AI 与算力最新消息：xAI、Grok、Dojo

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• 转发 @凤凰网科技: 【#余承东回应问界商标低价转让给赛力斯#】

7月15日，@余承东 在与辉同行直播间解释了问界商标转让的原因，国家法规要求品牌商和生产商必须合一，品牌必须是生产厂商拥有。所以我们现在按照国家的法规要求，只能把品牌让生产商拥有。他表示，用4个字母以AI开头的品牌名称在全球注册是很难的，问界品牌至少值上百亿以上，以很低的价格卖给了塞力斯，车厂是大赚特赚了。@凤凰网科技

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• 转发 @人民日报海外版-海外网: #日本研发开车机器人时速达5公里#【#日本研发能开车的机器人#：时速可达5公里 会拉手刹、踩踏板】据福克斯新闻7月14日报道，最近，日本东京大学河原塚健人团队研发一款可以驾驶普通汽车的机器人，引发关注。

该机器人名为武藏，有74块“肌肉”和39个关节。它每只手有五根手指，手脚上都有压力传感器。它能够执行复杂的任务，例如转动方向盘、踩踏板、使用手刹、转动点火钥匙，甚至使用指示灯。

它的眼睛，配备了与人工智能系统相连的高分辨率摄像头。这使它能够识别后视镜中的行人，并对交通信号灯变换等做出反应。

不过，该机器人目前仍处于开发的初期阶段。它仅能以5km的时速，在非开放道路驾驶，只能沿直线行驶并右转。 人民日报海外版-海外网的微博视频

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三张图分别是 ChatGPT、KIMI、文心一言的答案。大家最喜欢谁的回答？

#42how##新能源汽车##萝卜快跑#

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• 转发 @小特叔叔: 蹲坑随笔，杠一杠啊😁

1、“因为华为的600kW方案扮演的是供应商的角色，但从用户侧，这都是桩。”

按这个逻辑，英伟达自动驾驶领域第一，因为都是跑在我OrinX上的，没我OrinX，什么端对端大模型都无米之炊。

2、“当下蔚来换电的体验，包括服务体验，是蔚来每年烧200亿来维护的，蔚来可以一直亏钱下去么？”

啥玩意儿？人家亏200亿全用来补贴体验和换电了么？研发不用钱啊，杨戬哭死😭

3、“我说如果，换电站电池不够了，排队的人过多，我又急需要换电，还能优雅么？前面蔚来刚说，充电会因为多车同时充电会导致资源分流。后面怎么不说说自己的多人换电可能导致的换电资源分流呢？”

感觉不是一直开油车的朋友不会去否认这个超快充目前存在分流的客观事实。不过用词还是谨慎，换电这儿“可能导致”😄

4、“这个点，说白了，如果充电车想要实现，加装一个充电机器人就好了，成本可比换电站便宜多了，为什么大家不做呢？”

一个站你就加一个机器人怎么行，得一个桩一个机器人，且机器人要适配N多车型的充电口布局，有些在车头、有些在保险杠上。什么？要建立统一的充电口布局标准？那好吧！现在开始召集充电口布局统一联盟？2028年能用上不？

5、“我只要换一次电，我的新电池是不是就找不回来了？”

换个桶装水，谁在乎这桶装水瓶几成新？拿着饮水机非要自己装自来水的可能在乎？

6、“因为家充的大多数充电时间都是晚上，相较于家用桩数量所带来的削谷填峰的规模，蔚来那几座换电站，不值一提。”

家充确实能填点谷但怎么削峰？车白天不开啊？就算周末你不开，拿3kw交流放电削峰？确实不值一提。

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• 转发 @小特叔叔: 蹲坑随笔，杠一杠啊😁

1、“因为华为的600kW方案扮演的是供应商的角色，但从用户侧，这都是桩。”

