FSD / Robotaxi归档

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• 转发 @Rocky刘毅林: 之前 @小特叔叔 替一位有斜坡召唤需求的朋友问，小鹏汽车目前泊车召唤的坡度是多少？我们测试了所有车型，都基本在 8 度左右。和这位朋友所需求的 15 度可能目前还支持不了，特别抱歉，将来我们有所改进的话，也会及时同步给他。

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via 小特叔叔的微博

据 36氪 PowerOn 的报道，特斯拉计划组建一个 20 人左右的本地运营团队，以推动完全自动驾驶解决方案 FSD（Full Self-Drive）在中国市场落地。同时，特斯拉在中国尝试成立一个规模约上百人的数据标注团队，为训练 FSD 的算法作准备。

8 月 14 日，特斯拉中国表示，特斯拉已在中国建立了数据中心，所有在中国大陆市场销售车辆所产生的数据都会存储在中国境内。此外，有用户端反馈的消息，在 8 月 9 日的车辆系统更新中，其中一项就涉及自动驾驶数据采集，用户可以根据意愿选择是否参与。

不难看出，这一系列的动作，特斯拉 FSD 正在努力进入中国市场。

自动驾驶行业人士向 PowerOn 分析道，FSD 方案入华要进行大量里程的实车验证。根据中国路况下的表现，对于那些表现不好的场景进行对应场景数据的大量采集，优化训练出针对中国场景的神经网络模型，或者提炼出针对性的策略。

值得一提的是，知情人士向 PowerOn 透露，斯拉在上海进行测试，需要在其注册地所在的浦东临港先申请一个临时牌照，试运行两周之后，通过了相关评审会审批，才能拿到长期的测试资质。拿到这个资质至少也需要三个月。

特斯拉 FSD 进入中国，中国本土车企和方案商们准备好了吗？

#42how##新能源汽车##特斯拉部署 FSD 入华##特斯拉##FSD#

via 42号车库的微博

他的目标是测试最新的 X 直播视频。

他还说，如果扎克伯格真的开门了，战斗就开始了。

via 常岩CY的微博

因为想要实现如此复杂系统的本地化，特斯拉目前的软件团队架构，肯定少不了海外团队的支持，或者说肯定主要依靠的还是北美团队。

因此除了数据策略之外，高概率在国内组建更大的技术团队也是需要的。

via 常岩CY的微博

今日，极氪发布了最新人事任命：姜军出任极氪智能科技副总裁，负责智能座舱相关业务。

据了解，姜军在行业深耕多年，曾历任华为研发主管、项目群总监、自动驾驶产品线核心团队负责人，主导核心业务从 0 到 1 的量产研发，对智能化产品的研发基础设施、软硬件架构、工具链体系、大数据、云服务等业务领域具备丰富的量产经验。

极氪方面表示，姜军的任命是极氪在智能进化领域做出的最新布署，预示着极氪智能研发体系即将进入发展新阶段。

这次人事任命，可以看做是极氪对于旗下智能座舱业务的一次重大加码。

有意思的是，姜军本人的背景，除了有华为这个标签之外，还有一个关键点是「自动驾驶」。从这个角度来看，他未来除了推进极氪智能座舱的进化之外，还有可能会推进极氪在「舱驾融合」方面的表现。

所以，关于极氪在智能化方面的最新表现，我们可以对今年的「极氪进化日」期待一波了。

#新能源汽车##42how##极氪#

via 42号车库的微博

via 42号车库的微博

Elon Musk: For the Tesla FSD test drive in Palo Alto tonight, I will ask the car to drive to @finkd’s house.

Will also test latest X livestream video, so you can monitor our adventure in real-time!

