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- 轉發 @老家的柚子樹: 最近看了gpt4-v和gpt4-turbo在通用場景和自動駕駛(AD)場景的一些評測後,有很強的危機感,分享一些感悟: 1. 傳統的深度學習方案從2012年開始興起後,前期確實展現出了巨大的潛力,也確實在一些大廠的業務上取得了非常大的成就,但是AI+並沒有達到互…
1. 傳統的深度學習方案從2012年開始興起後,前期確實展現出了巨大的潛力,也確實在一些大廠的業務上取得了非常大的成就,但是AI+並沒有達到互聯網+的效果,沒能大規模賦能千行百業,其原因就在於它難以泛化,去到任何一個新領域都需要收集和標註大量的數據,成本很高。舉個例子,我想做一個AI模型檢測電梯上是否有人摔倒,摔倒後緊急停止電梯,看似一個簡單的功能,但是它需要收集和標註大量真實或者模擬在電梯上摔倒的數據,而且換到其他商場的電梯由於燈火等環境不同還需要收集標註數據,成本太高了。這樣簡單的場景太多了,我要是弄個停車場的模型讓抬槓不要打着人,也得收集大量的數據標註。可以看到CV四小龍後面都難以低成本的把他們的算法能力應用到千行百業,就是因為傳統深度學習模型的泛化性太差。
2. GPT系列真正展示了foundation model的價值(這裏沒用大模型這個詞,歧義性太大,參數大的大模型不一定是foundation model),也定義了一個新的AI pipeline:首先構建foundation model復刻人,然後注入少量特定領域的知識作為bias進行低成本finetuning,落地到千行百業。當你注入醫學知識的bias他就是資深醫生,注入法律知識的bias他就是資深律師,注入駕駛知識的bias他就是老司機。這套新的AI pipeline可能遠比gpt4模型本身價值大,它開啓了新的AI時代。
3. 目前的AD方案還是傳統的深度學習方案,包括用網絡做規控的Xplanner、光子進行為出的端到端方案,他們都沒有脱離傳統的深度學習pipeline:收集領域數據,訓練出該領域的專有模型。新一代AD方案要採用新的pipeline:構建foundation model復刻人 + 注入駕駛知識的bias,這樣才能真的做到高級別自動駕駛
4. 國內的車廠們快加入到一起構建foundation model的隊伍裏吧,不然等到哪一天openai把foundation model復刻人的能力拉到一定程度後,就會降維打擊現在傳統的AD方案。你看elon musk已經左手FSD,右手Grok了,快快跟上吧。國內的芯片廠們也快加入到一起構建foundation model的隊伍裏吧,不把厲害的AD方案部署到車上怎麼賣得動高算力的芯片呀,你看NVIDIA已經左手megatron lm(訓練)右手tensorrt-llm(部署),快快跟上吧。
@不是鄭小康@Sabercon@本諾__@i陸三金@Blood旌旗@Rocky劉毅林@李斌@李想@XP-何小鵬@餘承東@地平線HorizonRobotics#自動駕駛#
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2019 年開放預訂時,特斯拉 Cybertruck Tri-Motor 的定價為 69,990 美元。 如果消息是真的話,意味着車價增加了 29,000 美元。 via 常巖CY的微博
2019 年開放預訂時,特斯拉 Cybertruck Tri-Motor 的定價為 69,990 美元。
如果消息是真的話,意味着車價增加了 29,000 美元。
via 常巖CY的微博
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特斯拉 Q3 財報電話會上,當時談到了 FSD 相關問題,馬斯克説:「我認為只有極少數人真正理解了特斯拉 AI 系統的深刻性。真的非常非常少。它基本上可以被認為是初級通用人工智能(Baby AGI)。為了實現駕駛功能,它必須能夠理解現實世界,這就是初級的通用人工智能。」 via 於欣烈的微…
特斯拉 Q3 財報電話會上,當時談到了 FSD 相關問題,馬斯克説:「我認為只有極少數人真正理解了特斯拉 AI 系統的深刻性。真的非常非常少。它基本上可以被認為是初級通用人工智能(Baby AGI)。為了實現駕駛功能,它必須能夠理解現實世界,這就是初級的通用人工智能。」
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Q:2024 年 Cybertruck 交付量是多少? A:Cybertruck是一件非常複雜的產品,目前很難做出準確的預測,但是預計會在 2025 年的時候年產量在 25 萬輛。 Q:4680 的進展? A:本季度產量增長 40%,達到 2,000 萬。目前首要目標是降本。比 Model…
Q:2024 年 Cybertruck 交付量是多少?
A:Cybertruck是一件非常複雜的產品,目前很難做出準確的預測,但是預計會在 2025 年的時候年產量在 25 萬輛。
Q:4680 的進展?
A:本季度產量增長 40%,達到 2,000 萬。目前首要目標是降本。比 Model Y 電池高 10% 的 Cybertruck 電池本季度已在德克薩斯州的 2 號生產線開始生產。
Q:有關柏林和奧斯汀工廠產能擴張計劃以及墨西哥 Giga 工廠的最新信息?
A:柏林和奧斯汀工廠,當前的首要任務實際上是最大限度地提高現有產量;墨西哥工廠正在開展基礎設施和工廠設計,同時進行將在該工廠生產的新產品的工程開發。
Q:為什麼 FSD 的價格會下降?
