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[马斯克]马斯克的自信从哪儿来?

  SpaceX倾向于对自己的私事保密,但对公司最狂热的拥趸们却没什么作用。今年1月,在该公司位于德克萨斯州的设施附近,目光敏锐的观察家们发现了一艘银色宇宙飞船出现在原本平坦的地貌上,马斯克随后证实这艘飞船正是SpaceX的星际飞船。与猎鹰系列火箭标志性的黑白喷漆方案不同,星际飞船采用了闪亮的不锈钢外壳,让人想起了一种古老的科幻氛围。马斯克强调说,这艘飞船还只是最终版星际飞船的一个原型设计。

  SpaceX公司的载人版龙飞船,将会在三月初进行第一次试验飞行,将以实际不载人的方式飞往国际空间站,完成一些物资的运送。预计七月份,载人版飞船将会把宇航员送往国际空间站,从而帮助美国宇航局填补航天飞机计划终结之后的一个空白。

  该公司位于德克萨斯州布朗斯维尔附近的工厂正在建造星际飞船。马斯克的公司目前正在研制火箭的原型。星际飞船的测试版本比最终版本要短。马斯克说,测试版本是为低空“跳跃”飞行(称为垂直起降),这将不会到达轨道。

  “星际飞船也将有利于在月球上建立一个基地,”马斯克在周一出版的“大众机械”杂志的一次采访中说。

  马斯克补充说:“在登上火星之前,我们很可能在月球上有一个基地。”

  来源:腾讯科技

  据国外媒体报道,SpaceX公司正处于制造“星际飞船”的早期阶段。

  几天后,马斯克说,猛禽发动机通过了一个关键的里程碑,具备了推进星际飞船的动力水平。据报道,SpaceX公司的星际飞船上将有7个猛禽发动机,而发射星际飞船的猎鹰超重型运载火箭,则将配置31个猛禽发动机。

  该公司还在深入开发全新的猛禽发动机,该发动机将为星际飞船提供动力。二月初,马斯克在推特网站的一系列帖子中展示了该公司试验猛禽发动机的照片和视频。

  [摘要]SpaceX正在建造将人类和货物运出地球轨道的星际飞船。马斯克已经刊登了“星际飞船”的广告,称它能够将多达100人运送到火星。

  布里登斯丁说,美国宇航局的月球计划也“很可能是公私合作的”,这意味着政府机构将与SpaceX这样的公司合作,以实现这一目标。

  2016年,马斯克在墨西哥瓜达拉哈拉(Guadalajara)召开的国际宇航大会上首次提出了“星际飞船”设计,其设计目的是将多达100人送往火星等星球。

  根据SpaceX的商业模式特点,星际飞船和所有的运载火箭都将是可重复使用的:能够发射、着陆和重复多次。

  美国宇航局局长吉姆·布里登斯丁本月早些时候告诉CNBC,他预计美国宇航局的宇航员很快返回月球,他说“目标是在2024年在月球表面拥有第一个载人着陆器。”

  美国传奇企业家马斯克的一大梦想,就是在火星上建立人类定居点,甚至启动大规模的火星移民,为此马斯克创办的SpaceX公司正在研发用于飞往火星的运载火箭和星际飞船(StarShip)。据外媒最新消息,马斯克日前表示,用于飞往火星的星际飞船,也能够用于在月球上建立人类基地。

  SpaceX正在建造将人类和货物运出地球轨道的星际飞船。马斯克已经刊登了“星际飞船”的广告,称它能够将多达100人运送到火星。

  按照马斯克的逻辑,40年前的人们只能玩《Pong》的游戏——只有两个方块加一个圆点,二40年后,人们有了逼真的3D模拟,每天有上百万玩家同时沉浸其中,再加上虚拟现实(VR)、增强现实(AR)技术改良和发展,游戏很快会模糊虚拟与现实的界限。

  有许多人喜欢他,也有许多人对他恨之入骨,事实上,马斯克可以说是科技行业最引人注目、也是最有争议的人物之一。

  这种说法,理论上无懈可击,又无法证明。

  自特斯拉获得成功后,很多人都像闻到血腥味的鲨鱼一样冲了进来,哪怕之前他们对马斯克创立的新能源汽车特斯拉嗤之以鼻,不屑一顾。

  为此,马斯克曾尝试私有化特斯拉,但失败了。

  就像美国漫画里的英雄们,能力越大责任越大,马斯克认为自己的使命是拯救人类,使其免于自我毁灭。

  当年SpaceX初建,在第一家工厂里,地板是脏的,天花板的绝缘层都在往下掉,老鼠在地上跑,员工甚至连不上网络,场面一片荒凉,怎么也不像是早高大上火箭的架势。

  如果没有强烈的内在驱动力,这是不可思议的。

  不然,什么样的孩子会想象让自己作为人类文明到太空文明的开拓者呢。

  「昔者庄周梦为胡蝶,栩栩然胡蝶也,自喻适志与,不知周也。 俄然觉,则蘧蘧然周也。不知周之梦为胡蝶与,胡蝶之梦为周与?周与胡蝶,则必有分矣。此之谓物化。」

  有大把的钱后,马斯克没有去买游艇买飞机,去环游世界,花天酒地,享受生活。

  1971年的伊隆·马斯克(Elon Musk)的目标是让人类这个物种逃离地球、殖民外星球,成为一种多星球生物。

  天体物理学家尼尔·泰森(Neil deGrasse Tyson)等人也抱以同样的观点——人生活在模拟世界中的几率高达50%。

  最重要的是,马斯克的视角好像和平常人都不太一样。马斯克是一个游戏爱好者,甚至在公司的招聘广告里面,还有应聘者会玩《毁灭战士》游戏的要求。

  马斯克的同事阿姆布拉斯说,

  在身边的人不可思议的是,马斯克从来想象不到自己会失败——「你必须对自己所做的事充满信心和热情,才能把它做成,他做到了。很多人,包括我在内,看不出他怎么可能成功,而他看不出自己怎么可能失败。」

  为什么呢?

  这样以来,去火星的交通工具,火星移民后的交通工具,定居火星后的能源,火星真空环境下的公共交通与运输,以及火星移民后的通讯问题,都将一一解决。

  如今的特斯拉就像一个鲜美诱人、不停挣扎的猎物,周围都是虎视眈眈,欲吞之而后快的豹狼。

  他有更酷的想法。

  而17世纪的哲学家勒奈·笛卡尔就曾说「恶魔竭尽所能去误导我。」,他担忧,人们是活在“恶魔”制造的完美幻象里。

  4天后,也就是北京时间18日9点会有现场直播。

  但实际上,在更遥远的古代,中国的庄子就洞彻了人生的虚幻,他的庄周梦蝶之喻被历代的人们所引用。

  9月14日,马斯克的SpaceX发了一条信息——历史上只有24人去过月球。自1972年最后一次阿波罗任务以来,再没人去过那里。——而且内容显示,SpaceX签下了第一单私人月球旅行合约,将用传说中的Big F Rocket送他/她往返月球。

  要想完成极具挑战的任务,那么必然不能采用常规的行为逻辑。

  而他的特斯拉同事莱昂斯认为,特斯拉公司问题的关键是,「从上到下,都是一种完全以结果为导向的公司文化。从根本上说,当他描述特种部队的方法时,至少在我听到这些话的时候,含义其实是——“我真的不在乎你是如何得到结果的,只要得到结果就行。”——这种文化的隐含影响可能会促使很多人投机取巧。从我在特斯拉工作以来,公司现在第一次陷入了困境,你会看到一些人受到鼓励,去做一些从根本上来说很危险的事情。因为这就是你在公司升职的方式,这就是升职的动力。那些获得提拔的人并不一定是把事情做得漂亮的人,而是能够以伊隆赞赏的方式来表现自己的人。」

  同热爱幻想的少年不同,马斯克除了拥有无比的热情,更拥有把梦想变成现实的能力。

  但虽然过程磨难重重、九死一生,火箭终于成功了。

  只是已经超越通用和福特、成为全球市值第五汽车公司的特斯拉就一直是风波不断,既受到华尔街做空者的冷酷折磨,又面临内部经营的状况频出——一年来,特斯拉已经出走了近60名高管。而且,受不利信息影响,特斯拉公司股价也在下跌。

  「他在工作进度上总是抓得很紧。一件事要么在1小时内完成,要么在1天当中做成,没有什么东西可以拖过1天。过了几周之后,我意识到,每当他说1小时要做的工作,那可能相当于1天或几天的工作量。而如果他说1天要做的工作,那至少相当于1周的工作量,有时甚至是两周。他的估计跟别人差了一个数量级。」

