AI 與算力最新消息：xAI、Grok、Dojo

1、“因為華為的600kW方案扮演的是供應商的角色，但從用户側，這都是樁。”

按這個邏輯，英偉達自動駕駛領域第一，因為都是跑在我OrinX上的，沒我OrinX，什麼端對端大模型都無米之炊。

2、“當下蔚來換電的體驗，包括服務體驗，是蔚來每年燒200億來維護的，蔚來可以一直虧錢下去麼？”

啥玩意兒？人家虧200億全用來補貼體驗和換電了麼？研發不用錢啊，楊戩哭死😭

3、“我説如果，換電站電池不夠了，排隊的人過多，我又急需要換電，還能優雅麼？前面蔚來剛説，充電會因為多車同時充電會導致資源分流。後面怎麼不説説自己的多人換電可能導致的換電資源分流呢？”

感覺不是一直開油車的朋友不會去否認這個超快充目前存在分流的客觀事實。不過用詞還是謹慎，換電這兒“可能導致”😄

4、“這個點，説白了，如果充電車想要實現，加裝一個充電機器人就好了，成本可比換電站便宜多了，為什麼大家不做呢？”

一個站你就加一個機器人怎麼行，得一個樁一個機器人，且機器人要適配N多車型的充電口布局，有些在車頭、有些在保險槓上。什麼？要建立統一的充電口布局標準？那好吧！現在開始召集充電口布局統一聯盟？2028年能用上不？

5、“我只要換一次電，我的新電池是不是就找不回來了？”

換個桶裝水，誰在乎這桶裝水瓶幾成新？拿着飲水機非要自己裝自來水的可能在乎？

6、“因為家充的大多數充電時間都是晚上，相較於家用樁數量所帶來的削谷填峯的規模，蔚來那幾座換電站，不值一提。”

家充確實能填點谷但怎麼削峯？車白天不開啊？就算週末你不開，拿3kw交流放電削峯？確實不值一提。

via 小特叔叔的微博

這個端到端的 AEB 也是隨着2.6.5 版本推送給了用户，這也是行業首個應用到端到端技術的增強版自動緊急制動 AEB。

很多朋友可能會有個疑問，現在提到智駕好像都在講端到端，那到底什麼是端到端，為什麼 AEB 也要用端到端呢？

端到端技術簡單的來説就是將之前車端感知的數據的融合，跟蹤，規劃決策等各個部分用一個端到端的模型去替代，車端的感知數據可以直接通過模型輸出成車輛的控制信息。

那用端到端的好處就是車輛的控制處理可以更加的靈活，覆蓋的場景也會更加豐富。

我們平時所遇到的需要觸發 AEB 的場景往往是很難預測的，如果用傳統的方式去做，這裏面會包含三個不同的變量：

• 自車與目標的碰撞時刻相對角度
• 自車轉向角度
• 目標轉向角度

並且這三個變量之間的數據並不是簡單的加法，而是乘法，如果按 30 度為一個檔位的話，這個組合數量是 1,728 種，而標準法規的覆蓋則僅有 0.4%。那如果把這個角度變成 5 度為一個單位，那這個組合數量則是 373,248 種，那就更無法全面覆蓋了。

如果用端到端技術去處理

• 有效速度範圍與標準 AEB 相當（4-150 km/h），但場景覆蓋率提高了 5 倍，同時誤剎基本上沒有加。
• 路口場景緊急制動正確響應相較標準 AEB提高了5.2倍。

這其中也離不開蔚來的羣體智能幫助下的端到端 AEB 的數據訓練與驗證，這其中包括：

• 20 億公里的端到端 AEB 數據訓練集。
• 1 億公里的實車級羣體智能驗證。

可以看出，蔚來一直將安全放在首位，將端到端技術首先應用在與安全息息相關的 AEB 功能中。

今天現場同時也有其他友商的競品車型，進行了同樣的項目測試，但蔚來表示，這次的成績也不會進行傳播，目的也是希望各個廠家可以重視 AEB 這種和安全息息相關的功能，大家一起把 AEB 功能做的更好，這一點真的很蔚來了。

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via 42號車庫的微博

最近關於蘿蔔快跑的討論越來越多了，憑藉低價，蘿蔔快跑無人駕駛網約車服務在武漢市訂單量迎來爆發式增長，也引發了包括網約車司機在內的各界人士對網約車司機飯碗被搶走的憂慮。