A:只是想讓人能負擔得起。 隨着時間的推移,FSD 的價格將與其價值成比例增加,因此當前價格只是暫時的低點。
現場還有人提問 Optimus 機器人的最新信息以及是否會應用在 Giga 工廠的上產線上,馬斯克表示未來將會定期在線發佈最新消息,還開玩笑地説, Optimus 現在都可以做瑜伽了。
#特斯拉2023年第三季度財報發佈##42how##特斯拉#
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馬斯克認為很難對Cybertruck在2024年的銷量做出預測,因為這輛車是如此的不同。 可能在2025年的某一個時間,特斯拉將實現每年售出約25萬輛Cybertruck。 Cybertruck的產量將在18個月內增加。因此,雖然這輛車的產能爬坡看起來需要3年,但實際上只有1.5年。 特斯…
馬斯克認為很難對Cybertruck在2024年的銷量做出預測,因為這輛車是如此的不同。
可能在2025年的某一個時間,特斯拉將實現每年售出約25萬輛Cybertruck。
Cybertruck的產量將在18個月內增加。因此,雖然這輛車的產能爬坡看起來需要3年,但實際上只有1.5年。
特斯拉的下一代平台是「相當傳統」的。下一代汽車沒有那麼多的新東西。特斯拉正在盡一切可能做簡化,以達到每分鐘生產的水平。
馬斯克還指出,下一代特斯拉車型是“追求實用的,但很酷很漂亮。”
馬斯克表示特斯拉正在打廣告。他承認廣告是有用的,但如果人們買不起特斯拉的車,廣告就不會有多大作用。
馬斯克強調了他對利率的擔憂,以及特斯拉專注於減少月供的重要性。他説普通消費者關心的是付了多少。
特斯拉尚未在Giga上海生產的Model 3和Model Y汽車中配備雷達。特斯拉目前正在Model S和Model X上對此進行試驗。
“特斯拉設計的雷達是一種高分辨率雷達,具有一定的實用潛力。”馬斯克説。
特斯拉能源和服務貢獻了超過5億美元的季度利潤。它正在成為特斯拉最賺錢的業務之一,而且增長迅速。
至於Robotaxi,馬斯克説這輛車肯定是不需要人駕駛的。
對於FSD價格的調低,他説特斯拉只是想讓它更實惠,目前的價格是暫時的低點。
像梅賽德斯-奔馳Drive Pilot這樣的L3系統提供的能力非常有限,而特斯拉的FSD是整體性的。“這就是AGI寶寶。”馬斯克説。
馬斯克説,不同國家的法規決定了FSD在美國之外的可用性。他也承認,他對特斯拉的FSD進展過於樂觀。
如果到了緊要關頭,特斯拉可以只專注於Giga Texas,並進一步發展綜合體。但如果利率降下來,那麼特斯拉應該加速。
馬斯克説,汽車行業也是循環的。這是因為人們傾向於猶豫是否購買新車,以及經濟是否存在不確定性。
#特斯拉發佈2023年第三季度財報#
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來看下關鍵數據: - 總營收 233.5 億美元,同比增長 9%,環比下降 6%; - 毛利總額 41.8 億美元,同比下降 22%,環比下降 3.6%; - 毛利率 17.9%,上季度為 18.2%; - 汽車總收入 196.25 億美元,同比增長 5%,環比下降 7.8%; - 能源生…
來看下關鍵數據:
#新能源汽車##42how#
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話説我在埃及的時候見到滿大街都是這樣的…… 常巖CY的微博視頻 via 常巖CY的微博
話説我在埃及的時候見到滿大街都是這樣的…… 常巖CY的微博視頻
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從視頻中看,全程有進出匝道、無紅綠燈的情況下左右轉、變道、超車等場景,FSD Beta 的應對還是很自如的。 via 42號車庫的微博 Invalid media: video
從視頻中看,全程有進出匝道、無紅綠燈的情況下左右轉、變道、超車等場景,FSD Beta 的應對還是很自如的。
#42how##新能源汽車##特斯拉#42號車庫的微博視頻
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“FSD 能使用視覺神經網絡來感知和理解世界,就像人類一樣。 通過我們獨特的車隊學習方法,我們能夠從我們的車輛中收集匿名數據,這意味着神經網絡從比普通人類駕駛員多幾個數量級的駕駛場景中學到知識(包括不尋常和奇怪的場景)。 常巖CY的微博視頻 via 常巖CY的微博
“FSD 能使用視覺神經網絡來感知和理解世界,就像人類一樣。
通過我們獨特的車隊學習方法,我們能夠從我們的車輛中收集匿名數據,這意味着神經網絡從比普通人類駕駛員多幾個數量級的駕駛場景中學到知識(包括不尋常和奇怪的場景)。 常巖CY的微博視頻
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剛剛,極越展示了自研佔用網絡demo,以及基於bev transfomer的純視覺城區智駕實際演示效果。 對於特斯拉粉絲來説,這兩個技術名詞並不陌生,極越的方案可以説和FSD在方向上高度一致。 除了感知硬件成本低之外,這條技術路線的好處還在於體量輕,場景適應度強,意味着應對中國更多變的道路…
剛剛,極越展示了自研佔用網絡demo,以及基於bev transfomer的純視覺城區智駕實際演示效果。
對於特斯拉粉絲來説,這兩個技術名詞並不陌生,極越的方案可以説和FSD在方向上高度一致。
除了感知硬件成本低之外,這條技術路線的好處還在於體量輕,場景適應度強,意味着應對中國更多變的道路條件的進化迭代能力也更好。
另外,仔細看極越給出的展示Demo的細節,不僅對較小的通用障礙物的標識很準確,而且還能“看到”路旁車外側的道路障礙物。
這説明整車的攝像頭系統感知能力和清晰度都還不錯,也為後續開放更多功能點提供了可能性。
#中國首個自動駕駛純視覺佔用網絡技術##極越純視覺智駕方案已跑通上海鬧市#
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