AI 与算力最新消息：xAI、Grok、Dojo

在资金使用方面，轻舟智航表示：

• 将持续强化已量产交付的智能驾驶功能体验；

• 打造平台化的产品体系和标准化的交付流程，提升交付效率从而降低交付成本；

• 同时加大AI大模型、端到端等前沿自动驾驶技术的研发突破。

轻舟智航仅用 2 年时间便获得了多家优质头部车企客户、重点车型的量产定点合作，

今年 5 月份轻舟智航也是完成了为头部新势力车企客户 NOA 方案量产交付上车近40万。

在智驾产品方面：

• 首个完成基于征程® 5 的 BEV “超融合”感知及行泊一体全栈方案大规模量产交付

• 行业首发了「轻舟乘风」基于征程® 6 的全新中高阶智驾解决方案，这个方案将与征程® 6 同期交付。

在智驾能力方面，经过近 40 万台车的充分量产验证，轻舟凭借 BEV 感知+独创的时空联合规划，已实现了高速 NOA 千公里级别的安全接管水平，99% 的匝道通过率和 97% 的城市 LCC 路口通过率。

轻舟将继续致力于成为行业标杆，为用户打造超预期的体验效果，带来更多智驾惊喜。

#42how##新能源汽车##智驾公司轻舟智航获数亿元新融资#

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感谢大家的关心和支持❤

🏆今年Model Y有望再次成为全球最畅销的车
💪搭载FSD的特斯拉很快就能自己“跑出去赚钱”
📐今年年底赛博越野旅行车周产量将达2,500辆
🤖️ 预计明年将有上千个Optimus机器人在特斯拉工厂里工作
🌞今年储能装机量的年增长率将达到200%到300%
......

特斯拉不仅是一家电动车和可持续能源公司
更是一家人工智能和机器人公司
我们一起，加速世界向可持续能源的转变⚡️

via 特斯拉的微博

这套硬件将在未来 18 个月左右推出，相比 Hardware 4 硬件能力强 10 倍。

今年晚些时候，特斯拉将会把 Hardware 3 和 Hardware 4 的训练分开，继续改进 Hardware 3 的功能，同时也会推送 Hardware 4 的全部功能。

#42how##特斯拉2024年股东大会##特斯拉#

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第一，特斯拉内部已经完成了 FSD HW5.0 的硬件设计，内部称之为 AI 5。

第二，特斯拉内部已经批准了 Semi 卡车的大规模生产计划。

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第四代换电站配备了 6 颗超广角激光雷达和 4 颗 Orin X 芯片，算力高达 1016 TOPS，电池仓位增至 23 个，日服务次数可达 480 次。

#新能源汽车##蔚来#

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评论区加入领克 Z10 兴趣群😆

#新能源汽车##领克首款纯电车6月12日全球首发##极氪001# 网页链接

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• 转发 @常岩CY: 最近我有一个朋友怀孕了，上下班不太方便，坐地铁太挤、打车又总打到电动车，坐着容易恶心想吐，想买个车又只有电动车指标，可把她愁坏了。

咱们今天来聊一下，电动车晕车这个问题，是不是一定无法解决呢？

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• 转发 @太空橘子: 以前20万买车扣扣搜搜，现在20万买车天下我有，预算足足的…可以说是挑花了眼

领克品牌旗下的首款纯电车Z10亮相，颜值很高！是我喜欢的类型！

中大型轿车，5028mm×1966mm×1468mm，轴距为3005mm。

800V平台，SEA浩瀚架构，007同款的金砖电池和sic电机。

配备双腔空气悬挂和激光雷达，和英伟达Orin-X芯片，支持高速NOA和城区NOA，不过啥时能用没说，另外前后座椅均配备通风加热和按摩。

续航超过800km，零百加速时间为3.5秒。

对了车机是flyme auto，可以深层车机互联～

你们觉得怎么样？

#领克纯电虽迟但到##领克z10##大v聊车##新能源汽车#

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但是智能座舱上，官宣了这套硬件在性能上有 8295 1.8 倍算力，3D 渲染能力比较强

搭配上 Flyme Auto，这就很值得期待了

#领克纯电终于来了##新能源汽车#

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• 转发 @于欣烈: 苹果的核心业务始终是硬件终端：iPhone/iPad/Mac/Watch/Vision Pro