  在两年前,马斯克曾表示人类很可能生活在一种由计算机模拟出来的世界中,就像好莱坞电影《黑客帝国》里的矩阵一样,我们都是其中的游戏角色。

  现在,我们有理由相信,马斯克的人生志向、天马行空的想象力和无以伦比的商业才能,都是在他小时候就开始萌发的。

  1995年,24岁的马斯克和弟弟金博尔创建了在线地图和查号服务Zip2,4年后他们卖掉了公司,赚到了2200万美元。其后,马斯克又把资金投入在PayPal上,然后他又从中赚取了1.65亿美元,成了一名年轻的亿万富翁。

  给人以精明稳重印象的李斌和以天才、偏执著称的马斯克,两人可谓截然不同,两家也是风格迥异的不同公司。

  他认为只有这样才能避免人类灭绝的命运。

  其中任何一个问题,都会是许多人终其一生也无法克服的困难,但马斯克一肩挑了。

  人类和社会这个游戏,马斯克无疑是个顶级玩家,看到他,应该可以给那些对这个世界灰心失望和被平静的庸碌打败的人们一丝勇气,站起来去重新战斗。

  而祖布林又表示,马斯克不是特蕾莎修女,他并非没有私念,但他的自私是莎士比亚戏剧中亨利五世式的自私,他只为荣耀而自私。

  特斯拉前工程总监戴夫·莱昂斯也认为马斯克过于激进和冒险——他喜欢破釜沉舟,不留后路,唯一的出路就是向前和向前。

  也许,对马斯克而言,人生不过是一场华丽的通关、挑战游戏。

  开创者和跟随者,梦想家和企业家,终归是不一样的。

  马斯克有强烈的好奇心,也有搞清楚事物本质的能力,当然他也有十分想成为焦点的欲望。「他是一个表演者,是一个叫卖者,他想成为众人瞩目的焦点。」他的朋友,火星学会创始人罗伯特·祖布林认为——

  在接受媒体采访时,马斯克当众哽咽落泪:“我很痛苦,整夜失眠,我一无所有。“

  于是,按照他的计划,在17年时间内,以下公司陆续成立:电动汽车公司特斯拉、火箭公司SpaceX、能源初创公司SolarCity、脑机接口公司Neuralink(星链)、隧道建设公司The Boring Company和超回路列车公司Hyperloop。

  有人说,马斯克是科幻小说中的人物。有人说,马斯克是一个冷酷无情的人。也有人说,马斯克对金钱唯一的兴趣在于,这让他能够以别人无法比拟的规模,去做自己想做的事。

  「我们只有十亿分之一的机会生活在现实世界中。」

  虽然马斯克打造出了PayPal、Tesla、SpaceX和Solar City等知名的独角兽公司,但他实习期间的主管彼得·尼克尔森认为,马斯克创业从来不是为了钱,或者说,钱不是他奋斗的首要目标,金钱、财富只不过是他实现目标的附属品罢了。

  对于这种方式,有人赞同,有人离开,而马斯克只会按照他的方式去做,实际上马斯克一直以来都是以身作则,他可以每周工作70、80、90个小时,且常年如此。

  近日刚上市的蔚来汽车,在大跌后迎来了暴涨,股价甚至一度涨超90%,蔚来汽车市值达到了119.02亿美元,创始人兼CEO李斌身价突破百亿人民币。

  「他想通过做了不起的事,成为众人的焦点。这既是他的优点,也是他的缺点,这是他最吸引人的地方,同时也是他最令人不安的地方。这就是为什么你几乎从来没有听说过SpaceX其他人的名字,因为他不想跟任何人分享功劳。这些都是伊隆的个性。他想为人类做出伟大的功绩,但他也想凭此获得荣耀。」

  科幻小说作家William Gibson说,「未来已来,只是尚未流行」

  所以,挑战艰巨的任务并战胜它,是马斯克实现自我价值、存在感的表现。

  「在我看来,驱动他的是巨大的人性善念,完全是出于他想为世界、为人类做点好事。他想接受一些最艰巨的挑战,并战胜它们。这是很多伟大的发明家都具有的特点,但马斯克的与众不同之处在于,他会接受最疯狂的想法,然后真的去做,把它们变成现实。」

  2003年,牛津大学哲学教授Nick Bostrom也发表过一篇名为《我们活在计算机模拟中?》的论文。

  如果宇宙确实是个游戏,那么有马斯克这样的家伙存在,无疑会让这个世界变得有趣一些。

  马斯克不只有特斯拉,或者说,特斯拉只是他庞大计划的一部分。

  追赶特斯拉的公司,国外有,国内也有,资本都是相似的。

  未来一定会更精彩,而我们的全部智慧,除了等待和希望,还有战斗到底的勇气。

  最近一段时间,马斯克的日子不好过,各方面的压力让他疲惫不堪。

  正处于起始阶段的蔚来汽车有此表现让人大跌眼镜,汽车可不是讲个故事、编几行程序、几台电脑和几个程序员的事情,造车从设计到生产,每一个环节都可以是险象环生。

  这也许正是马斯克梦想和现实交织缠绕的状态。

  那么,这样一个耀眼的商业明星,何必把自己搞得这么疲惫、狼狈,自讨苦吃,去泡泡嫩模明星,打打高尔夫,多好。

  可见马斯克所面对的困难、挑战和压力之大。

  「他刚刚卖掉Zip2的时候,那年的圣诞节,他跟女友一起回加拿大。他们两人坐了一趟通宵巴士,在圣诞节后的第二天,到了蒙特利尔。他给我打电话说——我在车站,我想去你那儿看看。——那天非常冷,我开车到了蒙特利尔市中心的车站,当时,他跟女朋友站在人行道上,就他们两个人,显得非常凄凉。他背着很大的帆布包,里面似乎装着他们的全部家当,两个人冻得瑟瑟发抖。这真是太奇怪了,这家伙刚刚以两千多万美元卖掉了自己的公司,你根本想不到他会如此寒酸。在我看来,这也可以反映出一个人的本质。我始终认为,金钱对他来说只是一种手段,是为了实现更大的目标。」

  而在马斯克的朋友克里斯蒂·尼科尔森看来,马斯克就是一个把疯狂的梦想变成现实的家伙——

  这个世界有不少梦想家和创业者,但更多的是以逐利为目的的投机客。

  马斯克的弟弟曾说,少年时代的马斯克就开始自发地迁移学习,每天阅读不同学科的2本书,在不同的领域跨越,他的第一性原理、底层知识和理论,是他常年累积的结果。

  「生活在虚拟世界中也并不一定是一件坏事,比如人类文明被因为某些原因被毁灭时,或许可以被重启。」

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  我不确定是否该上大学。当初我从南非到北美,只是因为觉得很多尖端科技都是在北美诞生发展的,我了解到的每一项新技术,似乎都是从那里发源的。17岁的时候,我独自去了北美,也没有上大学的明确计划,只是想接近技术的诞生地而已。

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  创业

  我学的科目范围很广泛,包括电子商务、工程学和数学。有人从皇后大学转学去了宾夕法尼亚大学沃顿商学院,反映说那边很不错。所以我就想申请沃顿,但我没有钱,要拿到奖学金才能去,我觉得自己拿不到奖学金。不过我还是申请了,而他们居然给了我奖学金。

  我觉得,最适合做这些事情的时候是大学时代或大学刚毕业,因为这个时候你身上承担的责任较轻,不需要养家。随着时间推移,你身上的担子越来越重,你就需要承担更大的风险。年纪愈大,要承担的责任愈多。你要面对可能会失败的风险时,往往还要考虑到身边的其他人,变得比较犹豫。

  后来,我发现,朋友对我所做的任何事情的批评和黄金一样有价值。

  在沃顿,两年的商学课程,我一年就完成了。因为我没有绿卡,所以我只能留在学校,不然他们会把我驱逐出境。之所以去读那个博士学位,是因为我觉得斯坦福有好多顶级实验室,可以免费使用,这样我就可以开发电动汽车技术了。

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  小时候,人们常会问我,长大要做什么,我其实也不知道。后来我想,搞发明应该会很酷吧,因为科幻小说家亚瑟·克拉克(《2001太空漫游》作者)曾说过,「任何足够先进的科技,都与魔法无异。」

  很多人问我,成功的秘诀是什么。

  想理解那些反直觉的新事物,我觉得物理学提供了一个最理想的研究框架。 比如说,量子力学就是违背直觉的,现实世界似乎并不是那样运转,而事实就是,并可以通过实验高度精确地验证。

  我承受了一大堆的伤害

  一个最理想的研究框架

  第三,聚焦在信号, 而非杂音(signal over noise): 很多企业混淆了焦点,花很多钱去做一些不会让产品变得更好的事情。在特斯拉,我们从不做广告,而是把钱投入研发和生产设计,不断改进产品。每家公司都应该自问,我们所做的这些事情,到底有没有让产品或服务更好,如果没有,就应该喊停了。

