Tesla Dojo的革新,启发我们进一步思考算力和网络的关系。硬件架构服从于算法设计,硬件需求的判断也不能与软件和应用层面脱钩。算力网络主线新一阶段的重要机会,应核心关注海外爆款应用或模型侧重大更新(Tesla是代表样本) ,以及国内新一轮的模型与应用开发。我们判断,随着国内科技大厂的网络演进至400G以上、运营商400G全光网推进建设、本土模型训练组网等加速,国内市场的高速网络需求将显著提升。算力网络与流量环节、AI服务器计算环节、华为产业链以及特斯拉与智能车产业链相关标的应重点关注。[Ne
Overnight, generative artificial intelligence (AI) has become a global sensation. Predictions of its potential impact on society, employment, politics, culture, and business fill the media and the internet. Business leaders are intrigued by the possi
在2021 TESLA AI DAY将引入Transformer进行大规模的无监督学习。2022年后国内公司跟进。特斯拉从安装在汽车周围的八个摄像头的视频中用传统的ResNet提取图像特征,并使用Transformer、CNN、3D卷积中的一种或者多种组合完成跨时间的图像融合,实现基于2D图像形成具有3D信息输出。毫末智行的AI团队正在逐步将基于Transformer的感知算法应用到实际的道路感知问题,如车道线检测、障碍物检测、可行驶区域分割、红绿灯检测&识别、道路交通标志检测、点云检测