有網友認為，人工智能應是替代高危職業，而不是搶底層人民的飯碗。

而百度副總裁王雲鵬曾對「搶飯碗」的爭論發表的觀點是：「做無人車的初衷，不是為了搶出租車網約車司機的生意，而是為了更好的服務老百姓，提供一種新的出行方式。」

不管歡迎還是反對，無人駕駛網約車從測試狀態融入日常的日子可能不遠了。蘿蔔快跑後台現場，很多網約車資深司機作為工作人員，一人負責監控多台車，並在 AI 出現問題時進行人工干預。

但這樣的崗位畢竟有限，當科技發展太快，總有人被落下。大家覺得，當無人駕駛網約車大範圍普及後，人類司機該何去何從呢？

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聊聊 4 台車都排名靠前的「語音排行榜」。4 台車語音覆蓋範圍非常廣，車控、導航、媒體、設置均能精準識別，執行速度也基本都能做到同步，也都有「可見即可説」「連續對話」等特殊功能。因此在這些方面， 4 台車都拿到了滿分。

值得一提的是，4 台車都搭載了自研的 AI 大模型，既能回答你的部分問題，還能在你無聊時陪你聊天，趣味性拉滿。大家會喜歡車上有這個功能嗎？

而拉開差距的正是「語音交互效率」。其中極越 01 的「平均語音反饋延遲」低至 0.71 秒，比第 2 名理想 MEGA 的 0.85 秒還快了不少，並且主駕支持幾乎全局免喚醒，這讓它在「語音排行榜」中排名第 1。

小米 SU7 的「平均語音反饋延遲」成績是 1.43 秒，並且目前還不支持「免喚醒」，這也拉低了它最後的排名，以 82.4 分在排行榜中排名第 6。

這個測試結果符合你的預期嗎？大家還想看哪些座艙方面的對比？

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不知道大家有沒有感受過被 DMS 提醒的情況。

普通的 DMS 只會非常機械的去檢測駕駛員的狀態，有些時候可能只是看一眼消息，設置一下導航，但 DMS 不能清楚的判斷出駕駛員的意圖。

蔚來的 ADMS 是將 DMS 和 AD 結合在一起，能夠更好的去理解駕駛者的意圖，然後結合 AD 的環境動態評估，更加靈活的去做提醒。

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何小鵬發微博表示 Robotaxi 目前能力、法規、商業閉環都還沒到，但是在加速，大概兩年後會開始進入轉折點。

此外，何小鵬還表示目前 L4 公司很多的技術路線還是算法 + 小 AI 模型的組合，建議趕緊改到端到端。

最近 Robotaxi 很火，大家體驗過了嗎？你覺得 Robotaxi 兩年後會開始進入轉折點嗎？

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via 42號車庫的微博

BI 採訪了十多名特斯拉現任和前任員工，除了一名不願透露姓名的員工外，所有員工都表示，馬斯克駕駛特斯拉的圖像和視頻剪輯受到了嚴格的審查，而 YouTube 用户等知名司機的數據則受到了“VIP”待遇。

結果是，特斯拉的 Autopilot 和 FSD 軟件可以更好地導航馬斯克和其他知名司機的路線，使他們的駕駛更加順暢和直接。

報告稱，數據註釋者是審查特斯拉汽車剪輯以幫助訓練其自動駕駛神經網絡的人，他們的任務是關注兩類：“特斯拉首席執行官埃隆·馬斯克和一組精選的“VIP”司機。”

幾位接受 BI 採訪的註釋者證實，他們的任務是專門研究特斯拉、SpaceX、Twitter 地點周圍的路線以及馬斯克以前擁有的豪宅。

特斯拉員工聲稱，這無疑會讓馬斯克比普通特斯拉司機擁有更好的特斯拉 FSD 體驗。

特斯拉前員工表示：

“看起來我們故意讓他的車變得更好，讓自動駕駛看起來與實際不同。感覺很不誠實。”