按这个逻辑，英伟达自动驾驶领域第一，因为都是跑在我OrinX上的，没我OrinX，什么端对端大模型都无米之炊。

2、“当下蔚来换电的体验，包括服务体验，是蔚来每年烧200亿来维护的，蔚来可以一直亏钱下去么？”

啥玩意儿？人家亏200亿全用来补贴体验和换电了么？研发不用钱啊，杨戬哭死😭

3、“我说如果，换电站电池不够了，排队的人过多，我又急需要换电，还能优雅么？前面蔚来刚说，充电会因为多车同时充电会导致资源分流。后面怎么不说说自己的多人换电可能导致的换电资源分流呢？”

感觉不是一直开油车的朋友不会去否认这个超快充目前存在分流的客观事实。不过用词还是谨慎，换电这儿“可能导致”😄

4、“这个点，说白了，如果充电车想要实现，加装一个充电机器人就好了，成本可比换电站便宜多了，为什么大家不做呢？”

一个站你就加一个机器人怎么行，得一个桩一个机器人，且机器人要适配N多车型的充电口布局，有些在车头、有些在保险杠上。什么？要建立统一的充电口布局标准？那好吧！现在开始召集充电口布局统一联盟？2028年能用上不？

5、“我只要换一次电，我的新电池是不是就找不回来了？”

换个桶装水，谁在乎这桶装水瓶几成新？拿着饮水机非要自己装自来水的可能在乎？

6、“因为家充的大多数充电时间都是晚上，相较于家用桩数量所带来的削谷填峰的规模，蔚来那几座换电站，不值一提。”

家充确实能填点谷但怎么削峰？车白天不开啊？就算周末你不开，拿3kw交流放电削峰？确实不值一提。

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• 转发 @小特叔叔: 蹲坑随笔，杠一杠啊😁

1、“因为华为的600kW方案扮演的是供应商的角色，但从用户侧，这都是桩。”

按这个逻辑，英伟达自动驾驶领域第一，因为都是跑在我OrinX上的，没我OrinX，什么端对端大模型都无米之炊。

2、“当下蔚来换电的体验，包括服务体验，是蔚来每年烧200亿来维护的，蔚来可以一直亏钱下去么？”

啥玩意儿？人家亏200亿全用来补贴体验和换电了么？研发不用钱啊，杨戬哭死😭

3、“我说如果，换电站电池不够了，排队的人过多，我又急需要换电，还能优雅么？前面蔚来刚说，充电会因为多车同时充电会导致资源分流。后面怎么不说说自己的多人换电可能导致的换电资源分流呢？”

感觉不是一直开油车的朋友不会去否认这个超快充目前存在分流的客观事实。不过用词还是谨慎，换电这儿“可能导致”😄

4、“这个点，说白了，如果充电车想要实现，加装一个充电机器人就好了，成本可比换电站便宜多了，为什么大家不做呢？”

一个站你就加一个机器人怎么行，得一个桩一个机器人，且机器人要适配N多车型的充电口布局，有些在车头、有些在保险杠上。什么？要建立统一的充电口布局标准？那好吧！现在开始召集充电口布局统一联盟？2028年能用上不？

5、“我只要换一次电，我的新电池是不是就找不回来了？”

换个桶装水，谁在乎这桶装水瓶几成新？拿着饮水机非要自己装自来水的可能在乎？

6、“因为家充的大多数充电时间都是晚上，相较于家用桩数量所带来的削谷填峰的规模，蔚来那几座换电站，不值一提。”

家充确实能填点谷但怎么削峰？车白天不开啊？就算周末你不开，拿3kw交流放电削峰？确实不值一提。

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1、“因为华为的600kW方案扮演的是供应商的角色，但从用户侧，这都是桩。”

按这个逻辑，英伟达自动驾驶领域第一，因为都是跑在我OrinX上的，没我OrinX，什么端对端大模型都无米之炊。

2、“当下蔚来换电的体验，包括服务体验，是蔚来每年烧200亿来维护的，蔚来可以一直亏钱下去么？”

