FSD / Robotaxi歸檔

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• 特斯拉 FSD Beta 版本可能會在今年 10 月於歐盟的某些地區發佈；

• 特斯拉中國仍在推進 FSD Beta 的發佈，暫定目標是今年夏天。

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• 轉發 @Rocky劉毅林: 除了一些硬件參數，#小鵬x9# 的後輪轉向在智駕上的優勢更是非常明顯，自動泊車一把進成功率是同尺寸車型的 1.5 倍，泊車速度平均快 10～20%，特別是 MPV 應用場景很多的五星級酒店門口的平行車位，還有核心商圈地下停車場的窄道車位，別的大車可能連車位都顯示不出來。另外，不光是泊車，在低速過彎的時候，比如上海武康路、安福路和廣州北京路這種地方的小路窄彎，無論人開還是自動駕駛，輕鬆過不用刻意避讓馬路牙子，@肉肉爸比ev 肯定有體會，車身穩定性和二三排舒適度的絕對是同類車型最好。@張抗抗KK 有專門微博説這個。更別説在高速變道的時候，往往MPV都是經常被加塞的命，但 x9 可以做到跟 G6 差不多的變道空間要求，去外地趕時間是一流的！！最後，x9的手機遙控泊車，還有一個卸貨模式，可以泊到一半暫停，五分鐘內方便把後備箱的行李拿出來再繼續泊。附帶一張 XNGP 拉花，非官方出品，依然免費授權給 @小特叔叔 。

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• 轉發 @向小田: 英偉達漲3.6%，刷新盤中歷史高位至852美元上方，市值2.13萬億美元，超過沙特阿美，成為全球市值第三大公司，目前僅次於蘋果和微軟。

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《關於探索限定場景無人駕駛法規，加快新能源汽車與電網融合互動的建議》和《關於推動飛行汽車應用、助力低空經濟新質生產力發展的建議》。

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輔助駕駛功能發展到今天，已經出現了兩個路徑分支，一條是主攻城市智駕領航，另一條是把能力提升至 L3。城市智駕領航是目前智駕競爭最火熱的板塊，市面上也有許多支持城市智駕的車型提供用户們選擇。而 L3 級智能駕駛，則普遍停留在 Robotaxi 階段，這麼看起來 L3 是不是離普通消費者很遠？

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當天下午，禾賽回應南方+表示：有2個老款L4機械式激光雷達在今天出現了軟件bug，問題原因已經找到，也和相關客户都做了深入溝通、並提供了相關解決方案。預計該問題會在24小時內徹底解決。此問題不涉及AT128、不影響OEM客户，對路上跑的所有搭載AT128的乘用車都無影響。

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據《紐約時報》報道，蘋果過去十年間在造車項目上燒了超過 100 億美元（當前約 719.6 億人民幣）。

作為對比，雷軍曾表示小米研發製造小米 SU7 花了 100 億人民幣，未來 10 年內會在造車上投資 100 億美元。

那麼問題來了，為什麼小米花了 100 億人民幣就把小米 SU7 造出來了，而公認更強大的蘋果花了 100 億美元卻打了十年雷不見一滴雨？

其實在造車上蘋果有很多先天的優勢，比如世界級的品牌影響力、生態能力、一向注重且擅長科技與人文的結合、注重服務等，而這都是當下個新能源品牌拼命發展的重點。

但在造車的具體行動上，蘋果的造車團隊卻頻繁換血，造車的重點也屢屢更換。起初蘋果準備造一款像特斯拉一樣的車，後來又把重點轉向開發自動駕駛軟件和自動駕駛系統，最後又回到了最初的起點，還是想直接造車。

在這一過程中，一不小心 10 年就過去了，100 億美元就砸進去了，卻沒有得到什麼成果。

造車對於蘋果來説是一個創新的業務拓展，可在這一拓展中蘋果好像也沒能避免常見的大公司病。

現在蘋果放棄造車，專注人工智能，在更擅長的領域把積累的人才、數據、技術等優勢給發揮出來，未嘗不是一個更好的結局。

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“在中國，為中國”，大眾汽車集團持續推進在華電動攻勢。大眾汽車與小鵬汽車已簽署平台與軟件聯合開發技術合作協議，實現雙方戰略伙伴關係中的又一重要里程碑。

2023年12月，大眾汽車集團完成收購小鵬汽車已發行及在外流通股本總額的4.99%。此次簽訂的技術合作協議聚焦雙方在合作初期共同開發的兩款大眾汽車品牌中型車，其中首款產品為SUV車型。