這不就是國內 AI 代駕的邏輯嗎？

via 常巖CY的微博

反覆暗示多了，人自己就信了。

今天回國的飛機上睡不着，就把國航飛機上有的 4、5 兩部又看了一遍（事實上應該是各自被看的第 3 遍了）。

不同的背景下看，故事感受還是不一樣的，4 就讓我們想到了在 AI 加持的人臉識別和無人機控制的戰場態勢下，想要做到在這個世界上歸隱可真的不太可能了。

5 則讓人開始懷疑，到底看到的什麼才是真的。

4 和 5 的結尾都有着明顯的“未完待續”的伏筆，但一切就這樣結束了，像極了我們的很多工作。

via 常巖CY的微博

via 42號車庫的微博

via 特斯拉的微博

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新能源汽車#世界人工智能大會# 網頁鏈接

via 42號車庫的微博

• 兩個完善：技術標準+市場機制；
• 一箇中期目標：車網互動規模化應用；
• 兩個標準：智能有序充電全面推廣、V2G形成幹萬千瓦級規模效益

#新能源汽車##世界人工智能大會#

via 42號車庫的微博

上層網聯信號燈的控制，下層智能網聯汽車。

簡單概括就是在 V2X對每台車做到雙向通信和控制的前提下，路口通行效率會提高，交通信號燈就可以做節能，車輛也可以因為減少停車等待、提高通行效率從而實現節能。

#世界人工智能大會##新能源汽車#

via 42號車庫的微博

電網的供給側和需求側都有波動，特別是光伏的接入，但是儲能可以去做調平。

假設國內電動車保有量有上億，那調節功率達到億千瓦級。對於汽車來説，補能行為是可預測的，就可以利用這個靈活性做供給和需求的調平。

目前在全國各地有一些站點已經接入了調峯實踐。丹麥也有一個站做了嘗試。

#世界人工智能大會##新能源汽車#

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人工規則時代的智駕，國內公認是華為第一。AI 大模型時代，理想能實現超車嗎？

via 於欣烈的微博

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大體上來説，這次發佈會第一段涵蓋了理想的智駕數據統計，無圖 NOA 內測的各個節點，今年對於智能駕駛的規劃。

後面第二趴的技術部分談到了理想做智駕的思路，如何將「系統一 + 系統二」這樣的直覺 + 思考的模式應用於智駕當中。系統一對應的端到端模型是什麼，有什麼用，有哪些優點，實際效果怎麼樣，如何訓練和測試。以及在模型部署的實踐中有哪些難題，團隊又是如何解決的等等。

發佈會之後官方自己也做了省流版的文字總結：

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如果想看完整版的也有直播回放 網頁鏈接

#理想智能駕駛夏季發佈會#

via 42號車庫的微博

#理想智能駕駛夏季發佈會#

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另外對於一部分老司機的違規駕駛行為，系統也會加入強化學習邏輯，犯錯就懲罰系統，讓它知道人類的哪些駕駛行為是不能學的，

#理想智能駕駛夏季發佈會#

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• 模塊之間不再是漏斗模型，模型內部的信息丟失更少，決策和規劃更擬人；
• 單一模型的輸入輸出效率更高，延遲更低；
• 更全面的數據驅動，迭代更快，OTA 速度可以做到周級別。

#理想智能駕駛夏季發佈會#

via 42號車庫的微博

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多模態大模型能夠將語音、文字、圖像、手勢、視頻等各種模態進行高效且深度地融合，相較於手機，智能汽車才是更適合承載多模態大模型的落地場景。因為智能汽車內外的各種攝像頭是常開的，用户可以實時跟汽車通過多模態的方式進行交互。

大家希望車上的多模態大模型實現什麼樣的功能？

#42how##新能源汽車##2024世界人工智能大會#

via 42號車庫的微博

他還表示，端到端 + VLM 從去年下半年開始在團隊內部孵化並啓動預研，到現在為止已經完成了模型的原型驗證和實車的部署。

端到端架構逐漸成為了今年智能駕駛領域競賽的主要焦點，各家都在佈局。

今天晚上 8 點的「理想汽車 2024 智能駕駛夏季發佈會」會公佈一些技術細節和研發成果，大家可以期待一下了，看看端到端多久能量產，理想又能否佔得先機。

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• AI 真的已經滲透到了很多行業，包括汽車、金融、醫療、教育、鋼鐵、採礦等等，並正在風風火火的落地。

大家所在的行業開始應用 AI 了嗎，能力怎麼樣？

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看來已經有人隔着圍欄上手摸了，上面有明晃晃的手印，這個外殼太給手印存在感了。[允悲]

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這款飛行器最大設計速度 130 km/h，最大航程 30 km，最大航時 25 min。

支持兩人乘坐，不需要駕駛員，只要選定目的地，就能起飛。

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操作的人是在後排通過眼神進行操控的，視頻中的中控屏只是在展示對應的畫面。

整體上的控制還是比較絲滑的，但是在進行交互前需要從眼神依次看着屏幕上的六個點進行標定，這個過程會稍微有點麻煩。

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via 42號車庫的微博

via 特斯拉的微博

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大家更喜歡哪個 7 的設計？

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