AI 与算力最新消息：xAI、Grok、Dojo

• 提供系统权限
• 提供 Flyme API 文档
• 允许 LLM 向用户请求数据
• 开放 SoC 边缘 AI API

魅族希望魅族 21 Pro 成为 AI 时代的树莓派。

#42how##魅族21PRO#

via 42号车库的微博

魅族将 AI 融入 mBack，单次轻点是返回操作，只要重按 mBack 就能随时唤醒系统 AI。

重按 mBack，不仅可以和 AI 对话，还会分析当前屏幕内容，为你提供建议。同时，AI 辅助输入可以自主理解对话场景中的上下文，在需要的时候帮助自动生成回复。

魅族 21 系列的AI 灵动键和 AI 辅助输⼊功能将在3月4日开放内测，同时，魅族 20 系列⽤户在三月份也会启动内测。

#42how##魅族21PRO#

via 42号车库的微博

#42how##魅族21PRO#

via 42号车库的微博

这台 21 PRO，将是魅族的最后一台智能手机产品，往后魅族推出的，就都是AI设备了。

那么这台设备究竟如何呢？来看看我们的首发开箱吧！

#魅族21PRO##魅族#常岩CY的微博视频

via 常岩CY的微博

via 常岩CY的微博

贾跃亭表示：

• AI 电车是 AI 技术最大的赛道，最大的应用场景及最大的载体；
• 放弃造车，苹果将失去通过 AI 垂直整合汽车生态的历史机遇。

#新能源汽车##42how##苹果取消造车#

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据《纽约时报》报道，苹果过去十年间在造车项目上烧了超过 100 亿美元（当前约 719.6 亿人民币）。

作为对比，雷军曾表示小米研发制造小米 SU7 花了 100 亿人民币，未来 10 年内会在造车上投资 100 亿美元。

那么问题来了，为什么小米花了 100 亿人民币就把小米 SU7 造出来了，而公认更强大的苹果花了 100 亿美元却打了十年雷不见一滴雨？

其实在造车上苹果有很多先天的优势，比如世界级的品牌影响力、生态能力、一向注重且擅长科技与人文的结合、注重服务等，而这都是当下个新能源品牌拼命发展的重点。

但在造车的具体行动上，苹果的造车团队却频繁换血，造车的重点也屡屡更换。起初苹果准备造一款像特斯拉一样的车，后来又把重点转向开发自动驾驶软件和自动驾驶系统，最后又回到了最初的起点，还是想直接造车。

在这一过程中，一不小心 10 年就过去了，100 亿美元就砸进去了，却没有得到什么成果。

造车对于苹果来说是一个创新的业务拓展，可在这一拓展中苹果好像也没能避免常见的大公司病。

现在苹果放弃造车，专注人工智能，在更擅长的领域把积累的人才、数据、技术等优势给发挥出来，未尝不是一个更好的结局。

#新能源汽车##42how#

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• 如果乔布斯还在掌舵，苹果是不是会有不一样的处理方式？

#新能源汽车##42how##苹果取消造车#

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李想对苹果放弃造车的看法：

• 苹果放弃造车，选择聚焦人工智能是绝对正确的战略选择，时间点也合适。

#新能源汽车##42how#

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via 小特叔叔的微博

这次新款极氪 001，与其说是改款，我觉得倒不如说是换代。因为除了外观，它的内在已经发生了翻天的变化，全系 800 V 高压架构，8295 座舱芯片，激光雷达，动力更强的电机，以及双腔空气悬架，一下又把自己的竞争力拉上了台面。所以极氪叫它全新极氪 001，也算是合情合理。

本期视频，你将看到：
新款极氪 001 外观有哪些改动；
用了 8295 的车机跟 007 有哪些不同；
全新电机和双腔空悬开起来如何；
上了激光雷达后智驾能力有没有提升。

视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV19w4m1Z7AR

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via 的 bilibili 动态

今天，英特尔在2024年世界移动通信大会（MWC 2024）上宣布，全新英特尔® vPro®平台将AI PC的优势惠及商用客户。

内置英特尔锐炫™ GPU的英特尔®酷睿™ Ultra处理器和英特尔®酷睿®第14代处理器所具备的增强功能，能够为大型企业、中小型企业以及包括教育部门在内的公共部门和边缘领域带来全新的PC体验。

对于商业用户来说，这可能意味着十几年来最大的一次 PC 应用场景和模式的更新到来了。

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特斯拉在移动 APP 中推出了新的虚拟助手。

该工具名为“Tesla Assist”，可以快速解答常见问题，例如“我应该多久保养一次 Model 3？”

该工具仍处于测试阶段，只要您看到“？”，就可以在应用程序中访问该工具。

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• 转发 @老七: 让我们结合图片再回味一下

某友商：升级了4个头枕[doge]

