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國內金融：央行公布，11月隔夜拆款加權平均8利率0.179%，月減0.004個百分點
財訊快報 2018年12月7日 下午5:10
【財訊快報／江星翰報導】央行貸款低利率業本票市場統計，「金融業拆市場」以隔夜拆款利率、拆款交易量、拆款餘額說明；「商業本票市場」以初級市場和次級市買車全額貸場說明。
金融業拆款市場方面，隔夜拆款利率於11月份金融業隔夜利率最高0.187%，最低0.173%，加權平均利率0.179%，月減0.004個百分點。
拆款交易量於11月份拆款市場交易量合計3兆714億元，月增275億元、0.9%，11月份8日平均交易量1,396億元，月增12億元、0.87%。
拆款餘額於11月份日平均拆款餘額4,357億元，月減105億元、2.35%。依拆進機構別觀察，以本國銀行居首位，占61.78%，其次依序為票券公司占27.26%、外國銀行在台分行占7.49%、郵政
初級市場部分，利率以較具代表性之30天期商業本票為例，1月份買車全額貸最高利率0.92%，最低利率0.59%，全月平均初估值0.69%，月增0.07個百分點。發行量於11月底透過「票券保管結算交割系統」發行之短期票券餘額2兆646億，月增251億元、1.23%，商本票餘額1兆8,078億元，月增加400億元、2.26%。
次級市場方面，利率以11月份30天期商率，最高0.790%，最低0.518%，全月平均初估值0.56%，月增0.07個百分點。成交量於11月份透過「票券保管結算交割系統」成交之短期票貸款低利率券金額2兆6,，月減248億元、0.93%，商業本票成買車全額貸交金2兆4,436億元，月增136億元、0.56%。
歷時逾三個小時的特斯拉AI Day，在馬斯克帶領下發布了新的視覺網絡神經系統、Dojo超級計算系統、首款AI訓練芯片D1，和人形機器人Tesla Bot。
一個值得注意的細節是，開頭十分鐘左右的FSD（Full Self-Driving完全自動駕駛套件）展示環節，坐在駕駛位的司機全程都將左手放置在方向盤上，隨時做好人工接管准備。
在此之前，不少科技公司展示自家輔助駕駛功能時，往往喜歡雙手完全脫離方向盤，以體現技術的強大之處。
但這種錯誤的示範行為，正在受到政府監管的注意。
8月16日，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）宣佈，正式對特斯拉Autopilot自動輔助導航駕駛系統展開調查，涉及特斯拉2014年起生產的76.5萬輛電動車，涵蓋Model S/X/3/Y四款車型。
NHTSA在一份文件中稱，2016年以來，該機構調查了30起涉及特斯拉Autopilot系統的車禍。這些事故大多發生在天黑以後，現場存在交通錐、發光箭頭板等固定設施，共造成10人死亡。
甚至有兩名美國參議員要求美國聯邦貿易委員會徹查特斯拉在營銷Autopilot和“全自動駕駛”（FSD）軟件時是否存在欺騙性。
在特斯拉AI Day上，通過仿真模擬，借助Dojo強大的超算能力，馬斯克正在給特斯拉規劃一條通往完全自動駕駛的可行性路徑。
圖源：車東西
今年第二季度財報會上，馬克思就曾表示，當前新能源汽車正在朝著全自動電動汽車的未來發展，隨著時間推移，“不裝全自動駕駛系統的車輛才是鳳毛麟角。”
而基於自動駕駛的訂閱服務收入，也在打開特斯拉的估值天花板。7月份，美國風投機構Loup Funds管理合夥人吉恩·蒙斯特（Gene Munster）在一份報告中預計，“到2031年，我們相信單是FSD訂閱就能為特斯拉帶來高達1590億美元的營收和1020億美元的營業利潤，”並認為僅憑這項服務，特斯拉市值就有望攀升至8500億美元。
不過，與兩年前“自動駕駛日”上出格言論不同的是，馬斯克不再喊著多久能實現真正的自動駕駛，而只是在會後問答環節中提到，未來一年內，特斯拉無人駕駛的安全系數會達到人類司機的四倍。
但馬斯克依然堅信自動駕駛時代的到來。被問到如何讓更多人相信並支持特斯拉模式時，他帶點笑意地說到“樂觀主義是特斯拉的代號”。
A