If we get lucky and Zuck my 👅 actually answers the door, the fight is on!

via Twitter @Sawyer Merritt

特斯拉还在抢购 Twitter 曾经使用过的数据中心。

分析称，从FSD到车机系统再到能源体系，特斯拉对数据的处理量正在不断增加。

via 常岩CY的微博

他表示，如果没有小米在 AI 能力方面的持续积累，那么小米在进入到汽车领域时，就无法快速建立自动驾驶方面的能力。

#新能源汽车##42how##小米#

via 42号车库的微博

via Twitter @Ray

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• 转发 @特斯拉: Model 3/Y购车福利大升级！

✅ Model 3 现车8000元限时保险补贴上线🎁
✅ Model Y 长续航及高性能版售价调整💰
✅ 赢得引荐奖励 + FSD限时转移等福利持续进行...
别犹豫，入手特斯拉，就要趁现在！
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via 小特叔叔的微博

✅ Model 3 现车8000元限时保险补贴上线🎁
✅ Model Y 长续航及高性能版售价调整💰
✅ 赢得引荐奖励 + FSD限时转移等福利持续进行...
别犹豫，入手特斯拉，就要趁现在！

via 特斯拉的微博

via Twitter @Big Tesla

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《标准报》也采访到了一些号称在Waymo中亲热的人，只是这些人无法提供乘车证明。

出乎就像我司@安公子行寝夜色 意料的是，这些人其实知道无人驾驶车上有摄像头，甚至知道车外的人可能会看到他们，但他们并不后悔自己的决定。

而比较让人害怕的缺是担心因此失去了继续使用Robotaxi的权利。

via 常岩CY的微博

via Twitter @Ray

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但是今天要开ES8去趟丽水，单程400KM，搜了下，沿途服务区就有4个换电站。不过我人比较懒，先去杭州看看超级车间杭州二店选址，明天再继续200KM。[哆啦A梦微笑]

感受一下，全面加速！

今年底的时候，NIO Power是要干到2300座，每个月新建超100座，自动驾驶团队那边再把高速领航换电推送上来，那就各种意义上的 “加电比加油更方便”了。

从吹牛逼到真牛逼，总是只有少数人能办到。

via 小特叔叔的微博

via Twitter @Ray

via Twitter @Ray

到了最后一部分，特斯拉的王牌，全自动驾驶（FSD），终于要出场了。

#Tesla##特斯拉##Model3#特斯拉车主调查三：FSD 十项全能，特斯拉保险兜底

via 常岩CY的微博

在今天 42Talk 线下沙龙上，理想自动驾驶产品负责人哲伦班长分享了关于智能驾驶的信息与思考。

以下是哲伦班长提到的有意思的内容：

——高精地图本身是一个好产品，它能够一定程度上解决静态感知的问题，但是从城市 NOA 大面积落地的角度，它的成本太高，效率太低了。

——在理想汽车看来，通勤 NOA 的优势，不是分享的机制，而是共享的机制。通过不同路线的通勤 NOA 共享，能够有助于城市 NOA 的落地。

——使用 Neural Prior Net（NPN）神经先验网络提取和使用复杂路口特征的机制，其实更像是给 BEV 提供了一个 Prompt，使它能够实现更好的感知效果。

——其实目前在信号灯识别中，难点不是红绿灯的识别本身，而是意图和语义的识别，比如说信号灯与车道的匹配关系。

——从目前城市 NOA 落地的实际测试经历来看，有时候「选择比努力更重要」，也就是说，路线的选择，比感知能力更能提升 NOA 的通行效率。

——目前理想汽车在智能驾驶层面的云端算力达到 1200 FPLOPS，训练里程打到 6 亿公里，未来会在这块加强投入。

——城市 NOA 的 AI 交互功能，一方面是实现感知还原，一方面是告知用户决策意图。这个东西会给用户安全感，让用户知道它的边界。正如 Elon Musk 所言：之所以做 AI 交互，不是让大家知道车辆能感知到什么，而是告诉大家它感知不到什么。

——从创新扩散理论来看，高速 NOA 的使用，目前正处于跨越鸿沟的阶段。预计明年后年，高速 NOA 的前装率会非常高。从后来开始，15 万以上的车，可能会把高速 NOA 作为标配。

——理想汽车 L 系列的非 Max 版本搭载了地平线征程 5 芯片。它的算力也是很高的；但是从内部来看，单颗 J5 芯片无法做出来一个好用的城市 NOA。

——从技术上来说，通勤 NOA 先在自车使用，然后再分享到别的车上使用。从产品上来说，最好别的车也能用。

——ChatGPT 有很高的容错率，但自动驾驶的端到端容错率极低，接近于零。只有容错率得到解决，端到端才能够落地。而且端到端是需要一些基于传统算法的规则做兜底的，因为要确保道路的安全。