搞不懂友商整天都在干嘛。

via 小特叔叔的微博

• 转发 @42号车库: 001 在上市了 3 年之后，终于迎来了改款。但这次新款极氪 001，与其说是改款，我觉得倒不如说是换代。因为除了外观，它的内在已经发生了翻天的变化，全系 800 V，8295 座舱芯片，激光雷达，动力更强的电机，还有双腔空悬，一下又把自己的竞争力拉上了台面。所以极氪叫它全新极氪 001，也算是合情合理。

本期视频，你将看到：

• 新款极氪 001 外观有哪些改动；
• 用了 8295 的车机跟 007 有哪些不同；
• 全新电机和双腔空悬开起来如何；
• 上了激光雷达后智驾能力有没有提升。

感谢观看！

#全新极氪001猎装进化##新能源汽车##42how#42号车库的微博视频抽奖详情

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本期视频，你将看到：

• 新款极氪 001 外观有哪些改动；
• 用了 8295 的车机跟 007 有哪些不同；
• 全新电机和双腔空悬开起来如何；
• 上了激光雷达后智驾能力有没有提升。

感谢观看！

#全新极氪001猎装进化##新能源汽车##42how#42号车库的微博视频

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• 转发 @傻瓜AI探险家-Stella: 过完年很多朋友换了新工作，但是非常“社恐”，不知道跟新同事要怎么聊天，硬聊也找不到话题，很是苦恼。

其实我最近发现，中文的 AI 应用就可以先给你培训培训，比如跟马斯克的聊天要不要试一下呢？[好喜欢]

字节跳动旗下的豆包，就可以实现你的愿望[彩虹屁]

#ai聊天助手##马斯克#傻瓜AI探险家-Stella的微博视频

via 常岩CY的微博

不过，在去年 CES 上，我特意背回了华硕灵耀 14，它搭载了 intel 酷睿 Ultra 第一代处理器，全面支持 AI 技术。

当 AI 遇上轻薄本，会碰撞出怎样的火花呢？ 常岩CY的微博视频

via 常岩CY的微博

Q：理想和华为、小鹏在智驾上的差距是什么，大概什么时候可以超过？
A：在 Q2 时向 AD Max 车型推送无图的、向全国开放的城市 NOA，Pro 车型也将会升级 BEV 模型，总之理想汽车的智驾产品和研发能力今年在国内肯定是数一数二的。

Q：理想汽车今年如何确保产能爬坡以及交付？
A：理想汽车有相关的成功经验，而且可以可以复制。

目前，理想汽车新车型的进度都符合开发计划，制造方面已经完成厂房的规划、工人的培训。2024 年是大年，有信心保证产品交付的及时性。

Q：理想汽车在产品价格上是否有下探的计划？
A：往后看 5 年，理想汽车是不会推出 20 万以下车型的。到 2030 年，理想汽车凭借单纯的家庭用户市场或可以接近 iPhone 在全球的营收表现。

Q：理想汽车 2024 年对纯电车型的规划是什么？
A：我们下半年会发布另外三款纯电 SUV，标配 5C 充电，产品力极强，将会成为同价位家庭用户首选。

Q：理想汽车如何看待行业的竞争？
A：理想汽车会坚持一贯的看法，未来的竞争会逐渐向头部集中。

Q：理想汽车 2024 年在价格战中的节奏是什么？
A：今年是理想汽车的产品大年，理想汽车对产品的投入会持续增加，产品能力会转变成用户价值。目前，公司各个团队都已经做好了准备。

Q：智驾的 iPhone Moment 什么时候会到来？
A：也许会在未来 2-3 年内到来。因为随着 L2/3 级智驾的量产、数据积累带来的量变以及 AI 技术的提升，智驾会迎来它的质变。

理想汽车在未来会一直坚持智能驾驶的标配，暂时没有额外收费的计划。

#新能源汽车##42how##理想汽车全年营收破千亿#

via 42号车库的微博

• 理想汽车会在 Q2 时向 AD Max 车型推送无图的、向全国开放的城市 NOA，Pro 车型也将会升级 BEV 模型，总之理想汽车的智驾产品和研发能力今年在国内肯定是数一数二的。

#新能源汽车##42how##理想汽车全年营收破千亿#

via 42号车库的微博

类比到智能驾驶，随着 L2、L3 智能驾驶规模化量产，对于数据积累的两便，以及 AI 大模型的能力不断提升，我相信智能驾驶也一定会迎来质变，迎来 iPhone 时刻的到来。