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  Roadster面世后,又有人说,「就算做得出昂贵的限量跑车,你们有本事做真正的量产汽车吗?」没问题,我们就推出四门房车Model S,证明给大家看。

  要承担的责任愈多

  当你第一次创业的时候,你很可能,一切的事情都很好,你的幸福指数很高,然后你会遇到各种各样的问题,幸福会不断下降,然后你会经历一整个世界的伤害。

  来源:周掌柜(ID:zhouzhanggui000)

  也许这些你已经听过,但确实没有什么捷径了。

  所以,你不能稍微好一点,而是要好得多。

  最开始

  所以我鼓励大家尽可能广泛地学习各个科目。对于工科学生,我建议去学一点经济学,学点文学,或者其他领域。我建议,在有兴趣的前提下,大家可以学习每个领域的基础知识,然后思考一下如何将不同领域的知识融汇贯通。这样很容易产生奇思妙想。

  但 我们从每次失败中学习,终于在2008年的第四次发射成功,让猎鹰一号进入地球轨道,那时我已经用光了所有资金,幸好成功了。

  所以,我决定攻读物理和商业。因为要达成这样远大的目标,就必须了解宇宙如何运行、经济如何运作,而且还要找到最厉害的人才团队,一起发明东西。

  尽可能收集多的证据。

  对于发现社会上的需求,如果你发觉这确实是大家所需要的,你可以找一些志同道合的人,一起来研究、解决。

  第一,非常努力地工作(work super hard): 想创业的人,尤其得如此。我跟我弟弟成立第一家公司Zip2的时候,我们租了一间办公室,直接就睡在沙发上,每天跑到YMCA洗澡,而且两人只有一台电脑。我们的网站只能在白天上线,因为晚上我要写程式。就这样,每周工作七天,只要是醒着的时候都在工作。

  但是,想要让人类移居其他星球,还有更多目标要达成。所以,我希望你们也来加入SpaceX或其他太空探索公司。这不是看衰地球,事实上,我对地球的未来还满乐观的,我认为有99%的机率,人类还可以安居很长一段时间。不过,就算地球只有1%的未来风险,也足以刺激我们提早准备,做好「星球备份」。

  我访问了NASA的官网,想看看有没有登陆火星的时间表,但什么也没找到。后来我了解到,NASA已经放弃登陆火星了。所以我想搞一个公益性质的项目,将一个小型温室送上火星表面,起到一个表率作用。

  想想看,三百年前的人类,如果看到今天我们可以飞行、可以远距沟通、可以使用网络、可以马上找到世界各地的资讯,他们一定会说,这是魔法。要是我能够发明出很先进的科技,不就像是在变魔法吗?

  于是,我们决定把重点放在电子邮件付款,PayPal果然一炮而红。但是,当初要不是注意到了别人的反应,做出改变,我们或许不会这么成功。所以,搜集回馈很重要,要用它来修正你先前的假设。

  PayPal成功后,我开始想,眼前有哪些问题,最可能影响人类的未来?我认为,地球面临的最大问题是可持续能源,也就是如何用可持续的方式,生产和消费能源。如果不能在二十一世纪解决这个问题,我们将灾难临头。而另一个可能影响人类生存的大问题,是如何移居到其他星球。

  试图推翻结论。寻求别人的反驳,进一步帮助打破你的结论。

  年纪愈大

  我们大脑的进化方式是记住跟我们相关的事物,所以一定要建立相关性,不然记忆的过程会很痛苦,也很困难,因为看上去太抽象而无关紧要。所以必须有相关性和重要性,要理解事物的原因,才能自然而然地吸收知识。

  2002年,为了解决太空运输问题,我成立了SpaceX。当时跟我谈过的人,都劝我不要做,有个朋友还特别去找了火箭爆炸的影片给我看。他其实也没错,我从来没做过实体的产品,所以一开始真的很困难,火箭发射连续失败了三次,非常煎熬。

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  本文来自金融晨读,创业家系授权发布,略经编辑修改,版权归作者所有,内容仅代表作者独立观点。

  如果没有人可以使你的结论无效,那么你可能是对的,但你并不一定是对的。

  作者: 马斯克

  这就是科学的方法,而这对于搞清楚棘手的事情真的很有帮助。 但是大多数人不会使用它,他们更愿意一厢情愿,他们无视反驳,他们根据别人正在做什么和没有做出什么的结果来形成结论。这样的推理就会导致「这是真的,因为我说的是真的」,但不是因为它客观上是真实的。

  在日常生活中,我们非常善用类推方法,我们做别人正在做的事情,做些微小调整。类推提供了捷径,不需要大量思考,这在日常生活中没什么问题。我们不可能万事都用物理学第一原理,那需要太多计算。但第一原理对于了解新事物极其重要。

  有人精通一个领域,而不了解其他领域,如果你能把不同领域的知识结合在一起,就有机会创造出超常成果,这里有大把的创新机会。

  第一个问题,促使我成立了特斯拉和SolarCity(美国最大的屋顶太阳能系统供应商)。第二个问题,则让我创立了太空科技公司SpaceX。

  提出一个问题。

  第二,吸引顶尖人才与你共事: 企业是一群人集合在一起创造产品或服务。不论你要创业或进入企业工作,关键都在与顶尖人才共事。你应该设法加入一个优秀团队,跟那些让你佩服的人一起工作。创业的话,更要想尽办法,找到最厉害的人才。

  你必须尝试那些会错误的方法。然后你的目标就是尽量少地犯错。

  对于搞清真相真的很有效

  物理学之所以能够在这些反直觉领域取得进展,就是因为它将事物拆分到最基本的实质,再往上推。我觉得这是很重要的方法,事实上也是了解新事物、探索未知领域的唯一有效方法。

  当然,当你听到这些批评,关于你或你创造的东西并不完美时,这是很痛苦的。但是,任何有智慧的人都能明白这是一个什么样的反馈——这是一个改善的机会。

  如果成功的话,这将是地球生命去过的最远的地方,也是我们认知范围内生命首次出现在火星。所以我们就有了把绿色植物送上红色火星表面的宏伟计划,我想这应该能激起公众的兴趣,从而促使NASA增加预算,那样我们就能延续阿波罗之梦了。这就是最早的想法。

  物理学为我提供了

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  创立PayPal最重要的领悟,来自于它的诞生过程。我们原先打算,用PayPal来提供整合性的金融服务,这是个很大、很复杂的系统。结果,每次在跟别人介绍这套系统时,大家都没什么兴趣。等到我们再介绍,系统里面有个电子邮件付款的小功能,所有人都变得好有兴趣。

  都比不上拿出实际产品有说服力

  我天生擅长工程学,这是我从父亲那里继承来的天赋,对别人来说很难的事对我来说很容易。曾有一段时间,我以为事情如此简单明了,每个人一定都知道这些。比如房子里的电线是怎么工作的。以及断路器的工作原理,什么是交流电和直流电、安培和伏特是什么,如何混合燃料和氧化剂以制造炸药。我以为每个人都知道这些知识,但实际上不是这样。

  通常你的朋友知道什么是错的,但他们不想告诉你,因为他们不想伤害你,这并不意味着你的朋友是对的,但是很多时候他们的批评却是最诚恳的。

  我只想接近技术的诞生地

  你必须有个创新思维,而不是(创造)更好的同一性。你做事情不是只需要好出10%,而是要创造出10倍的价值。想想iPod是如何取代随身听的,或者iPhone是如何取代黑莓的,又或者iPad是如何取代Palm Pilot的?

