特斯拉最新消息：车型、交付与公司动态

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• 转发 @闫闯: 来个说人话的版本 闫闯的微博视频

#闫闯说车##特斯拉公布的行车数据意味着什么#
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via 小特叔叔的微博

1、有关特斯拉起诉闫先生名誉权纠纷一案，法院经开庭审理于近日作出一审判决，认定闫先生构成对特斯拉名誉的侵犯，应向特斯拉书面致歉。

2、针对闫先生关于上海车展事件所涉特斯拉汽车刹车故障实锤的言论，因相关案件仍在审理过程中，特斯拉将适时另案起诉追究闫先生的法律责任。特斯拉并未放弃就该言论进行追责的权利。

长期以来特斯拉遭受了很多网络谣言的攻击，很多案件即便胜诉，也难以挽回谣言带来的巨大损失。这也不是特斯拉一家企业的困境，而是整个行业的困扰。我们深知，网络谣言不仅伤害企业，还会伤害社会诚信体系，最终受伤的是全社会和消费者。

正因如此，即便付出巨大的成本和代价，我们也坚持通过法律武器来捍卫合法权益。

这并不意味着我们不容忍评判的声音，事实上广大媒体/网友和客户的意见和建议对我们非常重要。但谣言，尤其是恶意造谣并不是客观事实的体现。

感谢大家一直以来的支持和对事实真相的关注。也希望大家和我们一起响应国家有关部门深入推进的“清朗·优化营商网络环境 保护企业合法权益”等专项行动，举报打击网络谣言，还互联网一片清朗。

via 特斯拉的微博

via 常岩CY的微博

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• 转发 @Cars01: 【#常州隧道口车祸系司机操作不当#：两名伤者均无生命危险😮】8月27日，据央广网消息，常州隧道口车祸系司机操作不当。26日，常州常武中路大学城地道，一轿车冲过绿化带连撞对向车道两辆车，轿车撞上绿化带后在空中连续翻转，先砸中一辆车后直接迎面砸中另一辆车。经初步调查，轿车驾驶人盛某因操作不当，致车辆冲过中间绿化带，事故造成两人受伤，正在治疗中，均无生命危险。目前，已排除盛某酒驾和毒驾嫌疑，事故原因正在进一步调查中。cars01车闻新京报我们视频的微博视频

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via 小特叔叔的微博

它由 10,000 块 NVIDIA H100 组成，每一块的成本约为 3 万美元。

via 常岩CY的微博

via 常岩CY的微博

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视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1cF411k7zA

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via 极客阿来 的 bilibili 动态

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• 转发 @哲伦班长: 关于早鸟用户与通勤 NOA，想说一下。

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【什么是早鸟用户？为什么是早鸟用户而不是全量推送？】
早鸟软件的原则是，提前将功能释放给对功能熟悉度更高、意愿度更强的用户，再逐步地降低要求，覆盖更多的用户。

早鸟用户的人数会持续扩招，从百人到千人到万人规模，直到公测，全量推送。

北美特斯拉的例子：特斯拉从 2020 年 10 月开始，在北美释放 FSD 功能给早鸟用户，在 2021 年初大约是千人规模，通过安全分的机制持续扩大用户规模，在 2021 年底到万人规模，直到释放功能的 25 个月后，2022 年 11 月，达到了 16 万人，并开启公测（购买 FSD 软件的用户只要申请即可获得软件）。

采用早鸟用户到全量用户的扩散方式，而不是功能一上来就全量推送，和城市 NOA 的功能特性是相关的：

一，城市 NOA 是个安全相关的创新功能，对于创新功能的接受到使用到熟练，有创新采用者到大众的扩散规律和过程，功能的早期阶段更适合对创新接受度高的用户。

二，城市 NOA 的算法需要逐步地去泛化适用场景，更大的用户规模，对智能驾驶算法模型而言，就意味着更多陌生复杂的场景。在确保城市 NOA 产品力的前提下，模型对于场景的泛化需要循序渐进地去优化，没法一蹴而就。
所以我们会选择特斯拉北美类似的方式，逐步扩大城市 NOA 用户规模。