8點48分，馬斯克登台露面，比原定8點開始的演講晚到了近1小時。“非常抱歉，我們遭遇了一點技術問題，希望以後這可以用AI來解決。”簡短幾句話開場後，馬斯克將舞台交給了同事。
台下的馬斯克，還見縫插針玩起了Twitter，8點57分發了條推文：On now。
特斯拉正式對外發布新的視覺網絡神經系統，除了大眾已經瞭解的從現實世界收集、提取數據外，特斯拉開始啟動虛擬仿真技術，即通過一個新的仿真程序，來測試邊緣情況和其他行駛過程中可能遇到的意外問題。
特斯拉官方甚至將這套仿真程序，形象比作一種Autopilot扮演玩家的視頻游戲。
根據現場介紹，特斯拉通過對真實世界實時建模，然後虛擬重建，在仿真環境中不斷推演各種意外狀況，“用自動駕駛來重現自動駕駛場景”，從而讓Autopilot變得更聰明。
在這個模擬的混亂交通世界中，特斯拉官方宣稱，模擬視頻跟現實環境的標准誤差維持在三四釐米。
問題是虛擬真的能替代現實嗎？
馬斯克表示，這並非特斯拉的全部數據集，仿真環境只佔很小的比例，“我要強調的是，絕大多數的數據集是實際道路上的汽車的真實視頻，沒有什麼比現實更奇怪或更多的教育案例了。”
特斯拉的做法是，當在現實中發現一些非常奇怪的例子後，基於此創建模擬，來更有效訓練無人駕駛能力，“比如說一千個模擬，它們是我們所看到的填補一些重要差距並使系統變得更好的怪異事件的變體，”馬斯克認為，“所有這些變體，只是為了減少撞車或受傷的可能性。”
所有這些訓練，都是為了日益完善特斯拉的純視覺識別方案。
圖源：車東西
在自動駕駛領域，目前市場並存兩大流派——純視覺派和激光雷達派，前者以特斯拉為首，後者以小鵬、蔚來等為首。
5月份，特斯拉正式決定去掉量產車上此前標配的毫米波雷達，僅保留全車八個攝像頭，來為特斯拉FSD採集外部環境數據。
7月31日，特斯拉開始推送FSD全新版本FSD Beta V9.1，這是首個使用“特斯拉純視覺”方案的輔助駕駛套件，其最大特點就是基於攝像頭和AI智能算法，規劃車輛自動行進路線，而不再依賴於雷達傳感器。
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目前特斯拉V9仍是一套基於L2/2+級別的輔助駕駛系統，離真正可以實現無人操作的L5還相距甚遠。
B
想要抵達L5，特斯拉的視覺神經網絡需要採集更大量、更多樣化和更真實的數據樣本，同時用更低時延的能力對數據加以解析利用。
這就是超算系統Dojo誕生的直接原因。特斯拉主管Dojo項目負責人Ganesh Venkataramanan在AI Day上表示，延遲和帶寬是團隊核心優化點。
早在去年8月，馬斯克就曾對外透露，特斯拉正在研發一款名為“Dojo”的神經網絡訓練超級計算機，將主要處理特斯拉汽車在路上獲得的海量視頻數據。
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馬斯克發推說到：要有一個超快的計算機來訓練Autopilot在內的整個自動駕駛系統。而通過大量的視頻數據，Dojo可以幫助人們實現完全依靠視覺的自動駕駛。
正式亮相的Dojo，是一種通過網絡結構連接的分佈式計算架構，具有大型計算平面、極高帶寬和超低延遲特點。
根據官方介紹，特斯拉Dojo超級計算機是由訓練模塊組建而成的超級計算機系統，支持無限連接，其性能理論上無上限。
如果更直觀的對比來說，特斯拉號稱宣稱Dojo效率已經超過了英偉達GPU和谷歌TPU。
“我們很快就會組裝起第一台這樣的服務器，”Ganesh Venkataramanan表示，屆時Dojo有望成為地球上最強大的超級計算機之一。
為了實現地表最強目標，特斯拉自主研發了首款AI訓練芯片D1。7nm製程的D1，運算處理能力可以達到362 TFLOPS（相當於每秒362萬億次的浮點運算）。
Dojo項目負責人Ganesh Venkataramanan在展示芯片D1
馬斯克表示，特斯拉明年就可能運行Dojo，並表示下一代Dojo已經在開發的路上，其性能還會有10倍的提升。
所有這一切，無一例外都是為了提高特斯拉自動駕駛的AI培訓表現和視覺神經網絡的精準度，為其向L4乃至L5過渡，做好鋪墊。
在Dojo輔助之下，特斯拉表示其純視覺方案的眼睛、神經、大腦等器官會得到全面提升。