  1995年,我来到加州(进入斯坦福大学念博士),想要找出提高电动车能量密度的方法,例如,有没有更好的电容器可以当作电池的替代。但那时,互联网兴起,我面临了两个抉择:继续研究成功机率不大的电容器技术,或者投身网络事业。最后,我选择辍学,参与网络创业,其中一家就是PayPal。

  物理学原理就是最有用的,只要好好研究下物理学原理就能发觉它是最有价值的。另外我觉得量子力学也很有趣,量子力学现象总是令人感到不可思议,但却都是真实的。量子力学很难学,因为量子力学极其违背直觉。你在其他很多领域都可以用直觉,但对于量子力学,你不能用惯常的思维方式来推断,因为你的直觉是无效的,所以量子力学很难。此外,量子力学还结合了大量高等数学和统计学的内容。

  这是真的。当你谈到你的想法时,那些最接近你的人通常都想鼓励你。他们最不想做的事就是让你失望。但这些人也是一个宝贵的资源:他们可以深入地告诉你,你的弱点在哪里,你需要改进什么。

  2003年,为了证明电动车的潜力,我创立特斯拉公司。以往很多人都认为,电动车速度太慢、跑不远、外型又丑,跟高尔夫球车没两样。为了改变人们的印象,我们开发出了特斯拉Roadster,一款速度快、跑得远、造型拉风的电动跑车。

  科学的方法

  一种危机感

  之后,我们的运输火箭从猎鹰一号做到了猎鹰九号,又开发出飞龙号太空船。最近,飞龙号在发射升空后,成功与国际太空站连接,再返回地球。我真的捏了一把冷汗,不敢相信我们做到了。

  我一直有种存在的危机感,很想找出生命的意义何在、万物存在的目的是什么。 最后得出的结论是,如果我们有办法让全世界的知识愈来愈进步,让人类意识的规模与范畴日益扩展,那么,我们将更有能力问出对的问题,让智慧、精神得到更多的启迪。

  如果你进入任何一个现有的市场,面对那些强大的竞争对手,你的产品或服务必须要比他们好得多,它不能只是有一点点的优势,因为当你站在消费者的立场上时,你总是会购买值得你信赖的品牌,除非这个产品有很大的差异性。

  根据证据制定公理,并尝试为每个公理设定一个可能性的概率值。

  我喜欢物理。我毕业后可以去华尔街,也可以从事技术工程工作。最后我决定投身科学事业,所以就多花了一年,拿到了物理学的学位。之后我去了斯坦福大学,我想在那里学习如何研制能用于电动汽车的先进电容器,这也会涉及一些基础物理学,所以这差不多是一个结合了物理学和材料学的项目。但是后来我退学了,开了自己的公司。

  马斯克的这段自述,还是很有可读性的,咱们先抛开特斯拉能否大成不说,马斯克的梦想确实很纯粹,这值得钦佩。虽然我们这些普通人无法达到这样的境界,但马斯克的视角还是挺值得品味的。总体看特斯拉高端前沿品牌定位还是成功的,马斯克的思维起到了很大的作用。

  根据有效性得出结论,以便确定:这些公理是否正确,是否相关,是否必然导致这个结论,以及有多大概率?

  再漂亮的PPT

  其实我考虑过两个选择:一个是去滑铁卢大学读计算机工程,另一个是去皇后大学。我去了滑铁卢大学后,发现那边女孩子并不多,就觉得没那么有意思。所以我就去了皇后大学,在那里遇到了我的妻子。

  这就是我一路走来的创业历程。

  我创立SpaceX的初衷不是为了创业。 2001年,我跟一个朋友聊天的时候,提到为什么我们还没有登陆火星?因为既然在1969年就登陆了月球,那现在也应该快登陆火星了。

  所以我决心创立一家公司,减少太空旅行的开支,同时改进火箭技术,因为火箭技术自上世纪六十年代以来根本没取得什么进展。从某种意义上说,火箭技术还退步了,因为将物质送入轨道需要花费的成本更高了。这就是我创立SpaceX的初衷,不过在公司刚创立的时候,我觉得公司的存活几率只有10%。

  我觉得应该尽可能广泛涉猎各个科目。很多创新发明都是跨学科的成果。我们的知识储备越来越庞大,所以必须能够融会贯通。

  另外,我觉得我们的教学应该以问题为重点,而不是以工具为重点。 比方说,我们想了解内燃机的工作原理,那最好的方法就是把它拆开,把每个零部件都研究一下,然后再组装起来。在这个过程中我们需要什么工具呢?我们需要螺丝刀,扳手,以及其他各类工具。当你把内燃机拆开再组装起来的时候,你就知道这些工具的作用了。但如果反过来,让你先去上一堂关于螺丝刀和扳手的课,那效果就很差了,你很难记住。

  第四,不要盲目跟随潮流: 物理学研究的第一条原则,不要以类比方式来推理,应该从最根本的真理开始思考。物理学家就是运用这种原则,搞懂一些反直觉的东西,例如量子力学。所以,多利用这个原则来判断,你做的事情是否真的合理有意义,还是其实你只是在跟随别人?如果你想开创新事业、开发新产品,这是最好的思考方法。

  现在,物理课的教学方式不对。我们通常让学生背各种枯燥的公式,却没有传递公式的基本含义。这些公式在现实中代表什么呢?一个公式所能描述的美妙现实世界是令人难以置信的。物理的美妙和神奇没有通过课堂来传递。

  我甚至还去了三趟俄罗斯,我想买一些用过的ICMB(洲际弹道导弹),用于火星任务。生意确实谈成了。但我这时意识到,之前的想法是错的。我们之所以没去火星,不是因为不想去,而是因为认为没有能力去。大家都觉得没有成功的可能,于是就放弃了。

  所以, 想要开公司,你必须实实在在地做出产品原型。 因为,再怎么精彩的纸上作业、PowerPoint报告,都比不上拿出实际产品有说服力。

  而对于这些人我的建议是,想要明白事物的本质,应该读一读书,偶尔也可以逛逛 Reddit,因为我就是靠书本长大的。

  所以,中国也缺乏鼓励年轻创业者更加勇敢的环境。有记者反思茅侃侃事件时,提到对茅的“捧杀”的舆论环境,过于追捧并非鼓励勇敢,反而可能让创业者丧失自我。

  2008年9月,马斯克决定继续第四次发射,终于成功。但是这并不能完全解决危机,恰逢2008年金融危机,融资变得艰难,以至于马斯克不得不面临在spaceX和特斯拉之间两选一,让另一个破产。

  马斯克不是乔布斯,是另一种人

  所以,我们一方面强调改善环境,培养土壤的时候,千万不要忘记一个基本的事实,创业者本身才是根本。事实上,无论在哪种社会,从事前无古人事业时总是要承受质疑的。只有创业者,才是关键。

  以上这几个方面的能力对马斯克的成功有着重要影响,对于创业者具有普遍性意义。当然,获得这些能力并不意味就能取得马斯克式的成绩。中国创业者和企业家也不乏类似的能力。

  吴晓波的言论还指向中国企业家更在乎垄断。不过,如今谷歌、Facebook也陷入类似的指摘。Facebook早就通过大肆并购企图买断未来。前段时间的谷歌工程师公开指责谷歌“100%专注于竞争对手”,也引起诸多共鸣。甚至硅谷已经在模仿中国互联网产品,这说明环境随时在变。

  周鸿祎说过一段话:“中国有十三亿人口,难道就没有在智商、个性、创新力方面抵得上乔布斯的年轻人?我觉得,如果按比例来看,绝对有。他们就像种子一样,但可惜落到了一个不宽容的文化土壤上。”

  SpaceX的公司的口号是降低成本,提高太空服务。马斯克认为某些不必要的官僚架构导致高价格的太空发射服务。而这是符合适应市场实际的。spaceX的服务最后也以低成本名扬。

  前段时间,80后创业偶像茅侃侃创业失败自杀,关于自杀原因众说纷纭,但不少人指向落差感——茅侃侃长期被追捧,但一连串创业失败,甚至倾家荡产,势必产生落差感。这一观点有相当市场,也呼应了中国人好面子的特点。从侧面方面,中国年轻创业者还不够成熟。

  马斯克是如何炼成的?

  但是,这些偏宏观的原因似乎堵死了中国创业者走向乔布斯、马斯克的道路。事实上,就马斯克而言,这是一个特例。而如今的市场环境,也发生了变化。

  乔布斯去世后,或者每当中国创新力被诟病时,总会出现类似“中国为什么没有乔布斯”的话题,这次我们似乎也需要反思,中国为什么没有马斯克呢?