当前我们的早鸟是百人规模，预计年底会到万人的规模。明年第二季度全量推送，也就意味着几十万人的规模了，对于这个保有量级别的创新功能，同时要确保用户体验，挑战还是非常大的。

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【为什么百城是通勤 NOA，不是城市 NOA 了？】
之前的城市NOA，通过高精地图的覆盖来开通可用路段。一般来说，按照图商的制图规则，会优先覆盖高等级道路，不覆盖低等级道路。所谓一座城市开通了，背后其实是一座城市的高等级道路的高精地图制图完成了。

仅是高等级道路对于用户的通勤而言，很多路段依然会是无法城市 NOA 通行的。

现在，我们的技术方案没有去采用高精地图的方式，而是通过自车算法训练 NPN 特征的方式来开通城市 NOA 的可用路段。对于我们而言，就没有必要再去按照道路等级的方式来开通城市范围的路段了。
对我们而言更重要的是，让用户可以在自己通勤的A到B点都用上城市 NOA 的能力。

只要一个城市的用户量级扩大，通勤路线数量增多，我们就覆盖了这个城市的热力区域。我们会在今年第四季度推出通勤 NOA 的共享模式，当用户的路线都共享后，所有用户都可以相互使用各自训练的路段，城市区域的 NOA 其实就打通了。

用户高频路线 -> 路线共享 -> 区域覆盖，这是我们在这个阶段，优先主推通勤 NOA 的核心逻辑。

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【为什么通勤 NOA 还要限制城市？】
虽然通勤 NOA 的路线完全由用户训练来开通，但依然有算法泛化性的挑战。出于安全的考虑，我们工程团队需要对每个城市都做好验证工作，才能确保一座城市的 NOA 功能是可开放给用户的。

事实上，100 城的城市下沉深度已经基本接近于不限制城市了（覆盖 95% 以上的 AD Max 车主），对我们功能的泛化验证已经有了很高的挑战。如果算法泛化性验证顺利的话，通勤 NOA 的用户招募，很快就可以不限制城市。

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谢谢大家。
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via 于欣烈的微博

从致敬到鞭笞[doge]

今天大家又发现特斯拉将一辆Cybertruck涂装成了丰田Tundra。

这是要把畅销的皮卡都来上一遍啊。 常岩CY的微博视频

via 常岩CY的微博

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• 转发 @哲伦班长: 关于早鸟用户与通勤 NOA，想说一下。

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【什么是早鸟用户？为什么是早鸟用户而不是全量推送？】
早鸟软件的原则是，提前将功能释放给对功能熟悉度更高、意愿度更强的用户，再逐步地降低要求，覆盖更多的用户。

早鸟用户的人数会持续扩招，从百人到千人到万人规模，直到公测，全量推送。

北美特斯拉的例子：特斯拉从 2020 年 10 月开始，在北美释放 FSD 功能给早鸟用户，在 2021 年初大约是千人规模，通过安全分的机制持续扩大用户规模，在 2021 年底到万人规模，直到释放功能的 25 个月后，2022 年 11 月，达到了 16 万人，并开启公测（购买 FSD 软件的用户只要申请即可获得软件）。

采用早鸟用户到全量用户的扩散方式，而不是功能一上来就全量推送，和城市 NOA 的功能特性是相关的：

一，城市 NOA 是个安全相关的创新功能，对于创新功能的接受到使用到熟练，有创新采用者到大众的扩散规律和过程，功能的早期阶段更适合对创新接受度高的用户。

二，城市 NOA 的算法需要逐步地去泛化适用场景，更大的用户规模，对智能驾驶算法模型而言，就意味着更多陌生复杂的场景。在确保城市 NOA 产品力的前提下，模型对于场景的泛化需要循序渐进地去优化，没法一蹴而就。
所以我们会选择特斯拉北美类似的方式，逐步扩大城市 NOA 用户规模。

当前我们的早鸟是百人规模，预计年底会到万人的规模。明年第二季度全量推送，也就意味着几十万人的规模了，对于这个保有量级别的创新功能，同时要确保用户体验，挑战还是非常大的。