啥玩意儿？人家亏200亿全用来补贴体验和换电了么？研发不用钱啊，杨戬哭死😭

3、“我说如果，换电站电池不够了，排队的人过多，我又急需要换电，还能优雅么？前面蔚来刚说，充电会因为多车同时充电会导致资源分流。后面怎么不说说自己的多人换电可能导致的换电资源分流呢？”

感觉不是一直开油车的朋友不会去否认这个超快充目前存在分流的客观事实。不过用词还是谨慎，换电这儿“可能导致”😄

4、“这个点，说白了，如果充电车想要实现，加装一个充电机器人就好了，成本可比换电站便宜多了，为什么大家不做呢？”

一个站你就加一个机器人怎么行，得一个桩一个机器人，且机器人要适配N多车型的充电口布局，有些在车头、有些在保险杠上。什么？要建立统一的充电口布局标准？那好吧！现在开始召集充电口布局统一联盟？2028年能用上不？

5、“我只要换一次电，我的新电池是不是就找不回来了？”

换个桶装水，谁在乎这桶装水瓶几成新？拿着饮水机非要自己装自来水的可能在乎？

6、“因为家充的大多数充电时间都是晚上，相较于家用桩数量所带来的削谷填峰的规模，蔚来那几座换电站，不值一提。”

家充确实能填点谷但怎么削峰？车白天不开啊？就算周末你不开，拿3kw交流放电削峰？确实不值一提。

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这个端到端的 AEB 也是随着2.6.5 版本推送给了用户，这也是行业首个应用到端到端技术的增强版自动紧急制动 AEB。

很多朋友可能会有个疑问，现在提到智驾好像都在讲端到端，那到底什么是端到端，为什么 AEB 也要用端到端呢？

端到端技术简单的来说就是将之前车端感知的数据的融合，跟踪，规划决策等各个部分用一个端到端的模型去替代，车端的感知数据可以直接通过模型输出成车辆的控制信息。

那用端到端的好处就是车辆的控制处理可以更加的灵活，覆盖的场景也会更加丰富。

我们平时所遇到的需要触发 AEB 的场景往往是很难预测的，如果用传统的方式去做，这里面会包含三个不同的变量：

• 自车与目标的碰撞时刻相对角度
• 自车转向角度
• 目标转向角度

并且这三个变量之间的数据并不是简单的加法，而是乘法，如果按 30 度为一个档位的话，这个组合数量是 1,728 种，而标准法规的覆盖则仅有 0.4%。那如果把这个角度变成 5 度为一个单位，那这个组合数量则是 373,248 种，那就更无法全面覆盖了。

如果用端到端技术去处理

• 有效速度范围与标准 AEB 相当（4-150 km/h），但场景覆盖率提高了 5 倍，同时误刹基本上没有加。
• 路口场景紧急制动正确响应相较标准 AEB提高了5.2倍。

这其中也离不开蔚来的群体智能帮助下的端到端 AEB 的数据训练与验证，这其中包括：

• 20 亿公里的端到端 AEB 数据训练集。
• 1 亿公里的实车级群体智能验证。

可以看出，蔚来一直将安全放在首位，将端到端技术首先应用在与安全息息相关的 AEB 功能中。

今天现场同时也有其他友商的竞品车型，进行了同样的项目测试，但蔚来表示，这次的成绩也不会进行传播，目的也是希望各个厂家可以重视 AEB 这种和安全息息相关的功能，大家一起把 AEB 功能做的更好，这一点真的很蔚来了。

#42how##新能源汽车##蔚来端到端aeb#42号车库的微博视频

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最近关于萝卜快跑的讨论越来越多了，凭借低价，萝卜快跑无人驾驶网约车服务在武汉市订单量迎来爆发式增长，也引发了包括网约车司机在内的各界人士对网约车司机饭碗被抢走的忧虑。