所以在搜索引擎时代，苹果可以把硬件终端的默认搜索引擎卖给谷歌，大赚传说中的每年 200 亿美元净利。

所以在 AI 大模型时代，苹果可以把硬件终端接入的大模型交给 OpenAI，不在乎是否扶植出一个 AI 超级巨头。

所以不论在搜索引擎时代还是 AI 大模型时代，苹果都把主要资源都集中投入在研发新一代硬件终端，watch、headphone、XR headset，以及 Car ……不允许其他人在硬件终端市场颠覆苹果。

所以苹果不可能接入谷歌的 AI 大模型，因为 AI 将会极大提升硬件终端的用户体验，谷歌同时拥有 AI 大模型和硬件终端，有可能推出体验比 iPhone 更好的智能终端。谷歌才是当下苹果最大的威胁。这种威胁大到苹果可能会扶植 OpenAI 来抑制谷歌。

Ben Thompson 这篇 Apple Intelligence is Right On Time 写得挺有道理：网页链接

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• 转发 @常岩CY: 马斯克直接开怼蒂姆库克。

库克：它是个人化的、强大的、私密的，并且集成在你每天依赖的应用程序中。

介绍苹果智能——我们在人工智能领域的新篇章。

马斯克：不需要这个。

要么停止这个令人毛骨悚然的间谍软件，要么所有苹果设备将被禁止进入我公司的场所。

via 常岩CY的微博

本期视频，车库编辑 James 找来了 15 万级别销量头部的三款车型，分别是比亚迪宋 PLUS DM-i、零跑全新 C11、深蓝 S7，让三款车在能耗续航、智能化、乘坐空间和舒适性三个方面一决高下：

• 150 km 城市续航、高速馈电油耗、充电能力哪款车更强？
• 座舱芯片竟然是横跨 4 年的三代产品，哪款体验更出色？
• 对比实测三款车空间，哪款能坐着、开着都更舒服？

感谢观看！

#42how##新能源汽车##零跑全新C11#42号车库的微博视频

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所以在搜索引擎时代，苹果可以把硬件终端的默认搜索引擎卖给谷歌，大赚传说中的每年 200 亿美元净利。

所以在 AI 大模型时代，苹果可以把硬件终端接入的大模型交给 OpenAI，不在乎是否扶植出一个 AI 超级巨头。

所以不论在搜索引擎时代还是 AI 大模型时代，苹果都把主要资源都集中投入在研发新一代硬件终端，watch、headphone、XR headset，以及 Car ……不允许其他人在硬件终端市场颠覆苹果。

所以苹果不可能接入谷歌的 AI 大模型，因为 AI 将会极大提升硬件终端的用户体验，谷歌同时拥有 AI 大模型和硬件终端，有可能推出体验比 iPhone 更好的智能终端。谷歌才是当下苹果最大的威胁。这种威胁大到苹果可能会扶植 OpenAI 来抑制谷歌。

Ben Thompson 这篇 Apple Intelligence is Right On Time 写得挺有道理：网页链接

via 于欣烈的微博

明天下午我们会在魏牌新蓝山的车内进行深度体验，看看在设计、硬件、场景以及 AI 等等的表现下，有什么的变化。

感兴趣的朋友们可以锁定我们 42 号车库的官方微博。

#新能源汽车##42how#42号车库的微博视频

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Later This Year 爱好者并可不只有汽车公司。

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事前各种分析都说苹果接入 OpenAI 大模型实属以身饲虎，得不偿失，迟早药丸。但苹二代库克还是被奥特曼说服了。[奥特曼]

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• 转发 @新浪科技: 【#五分钟看完WWDC# 苹果AI 终于到来】#iOS18发布# 今年主题演讲还是2小时，但前面七大系统价AirPods占了一小时，后面Apple Intelligence独占一小时。 今年OS全家桶就……各种缝合痕迹🍉，苹果的AI才是真正压轴戏，不过要等到秋季才有英文版。

唯一的硬件消息是Vision Pro，6月28日行货开售，价格29999元，准备好钱了吗？#VisionPro国行6月28日发售#五分钟看WWDC24 苹果AI 终于到来

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库克：它是个人化的、强大的、私密的，并且集成在你每天依赖的应用程序中。

介绍苹果智能——我们在人工智能领域的新篇章。

马斯克：不需要这个。

要么停止这个令人毛骨悚然的间谍软件，要么所有苹果设备将被禁止进入我公司的场所。

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但是汽车的本地算力终究是有限的，肯定无法直接跟上去运行一些体积越来越大的大模型，所以你今年最想要的智能化功能是什么呢？

#新能源汽车##42how# 网页链接

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• 转发 @德卤爱开车: 李想今天在2024 中国汽车重庆论坛上分享了关于自动驾驶技术方面的内容。