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【为什么百城是通勤 NOA，不是城市 NOA 了？】
之前的城市NOA，通过高精地图的覆盖来开通可用路段。一般来说，按照图商的制图规则，会优先覆盖高等级道路，不覆盖低等级道路。所谓一座城市开通了，背后其实是一座城市的高等级道路的高精地图制图完成了。

仅是高等级道路对于用户的通勤而言，很多路段依然会是无法城市 NOA 通行的。

现在，我们的技术方案没有去采用高精地图的方式，而是通过自车算法训练 NPN 特征的方式来开通城市 NOA 的可用路段。对于我们而言，就没有必要再去按照道路等级的方式来开通城市范围的路段了。
对我们而言更重要的是，让用户可以在自己通勤的A到B点都用上城市 NOA 的能力。

只要一个城市的用户量级扩大，通勤路线数量增多，我们就覆盖了这个城市的热力区域。我们会在今年第四季度推出通勤 NOA 的共享模式，当用户的路线都共享后，所有用户都可以相互使用各自训练的路段，城市区域的 NOA 其实就打通了。

用户高频路线 -> 路线共享 -> 区域覆盖，这是我们在这个阶段，优先主推通勤 NOA 的核心逻辑。

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【为什么通勤 NOA 还要限制城市？】
虽然通勤 NOA 的路线完全由用户训练来开通，但依然有算法泛化性的挑战。出于安全的考虑，我们工程团队需要对每个城市都做好验证工作，才能确保一座城市的 NOA 功能是可开放给用户的。

事实上，100 城的城市下沉深度已经基本接近于不限制城市了（覆盖 95% 以上的 AD Max 车主），对我们功能的泛化验证已经有了很高的挑战。如果算法泛化性验证顺利的话，通勤 NOA 的用户招募，很快就可以不限制城市。

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谢谢大家。
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via 小特叔叔的微博

具备瞬间移动的能力。 常岩CY的微博视频

via 常岩CY的微博

期待。 常岩CY的微博视频

via 常岩CY的微博

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• 转发 @哲伦班长: 关于早鸟用户与通勤 NOA，想说一下。

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【什么是早鸟用户？为什么是早鸟用户而不是全量推送？】
早鸟软件的原则是，提前将功能释放给对功能熟悉度更高、意愿度更强的用户，再逐步地降低要求，覆盖更多的用户。

早鸟用户的人数会持续扩招，从百人到千人到万人规模，直到公测，全量推送。

北美特斯拉的例子：特斯拉从 2020 年 10 月开始，在北美释放 FSD 功能给早鸟用户，在 2021 年初大约是千人规模，通过安全分的机制持续扩大用户规模，在 2021 年底到万人规模，直到释放功能的 25 个月后，2022 年 11 月，达到了 16 万人，并开启公测（购买 FSD 软件的用户只要申请即可获得软件）。

采用早鸟用户到全量用户的扩散方式，而不是功能一上来就全量推送，和城市 NOA 的功能特性是相关的：

一，城市 NOA 是个安全相关的创新功能，对于创新功能的接受到使用到熟练，有创新采用者到大众的扩散规律和过程，功能的早期阶段更适合对创新接受度高的用户。

二，城市 NOA 的算法需要逐步地去泛化适用场景，更大的用户规模，对智能驾驶算法模型而言，就意味着更多陌生复杂的场景。在确保城市 NOA 产品力的前提下，模型对于场景的泛化需要循序渐进地去优化，没法一蹴而就。
所以我们会选择特斯拉北美类似的方式，逐步扩大城市 NOA 用户规模。

当前我们的早鸟是百人规模，预计年底会到万人的规模。明年第二季度全量推送，也就意味着几十万人的规模了，对于这个保有量级别的创新功能，同时要确保用户体验，挑战还是非常大的。

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【为什么百城是通勤 NOA，不是城市 NOA 了？】
之前的城市NOA，通过高精地图的覆盖来开通可用路段。一般来说，按照图商的制图规则，会优先覆盖高等级道路，不覆盖低等级道路。所谓一座城市开通了，背后其实是一座城市的高等级道路的高精地图制图完成了。