——理想汽车的 AD 和 SS 板块都实现了矩阵式开发，所以能够在车型发布时快速推出产品，核心是为了满足不同用户的需求。

——特斯拉去掉了超声波雷达，其效果是小于等于有超声波雷达的效果。可以说，为了降低成本，特斯拉做了一定用户价值的舍弃。

——在今天这个框架下，座舱域被视为一个娱乐功能，硬件替换是可以的；但是换智驾域的硬件跟换发动机差不多，涉及到安全，也涉及到监管。

——目前 AD 的竞争要素有三点，第一点是算力，主要是云端算力；第二是算法，也就是研发能力；第三是数据量。云端算力，本质上就是投资换的，这要看公司的重视程度；算法，主要是由研发团队的能力决定的，要看企业能否养得起自研团队；数据量是车队决定的，这一点车企具备优势，但方案商是不具备优势的。

大家对于智能驾驶的发展持有什么样的观点？欢迎在评论区分享你的看法。

#42how##新能源汽车##理想汽车##智能驾驶#

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• 转发 @不是郑小康: 特斯拉首席 PCB 设计师 Carl Schattke 是特斯拉团队最早的 PCB 成员之一，做过从初代 Roadster 到所有车型、储能电池、超级工厂实验室、Autopilot HW 1/2/3/4、Dojo 到 Optimus 机器人在内的所有 PCB 项目，最近发长文回顾了特斯拉 PCB 设计的一些历史：

13 年前，我在特斯拉开始了一份新工作。特斯拉是我的 PCB 设计客户，我在特斯拉 2004 年设计初代 Roadster 时就开始与他们合作，当时他们甚至还没有原型车。我为那台车设计了车辆维护计算机以及一些电池控制模块和电池监控电路板。

第一个电路板是一个简单的小型变速板，这是特斯拉一长串设计中的第一个，最后几乎应用在了特斯拉生产的所有产品。我与 Phil Cole 合作完成了第一个项目以及此后的许多其他项目。

当我告诉我太太特斯拉以及这家公司在做什么时，她笑了。但我是认真的，当通用汽车将 PCB 设计承包给摩托罗拉，摩托罗拉又并将其分包给我所在的英特尔时，我为通用设计过 EV1 的电路板。所以当特斯拉告诉我他们正在开发一款纯电跑车时，我非常兴奋，这得多有趣？

后来，在 Roadster 项目中多年之后，我把在英特尔的工作辞了。离开英特尔后，我干了几个月的合同工，从 2010 年 3 月起入职特斯拉，开始在特斯拉的总部现场工作。那时候我每天早上都带着家里的电脑出门，因为特斯拉没有电脑，没有一台供我办公的电脑。

2010 年，我开始了一项全新 PCB 的设计，Ta 就是 Model S，这是第一款从 0 开始设计的电动汽车。

我研究了动力总成的部件，并使其全部正常工作，在当时，Ta 是就尺寸和重量而言功率密度最大的电机。

完成动力总成的工作后，我开始研究充电接口，现在被称为 NACS，充电接口经历了多次迭代。

然后我开始我做过的最复杂的项目：Model S 控制器电路板。那块板有 113 个电源轨，控制整个汽车，设计非常复杂，上面有所有电源控制、监控、视频、音频控制、通信、屏幕和计算机。那是我做过的最难的电路板之一。

我负责制动控制模块、汽车充电接口、电池监控、DC-DC 充电器以及一大堆我可能已经忘了的东西。这一系列努力的最终结果是一款广受好评和拿奖到手软的汽车。

当特斯拉参评《Motor Trends》年度汽车时，我认为 Model S 很有机会获得这一奖项。确实如此，Ta 拿到了。

在 Model S 设计完成后，特斯拉需要补充现金流，通过出售 Roadster，以及为其他车企的合作车型设计一些纯电动动力总成的项目。

我们与丰田合作完成了一个纯电版 RAV4 的项目，另一个是和梅赛德斯奔驰合作的项目。 我也负责了这些车型的电池监视控制器和动力总成组件的设计。

我负责了 Model S 仪表屏的电路板、充电板、散热油泵、传感器和许多其他部件的设计。我们还在汽车上添加了一个 Autopilot 摄像头系统，我为该系统的前 3 个版本以及 Model S 和 X 中使用的 Autopilot 控制器做了 PCB 布局设计。由于鹰翼门和其开启方式，也给 Model X 做了一些独特的电路板设计。

