AI 与算力最新消息：xAI、Grok、Dojo

【盈利】

• 在扣除重组和其他费用6亿美元之后，第二季度GAAP营业利润为16亿美元。
• 第二季度GAAP净利润为15亿美元
• 第二季度非GAAP净利润为18亿美元

【现金】

• 第二季度营运现金流为36亿美元
• 第二季度自由现金流为13亿美元（第二季度人工智能基础设施资本支出为6亿美元）
• 第二季度我们的现金及投资环比增加了39亿美元，至307亿美元

【运营】

• 第二季度储能装机量创纪录达到9.4吉瓦时
• 人形机器人Optimus 开始在我们的设施中自主执行任务
• 第二季度赛博越野旅行车成为美国细分市场最畅销的车型

在第二季度，尽管经营环境困难，我们仍实现了创纪录的季度收入。

🌞能源存储业务继续快速增长，第二季度的装机量达到了9.4 吉瓦时，创下了纪录，推动整体板块的收入和毛利均创下新高。随着整体消费情绪的改善，以及推出了有吸引力的金融方案以抵消持续高利率的影响，第二季度的车辆交付量也出现了连续反弹。由于其他乘用车制造商在满足排放要求方面仍然滞后，我们在第二季度的碳积分收入也创下了纪录。

🚘全球电动车的渗透率在第二季度恢复增长，并逐渐从内燃机车辆中抢占市场份额。我们相信纯电动车是最佳的选择，随着续航、充电和服务等方面的误解被逐步消除，纯电动车最终会赢得所有消费者的青睐。

🤖人工智能计划继续取得进展。我们降低了完全自动驾驶能力（监督版）在北美的价格，并向所有拥有必要硬件的消费者提供免费试用。这些项目都取得了成功，并为完全自动驾驶能力车辆的盈利奠定了基础。预计随着完全自动驾驶能力（FSD）功能的持续进步，以及用户对其便利性和安全性的了解增多，随车订购完全自动驾驶能力的车辆比例也将提高。

总体而言，特斯拉的重点仍然是在全公司范围内降低成本，包括降低单车的销售成本，发展已有的硬件业务，加速开发人工智能产品和服务。虽然无人驾驶出租车的部署时间取决于技术进步和监管部门批准，但鉴于其巨大的潜在价值，我们正在努力让其成为现实。与此同时，我们正在以长期的方向管理产品组合，专注于销售增长，加速能源产品的安装和部署，并产生足够的现金流来投资未来的增长。

via 特斯拉的微博

• 转发 @不是郑小康: Wow，Elon Musk 刚刚确认，今天开始推送的 FSD v12.5 暂时只推送给了搭载 HW4.0 的 Model Y。 在确认 12.5 运行良好后，特斯拉才会进一步扩大推送规模。

FSD v12.5 也兑现了之前的规划，将模型的参数量扩大了 5 倍。

下一句是重点：HW3.0 也可以运行相同参数量的模型，但需要额外的工作来优化代码。

考虑到 3.0 和 4.0 巨大的算力差距（4.0=5*3.0），这得是怎样的 extra wotk 才能让 3.0 跑 FSD v12.5？[苦涩]

via 小特叔叔的微博

• 小米暂时没有造摩托车的计划，要先聚焦造车的目标；

• 关于招聘，去年和今年分别招了 4,000 名应届生，预计明年还会招 4,000 名；

• 今年 10 月，雷军会亲自去纽北现场；

• 小爱大模型会全量升级，全部免费，大概在 8 月份开始推送。

#42how##新能源汽车##雷军返场直播#

via 42号车库的微博

有人发现，本次 FSD 12.5 更新并没有推送给 HW3.0 的用户。

马斯克表示：我们最初发布的重点是仅针对 Model Y 配备 HW4 的车型。确保它运行良好，然后再扩展。

这次的模型参数数量有 5 倍的增长。

HW3 版本的参数数量相同，但需要额外的工作来优化代码。

via 常岩CY的微博

“它是世界上最大的推理训练集群。” 兰州·兰州中川国际机场

via 常岩CY的微博

端到端的运动规划模型虽然配备了深度神经网络，在实现全自动驾驶方面展现出了巨大潜力，但过大的神经网络使得它们不适合部署在资源受限的系统上，这无疑需要更多的计算时间和资源。