有网友认为，人工智能应是替代高危职业，而不是抢底层人民的饭碗。

而百度副总裁王云鹏曾对「抢饭碗」的争论发表的观点是：「做无人车的初衷，不是为了抢出租车网约车司机的生意，而是为了更好的服务老百姓，提供一种新的出行方式。」

不管欢迎还是反对，无人驾驶网约车从测试状态融入日常的日子可能不远了。萝卜快跑后台现场，很多网约车资深司机作为工作人员，一人负责监控多台车，并在 AI 出现问题时进行人工干预。

但这样的岗位毕竟有限，当科技发展太快，总有人被落下。大家觉得，当无人驾驶网约车大范围普及后，人类司机该何去何从呢？

#42how##新能源汽车#

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聊聊 4 台车都排名靠前的「语音排行榜」。4 台车语音覆盖范围非常广，车控、导航、媒体、设置均能精准识别，执行速度也基本都能做到同步，也都有「可见即可说」「连续对话」等特殊功能。因此在这些方面， 4 台车都拿到了满分。

值得一提的是，4 台车都搭载了自研的 AI 大模型，既能回答你的部分问题，还能在你无聊时陪你聊天，趣味性拉满。大家会喜欢车上有这个功能吗？

而拉开差距的正是「语音交互效率」。其中极越 01 的「平均语音反馈延迟」低至 0.71 秒，比第 2 名理想 MEGA 的 0.85 秒还快了不少，并且主驾支持几乎全局免唤醒，这让它在「语音排行榜」中排名第 1。

小米 SU7 的「平均语音反馈延迟」成绩是 1.43 秒，并且目前还不支持「免唤醒」，这也拉低了它最后的排名，以 82.4 分在排行榜中排名第 6。

这个测试结果符合你的预期吗？大家还想看哪些座舱方面的对比？

#42how##42mark##新能源汽车#

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不知道大家有没有感受过被 DMS 提醒的情况。

普通的 DMS 只会非常机械的去检测驾驶员的状态，有些时候可能只是看一眼消息，设置一下导航，但 DMS 不能清楚的判断出驾驶员的意图。

蔚来的 ADMS 是将 DMS 和 AD 结合在一起，能够更好的去理解驾驶者的意图，然后结合 AD 的环境动态评估，更加灵活的去做提醒。

#42how##新能源汽车##蔚来#

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何小鹏发微博表示 Robotaxi 目前能力、法规、商业闭环都还没到，但是在加速，大概两年后会开始进入转折点。

此外，何小鹏还表示目前 L4 公司很多的技术路线还是算法 + 小 AI 模型的组合，建议赶紧改到端到端。

最近 Robotaxi 很火，大家体验过了吗？你觉得 Robotaxi 两年后会开始进入转折点吗？

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BI 采访了十多名特斯拉现任和前任员工，除了一名不愿透露姓名的员工外，所有员工都表示，马斯克驾驶特斯拉的图像和视频剪辑受到了严格的审查，而 YouTube 用户等知名司机的数据则受到了“VIP”待遇。

结果是，特斯拉的 Autopilot 和 FSD 软件可以更好地导航马斯克和其他知名司机的路线，使他们的驾驶更加顺畅和直接。

报告称，数据注释者是审查特斯拉汽车剪辑以帮助训练其自动驾驶神经网络的人，他们的任务是关注两类：“特斯拉首席执行官埃隆·马斯克和一组精选的“VIP”司机。”

几位接受 BI 采访的注释者证实，他们的任务是专门研究特斯拉、SpaceX、Twitter 地点周围的路线以及马斯克以前拥有的豪宅。

特斯拉员工声称，这无疑会让马斯克比普通特斯拉司机拥有更好的特斯拉 FSD 体验。

特斯拉前员工表示：

“看起来我们故意让他的车变得更好，让自动驾驶看起来与实际不同。感觉很不诚实。”