以下是演讲内容简单总结：

1. 李想首先明确表示，他所讨论的是“自动驾驶”，而不是“智能驾驶”或“辅助驾驶”。

2. 理想汽车从2023年9月开始，专门建立了一个团队来研究自动驾驶。

3. 李想提出了一个问题，为什么人类开车不需要学习各种极端情况（corner case）？
他表示，如果自动驾驶不能解决这个问题，团队的工作就会变成不断人工调试各种极端情况，这与真正的自动驾驶目标相去甚远。

4. 人类开车与自动驾驶研发的差异：强调人类开车的自然、轻松方式与目前自动驾驶研发方法的根本不同。

5. 《思考，快与慢》的启示：李想引用了《思考，快与慢》一书中的理论，解释了人类大脑的系统一（直觉、快速响应）和系统二（复杂逻辑推演）的工作方式，并指出人类开车主要依赖系统一。

6. 自动驾驶的系统一和系统二：

• 系统一：

自动驾驶的系统一(95％)对应端到端技术，直接从输入到输出，省略了传统的感知、规划、决策和执行模块。

• 系统二：

自动驾驶的系统二(5％)对应 VLM 等算法，需要解决端到端技术无法覆盖的复杂情况和泛化问题。

7. 端到端技术的挑战：端到端技术需要高质量的数据、专业的人才和强大的算力。

8. 多次提到了 VLM(视语言模型)，能像人类一样理解导航地图的技术，可以处理没有红绿灯的左转路口等复杂情况。

9. 理想计划在今年年底或明年上半年实现有监督的L3级别自动驾驶，并批量向用户交付。

10. 面对端到端和VLM作为黑盒子的挑战，采用了Diffusion、Transformer 构建小型世界模型，用于验证自动驾驶系统的能力。

11. 后续将在几个AI技术论坛上分享他们的研究成果，并在第三季度向用户推送无图 NOA 、同时向测试用户推出基于 300 万 Clpis 训练后的端到端➕VLM的版本。

12. 最后表示，在现有计算平台上，带有监督的L3级别自动驾驶是可以实现的，并且预计在至少三年内可以实现无监督的L4级别自动驾驶。

#新能源大牛说##理想汽车#德卤爱开车的微博视频

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• 转发 @i陆三金: 特斯拉人工智能/自动驾驶（AI/Autopilot）软件负责人 Ashok Elluswamy 最新长文《Elon and AI at Tesla》，他表示「这是我决定写的个人说明，旨在解释 Elon 对特斯拉的重要性。虽然写这篇文章的部分原因是考虑到股东投票，但我真的相信我所写的一切。」

全文：

Elon Musk 一直是特斯拉人工智能和自动驾驶的主要推动者。他总是推动我们去实现伟大的目标，即使这些想法在当时看来是不可能实现的。举几个例子：

早在 2014 年，自动驾驶汽车就开始在一台小得离谱的计算机上运行，这台计算机只有约 384 KB 的内存和微不足道的计算能力（甚至没有原生浮点运算）。他要求工程团队实现车道保持、变道、车辆纵向控制、曲率等功能。很多人，甚至是团队里的人，都认为这个要求太疯狂了。然而，他从未放弃，并推动团队实现了这一非常困难的目标。2015 年，特斯拉排除万难，交付了世界上第一套自动驾驶系统。第二款最接近的此类产品多年后才推向市场。

2016 年，特斯拉开始在内部完成自动驾驶所需的全部计算机视觉工作，而不再依赖外部供应商。许多人认为，将产品赌在几个月内从零开始开发视觉系统是疯狂的，而其他公司需要十年甚至更长的时间。然而，我们在 11 个月内就实现了这一目标。这是一个具有重要战略意义的举措，它开启了特斯拉强大的人工智能团队的发展之路。

他不仅推动开发强大的人工智能软件，还推动开发功能强大的人工智能硬件。在别人看来只是一家汽车公司的特斯拉，正在制造定制的芯片，以高效运行神经网络。这个最初设计于2017年的硬件，在2019年2月投入生产，与迄今为止推出的硬件相比，仍然极具竞争力。作为参考，这台五年前的人工智能计算机的人工智能推理计算能力大约是最先进的苹果 M3 芯片的 8 倍。它仍然能够运行建立在最新人工智能技术之上的最新端到端神经网络。