而且，驾驶场景非常复杂，传感器接收到的信息不一定全都有用，信息的重要性也不同，所以，这个团队设计了一种基于信息瓶颈策略的规划相关信息蒸馏器，只提取与规划相关的信息，还可以分配权重。

这样一来，参数量大大减少，规划器的性能、安全性和效率都得到了大幅提升，对算力资源的要求也就没那么高了。期待这样的技术尽快落地😆

#42how##新能源汽车##CVPR2024#

via 42号车库的微博

他表示，法拉第未来的第二品牌是要打造「每个人都能享受到 AI 奢华和极致体价比的 AI 未来之车、AI 人民之车，成为极致体价比的 AI EV 塔基市场的引领者」。

#新能源汽车##42how##贾跃亭#

via 42号车库的微博

蔚来表示，到时将分享关于 AI 驱动下智能电动汽车的实践与思考，并正式全量发布蔚来整车全域操作系统「SkyOS · 天枢」。

根据蔚来的财报，蔚来几乎每个季度都会有二三十亿的研发投入。到今年 NIO IN 举办时，看看蔚来的研发投入已经转化成多少成果了。🧐

#新能源汽车##42how##蔚来#

via 42号车库的微博

也就是说，以后 FSD 相对于竞品的成长速度会快上更多。

特斯拉的 WO2024/039866A1 专利介绍了一种实时车队学习系统，这可能会成为自动驾驶技术的游戏规则改变者。

✅ 关键技术元素
▫️ 实时数据收集、传输和处理
▫️ 直接从车辆或通过网络服务间接共享经验
▫️ 动态环境适应

🔄 详细系统操作过程

1️⃣ 数据收集和传输 (图 4A)

• 车辆队列 (102) 通过视觉系统收集实际驾驶数据
• 收集的数据传输到网络服务 (110) 和仿真内容服务 (122)
• 网络服务 (110) 存储并初步处理车辆数据

2️⃣ 仿真数据生成 (图 4B)

• 仿真内容服务 (122) 基于实际数据创建场景
• 生成包括各种环境条件和风险情况的仿真内容
• 生成的仿真数据传送到网络服务 (110)

3️⃣ 数据融合和模型学习 (图 4C)

• 网络服务 (110) 将实际车辆数据与仿真数据融合
• 机器学习模型在综合数据集上进行训练
• 规划组件 (212) 生成改进的自动驾驶模型

4️⃣ 改进模型的部署和应用

• 新学习的模型部署到特斯拉车辆队列 (102)
• 每辆车应用新模型以增强自动驾驶性能
• 在实时驾驶过程中持续进行数据收集和反馈

这一循环过程使特斯拉的 FSD 持续进化，每辆特斯拉汽车都成为集体智能的一部分。

该系统的核心优势在于创建一个良性循环：“更多车辆 = 更快学习 = 更安全驾驶”。

✅ 优势和前景
▫️ 通过实时轨迹优化显著提高安全性
▫️ 通过车辆-网络经验共享加速学习
▫️ 提高处理不可预测情况的能力
▫️ 通过精确执行器控制实现平稳和稳定的驾驶

🚀 潜在影响
1️⃣ 安全增强：通过集体学习更快地识别和应对危险情况
2️⃣ 性能提升：通过持续实时优化和精确执行器控制实现更平稳和更高效的驾驶
3️⃣ 市场份额扩展：由于优越的性能增加客户偏好
4️⃣ 扩大技术差距：有机会进一步扩大与竞争对手的技术差距