仅是高等级道路对于用户的通勤而言，很多路段依然会是无法城市 NOA 通行的。

现在，我们的技术方案没有去采用高精地图的方式，而是通过自车算法训练 NPN 特征的方式来开通城市 NOA 的可用路段。对于我们而言，就没有必要再去按照道路等级的方式来开通城市范围的路段了。
对我们而言更重要的是，让用户可以在自己通勤的A到B点都用上城市 NOA 的能力。

只要一个城市的用户量级扩大，通勤路线数量增多，我们就覆盖了这个城市的热力区域。我们会在今年第四季度推出通勤 NOA 的共享模式，当用户的路线都共享后，所有用户都可以相互使用各自训练的路段，城市区域的 NOA 其实就打通了。

用户高频路线 -> 路线共享 -> 区域覆盖，这是我们在这个阶段，优先主推通勤 NOA 的核心逻辑。

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【为什么通勤 NOA 还要限制城市？】
虽然通勤 NOA 的路线完全由用户训练来开通，但依然有算法泛化性的挑战。出于安全的考虑，我们工程团队需要对每个城市都做好验证工作，才能确保一座城市的 NOA 功能是可开放给用户的。

事实上，100 城的城市下沉深度已经基本接近于不限制城市了（覆盖 95% 以上的 AD Max 车主），对我们功能的泛化验证已经有了很高的挑战。如果算法泛化性验证顺利的话，通勤 NOA 的用户招募，很快就可以不限制城市。

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谢谢大家。
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via 42号车库的微博

via 常岩CY的微博

他还提到，由于他们刚刚收到 Nvidia 的新机器，因此特斯拉即将大幅增加 GPU 训练能力。

via 常岩CY的微博

via 常岩CY的微博

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• 转发 @超级车间: Model Y ✖️ 流光狂野紫

百变流光，狂野奔放。

@小特叔叔
#新能源汽车##汽车改色##特斯拉改色##改色#特斯拉ModelY特斯拉超级车间上海·超级车间GigaWorkshop(闵行店)
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via 小特叔叔的微博

智己 LS6 预售价格为 23 - 30 万，在发布会上，还与 30 万以上的特斯拉 Model YP、蔚来 ES6 和阿维塔 11 的 90 度奢享版做了产品对比，可谓是来势汹汹。

同时，今天在车展的时候，也看到智己展台人气真的挺旺的。

大家觉得智己 LS6 订单最终能突破多少？

#42how##新能源汽车##智己ls6#

via 42号车库的微博

via FIRE 了安築

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视频地址：https://www.bilibili.com/video/av617663824

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via 极客阿来 的 bilibili 动态

这造型有点可爱。

via 常岩CY的微博

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• 转发 @42号车库: 理想 MEGA 的上市节奏，其实与理想汽车新工厂的节奏密切相关。

在今天的发布会上，理想汽车宣布它的北京绿色智能工厂已经建设完成，并且已经启动试生产——这个工厂就是生产高压纯电车型的。

这个新工厂的新产线，配备了众多国际领先的智能化装备，以及理想汽车自研的连山质量监控预警系统，并且针对理想纯电的产品特点配备了专属的工艺设计。

所以，从这里来看，自建工厂的优势就体现出来了。

从时间节奏上看，明年年初，理想北京工厂就将正式投产，到时候理想 MEGA 也将会开启交付，所以节奏上也是非常紧凑的。

#新能源汽车##42how##理想汽车##理想l9##理想l8##理想l7#
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via 42号车库的微博

今天，在出席成都车展魏牌发布会时，毫末 CEO 顾维灏表示：

——不使用高精地图来做城市 NOH，毫末是第一个认识到和提出来的（在 Transformer 这件事上，毫末也比较靠前）。
——目前，毫末仍在朝着重感知的方向走，与现在其它家的技术方案不一样，在用适应性和泛化性更好的方案（这个其实也是由毫末的市场定位和角色决定的）。
——决定适应性和泛化性的，是产品的拓展性和维护成本，毫末现在的方案是更好的，所以，难度会更大一些。
——毫末技术方案上有什么不同？维护成本更低的地图导航元素、具有更强世界知识的车端感知和认知。