Model S 和 X 投产后，我们开始了最具雄心的项目，这是一款中等成本的电动汽车 Model 3，我负责 Model 3 的左、右和前域控制器，这款车将许多控制器整合到了这三大域控制器上以减轻整车的重量和线束。它已成为世界上最畅销的汽车之一，与另一款世界上最畅销的汽车 Model Y 共享许多相同的设计。

特斯拉业务的另一个板块是储能业务，我也参与了住宅和商业电池存储系统，比如 Powerpack 和 Megapack 中许多电路板的工作。

我还参与了如今遍布全球的所有特斯拉目的地充电桩和超充桩的电路板设计工作。该技术现已被福特、通用、Rivian 等公司采用。这对于所有消费者和电动汽车的未来来说都是非常好的事情，最终将带来更加普遍的充电基础设施，让所有人都更容易使用电动汽车。

特斯拉始终致力于实现最高水平的安全性，其中一部分努力是 Autopilot 和 FSD。 为了最佳地做到这一点，我们使用了 AI 算法。为了训练成千上万张图像，特斯拉需要非常强大的算力。

我们自研了一台名为 Dojo 的超算，专门用于训练 AI。它非常复杂，我没有讨论其工作原理细节的权限，但我会说那是我在特斯拉做过的最具挑战性的电路板之一。

为了进一步提高安全性，特斯拉自行设计了我们 HW 4.0 的雷达电路板，我很庆幸能实现这个设计，因为这是一个极具挑战的问题，需要非常高的频率和超级稳定的功率需求。

Tesla Semi 是一款重新定义了半挂的纯电动半挂，更高的马力和更长的电池续航要求一些独特的电路设计，这是我做过的另一个有趣的项目。

特斯拉的工厂也一样，我们有自己的电动车测功机，自己的 EMI 和 RF 测试实验室以及产品销售 - 制造 - 交付实验室，我做过所有这些实验室需要的电路板。

第一台 Cybertruck已经在特斯拉 Giga Texas 工厂下线，我很开心能参与这款车的通信、控制和供电等多个系统的设计。这是另一个突破性的设计，我非常开心开到 Ta 量产，从来没有像 Ta 这样的车型，我认为这台车的性能和功能将会受到广泛的追捧。

我们正在开发 Optimus 机器人，早期版本已经对外发布过，我参与设计了这款机器人的动力控制器，当我们的电机和传感器控制与我们为汽车开发的 AI 能力结合时，这其中有无穷的可能性。我对此非常兴奋，这可能是一个真正的革命性的机会，可以将人们从他们不喜欢做的乏味工作中解放出来。

13 年是很长的一段时间，我付出了大量的努力才使所有这些项目取得成功。 如果算上所有的加班时间，在过去 19 年里我可能已经投入了 30 年或更长的时间来支持特斯拉。

我很自豪我们制造了你可以买到的最安全的汽车。这挽救了许多人的生命。 高性能帮助我们的客户避免事故并保持安全。

当我开始加入特斯拉外包项目的时候，特斯拉有 120 名员工，而 13 年前我刚加入特斯拉时，我是第 1024 名员工。 今天特斯拉拥有 13 万名员工。

我很自豪地说，因为我一直以来的工作做得很好，这其中许多人都有了高薪工作，可以养家糊口，如果我们继续做好工作，那么更多人将能够加入我们的团队，帮助创造可持续能源的未来。

我很期待看到未来十年我们在设计和开发方面将走向何方。到达这里是一段有趣的旅程，我认为接下来没有理由不有趣。

最后，我要感谢与我共事的出色领导，从 Elon Musk 到我的经理，以及领导特斯拉各个团队的所有其他人。我要感谢众多支持我们并与我们合作的供应商，非常感谢你们的专业精神。我要感谢所有帮助我成长的同事，给我挑战，让我和你们一起克服困难。你们的友谊让我每天上班都很愉快，我对你们一次又一次竭尽全力的承诺和真诚感到荣幸。你们真棒！
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