  事实上,马斯克一直在排斥乔布斯的阴影,“如果我快死了,那时我正穿着一件黑色高领毛衣,那我会尽我最后一口气将那件毛衣脱下来并扔得远远的。”所以,他们是不同类型的企业家。

  与众不同的是,2002年,马斯克卖掉PayPal全部股权,并把获利的1.65亿美元全部投入到难以看到未来的电动车和太空领域。这并不是所有创业者能够做到的,这简直是一种对未来的赌博。

  马斯克可谓事事不顺,这段时间,特拉斯出现多名创始高管离职、预算超出等不利消息。他本人的婚姻也出现状况,面临离婚。2008年8月,马斯克的第三次发射又失败了。这段时间是,马斯克迎来人生的低谷,剩下的钱也只够他再发射一次。

  从马斯克的传记知道,转折点在2001年6月,马斯克刚刚过完他30岁的生日,他开始厌倦硅谷的生活,彼时硅谷一片繁荣,创业者们沉醉在各类成功和金钱带来的刺激中,他认为这不是自己想要的生活。

  最后是屡战屡败、大溃败后再克服失败。

  公认的是,在较短的时间里马斯克从一个非专业人员转变为领域内专家级人物。很多员工都认为马斯克知道关于火箭的一切,没有人能在他面前蒙混过关。

  在集体主义盛行的中国,个人主义是相对较弱的,这也是阻碍中国产生马斯克式的人物的重要因素。

  但是,当有人问他是否会放弃时,他说过:“我不知道什么叫放弃,除非我被困住或者死去。”

  任何创业都离不开现实,这也不是一种突发的奇想。上个世纪六七十年代的阿波罗计划后,NASA载人航天项目的发展一直受限,预算有限导致长期发展停滞,以至于长期依赖俄罗斯。在这种情况下,美国政府开始推动太空的商业化发展鼓励私人投资于太空交通。

  于是,他去了洛杉矶,这是美国航天重镇。马斯克通过加入当地的火星殖民兴趣小组,结认了不少牛人专家,深入了解这一领域。另一方面,他在找火箭专家寻求合作,比如火箭发动机专家汤姆·穆勒,对SpaceX的成功有决定性影响。

  北京时间2月7日,“硅谷钢铁侠”埃隆·马斯克的SpaceX成功发射人类现役运力最强的猎鹰重型火箭,这一壮举刷遍朋友圈。

  从创业史看,乔布斯主要成就是创立苹果公司,这改变了智能手机和个人电脑行业,而马斯克则一口气改变了四个行业,包括金融(Paypal)、能源(Solar City)、汽车(特斯拉)以及航空航天(SpaceX),而且这些领域差之千里。

  虽然美国政府鼓励,但毕竟是航空工业,对规模、资本、技术的需要远远高于互联网行业,艰难可想而知。连阿姆斯特朗、塞尔南都等美国航天英雄都不看好,甚至反对。

  历来由各国航天局垄断的领域被私人攻破了,私人企业有了将宇航员送上太空的能力。马斯克还往太空送去一辆价值100万美元的樱桃红色特斯拉跑车,它将永远漂流在浩瀚宇宙中。

  我们知道即使在美国,马斯克受到的阻力仍然非常大,航天英雄们唱衰它,大多人都不看好硅谷风格能驾驭造火箭这种高风险高成本的工作。所以,在马斯克的创业史中,我们看到的更多是不宽容。而从马斯克身上,我们看到的是一往无前的个人英雄主义。

  任何人的创业都难以跳出历史,显而易见,美国十分需要像SpaceX承担起更多的航天发射任务,既能降低成本,又能摆脱依赖俄罗斯。

  有时候,我们会发现,我们在给自己设限,我们有太重的历史包袱。或许,最关键的是,中国创业者应该丢掉这些沉重的历史包袱,解放思想,像马斯克一样,勇敢去走前人没有走过的道路。鲁迅说,路本来是没的,走的人多了也就成了路。

  这两人有一些明显的相似点,脾气都不好、追求完美、富有人格魅力、擅长与媒体打交道,关键是两人都有改变世界的野心和行动。

  不可否认,SpaceX的成功有多种因素,NASA的项目、第四次发射成功等,但更关键在于马斯克在人生最低谷的时候,仍然没有放弃SpaceX。

  第三,适应市场,符合国家长远利益。

  从中国为何没有乔布斯说起

  首先是抛弃原有成绩,投入全新领域的勇气。

  在2001年底到2002年2月期间,马斯克四次去俄罗斯购买火箭,但都因为各种原因没有成功。在最后一次回程的路上,他公布了自己造火箭的想法,并拿出一亿美元成立了SpaceX。

  2006年3月24日,SpaceX第一次发射就比原定计划迟了一年,结果因为燃油箱的连接器问题空中爆炸,2007年3月21日的第二次发射又因为燃油在油箱中的震动影响到火箭飞行,还是失败。

  早在Paypal时期,马斯克就开始积累火箭以及飞行器相关的知识,经常有人看见他捧着相关的俄语书籍在读,他也经常和别人提到他的未来设想。

  但两者却又是不同的。在私生活上,乔布斯基十分低调,奉行极简主义,外界知之甚少,典型“哲学家”做派。而马斯克则是个“花花公子”,第二任妻子是好莱坞影星,与好莱坞交往颇多。

  当然,SpaceX最后证明了自己的价值,2010年,SpaceX的猎鹰9号火箭携带载人舱试射成功,2012年的5月载人舱和国际空间站对接成功,也是历史上第一家完成这个任务的私人公司……一系列的成功大大降低了火箭发射成本,这次重型猎鹰发射成功使它的成本是同型号其他的竞争对手的1/10。

  其次是超强的执行力和学习能力。

  大洋彼岸的另一个国家正在悄悄改变世界,对比之下,国内却一直被明星的八卦、企业家的戏谑言论、以及币圈的暴富新闻充斥拉扯,多少有点自愧不如。

  在谈到中国为什么没有乔布斯,人们更愿意谈论中美的社会文化以及民族性格的差异。

  知名财经作家吴晓波曾引用美国最负盛名的中国问题观察家费正清的话说:“西方的企业家,一辈子致力于做出全世界最好的捕鼠器,能抓到最多的老鼠;而中国企业家致力于得到获得捕鼠器的特权,希望整个房间里只有自己能抓老鼠。”

  简单梳理一下马斯克的疯狂的火箭计划的过程。马斯克本科获得经济学和物理学双学位,硕士读材料科学和应用物理,但入学两天就退学创业了。所以,他并不具备制造火箭并使之升天的知识。

  幸运的是,NASA当时有一个对接国际空间站的项目,spaceX的成功促使它们把合同的一部分分给了spaceX,同时给了16亿美元的预付款,解了马斯克的燃眉之急。

  2010年,NASA确定了近地轨道载人航天任务商业化的道路,启动了“商业载人发展”计划。NASA拿出5000万美元资助了研发飞船和发射任务的企业,其中有贝索斯的亚轨道发射回收的Blue Origin公司。2011年4月,NASA又追加了2.7亿美元资助,这次资助的名单上就包括了马斯克的SpaceX。

  乔布斯与马斯克常常被人归在一类,很多人把马斯克当成乔布斯的接班人,包括苹果联合创始人沃兹尼亚克也是这样的看法。

  周鸿祎的意思是呼吁社会对创业者更加宽容。显然,中国社会对失败者、冒险者的宽容程度要弱于美国社会。吴晓波的观点也符合事实,大体而言,中国制造的产品质量还不及西方和日本。

  在马斯克决定成立特斯拉和SpaceX之前,并没有多么特别。马斯克出生于南非,从小痴迷科学编程,后来移民美国,24岁从斯坦福大学辍学创业,2000年创立移动支付平台PayPal获得成功,这是一个标准的硅谷创业者的成功路径。

  从结果看,乔布斯的梦想基本达到,凸显他的务实,人们谈论起乔布斯时,会被他的专注和简单哲学吸引,而马斯克的特斯拉和SpaceX虽然进展很快,但未来仍然是扑朔迷离的,马斯克留给人更多印象是充满奇想以及大胆的实践。

  其次是功率,相较于之前特斯拉HW2.5系统,仅仅升高了25%,所以不会因为耗能过大而削减续航里程太多。Bannon给出的FSD所消耗的电能带来的影响,换算成Model 3车型75kwh版本,如果全程使用自动驾驶,续航会从原来370miles削减为300miles。

  举个简单数据对比,IBM的POWER8,最先进的服务器用超标量CPU之一,4GHz,SIMD,128bit,假设是处理16bit的数据,那就是8个数,那么一个周期,最多执行8个乘加计算。一次最多执行16个操作。这还是理论上,实际使用中是不大可能做到的。

  不像人类,芯片不会因为学习时长而疲惫,通过大量的数据输入,让芯片不断“学习”,存储的特征信息越来越多,判断的也就越来越精准。

  要知道,无论自动驾驶做的多好,其目标只是“高于平均人类驾驶员”的水平。平均事故率可能会减低,但不会完全避免。由于路上驾驶是一个极度复杂的活动,以目前业界的认知水平,是无法把所有的环境特征全部抽象化的,所以神经网络是解决这类问题的唯一选择。而即便特斯拉全部实现了其所讲功能,达到识别了99.9999.......%的行驶路况,仍会出现极小概率的问题,而这就牵扯到了道德问题,究竟是驾驶员负责还是车负责的问题,所以仍旧是一个大众或者社会能否接受实际情况的问题。