背後依託八個攝像頭的“九頭蛇網絡”算法學習系統，將能同時處理更多檢測目標、交通標識、車道預測等任務。
有著技術開源傳統的特斯拉，未來是否會考慮將Dojo開放出來？
馬斯克在問答環節中表示，“這些東西都是花費了巨資研製的，所以我不太確定要不要開源。但如果其他汽車公司想要獲得Autopilot的許可，那是可以做到的。”
由此看來，Dojo未來不僅是特斯拉發展自動駕駛的最強引擎，還將是特斯拉區別於其他新造車企業的核心優勢。
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但外界的擔憂仍未減少。
特斯拉純視覺方案通過八個攝像頭，繪制當前車輛周邊的路況信息，進而上傳到特斯拉地圖信息數據庫，才能進行下一步的虛擬仿真演練。
僅收集現實世界數據這一環節，就面臨著越來越多國家的數據安全監管。
美國之外，出於同樣安全和審慎目的，在特斯拉AI Day進行當天，中國國家互聯網信息辦公室、公安部、交通運輸部聯合發布了《汽車數據安全管理若干規定（試行）》，其中強調汽車數據處理者應當落實數據出境安全評估制度要求，加強重要數據安全保護，不得超出出境安全評估結論違規向境外提供重要數據。
問答環節，就有人問到特斯拉現在自動駕駛數據收集主要都來自美國，未來該如何推廣到其他國家，以擴大規模？
據馬斯克透露，目前特斯拉其實已經在使用大概50個不同國家的數據進行自動駕駛培訓。不過，在全力推進全自動駕駛前期，由於地理位置原因，特斯拉選擇了美國。
“我們正在解決這個難題，”但馬斯克也表示，特斯拉當前正在建造的一切都是瞄向通用設計，“主要的指令是不要撞車，這在每個國家都是如此。”
另一個老生常談的話題是完全自動駕駛究竟何時到來？
兩年前自動駕駛日活動上，馬斯克曾預測到2020年中期，“我們就會有超過100萬輛自動駕駛出租車上路……車主也可以把車輛加入運營網絡，每年最多獲利3萬美元。”
顯然，馬斯克放了空炮。
今年7月份，馬斯克發推：“實現通用自動駕駛是個難題，因為它需要解決很多涉及真實世界的AI挑戰。我沒想到會這麼難，但現在回想起來，困難是顯而易見的。”
在回答“特斯拉人工智能是如何將乘員安全和行人安全放在首位的？”問題時，認清現實後的馬斯克開始變得低調，表示“從計算機的角度看，一切都在緩慢進行。”
在渲染自動駕駛的實現難度上，馬斯克還舉了個形象的例子，“就像你玩的賽博朋克或任何其他先進的視頻游戲（完美的渲染，全光線跟蹤），我們需要一個月時間才能完成游戲視頻每秒60幀中的一幀。”
該如何讓特斯拉FSD更強大？
馬斯克給出的唯一答案是“我們需要更多強大的人來幫助我們，實際上這才是真正的瓶頸。”
招收業內AI人才，也是馬斯克舉辦AI Day活動的主要原因之一。“要讓它（FSD）發揮作用，還有大量的工作要做，這就是為什麼我們告訴人們加入並解決問題的原因。”
再次化身HR的馬斯克，開始對著潛在求職者畫餅：我有信心我們可以實現完全自動駕駛，比使用目前的攝像頭和現有的計算機硬件的人類要安全得多。
“未來，人們會回首往事，說哇，我不敢相信我們不得不自己開這些車。”
或許是出於讓特斯拉工程師從繁雜家務中解脫出來的動機，馬斯克發布了特斯拉全新產品線——電動人形機器人Tesla Bot。
馬斯克解釋，因為特斯拉的汽車就是輪子上的機器人，把這一套系統“放在人形機器人上也是有意義的，而且我們很擅長傳感器和電池。”
根據馬斯克預計，Tesla Bot原型有望在明年推出。
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有人問馬斯克“你認為類人形態有沒有什麼特別的用途？如情感或是陪伴？”
被逗笑的馬斯克回到，“我們當然希望這不會出現在反烏托邦的科幻電影中。但你要知道，也許這個機器人可以試圖去做一些人們不願去做的無聊、危險、重復性的工作……我相信人們會想出一些非常有創意的用途。”
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編者按：文章來自於公眾號“字母榜”，36氪授權發布。
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