总之，这项专利可能是特斯拉在自动驾驶市场中实现“赢家通吃”局面的关键技术。

via 常岩CY的微博

目前进入香港市场的小鹏车型是 X9 和 G6，这两款车目前在香港已经拿下了 500 个订单。

其中 G6 将会在第三季度开始首批交付，X9 则在第四季度在香港亮相。另外根据小鹏规划，AI 天玑系统的粤语助手小 P 也将上线。

值得一提的是，目前包括小鹏 X9 在内，腾势 D9、极氪 009 光辉等越来越多的国产 MPV 进入了香港市场，香港 MPV 市场也要越来越热闹了。

#42how##新能源汽车##小鹏汽车#

via 42号车库的微博

另外，大模型小爱 7 月底开始进行免费的全量升级。

#42how##新能源汽车##雷军年度演讲#

via 42号车库的微博

全新极氪 009 全面看齐此前已经发布的四座光辉版，三电全面升级到 800 V，智能座舱用上了双 8295 芯片，还加上了激光雷达。更重要的是，呼声很高的七座版车型也来了。今天，车库编辑 James 就带你看全新极氪 009 的七座版车型。本期视频你将看到：

• 全新极氪 009 七座版车型的空间和舒适性表现；
• 智能座舱用上 8295 芯片，体验有什么提升？
• 驾驶感受和二、三排乘坐感受详解；
• 实测续航近 600 km，实测快充不到 11 分钟。

感谢观看。

#全新极氪009豪华MPV领导者##全新极氪009保姆车天花板#42号车库的微博视频

via 42号车库的微博

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OpenAI 方面表示，这是「目前功能最强大、成本效益最高的小型模型」，之后会将图像、视频和音频能力集成到该模型中。

分别问了下 GPT-4o 和 GPT-4o mini 二者的区别，mini 的回答果然「mini」很多。

#42how##新能源汽车##chatgpt#

via 42号车库的微博

体现在技术方案上，就是基于端到端的架构，采用多模态大模型和安全类脑，后者是是一个参数十万量级的神经网络，规模对应斑马鱼的神经元数，理想和地平线也正在探索这个领域。看来端到端正在进入「Next Level」。

#42how##新能源汽车#

via 42号车库的微博

而这也可能导致特斯拉的车被美国政府干预出售。

这张图片截取自摩根士丹利（Morgan Stanley）在7月16日发布的一份研究报告，标题为“What is Tesla's Future in China?”（特斯拉在中国的未来是什么？），主要讨论了特斯拉（或任何其他美国公司）的自动驾驶出租车（robotaxi）在中国市场的潜在挑战和机遇，综合考量了技术、政策和国家安全等多方面因素。以下是一些要点：

1. 报告认为，即便特斯拉（或其他美国公司）解决了自动驾驶出租车的问题，他们能够在中国顺利落地的可能性也非常小，因为自动驾驶技术的“双重用途”非常敏感。
2. 自动驾驶技术与一些军事技术存在技术重叠。
3. 公众普遍对自动驾驶出租车带来的信息、数据和基础设施安全问题感到担忧。
4. 美国商务部已经禁止出口先进的人工智能芯片，但对先进的人工智能机器人（包括robotaxi）的立场尚不明确。
5. 投资者可能会质疑特斯拉在中国监管严密的环境下能否长期保持竞争优势。
6. 报告预测到2030年，中国将占特斯拉单位销量的大约10%，并且估计特斯拉中国汽车业务的价值可能占公司总股价的5%左右（大约400亿到500亿美元）。
7. 特斯拉可能正在加速解决它在中国如何继续维持商业和技术存在的问题。
8. 美国众议院新提出的法案将使商务部更容易限制人工智能模型的出口，并增加了外交事务委员会对出口先进人工智能系统的关注，特别是考虑到这些系统可能具有超出商业用途的双重用途。

via 常岩CY的微博

车机里多了 3D 形象定制，然后还结合进了 AI 语言大模型，不用羡慕海外版车型了。

手机 App 上，多了原装的数字钥匙，除了控制车锁、车窗、寻车之外，现在还可以实现遥控泊车。算是 MEB 平台在本土化上一个不小的进步。

#新能源汽车##42how##金标大众来了#

via 42号车库的微博

via 常岩CY的微博

• 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

via 42号车库的微博

• 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

via 42号车库的微博

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#

via 42号车库的微博

• 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。

via 小特叔叔的微博

• 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。

via 于欣烈的微博

• 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。

via 小特叔叔的微博

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。

via 小特叔叔的微博

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

via 42号车库的微博

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#

via 42号车库的微博

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#

via 42号车库的微博

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#

via 42号车库的微博

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？

#42how##新能源汽车# 网页链接

via 42号车库的微博

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？

via 常岩CY的微博