  自动驾驶领域终将放弃掉(依靠)激光雷达,这是我的预测,记住我这句话。不过我应该指出我其实并非像你们理解的那样讨厌或憎恨激光雷达,相反SpaceX龙火箭是使用激光雷达,才能顺利导航到空间站。而且不仅是SpaceX开发了自己的激光雷达,并且是我辛苦带领团队决定此方向。因为在这个领域使用激光雷达是合情合理的。而对于汽车(自动驾驶),那是极其愚蠢的,没有必要且非常昂贵,正如Larry刚才所讲,一旦实现了我们的神经网络视觉识别,激光雷达将会(对于自动驾驶)毫无价值。

  回到正题上来,FSD芯片并非想要达到像《人工智能》级别的人工智能,而是拥有自动驾驶所需要的能力。人工智能的发展在近些年已经实现了诸多惊人的成就,例如ALpha Go,并且有一些甚至进入了生活,例如手机上语音助手。那么假设特斯拉FSD芯片已经能在自动驾驶所需范畴内能做到人工智能,让我们试着理解一下特斯拉是如何由此实现自动驾驶。

  不同的思路决定了不同的算法工程设计,而第一环节的传感器选择就成了千里之行的第一步抉择。业界普遍的解决方案为激光雷达为主配合其它传感器结合作为输入,例如大名鼎鼎的谷歌公司。有着强大的技术团队支持和资金支持,设备不成问题,算法工程师也不成问题,加上已经积累了近8年的经验,单就2018年无人驾驶测试里程就有130万英里。

  当然仅仅认识道路还是不够,还有许多道路情况需要处理。例如隧道、阴天、道路突然出现的动物等等,都需要让芯片逐步了解并学习其特征。

  埃隆·马斯克(Elon Musk),天才少年者,年轻创业成功者,Paypal公司前身X.com的创始者,31岁坐拥1.65亿美元现金者,SpaceX公司创始者,Tesla公司掌门者……(对不起走错片场了)。

  要理解实现的逻辑和方法,得先了解一下神经网络和人脑的运作方式。

  视频被加速后展示,全程原时长差不多为十多分钟。虽说有点短,并且整体路况较好,并无特别复杂的情况,但是整个驾驶过程流畅且平稳,特斯拉宣称的诸多功能也在其中细节中展示到了。如果特斯拉能在复杂长途行驶中做到如此级别的自动驾驶,恐怕是一个划时代的里程碑。

  在这个左转路口,特斯拉作出了一个很有趣的举动,左侧因为路边遮挡物,无法完全得知将要转入的道路情况,车辆决定小幅度右转行驶了很短距离,获得左前方视野后,确认左前方道路安全,才完成左转操作。

  (行驶路线预测)

  (Google公布的人工智能学习输入数据量与正确答案的关系)

  对比一下CPU与TPU1,会发现计算能力有几个数量级的差距,这就是为啥说CPU慢。

  随后“Autonomy Day”发布会中,马斯克讲述了对于自动驾驶完全实现后,逐步部署到每辆特斯拉车辆,以及各地法案是否通过的问题。以及如何利用特斯拉电动车开展无人出租车的业务,虽然也颇为令人憧憬,但这里不过多赘述。相信读到这里,也一定与笔者一样,对特斯拉的自动驾驶充满着期待,同样的也会有着诸多的“疑问”和“不相信。

  (8个摄像头配合前置雷达信息以及特斯拉数据库提供信息)

  先听我讲一个故事。当年上学的时候,大部分理工科课程都会出现一个很有意思的现象。初中的时候物理化学等知识,到了高中后,老师会说,你初中老师讲的不对不准确,忘掉那些,让我重新跟你讲。或者说,你曾经学过都是理想条件下的,老师为了方便教学简化了模型,现在我们要加入一个条件。而后当你读到大学时候会发现,原来高中老师跟初中老师是一样的……

  (通过大量数据训练得出正确结论概率提高)

  并且特斯拉并非没有尝试该种方案,美国多处地方网友上传照片拍到特斯拉驮着激光传感器在做测试。

  关于特斯拉与自动驾驶

  不过认识动物并不是一辆自动驾驶汽车所需要,而是行驶道路环境中的事物,但是道理是一样的。通过初步的学习,得知哪些东西是道路分界线、哪些是路标(什么意思)、哪些是障碍物、哪些是车辆等等,让芯片先初步认知行驶环境。

  (FSD芯片总算力达144TOPS,耗能低算力高,冗余结构,成本低)

  那么CPU一秒钟的巅峰计算次数=16X4Gops=64Gops。

  其实自动驾驶,简单理解,即是传感器输入诸多数据,经过处理器运算,辩识环境规划路径,作出决策并通过电子系统控制车辆。而一直以来存在着许多困难,但是大都集中在前三个环节上。因为控制方面,技术已经积累了很多年,并且已经又很多实现了L2自动驾驶级别的车型,技术相对成熟。

  或许有人觉得马斯克是为了卷钱所以作了类似于贾亭跃式的PPT宣讲会,但是要知道2003年马斯克抽身Paypal时手握1.65亿美元现金;或许有人觉得之前特斯拉出过事故所以特斯拉的自动驾驶一切都是谎言,您的意思是iPhone3GS有点卡,所以iPhoneX是垃圾么;或许有人说特斯拉近几年一直都是财务赤字所以特斯拉药丸,得空您去了解一下Amazon和Facebook发展史;或许……

  “They’re all gonna dump Lidar, that’s my prediction, mark my words. I should point out that I don’t actually super hate Lidar or as much as may sound, but at SpaceX the Dragon uses Lidar to navigate to the space station or dock. Not only SpaceX developed its own Lidar from scratch to do that and I spearhead that effort personally, because in that scenario Lidar makes sense. And in cars, it’s freaking stupid, it’s expensive and unnecessary and as Larry said once you solve vision it’s worthless.”

  那为何马斯克要宣称不使用激光雷达呢?一方面是由于技术原因导致制造成本昂贵(甚至比一辆车还贵,Google公司使用的激光雷达降低过成本也要1.2W美金),另一方面由于激光特性,波长比可见光差不多,会被浓雾和雾霾遮挡造成信息不准确,也就是云噪点。马斯克曾在以前解释过为何放弃激光雷达,大致意思为“由于激光雷达的物理特性,会被太多东西干扰,最后需要武装一大堆昂贵设备,使得成本不仅高而且丑陋,最终在竞争中处于劣势。”

  在即将左转的T形路口,因为有STOP提醒,车速降至为0。细致的展示出道路形状和宽度。

  稍微能有点理解能力的都能明白后半段话是为了补充说明第一句话,那么具有争议的第一句话到底什么意思呢?“Lidar is a fool’s errand”,大多数媒体意译为“傻子才会选择激光雷达”之类的意思,这里我摘取了英英词典的解释。

  软硬结合达到自动驾驶人工智能

  离开AMD之后加入了Tesla团队,致力于特斯拉自动驾驶系统相关研发。虽然在2018年年中离开了Tesla团队,但随后Keller为特斯拉自动驾驶做出了巨大贡献(马斯克曾公开讲过)。如果仔细查阅Keller的资料会发现,Keller大佬每次在一家公司都会把最重要的架构和布局完成后,就选择离开寻找下一个项目,或许这就是大佬吧。

  2019年4月23日北京时间凌晨2点,特斯拉举办的“Autonomy Day”发布会通过网络直播形式展示其最新进展。围绕着新的自动驾驶(Auto Pilot)硬件软件进行了相关技术和实现方法的介绍。

  那么特斯拉是如何通过类似大脑运行逻辑的神经网络实现自动驾驶呢?

  Jim Keller,处理器界传奇人物,曾效力于DEC、PA semi(苹果收购以后才得以由能力研发自家处理器A系列)、AMD、苹果等公司,曾参与设计速龙(Athlon)K7处理器和苹果A4/A5/A6处理器,是速龙K8处理器的总架构师,还是制定X86-64指令集者之一。稍微了解一些电脑发展史的应该已经知道这些意味着什么,然而并没有讲完。AMD公司的K12处理器以及现在ZEN架构处理器(Ryzen)的架构主导者也是他。

  而判断不仅仅局限于物体,例如看到两个人牵手,基础视觉信息判断出是在牵手,而后根据体型信等息得知两人是异性,那么两人的关系可能是父女、母女、情侣或者其它可能,再之后通过样貌判断得出年龄进一步缩减可能,得出两人关系。又或者当两个人相互拳打脚踢,通过具体的神态或者听到之间对话得知信息,就可以预测出他们一会是去派出所还是去喝酒又或者是分手离婚。

  “I think of myself more [like] an engineer, who, in order to invent the things I want to invent and create them, that I have to do the company as well. So I’m more reluctantly the CEO. It’s not my preference, actually.