是他将解决自动驾驶问题的赌注押在了视觉和人工智能上，而不是依靠传感器拐杖和高清地图。对于体验过最新版本 FSD 的人来说，也许很明显，它可以看到所有重要的东西，并基于纯粹的视觉来驾驶汽车。然而，早在 2020 年及更早的时候，这对大多数人来说并不明显。事实上，该领域的许多 "专家 "都嘲笑特斯拉和 Elon 的这些选择。我们已经证明他们错了，我们向数以百万计的汽车交付了受监督的 FSD，并证明只要有好的人工智能软件，汽车就能通过看到外面的情况来处理城市驾驶中的复杂问题，如转弯、处理交叉路口、礼让行人等。事实上，我们甚至去掉了雷达和超声波，只关注问题的核心，即人工智能。如今，特斯拉的原始传感器数量最少，但自主能力却比任何量产汽车都强，这几乎是一个悖论。之所以能完成这样一个相反的赌注，完全是因为他对这个问题有着极强的信念和深刻的理解。

2021 年，他在特斯拉启动了人形机器人的研发工作，这同样早于任何 ChatGPT 或其他人工智能崛起的明显例子。就像车辆自动驾驶一样，"Optimus"的开发也是为了使其具备能力、可扩展性和成本效益，以便广泛服务于世界。

我还可以继续说下去，但很明显，Elon 是特斯拉在人工智能领域取得成功的关键。正是他对技术的深刻理解、疯狂的毅力和不懈的努力，使特斯拉成为现实世界人工智能领域的领导者。Elon 的技术直觉能够在别人发现之前就做出这些重要的决定，这是无与伦比的。如果没有 Elon 的雄心壮志，特斯拉可能会逐渐萎缩，成为另一家汽车公司。未来，完全自动驾驶的汽车和实用的家用机器人将成为普遍现象，全世界都会认为一切本该如此。在此之前，我们需要 Elon Musk 推动前沿技术的发展，因为他已经看到了这一点。

对于这篇文章，Elon Musk 表示，

「谢谢你，Ashok！

Ashok是第一个加入特斯拉 AI/Autopilot 团队的人，并最终晋升为所有 AI/Autopilot 软件的负责人。

如果没有他和我们出色的团队，我们可能只是另一家寻找自主供应商的汽车公司。

顺便说一句，我从未建议他说什么，我也不知道他写了这篇文章，直到十分钟前我才看到！」

Ashok Elluswamy 文章链接：网页链接

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• 转发 @大D有态度: 好消息是理想AD MAX的全国都能开无图版本Beta 3来了，坏消息是我又痛风了……

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• 转发 @i陆三金: 特斯拉人工智能/自动驾驶（AI/Autopilot）软件负责人 Ashok Elluswamy 最新长文《Elon and AI at Tesla》，他表示「这是我决定写的个人说明，旨在解释 Elon 对特斯拉的重要性。虽然写这篇文章的部分原因是考虑到股东投票，但我真的相信我所写的一切。」

全文：

Elon Musk 一直是特斯拉人工智能和自动驾驶的主要推动者。他总是推动我们去实现伟大的目标，即使这些想法在当时看来是不可能实现的。举几个例子：

早在 2014 年，自动驾驶汽车就开始在一台小得离谱的计算机上运行，这台计算机只有约 384 KB 的内存和微不足道的计算能力（甚至没有原生浮点运算）。他要求工程团队实现车道保持、变道、车辆纵向控制、曲率等功能。很多人，甚至是团队里的人，都认为这个要求太疯狂了。然而，他从未放弃，并推动团队实现了这一非常困难的目标。2015 年，特斯拉排除万难，交付了世界上第一套自动驾驶系统。第二款最接近的此类产品多年后才推向市场。

2016 年，特斯拉开始在内部完成自动驾驶所需的全部计算机视觉工作，而不再依赖外部供应商。许多人认为，将产品赌在几个月内从零开始开发视觉系统是疯狂的，而其他公司需要十年甚至更长的时间。然而，我们在 11 个月内就实现了这一目标。这是一个具有重要战略意义的举措，它开启了特斯拉强大的人工智能团队的发展之路。

他不仅推动开发强大的人工智能软件，还推动开发功能强大的人工智能硬件。在别人看来只是一家汽车公司的特斯拉，正在制造定制的芯片，以高效运行神经网络。这个最初设计于2017年的硬件，在2019年2月投入生产，与迄今为止推出的硬件相比，仍然极具竞争力。作为参考，这台五年前的人工智能计算机的人工智能推理计算能力大约是最先进的苹果 M3 芯片的 8 倍。它仍然能够运行建立在最新人工智能技术之上的最新端到端神经网络。