其实总体来看，毫末在城市 NOH 技术方案上的思路，与特斯拉有很强的相似性，比如说对强感知的极端重视；但同时，由于定位是技术服务者，所以它必须得考虑方案本身的普泛性——另外，在如何获取和利用数据层面，它也跟选择自研的主机厂的思路不一样。

当然，最重要的一定是实际落地效果了。

#42how##新能源汽车##毫末智行#

via 42号车库的微博

根据美国媒体消息，居住在加利福尼亚州的特斯拉车主，在发生碰撞事故后，现在可以向 Tesla 索取 B 柱录像。

同时，特斯拉还会提供完整的车辆数据报告。如下图所示。

via 常岩CY的微博

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• 转发 @拉面师傅Design: 新model3尾部。别催了，生产队的驴也得休息啊[doge][二哈]。这几天真的很忙，抽空半天搞完，勉强可以渲染了。 没附材质，给灯留点悬念。本人没看过实车，不代表官方造型。仅供娱乐。谢谢另外一个没看过实车的叔叔送来谍照参考@小特叔叔

#汽车##特斯拉model3##我与汽车的日常#
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via 小特叔叔的微博

这次终于有了彩色的氛围灯条了。

via 常岩CY的微博

驾驶品质上，捷尼赛思 GV60 完全符合一台豪华车的调性。转向紧致，阻尼感、跟手性都很好，但也不像 Model Y 那种类似于自行车把一样的生硬感。

底盘调校类型的主旋律是偏舒适的。尤其是滤震方面，把最恼人的细碎震动隔绝得非常到位。同时大坑洼、减速带的抛跳处理也很得体。这主要归功于 GV60 的 Pre-ECS 预感知电子控制悬架。车辆会通过前 ADAS 摄像头以及导航位置来捕捉路面信息，识别减速带、坑洼。原先我记得只有劳斯莱斯才有这个配置，想不到现在 30—40 万的车也配备了。

说到这里，我们可要在乐趣上好好说了。

首先连座椅都会让我有更多的驾驶信心。把车辆调为运动模式之后，GV60 的Ergo-Motion座椅护翼会主动夹紧提供更好的包裹性和保护，时刻保持紧固状态。

然后摁下方向盘上的 Boost 按钮，踩下加速踏板，最快 3.9 秒破百，一键飙升肾上腺素。这时车辆瞬间爆发出 360 kW 的最大功率，这种加速体感谁受得了。GV60 不像一部分车型只有前段猛，即便时速破百依旧能够维持很强的推背感。加速过程中的动力释放、衔接都挑不出毛病，反映出很高的驾驶调教水准。

如果最快 3.9 秒加速的乐趣值是 8 分的话，GV60 横向的乐趣值我可以打满分。

即便是舒适模式，我在弯中深踩一脚电门，这台四驱的 GV60 马上就会顺势把尾巴甩起来。在 ESP 开启的情况下，这种小趋势会被立马收住，在轮胎失去抓地力的瞬间，重新找回抓地感，驾驶员不必过多担心。当 ESP 处于运动模式时，允许小范围滑动，有了 E-LSD的加持，可以很好平衡过弯的稳定性和乐趣；在驾驶模式的个性化调整中还可以把 ESP 彻底关闭，这活脱脱就变成了一台漂移车，你可以看着仪表的动力分配来合理控制车辆，小心别因大马力 spin 了。

而上面提到的转向手感、底盘支撑都给这台漂移车打造了一个很好的底子，所以我萌生了一个大胆的想法，要不要用 GV60 来学一下漂移？

#新能源汽车##42how##捷尼赛思gv60#

via 42号车库的微博

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• 转发 @特斯拉: 有个靠谱的朋友是种怎样的体验🤔

特斯拉车主举手作答[举手]

屏幕一滑，四周尽在掌握
表达重点突出，沟通特靠谱[作揖]

抓大放小，很懂优先级[doge]
响应迅速丝滑体验，处事也靠谱

和这样靠谱的朋友同行
当然特安心❤#特别茶话会#

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