  方案其优点在于,激光雷达作为遥感技术,对距离把控非常精准甚至可以到达厘米级别,并且测量距离较远,大多作为视觉传感器的补充,充足的信息量个给系统做决策,并且关键夜间也可以使用。

  来源:虎嗅App

  而后如果见到不同颜色不同形状的苹果,或许不会100%确信是苹果,但是经过信息比对,能猜出是苹果的概率很大。再然后,你对此是否为苹果的判断会越来越精准。当然这还是仅仅局限于视觉信息,如果加上触觉、嗅觉等其它信息的参与,其判断结果将更加精准。

  通过FSD芯片的研发,配合上神经网络的“学习”能力,结合特斯拉强大的模拟电脑Mojo,还有什么东西去保证这个自动驾驶芯片能够保障其“能力”呢?

  (通过左侧图片输入得出不同结果的概率)

  让笔者来带领诸位领略一下特斯拉的自动驾驶

  的局面,而从中学习“正确”的走法,从而赢得人类。

  传感器之争

  所以前期需要人工修正,将各种可能路况“教”给芯片,让芯片如同儿童一样,学习基本知识。

  马斯克拥有太多光环以至于令人怀疑,甚至一度卷入斯坦福大学学历被质疑官司中,如此一位时刻站在聚光灯面前的人物,自然随时都面临着都被“头条”。

  然后是成本,相较于HW2.5系统,成本下降20%,作为特斯拉致力于将电动车普及的角度,成本下降对于消费者和公司来讲,都是好事。而之前使用的英伟达Xavier Drive解决方案则是FSD的7倍价格而且耗能较高。

  文章一开头提到的马斯克“惊人”言论只是引发争论的其中一个点,而对于传感器选择、FSD芯片能力、以及相关软件的完善的质疑声也是仍是此起彼伏。由于每个人知识广度深度,以及站定立场角度问题,无论从技术角度怎么去阐释,有人仍会守着自己知识范畴和认知能力,质疑自动驾驶。

  特斯拉苦于在市场上找不到适用于其自动驾驶使用的芯片,所以自己着手研发。此外如果技术核心模块被其它公司(英伟达)所制约,也不符合公司利益,其实如果有关注特斯拉消息,早在2015年就透露出要研发自己芯片的消息。

  再进一步,由于其它汽车的行驶方式不一定按照“标准”执行,特斯通过Shadow模式,作出除了预测其可能的行驶路径,还需要在安全范围内的“试错”,例如当变换道路时,根据后车的车速判断是安全的,芯片不会”毫不犹豫“转向变道,而是在安全的范围内,作出尝试转向决策,此时芯片仍“观察”后车的行驶状态,如果后车突然加速或者发生其它情况导致此次变道会有危险,则放弃变道并且回到原车道。

  翻译成中文版本就是“竹篮子打水”,如果再结合上述后半段话的补充说明,意思显而易见是马斯克认为,对于自动驾驶领域的未来使用激光雷达是一个错误的选择。而并非具有侮辱或者极强语气的嘲讽,而且马斯克在第三部分的Q&A中再次提到了对激光雷达的看法。

  越来越多的特征信息存储,大脑会不断拥有更多的特征信息来判断,结果一步一步趋近于正确答案。就好像如果你了解某一车型,或许仅仅看到了进气格栅或者倒车镜,就能精准说出型号一样。这是因为你大脑中储存了太多的相关信息,每一个特征都能不断减少答案备选项。根据外形颜色等,你得知是一辆车,进一步的组合信息得出是某一品牌的车,再根据一些特征交叉判断得知是某一型号的车。

  再来看AI芯片。比如大名鼎鼎的谷歌的TPU1,大约700M Hz,有256X256尺寸的脉动阵列,如下图所示。一共256X256=64K个乘加单元,每个单元一次可执行一个乘法和一个加法。那就是128K个操作。(乘法算一个,加法再算一个)

  当初步学习进行到一定阶段,行业内都会用另一种方式训练,那就是模拟驾驶。通过生成不同的驾驶环境,让芯片去做决策并从中“学习”。如同是训练飞行员使用的飞行模拟器,但是具有人工智能的神经网络芯片,因为运行速度以及不存在疲惫问题,可以更加快速地模拟学习,不断提高精准度。就像大名鼎鼎的Alpha Go,在经过有限的围棋教学后,模拟自己与自己博弈下棋,模拟出近乎无限种可能

  整个自动驾驶行程是从特斯拉总部出发,在普通道路、高速路以及不同路段自动驾驶并回到原点。除了驾驶员开始执行自动驾驶,之后再无干预过车辆操作。期间有着诸多的细节,但是由于视频本身角度问题,导致中间屏幕图片有些模糊,但仍可以看到需要关注的部分。

  图片中圈出的位置,是前方的交通灯判断,在仍有一段距离时候,系统识别了交通等为红色,并减缓车速。在看视频的时候我观察到一个细节,系统在过任何一个路况时候,如果有交通灯都会先有一瞬间判断为红灯,之后如果指示灯是绿灯,再跳转显示为绿灯并继续行驶。不知道此举是特斯拉为了安全驾驶,到了路况无论什么灯都稍作减速,待系统判断除了绿灯允许同行外,无障碍物或没有可能出现的障碍物,再继续行驶。亦或是系统的小BUG。

  当第一部分介绍完FSD芯片研发过程后,Q&A环节时,一位提问者提出,为何不采用激光雷达(Lidar)作为传感器或者作为补充数据传感器。马斯克的回答引发了媒体圈或者专业人士的强烈反应,各种类似于“马斯克说用激光雷达的都是傻子”的标题横出,然后围绕着这个“结论式”观点各种混战,一度从技术层面的争论到市井谩骂。

  马斯克爆出惊人言论其实一点都不令人惊讶,一直被人称为疯子的他,从很早就一直拥有着“语不惊人死不休”的特点,但是此次马斯克到底说了什么话触动到这么多人的神经呢?

  第一句话先放在一边,后半段很容易理解,“任何人做(自动驾驶)依赖于激光雷达是注定失败的!激光雷达(对于自动驾驶)是必须的并且非常昂贵,就像是(人类)拥有一堆昂贵的阑尾,你知道的人有一个阑尾就足够糟糕了,假设你拥有一堆阑尾,这太可笑了,你以后会明白的。”

  此时判断左侧道路安全(蓝色标识),准备变道,但车身先是做了一个小幅度左转,红线此时亮起,然后系统判断真正安全,才继续完成变道。

  一个事物许多Pattern或者叫特征,例如苹果,认知苹果的过程大致可以简化为,你看到第一次看到苹果(INPUTS),会接受到颜色的信息,形状的信息,通过颜色信息的组合,通过基础信息又可以进一步知道组合信息,例如颜色的分布、花纹等(HIDDEN LAYER)。当你被告知这个事物叫苹果,你会将特征信息存储对应苹果(OUTPUTS)。

  仅仅3年多一点的时间,特斯拉研发出自己的AI芯片。或许有人会惊讶,一个从未从事芯片开发的公司如何做到的,这就不得不提到两个人,Pete Bannon(现任自动驾驶团队负责人)以及Jim Keller(前负责人)。

  2017年8月,FSD芯片设计完成2017年12月,第一次试验芯片并成功2018年4月,测试并改进芯片2018年7月,获得量产合格2018年12月,设备装车并测试成功2019年3月,Model S和Model X生产线安装FSD芯片2019年4月,Model 3生产线安装FSD芯片

  而训练的方法,正如上文所讲,通过大量的图像信息的输入,在神经网络判断出的答案中,标识正确答案,周而复始。

  关于距离判断问题,是摄像头与激光雷达之争的焦点。人类依靠双眼获取的图像交叉产生的三维感知,可以判断出距离信息,而即便是某些双眼图像不交叉的动物,依靠产生位移后两个画面交叉感知,得出三维感知,最后判断出距离信息。特斯拉通过8个摄像头的图像交叉分析,以及前置的毫米波雷达信息补充,构件出周围环境的3D模型。加上雷达判断出精准的距离信息,配合图像判断物体整体空间形状,综合在一起,可以对物体有更细致精准的距离判断。

  笔者想说的是,虽然从第一代特斯拉电动车Roadster开始就推迟了交付期,而后诸多承诺都出现跳票的问题。但是马斯克都一个一个将其实现了,2012年发布的特斯拉Model S的综合能力至今仍没有出现能够超越的对手。

  而后接手特斯拉自动驾驶团队的就是Pete Bannon,是Keller在PA semi的同事,被收购后也随之加入了苹果并参与研发了从A5到A9处理器的研发。

  笔者从专业角度过多阐述证明选择哪个才是正确也是丢人现眼,所以只能作以猜测,短期内激光雷达方案无法缩减成本,与公司利益和眼前面临的资金问题完全不相符合,这是最大问题。