通過這項合作，大眾汽車品牌將迅速、有針對性地擴展現有產品組合，從而在快速增長的中國電動汽車市場更好地滿足新的客户羣體的需求。

雙方共同開發的兩款電動車型將配備先進的軟硬件，為中國客户提供直觀、互聯的數字體驗和先進的自動駕駛功能。雙方將充分發揮各自核心優勢，共同推進研發。

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看來蘋果是懂得知難而退。[doge] 網頁鏈接

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類比到智能駕駛，隨着 L2、L3 智能駕駛規模化量產，對於數據積累的兩便，以及 AI 大模型的能力不斷提升，我相信智能駕駛也一定會迎來質變，迎來 iPhone 時刻的到來。

一瞬間，已經在硬件做好配置的車輛，可能幾十萬台、甚至上百萬台就實現了自動駕駛。

對於理想汽車而言，我們始終堅持智能駕駛的標配。暫時沒有訂閲和額外收費的計劃，這種標配，會使我們智能駕駛的用户數量更多，幫助我們收集到更多的數據量，促進我們算法能力的提升，從而進一步提升用户使用體驗，形成正向循環。

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在貨櫃裏塵封12年後，被美國頭號特斯拉黑拿下了[允悲]

就是那個在超級碗上打廣告黑 特斯拉FSD 那位富豪！

最近看看把我那台Roadster送去修大電池先，買回來一年多，該收拾收拾了！

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• 轉發 @不是鄭小康: 最近看了大量 X 和 YouTube 上的 FSD v12，主要是 Whole Mars Catalog、Edge Case 和 AI DRIVER 這三位。一句話總結，FSD v12 相比 v11 在一些基礎體驗上出現了難以理解的倒退，但依然是當之無愧的城市輔助駕駛領域的 ChatGPT 時刻。

以下是具體分析。

• 對於即將達到導航目的地這個場景，FSD v12 第一個行為是學會了靠邊貼近路沿停車，而不是 v11 那樣停在路中間請求接管。後面 FSD 衍生出 3 種隨機的行為：

1. FSD v12 會在抵達目的地前 50 - 100 米看到車位直接拐進去，然後駐車。

2. FSD v12 抵達了目的地但視野範圍內沒有停車位，系統會繼續往前開，連續 4 個右轉兜回來，在抵達目的地前找到一個車位停進去，然後駐車。

3. FSD v12 會在抵達目的地前 50 - 100 米，看到別的小巷子，提前拐進去——注意，這個時候 FSD 走的路線和導航是不一致的，導航就會繼續不斷更新路徑規劃——但 FSD 壓根不按導航開，FSD 會繞着目的地周圍轉，直到找到車位停進去，然後駐車。

這三種行為，唯一的共性就是「人也是這麼開的」。這種能力究竟是如何訓練出來的，真的給系統看足夠多「人類開車即將抵達目的地」的視頻，模型就能抽象出這些邏輯嗎？

• 當前的 FSD v12 的系統後台跑着兩套網絡。有足夠的證據表明，儀表上的可視化信息和高速上運行的 FSD，肯定不是 v12 驅動的，只有城市道路是 v12 驅動。

這一點非常奇特，因為我們看 22 年的特斯拉 AI Day，其實 HW 3.0 的算力已經用得很滿了。

如果我們看儀表上的可視化信息，會發現 FSD 的感知性能其實出現了嚴重的倒退，各種檢測、跳變都不符合 FSD v11 應該有的表現，更不可能是 v12，否則規控不會那麼行雲流水，説明感知的置信度是非常高的。

高速場景從表現看，應該就是 v11，Teslascope 説確實是 v11，特斯拉仍在對高速場景的 v12 進行測試，但未獲官方證實。

即使不談高速，在城市裏特斯拉是如何實現 v12 和另一個僅用於可視化的 BEV 模型同時運行的？

• 對於人類駕駛員肉眼不太好分辨的老舊減速帶、爛路上看不太清的小凸起和一灘水漬，FSD v11 都當做不存在，FSD v12 的處理和人是一致的——尤其是水漬，人選擇降低車速或打方向繞一下水漬，是因為不想把車搞髒，FSD v12 顯然理解不到這一層，但也會這樣做，Ta 只是學會了人的駕駛方式。

• 相比 v11，FSD v12 的近身博弈能力取得了巨大的改進，美國也還是有那種沒有交規、人車混行的場景，比如 Csatco 的停車場，FSD v12 需要大量通過和其他交通參與物的意圖交互來進行路徑規劃，其實就是輔助駕駛最終極的場景，這一點上 v12 取得的進步是巨大的。