是他将解决自动驾驶问题的赌注押在了视觉和人工智能上，而不是依靠传感器拐杖和高清地图。对于体验过最新版本 FSD 的人来说，也许很明显，它可以看到所有重要的东西，并基于纯粹的视觉来驾驶汽车。然而，早在 2020 年及更早的时候，这对大多数人来说并不明显。事实上，该领域的许多 "专家 "都嘲笑特斯拉和 Elon 的这些选择。我们已经证明他们错了，我们向数以百万计的汽车交付了受监督的 FSD，并证明只要有好的人工智能软件，汽车就能通过看到外面的情况来处理城市驾驶中的复杂问题，如转弯、处理交叉路口、礼让行人等。事实上，我们甚至去掉了雷达和超声波，只关注问题的核心，即人工智能。如今，特斯拉的原始传感器数量最少，但自主能力却比任何量产汽车都强，这几乎是一个悖论。之所以能完成这样一个相反的赌注，完全是因为他对这个问题有着极强的信念和深刻的理解。

2021 年，他在特斯拉启动了人形机器人的研发工作，这同样早于任何 ChatGPT 或其他人工智能崛起的明显例子。就像车辆自动驾驶一样，"Optimus"的开发也是为了使其具备能力、可扩展性和成本效益，以便广泛服务于世界。

我还可以继续说下去，但很明显，Elon 是特斯拉在人工智能领域取得成功的关键。正是他对技术的深刻理解、疯狂的毅力和不懈的努力，使特斯拉成为现实世界人工智能领域的领导者。Elon 的技术直觉能够在别人发现之前就做出这些重要的决定，这是无与伦比的。如果没有 Elon 的雄心壮志，特斯拉可能会逐渐萎缩，成为另一家汽车公司。未来，完全自动驾驶的汽车和实用的家用机器人将成为普遍现象，全世界都会认为一切本该如此。在此之前，我们需要 Elon Musk 推动前沿技术的发展，因为他已经看到了这一点。

对于这篇文章，Elon Musk 表示，

「谢谢你，Ashok！

Ashok是第一个加入特斯拉 AI/Autopilot 团队的人，并最终晋升为所有 AI/Autopilot 软件的负责人。

如果没有他和我们出色的团队，我们可能只是另一家寻找自主供应商的汽车公司。

顺便说一句，我从未建议他说什么，我也不知道他写了这篇文章，直到十分钟前我才看到！」

Ashok Elluswamy 文章链接：网页链接

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• 转发 @类星频道: 李想在中国汽车重庆论坛上关于理想在自动驾驶技术的重要突破的演讲。

从人类开车不用学习极端案例得到启发，用端到端代替人工规则。

理想放了 100 万的预训练模型，用于端到端的训练。大概一个月只需要做 10 轮左右的训练，训练卡要足够多，基本上可以完成一个无图 NOA 相同上限的水平。

另外从李想夫人开宝马 X6 和高尔夫 GTI 都剐蹭，但上了宝马驾驶学院开车再也不剐蹭得到启发，用一个视觉语言模型来为端到端兜底，解决泛化问题。

AD Max 有两颗 Orin-X 芯片，正好一个 Orin-X 芯片跑端到端，另外一颗 Orin-X 芯片可以运行一个压缩到大概 20 亿规模的 VLM 模型。

至于如何验证端到端和视觉语言模型是黑盒的问题，理想用一个小的世界模型来考试。

理想会在第三季度向所有用户正式推送全国无图 NOA 的时候，向我们的测试用户推送我们大概通过 300 万预训练模型训练出来的端到端 + 视觉语言模型。

最早会在今年年底，最晚明年年初，理想会推出大概通过超过 1,000 万 clips 训练出来的端到端 + VLM。

理想认为。在现有的计算平台上，带有监督的 L3 级别的自动驾驶是可以实现的。

而且随着这套技术继续演进、算力的增强、模型的加大，理想认为无监督的 L4 级自动驾驶也会在至少三年内可以实现。

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• 转发 @Mr_沈斐: 这个高考作文题目有意思，我问了问GPT，它是这么说的😂蔚来的用户朋友们每天也在和人工智能打交道，NOMI、换电站都有人工智能的技术加成。大家对这个作文题怎么看呢😁

#高考作文#

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系统版本更新到 2024.14.8 和 2024.14.9 之后就可以使用，这次 OTA 已在 6 月 7 日正式开启推送。

各位 AMD 芯片的特斯拉车主有没有更新？欢迎评论区留言交流。

#新能源汽车##42how#

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