  (CPU与GPU以神经网络运算数据时对比)

  (通过特斯拉数据库获取数据进行“参考学习”)

  (Shadow功能)

  也就是说当特征信息输入大脑后,每一个信息判断结果都会有诸多的可能,而通过相互交错影响制约,逐步降低错误结果概率,而在最终待选结果中判断得出可能性最高的,如果通过训练或者教学,得到的答案会越来越接近答案。

  虽然下围棋的可变数和可能性已经是极其夸张,但是现实世界中驾驶可能出现的情况,会更加复杂。模拟尽管会很高效,但是毕竟是模拟驾驶,并非实际环境,模拟器就算再“完美”,仍与现实世界有差距。驾驶汽车,即便是好的驾驶员有着大量的驾驶经验,仍旧需要“老师傅”的指点教导。特斯拉通过车载传感器采集数据,可以反向学习驾驶员在遇到不同情况下作出的操作,并以此优化自己。

  一项几乎没什么机会成功或收益的任务。

  引申到一个方法论,如果为了更好的理解一个问题,往往屏蔽掉某些因素或者假设某个条件是理想状况,如此一来在已有的知识范畴里,更容易理解学习。

  熟悉的处理器例如CPU、GPU都可以拿来执行AI算法,但是速度慢,性能低,无法实际商用。汽车行驶下,传感器输入的数据相对庞大,如果是使用CPU去处理,那么估计车翻到河里了还没发现前方是河。如果用GPU,的确速度会快很多,但是功耗大,如果续航数因此大幅度降低就失去了商业意义。

  “Lidar is a fool’s errand,” Elon Musk said. “Anyone relying on lidar is doomed. Doomed! [They are] expensive sensors that are unnecessary. It’s like having a whole bunch of expensive appendixes. Like, one appendix is bad, well now you have a whole bunch of them, it’s ridiculous, you’ll see.”

  于是团队从2016年2月开始,从FSD芯片的设计到测试再到量产共历经18个月。

  读到这里大家起码对于马斯克的“惊人言论”有了自己的理解,而并非被各种“误解”的言论所“操纵”。讲到这里,就不得不认真了解一下此次“Autonomy Day”究竟公布了些什么消息,引起如此大规模的争论。

  也许马斯克不是个非常懂得资本玩法的产品偏执狂,但是SpaceX和特斯拉电动车都带给了世界太多的惊喜和震撼。无论外界争论如何,亦或是最后马斯克能否实现其承诺,起码他指出了一条通往未来的方向。

  原理是,物体即便是在运动或不同视角下,本身形状尺寸是基本不变的,通过交叉分析同一个物体不同帧数下的图像信息,保证其外形各项参数不变,从而可以推算出精准的3D建模。

  “使用激动雷达(Lidar)的都是傻X”

  但是正如现实世界中的环境,道路环境千变万化,各种情况都会随时出现。例如上图中由于前车遮挡了分界线延长,芯片如果通过调取特斯拉行驶采集数据,而大量数据都是高速路的特征,则芯片判断道路是直的可能性较大,结果将会惨不忍睹。

  为什么问题都集中在前三个环节呢?其实三个环节合并起来就是如何通过软硬结合去让电脑认识了解周围环境,难点在于如何不出错,因为不像其它电子产品例如手机,出错无非就是重启退出,并无太严重后果。而作为车,即便很低的概率,一旦出错,极有可能对人造成致命伤害,无论是道德和法律都是无法接受的事。

  我认为我更像一个工程师。我会去创造我想创造的东西包括公司。我不情愿去当CEO。这真的不是我的喜好。

  “A task that has little to no chance of being successful or beneficial”

  ——埃隆·马斯克

  人们总是相信自己的已存的逻辑,无论是对是错。比如一个江湖道士,能够嘴里喷火,所以他说这个药包治百病所以相信了买了。又或者是因为这个人长得丑,所以他说的话都不可信。“不因人废言,不因言废人”,无论对于事情还是人,具体事件具体分析,其它只可作为补充判断。

  准备开始启动自动驾驶功能,从屏幕左侧的示意图可以看出,FSD芯片不仅仅识别了左侧有汽车,并且是以3D形式展示出了车的具体外形,同样的即将驶来的车(蓝色)也标识了。右侧道路的弯角也展示了出来,并且由于前方有STOP的停车交通指示牌,屏幕中有个红色的停车标识。

  所以,TU1一秒钟的巅峰计算次数至少是=128K X 700MHz=89600Gops=大约90Tops。

  不仅仅是海量的数据,特斯拉的空中升级OTA功能也是保障自动驾驶的另一个关键部分。通过无线传输“学习”数据,所有的数据运算得到的“经验”可以通过OTA不断交流,使得所有的特斯拉车辆能够“三个臭皮匠,顶个诸葛亮”。并且,即便断线,特斯拉也能依靠已经存储的数据,进行安全驾驶,只不过是短暂的停止了“学习”而已。

  马斯克认为的自动驾驶实现逻辑,既然人类依靠双眼就能认知周围环境,并且作出上述三个环节的决策。那么特斯拉电动车配备有8个摄像头、1个前置毫米波雷达,12个超声波传感器,已然能比人类获取的数据要多。问题的根本在哪里,即是人类最引以为傲的大脑处理。

  除了交通灯为绿灯的正确识别,左前方道路中间一条很窄的水泥道路障碍物,特斯拉做到了很好的识别。

  需要补充的一点,芯片的范畴较大,常见的CPU、GPU处理是集成度很高速度较快的芯片,也就是说是属于芯片范畴,特斯拉研发的FSD芯片,是由两套完全一样的的独立系统组成,每个系统的处理器囊括12个A72内核,一个神经网络处理器(NNA——Neural Network Acceleration)和一个GPU组成。毕竟即便是特斯拉要实现的自动驾驶需要AI芯片(NNA)性能处理图像,仍然需要其它处理器配合来处理其余的计算。

  特斯拉展示了FSD芯片的构架和数据参数,涉及到较为专业的范畴,甚至某位发布会现场的听众笑称听懂了10%,所以就不赘述其技术细节数据,感兴趣自己去了解一下。技术如何实现暂且不理,把重点放在结果上。做一个横向对比,更容易去理解特斯拉的芯片强在哪里。

  首先是性能。由速度为35GOPS(GigaOperation Per Second)的CPU处理图像才只能达到1.5帧每秒,对于高速行驶的汽车来说,远远不够。而使用600GOPS的GPU能够处理17帧每秒,虽然有所提高,但仍旧不足以支撑自动驾驶所需要的算力。而特斯拉以速度为72TOPS的神经网络处理器(NNA)处理能够达到2100帧每秒。(1000GOPS=1TOPS)

  芯片都有针对的环境拥有的指令算法特征,简而言之,有自己的特长。AI芯片,在图像识别等领域有这独特优势,其计算是矩阵或vector的乘法、加法,然后配合一些除法、指数等算法。而CPU则适合于不同领域的复杂算法,比如计算机服务器领域;GPU虽然也是针对图像渲染的算法,但特性不符合神经网络,倒是挺适合挖矿(斜眼)。所以CPU与GPU不是AI专用芯片,为了实现其所属领域的功能,内部有大量无用(针对神经网络)的逻辑,而这些逻辑对于目前的AI算法来说是完全用不上的,所以造成CPU与GPU并不能达到最优的性价比。

  特斯拉之前的AP系统使用的芯片,是英伟达(Nvidia)公司的Xavier自动驾驶平台,主要由CPU和GPU和其它部件组成。英伟达公司,恐怕每一个电脑用户都知道是个伟大的公司,按理说在2018年公布的Xavier Drive平台应该足够强劲支持自动驾驶,那为何Tesla要自己设计神经网络芯片?

  了解过了两位负责人的经历背景后,先不要惊讶,让我们来具体了解一下特斯拉研制FSD芯片究竟如何。

  当影像信息输入后,经过FSD芯片的处理,判断出道路分界线、周围车辆、道路边界以及交通指示牌(灯)等等,对道路走向、移动物体运动轨迹作出预测,从而得出可行使区域。

  在Q&A环节时候有一个提问到,特斯拉如何保证其技术不被盗取或者如何保持其领先的地位。马斯克讲到,即便是有人仿制我们的芯片并且反向编译了我们的自动驾驶软件,但是我们有一个巨大的优势。那就是海量的数据来源,每一台特斯拉电动车都能源源不断提供“教材”信息,通过神经网络计算后存储到的数据将是特斯拉最具有竞争力的保证。

  特斯拉FSD芯片

  其实数据对比过后,结果已经显而易见了。特斯拉研发的FSD芯片对比前代产品以及市面上现有的方案,有着运算速度快、功耗控制不错和成本较低等优点。

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