一瞬间，已经在硬件做好配置的车辆，可能几十万台、甚至上百万台就实现了自动驾驶。

对于理想汽车而言，我们始终坚持智能驾驶的标配。暂时没有订阅和额外收费的计划，这种标配，会使我们智能驾驶的用户数量更多，帮助我们收集到更多的数据量，促进我们算法能力的提升，从而进一步提升用户使用体验，形成正向循环。

via 于欣烈的微博

但这很明显是 AI 写的，甚至连这车是个啥都不知道……

还出现了“油耗极低”这样的描述。

建议用AI写稿的谨防出现 AI 把自己公司写没的情况。

via 常岩CY的微博

via FIRE 了安築

看起来是一个很明显的质量问题，但是用户实际到线下售后的结果却是还得付维修费……

强如苹果也日常会翻一些奇怪的车啊

#人工智能##visionpro#

via 42号车库的微博

比如主路辅路独立的红绿灯，如果要去先验信息的话，需要判断的东西真的很多，本车在主路还是辅路，哪个是主路哪个是辅路的灯，如果有碰巧被东西遮挡住其中一个的话会不会识别成主辅路共用一个灯……

对模型逻辑推理能力要求只高不减啊

#智能驾驶##新能源汽车#

via 42号车库的微博

上条提到双引导线设计在遇到横穿行人的这种场景会很有价值，今天正好录到了实例。

图一是双引导线对行人识别的显示效果，其实引导线本身并没有移动，只是把实时的可到达位置缩短到行人之前，所以当行人还没有到车辆面前时，NOP+ 已经识别并做出规控操作并且用这种方式显示出来与驾驶员完成交互。

上面这个例子会在任何突然出现的交通参与者都有非常明显的感知价值，体验过后才能发现这样设计的精妙之处。

回到本来要说的纵向控制，城区和高速高架 NOP+ 在 Banyan 2.4.0 的体验其实是接近的，都会综合所有环境因素来判断加减速，@Harry_AD 今天也在 @42号车库-莱因哈特 的微博下提了一嘴，就是蔚来在加减速的控制上是引入了模型的，而不是传统的规则机制，带来的收益目前来看是非常明显的。

比如看图二的视频里，从行人出现在本车视野中开始，体感的加减速可以说挑不出任何的问题，完全符合：不惊扰行人、不惊扰乘客、乘客体感舒适、保证通行效率这些点。看了视频应该就能明白。

而在这段素材里面的细节也可以挑两个说说，第一个是行人轨迹和速度的判断，很明显 NOP+ 是可以通过行人行进方向和速度来预判行人轨迹和未来位置的，所以系统能在识别第一时间进行减速，也能在行人离开本车未来路径后立刻开始加速行驶。

第二个是预判的稳定性，大家知道系统的识别和判断通常是带有抖动的，不管是车辆位置速度或者是环境都没办法保证没有抖动。那么在这种场景下，系统经过计算是会放大原始数据出现的抖动的，造成的直接的结果可能就是因为临时的误判而产生加减速明显的顿挫感，这个但凡用过智驾的朋友应该都知道我在说什么。

所以一个听起来简单的纵向速度控制，却是一个从上置下的问题，很多个部分环环相扣才能把最终的体验做好。

所以在使用了一段时间的全域 NOP+ 之后，真的会忍不住细品一些非常有意思的细节，这样的细节也会让我们感受到很多辅助驾驶带来的乐趣，这种乐趣也许并不亚于燃油车的声浪。

#新能源汽车##智能驾驶#

via 42号车库的微博

• 转发 @老麦煮机: ES6 开了快 10000 公里了，今天触发了一次紧急制动，竟然是这样的场景下。也不知道这个判断是否合理，反正吓我一跳🧐

之前开特斯拉，触发紧急制动的情况会比较多，主要是针对前车的，车机判断追尾风险，通常确实是自己失神了。

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• 转发 @不是郑小康: 最近看了大量 X 和 YouTube 上的 FSD v12，主要是 Whole Mars Catalog、Edge Case 和 AI DRIVER 这三位。一句话总结，FSD v12 相比 v11 在一些基础体验上出现了难以理解的倒退，但依然是当之无愧的城市辅助驾驶领域的 ChatGPT 时刻。

以下是具体分析。

• 对于即将达到导航目的地这个场景，FSD v12 第一个行为是学会了靠边贴近路沿停车，而不是 v11 那样停在路中间请求接管。后面 FSD 衍生出 3 种随机的行为：

1. FSD v12 会在抵达目的地前 50 - 100 米看到车位直接拐进去，然后驻车。

2. FSD v12 抵达了目的地但视野范围内没有停车位，系统会继续往前开，连续 4 个右转兜回来，在抵达目的地前找到一个车位停进去，然后驻车。

3. FSD v12 会在抵达目的地前 50 - 100 米，看到别的小巷子，提前拐进去——注意，这个时候 FSD 走的路线和导航是不一致的，导航就会继续不断更新路径规划——但 FSD 压根不按导航开，FSD 会绕着目的地周围转，直到找到车位停进去，然后驻车。

