成合作开发L5等级手动驾车的基本要素；Tesla北京DT厂房重大进展成功……
继去年特斯拉与马化腾在闭幕式拉开序幕背牛谈话后，SpaceX和Tesla创办人特斯拉第二次参与当今世界人工智慧讨论会，这一次是通过音频的方式新浪网与会。
特斯拉则表示，Tesla手动远距驾车在我国消费市场应用领域还极好，现阶段子公司在我国做许多独创性的工程建设合作开发，更为重要是单纯把英国的小东西搬到我国，热烈欢迎我国技师重新加入。
关于手动驾车技术，他则表示，有自信心在去年顺利完成L5等级手动驾车的基本要素。实现L5等级手动驾车现阶段不存在下层实质性的考验，但有许多的技术细节难题。Tesla面临的考验就是要化解大部份这些难题，然后ET，持续化解显景难题。
特斯拉则表示，Tesla北京厂房重大进展很成功，对Tesla项目组感觉到至极骄傲，也期盼着尽早出访北京DT厂房，预计今后在我国厂房中会运用更多的人工智慧和更智能的应用软件。他认为，在厂房真正有效使用人工智慧还需要花一些时间，能将厂房看做是一个复杂的混合体，其中也涉及到电脑，实际上大部份子公司都是如此。
以下为特斯拉发言录：
特斯拉：非常感谢应邀。再次参与讨论会怪不得。我十分期盼今后有机会能能亲自来到现场。
回答者：首先，他们都知道，Autopilot 手动远距驾车是Tesla纯电动汽车十分受热烈欢迎的一项机能。它在我国消费市场的应用领域情况如何？
特斯拉：Tesla手动远距驾车在我国消费市场应用领域还极好。但因为他们与手动驾车有关的工程建设合作开发集中在英国，因此手动远距驾车机能在英国的应用领域的更好，在加州州最好，这也主要是因为他们有关的技师在加州州。在他们确定此项机能在加州运转良好后，他们会将其发送到当今世界其他地区。现阶段他们正在我国建立有关的工程建设项目组。假如你想成为Tesla我国的技师，他们会十分热烈欢迎，这将会十分好。
我想强调下，在我国他们要做的是展开许多独创性的工程建设合作开发。因此并不是单纯的将英国的小东西直接套用到我国，而是就在我国展开创作者的设计和创作者的工程建设合作开发。因此，假如您考量组织工作，请考量在Tesla我国组织工作。
回答者：您对于他们最终实现L5等级手动驾车有多大自信心？您觉得这一天什么时候会到来？
特斯拉：我对今后实现L5等级手动驾车或是完全手动驾车十分有自信心，而且我认为很快就会实现。
在Tesla，我觉得他们已经十分接近L5级手动驾车了。我有自信心，他们将在去年顺利完成合作开发L5等级的基本要素。
我认为实现手动驾车L5现阶段不存在下层的实质性的考验,但是有许多技术细节难题。他们面临的考验就是要化解大部份这些小难题，然后ET，持续化解这些显景难题。你会发现你能处理绝大多数场景的难题，但是又会不时出现一些奇怪不寻常的场景，因此你必须有一个系统来找出并化解这些奇怪不寻常场景的难题。这就是为什么你需要现实当今世界的场景。没有什么比现实当今世界更复杂了。他们创建的任何模拟都是现实当今世界复杂性的子集。
因此，他们现阶段十分专注于处理L5等级手动驾车的技术细节难题上。并且我相信这些难题完全可基于Tesla车辆现阶段搭载的硬件版本来化解，他们只需改进应用软件，就能实现L5等级手动驾车。
回答者：您觉得人工智慧和电脑人技术的三大支柱：感知、认知和行为，现阶段在各自领域的重大进展如何？
特斯拉：我不确定人工智慧技术是否能这样分类。假如按照这个分类标准，在感知层面，以识别物体为例，现阶段的技术取得了巨大重大进展。 能说，即便是在专业领域，当今的高级图像识别系统也比人类都要好。
难题的实质在于需要多强的计算能力，多少计算机和多长计算时间来训练感知能力？图像识别训练系统的效率如何？就图像识别或声音识别而言，对于给定的字节流,人工智慧系统能否准确识别处理？ 答案是十分好。
认知可能是最薄弱的领域，人工智慧是否能理解概念？是否会有效推理？能否创造有意义的事物？现阶段有许多十分有创造力的技术先进的人工智慧，但是它们无法很好地控制其创造活动。至少现在在他们看来不太对，不过今后它会看起来像样些。