这不就是国内 AI 代驾的逻辑吗？

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反复暗示多了，人自己就信了。

今天回国的飞机上睡不着，就把国航飞机上有的 4、5 两部又看了一遍（事实上应该是各自被看的第 3 遍了）。

不同的背景下看，故事感受还是不一样的，4 就让我们想到了在 AI 加持的人脸识别和无人机控制的战场态势下，想要做到在这个世界上归隐可真的不太可能了。

5 则让人开始怀疑，到底看到的什么才是真的。

4 和 5 的结尾都有着明显的“未完待续”的伏笔，但一切就这样结束了，像极了我们的很多工作。

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新能源汽车#世界人工智能大会# 网页链接

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• 两个完善：技术标准+市场机制；
• 一个中期目标：车网互动规模化应用；
• 两个标准：智能有序充电全面推广、V2G形成干万千瓦级规模效益

#新能源汽车##世界人工智能大会#

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上层网联信号灯的控制，下层智能网联汽车。

简单概括就是在 V2X对每台车做到双向通信和控制的前提下，路口通行效率会提高，交通信号灯就可以做节能，车辆也可以因为减少停车等待、提高通行效率从而实现节能。

#世界人工智能大会##新能源汽车#

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电网的供给侧和需求侧都有波动，特别是光伏的接入，但是储能可以去做调平。

假设国内电动车保有量有上亿，那调节功率达到亿千瓦级。对于汽车来说，补能行为是可预测的，就可以利用这个灵活性做供给和需求的调平。

目前在全国各地有一些站点已经接入了调峰实践。丹麦也有一个站做了尝试。

#世界人工智能大会##新能源汽车#

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人工规则时代的智驾，国内公认是华为第一。AI 大模型时代，理想能实现超车吗？

via 于欣烈的微博

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大体上来说，这次发布会第一段涵盖了理想的智驾数据统计，无图 NOA 内测的各个节点，今年对于智能驾驶的规划。

后面第二趴的技术部分谈到了理想做智驾的思路，如何将「系统一 + 系统二」这样的直觉 + 思考的模式应用于智驾当中。系统一对应的端到端模型是什么，有什么用，有哪些优点，实际效果怎么样，如何训练和测试。以及在模型部署的实践中有哪些难题，团队又是如何解决的等等。

发布会之后官方自己也做了省流版的文字总结：

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如果想看完整版的也有直播回放 网页链接

#理想智能驾驶夏季发布会#

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#理想智能驾驶夏季发布会#

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另外对于一部分老司机的违规驾驶行为，系统也会加入强化学习逻辑，犯错就惩罚系统，让它知道人类的哪些驾驶行为是不能学的，

#理想智能驾驶夏季发布会#

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• 模块之间不再是漏斗模型，模型内部的信息丢失更少，决策和规划更拟人；
• 单一模型的输入输出效率更高，延迟更低；
• 更全面的数据驱动，迭代更快，OTA 速度可以做到周级别。

#理想智能驾驶夏季发布会#

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多模态大模型能够将语音、文字、图像、手势、视频等各种模态进行高效且深度地融合，相较于手机，智能汽车才是更适合承载多模态大模型的落地场景。因为智能汽车内外的各种摄像头是常开的，用户可以实时跟汽车通过多模态的方式进行交互。

大家希望车上的多模态大模型实现什么样的功能？

#42how##新能源汽车##2024世界人工智能大会#

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他还表示，端到端 + VLM 从去年下半年开始在团队内部孵化并启动预研，到现在为止已经完成了模型的原型验证和实车的部署。

端到端架构逐渐成为了今年智能驾驶领域竞赛的主要焦点，各家都在布局。

今天晚上 8 点的「理想汽车 2024 智能驾驶夏季发布会」会公布一些技术细节和研发成果，大家可以期待一下了，看看端到端多久能量产，理想又能否占得先机。

#42how##新能源汽车##理想汽车#

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