一個典型的場景是窄路錯車，不侷限於停車場，中國的國道省道縣道鄉道有大量雙向共享，可臨時借道的道路，如果恰好還有臨停車，就非常依賴本車和其他車駕駛員的意圖的交互。

A：你先走？
B：還是你先走。
A：好，那我先走。

這樣的信息交互是僅通過觀察車輛的啓停來實現的，FSD v12 實現了，至少在 AI DRIVER 的測試中實現了一次。

此外，這類場景裏的路口處，有時候對向駕駛員是不打燈的，人類駕駛員很多時候是根據對向車輛的車身姿態——甚至是前輪的轉向角來意會對方接下來的駕駛軌跡的。FSD v12 也可以。

一句話，對於弱甚至是無交規、交通燈光信號的駕駛場景，FSD v12 的表現取得了巨大的進步。

還有類似和對向車輛共享的潮汐變道之類的，語義信息更豐富的交通場景，FSD v12 是 OK 的。

最重要的是，正如特斯拉規控負責人 Paril Jain 説的，特斯拉沒有專門投入資源挨個解決這些場景，許多能力是 FSD v12 看了大量的視頻無師自通的。

當然了，這也使得我們 3 個月前製作的 FSD v11 體驗視頻完全失去了意義。

• 最意外的 bug：當你開在路上，整條路就你一輛車的時候，FSD v12 的速度設置就會崩潰，會時而加速，時而減速，難以總結其調整邏輯——我有一個猜測：人開車確實不會完全固定一個速度，除非開了定速巡航，難道這也是跟人學的？

沒錯，各種艱難複雜無法編程的場景，看起來 FSD v12 都學會了，但最簡單的 0 障礙物的大直路，FSD v12 表現還不如 Autopilot。

• AI DRIVER 做了一個實驗，把車帶到一個新的沒繪製任何車道車位信息的小停車場，打開 FSD v12，然後——v12 會不斷錯過唯一的出口，不斷轉圈，你可以腦補一下，類似一個拉磨的驢。

當然，這可能難以稱為一個 bug，只能説至少目前 FSD v12 並未真正獲得一個人類和外界交互的能力。

• 結論其實非常清晰，正如 ChatGPT 有幻覺、會胡言亂語、沒有完全和人類對齊，但依然掩蓋不了其展現出來的巨大潛力。FSD v12 太正義了，必須要 all in 端到端。

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在極越正在進行的直播中，百度 IDG 技術委員會主席王亮表示：

• 自動駕駛感知的一個重點是對未來的預判，理論上擁有了 Sora 的能力之後，可以很好地預判未來 60 秒發生的事情。

• 類似於 Sora 這樣的生成式技術，對於預測、決策和規劃的影響可能是比較大的。

• 百度文心一言擁有相關的能力，未來可以看到這方面很好的進展。

• 個人認為，自動駕駛下一步卷的應該是 Foundation Model，也就是預訓練的基礎模型；具體來説，應該是打造更強的視覺感知底座，把眾多小的感知模型合併成一個大模型。

值得一提的是，除了已經在直播中亮相的端到端自動駕駛之外，特斯拉已經在開發基於 Foundation Model 的下一代自動駕駛了。

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截至當地時間 2 月 22 日，英偉達股價達到 785.38 美元，漲幅為 16.4%；伴隨這一股價，英偉達的市值增加 2,770 億美元，達到 1.94 萬億美元，已經逼近 2 萬億美元。

值得一提的是，英偉達今年迄今的漲幅已擴大至 58.59%。

英偉達的股價變化，在很大程度上與英偉達發佈的最新一季財報相關。財報顯示，無論是去年第四季度的總營收，還是英偉達在數據中心業務部門的營收，都出現了令人矚目的大幅度增長。

在這背後，自然是 AI 領域的不斷發展，尤其是近日以 Sora 為代表的人工智能最新成果，帶動了整個行業對於 AI 算力的需求，這更讓英偉達旗下的 GPU 成為備受追捧的產品。有意思的是，OpenAI 也被爆出正在籌集天量資金來打造自己的 AI 芯片。

需要説明的是，在英偉達不斷增加的營收中，來自於智能駕駛業務板塊的營收佔比其實並不大，但英偉達仍在持續推進它的商業落地進程。除了已經遍地開花的 Orin 之外，還有正在走向落地的 Thor。

但顯然，在英偉達現有業務和營收體系的龐大體量支撐之下，黃仁勳在自動駕駛領域可以投放的彈藥還足夠充足，而這恰好也是一場足夠漫長的戰爭——接下來，就看吳新宙的了。

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