然后是行为。这个能以游戏打比方。在任何规则明确的游戏中，或者自由发挥空间比较有限的游戏，人工智慧就像超人类一样。就现阶段而言，很难想像有什么游戏，人工智慧游戏玩家不能发挥超人类水平的，这甚至都不去考量到人工智慧更快的反应时间。
回答者：Autopilot手动远距驾车在哪些方面推动了AI算法和芯片的发展？它又如何改变了他们对AI技术的理解？
特斯拉：在为手动远距驾车合作开发人工智慧芯片时，他们发现消费市场上没有成本合理且低功耗的系统。假如他们使用传统的GPU, CPU或其他相似的产品，将耗费数百瓦的功率，并且后备箱会被计算机，GPU巨大的冷却系统占据，由此一来成本高昂，占用车辆体积，而且高耗能。要知道能耗对于电动汽车的行驶里程很关键。
为此他们合作开发了Tesla自有的人工智慧芯片，即具有双系统的Tesla完全手动驾车电脑，该芯片具有8位元和加速器，用于点积运算。在座各位可能有许多人都有所了解，人工智慧包含许多点积运算，假如你知道什么是点积运算，那么便知道点积运算量巨大，这意味着他们的电脑必须做许多点积运算。他们事实上还未完全发挥出Tesla完全手动驾车电脑的能力。实际上，几个月前他们才审慎地启动了芯片的第二套系统。充分利用Tesla完全手动驾车电脑的能力，可能还需要至少一年左右的时间。
他们还合作开发了TeslaDojo训练系统，旨在能够快速处理大量音频数据，以改善对人工智慧系统的训练。Dojo系统就像一个FP16训练系统，主要受芯片的发热量和通讯的速率的限制。因此他们也正在合作开发新的总线和散热冷却系统，用于合作开发更高效的计算机，从而能更有效处理音频数据。
他们是如何看待人工智慧算法的发展呢？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，许多来自无源光学方面，并创建矢量空间，本质上将大量光子压缩为矢量空间。我今天早上开车的时候还在想，人们是否能够进入大脑中的矢量空间呢？他们通常以类比的方式，将现实视为理所当然。但我认为，其实你能进入自己大脑中的矢量空间，并了解你的大脑是如何处理大部份外部信息的。事实上它在做的是记忆尽可能少的信息。
它获取并过滤大量信息，只保留有关的部分。那人们是如何在大脑中创建一个矢量空间呢？它的信息仅占原始数据很小一部分，却能根据这个矢量空间的表达做决策。这实际上就类似一个大规模的压缩和解压缩的过程，有点像物理学，因为物理学公式本质上是对现实的压缩算法。
这便是物理学的作用。很明显，物理公式是现实的压缩算法。简言之，他们人类就是物理学作用的证据。假如你对宇宙做一个真正物理学意义上的模拟，就需要大量的计算。假如有充足时间，最终会产生觉知。人类便是最佳证明。假如你相信物理学和宇宙的演化史，便知道宇宙一开始是夸克电子，很长一段时间是氢元素，然后出现了氦和锂元素，接着出现了超新星。重元素在数十亿年后形成，其中一些重元素学会了表达。那就是他们人类，本质上由氢元素进化而来。若将氢元素放一段时间，它就会慢慢转变为他们。我觉得大家可能不太赞成这一点。因此有人会问，specialist的作用是什么？觉知的作用又是什么？整个宇宙是一种特殊的觉知或者不存在特殊性？又或者，在氢元素转变为人类的过程中何时产生了知觉?
回答者：最后一个难题。祝贺Tesla去年出色的业绩，他们也想知道，Tesla北京DT厂房现阶段的重大进展怎么样？在北京DT厂房有没有一些制造业有关的AI应用领域？
特斯拉：谢谢，Tesla北京厂房重大进展成功，我为Tesla项目组感到至极骄傲，他们做得很棒！ 我期盼能尽早出访北京DT厂房，他们出色地组织工作确实让我深感欣慰。我不知道该如何表达，真的十分非常感谢Tesla我国项目组。
预计今后他们的厂房中会运用更多的人工智慧和更智能的应用软件。但我认为在厂房，真正有效地使用人工智慧还需要花费一些时间。你能将厂房看做一个复杂的集合体，控制论集合体，其中涉及人也涉及电脑。实际上大部份子公司都是如此。
特斯拉：谢谢您的线上采访。 我希望明年能有机会能亲自参与，我很喜欢到我国。 我国总是给我精采，我国有许多既聪明又勤奋的人，我国充满了正能量，我国人对今后满怀期盼。我会让今后成为现实，因此我十分期盼再次回来。