这三种行为，唯一的共性就是「人也是这么开的」。这种能力究竟是如何训练出来的，真的给系统看足够多「人类开车即将抵达目的地」的视频，模型就能抽象出这些逻辑吗？

• 当前的 FSD v12 的系统后台跑着两套网络。有足够的证据表明，仪表上的可视化信息和高速上运行的 FSD，肯定不是 v12 驱动的，只有城市道路是 v12 驱动。

这一点非常奇特，因为我们看 22 年的特斯拉 AI Day，其实 HW 3.0 的算力已经用得很满了。

如果我们看仪表上的可视化信息，会发现 FSD 的感知性能其实出现了严重的倒退，各种检测、跳变都不符合 FSD v11 应该有的表现，更不可能是 v12，否则规控不会那么行云流水，说明感知的置信度是非常高的。

高速场景从表现看，应该就是 v11，Teslascope 说确实是 v11，特斯拉仍在对高速场景的 v12 进行测试，但未获官方证实。

即使不谈高速，在城市里特斯拉是如何实现 v12 和另一个仅用于可视化的 BEV 模型同时运行的？

• 对于人类驾驶员肉眼不太好分辨的老旧减速带、烂路上看不太清的小凸起和一滩水渍，FSD v11 都当做不存在，FSD v12 的处理和人是一致的——尤其是水渍，人选择降低车速或打方向绕一下水渍，是因为不想把车搞脏，FSD v12 显然理解不到这一层，但也会这样做，Ta 只是学会了人的驾驶方式。

• 相比 v11，FSD v12 的近身博弈能力取得了巨大的改进，美国也还是有那种没有交规、人车混行的场景，比如 Csatco 的停车场，FSD v12 需要大量通过和其他交通参与物的意图交互来进行路径规划，其实就是辅助驾驶最终极的场景，这一点上 v12 取得的进步是巨大的。

一个典型的场景是窄路错车，不局限于停车场，中国的国道省道县道乡道有大量双向共享，可临时借道的道路，如果恰好还有临停车，就非常依赖本车和其他车驾驶员的意图的交互。

A：你先走？
B：还是你先走。
A：好，那我先走。

这样的信息交互是仅通过观察车辆的启停来实现的，FSD v12 实现了，至少在 AI DRIVER 的测试中实现了一次。

此外，这类场景里的路口处，有时候对向驾驶员是不打灯的，人类驾驶员很多时候是根据对向车辆的车身姿态——甚至是前轮的转向角来意会对方接下来的驾驶轨迹的。FSD v12 也可以。

一句话，对于弱甚至是无交规、交通灯光信号的驾驶场景，FSD v12 的表现取得了巨大的进步。

还有类似和对向车辆共享的潮汐变道之类的，语义信息更丰富的交通场景，FSD v12 是 OK 的。

最重要的是，正如特斯拉规控负责人 Paril Jain 说的，特斯拉没有专门投入资源挨个解决这些场景，许多能力是 FSD v12 看了大量的视频无师自通的。

当然了，这也使得我们 3 个月前制作的 FSD v11 体验视频完全失去了意义。

• 最意外的 bug：当你开在路上，整条路就你一辆车的时候，FSD v12 的速度设置就会崩溃，会时而加速，时而减速，难以总结其调整逻辑——我有一个猜测：人开车确实不会完全固定一个速度，除非开了定速巡航，难道这也是跟人学的？

没错，各种艰难复杂无法编程的场景，看起来 FSD v12 都学会了，但最简单的 0 障碍物的大直路，FSD v12 表现还不如 Autopilot。

• AI DRIVER 做了一个实验，把车带到一个新的没绘制任何车道车位信息的小停车场，打开 FSD v12，然后——v12 会不断错过唯一的出口，不断转圈，你可以脑补一下，类似一个拉磨的驴。

当然，这可能难以称为一个 bug，只能说至少目前 FSD v12 并未真正获得一个人类和外界交互的能力。

• 结论其实非常清晰，正如 ChatGPT 有幻觉、会胡言乱语、没有完全和人类对齐，但依然掩盖不了其展现出来的巨大潜力。FSD v12 太正义了，必须要 all in 端到端。

via 小特叔叔的微博

通勤模式先行版，将第一季度开启全国范围公测；
通勤模式进阶版，将于年内覆盖全国100城。

全新智己 L7 智驾能力的 OTA 进度和 LS6 保持了一致。

#智己l7##新能源汽车##42how#

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