AI 與算力最新消息：xAI、Grok、Dojo

【盈利】

• 在扣除重組和其他費用6億美元之後，第二季度GAAP營業利潤為16億美元。
• 第二季度GAAP淨利潤為15億美元
• 第二季度非GAAP淨利潤為18億美元

【現金】

• 第二季度營運現金流為36億美元
• 第二季度自由現金流為13億美元（第二季度人工智能基礎設施資本支出為6億美元）
• 第二季度我們的現金及投資環比增加了39億美元，至307億美元

【運營】

• 第二季度儲能裝機量創紀錄達到9.4吉瓦時
• 人形機器人Optimus 開始在我們的設施中自主執行任務
• 第二季度賽博越野旅行車成為美國細分市場最暢銷的車型

在第二季度，儘管經營環境困難，我們仍實現了創紀錄的季度收入。

🌞能源存儲業務繼續快速增長，第二季度的裝機量達到了9.4 吉瓦時，創下了紀錄，推動整體板塊的收入和毛利均創下新高。隨着整體消費情緒的改善，以及推出了有吸引力的金融方案以抵消持續高利率的影響，第二季度的車輛交付量也出現了連續反彈。由於其他乘用車製造商在滿足排放要求方面仍然滯後，我們在第二季度的碳積分收入也創下了紀錄。

🚘全球電動車的滲透率在第二季度恢復增長，並逐漸從內燃機車輛中搶佔市場份額。我們相信純電動車是最佳的選擇，隨着續航、充電和服務等方面的誤解被逐步消除，純電動車最終會贏得所有消費者的青睞。

🤖人工智能計劃繼續取得進展。我們降低了完全自動駕駛能力（監督版）在北美的價格，並向所有擁有必要硬件的消費者提供免費試用。這些項目都取得了成功，併為完全自動駕駛能力車輛的盈利奠定了基礎。預計隨着完全自動駕駛能力（FSD）功能的持續進步，以及用户對其便利性和安全性的瞭解增多，隨車訂購完全自動駕駛能力的車輛比例也將提高。

總體而言，特斯拉的重點仍然是在全公司範圍內降低成本，包括降低單車的銷售成本，發展已有的硬件業務，加速開發人工智能產品和服務。雖然無人駕駛出租車的部署時間取決於技術進步和監管部門批准，但鑑於其巨大的潛在價值，我們正在努力讓其成為現實。與此同時，我們正在以長期的方向管理產品組合，專注於銷售增長，加速能源產品的安裝和部署，併產生足夠的現金流來投資未來的增長。

via 特斯拉的微博

• 轉發 @不是鄭小康: Wow，Elon Musk 剛剛確認，今天開始推送的 FSD v12.5 暫時只推送給了搭載 HW4.0 的 Model Y。 在確認 12.5 運行良好後，特斯拉才會進一步擴大推送規模。

FSD v12.5 也兑現了之前的規劃，將模型的參數量擴大了 5 倍。

下一句是重點：HW3.0 也可以運行相同參數量的模型，但需要額外的工作來優化代碼。

考慮到 3.0 和 4.0 巨大的算力差距（4.0=5*3.0），這得是怎樣的 extra wotk 才能讓 3.0 跑 FSD v12.5？[苦澀]

via 小特叔叔的微博

• 小米暫時沒有造摩托車的計劃，要先聚焦造車的目標；

• 關於招聘，去年和今年分別招了 4,000 名應屆生，預計明年還會招 4,000 名；

• 今年 10 月，雷軍會親自去紐北現場；

• 小愛大模型會全量升級，全部免費，大概在 8 月份開始推送。

#42how##新能源汽車##雷軍返場直播#

via 42號車庫的微博

有人發現，本次 FSD 12.5 更新並沒有推送給 HW3.0 的用户。

馬斯克表示：我們最初發布的重點是僅針對 Model Y 配備 HW4 的車型。確保它運行良好，然後再擴展。

這次的模型參數數量有 5 倍的增長。

HW3 版本的參數數量相同，但需要額外的工作來優化代碼。

via 常巖CY的微博

“它是世界上最大的推理訓練集羣。” 蘭州·蘭州中川國際機場

via 常巖CY的微博

端到端的運動規劃模型雖然配備了深度神經網絡，在實現全自動駕駛方面展現出了巨大潛力，但過大的神經網絡使得它們不適合部署在資源受限的系統上，這無疑需要更多的計算時間和資源。

而且，駕駛場景非常複雜，傳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，這個團隊設計了一種基於信息瓶頸策略的規劃相關信息蒸餾器，只提取與規劃相關的信息，還可以分配權重。

這樣一來，參數量大大減少，規劃器的性能、安全性和效率都得到了大幅提升，對算力資源的要求也就沒那麼高了。期待這樣的技術儘快落地😆

#42how##新能源汽車##CVPR2024#

via 42號車庫的微博

他表示，法拉第未來的第二品牌是要打造「每個人都能享受到 AI 奢華和極致體價比的 AI 未來之車、AI 人民之車，成為極致體價比的 AI EV 塔基市場的引領者」。

#新能源汽車##42how##賈躍亭#

via 42號車庫的微博

蔚來表示，到時將分享關於 AI 驅動下智能電動汽車的實踐與思考，並正式全量發佈蔚來整車全域操作系統「SkyOS · 天樞」。

根據蔚來的財報，蔚來幾乎每個季度都會有二三十億的研發投入。到今年 NIO IN 舉辦時，看看蔚來的研發投入已經轉化成多少成果了。🧐

#新能源汽車##42how##蔚來#

via 42號車庫的微博

也就是説，以後 FSD 相對於競品的成長速度會快上更多。

特斯拉的 WO2024/039866A1 專利介紹了一種實時車隊學習系統，這可能會成為自動駕駛技術的遊戲規則改變者。

✅ 關鍵技術元素
▫️ 實時數據收集、傳輸和處理
▫️ 直接從車輛或通過網絡服務間接共享經驗
▫️ 動態環境適應

🔄 詳細系統操作過程

1️⃣ 數據收集和傳輸 (圖 4A)

• 車輛隊列 (102) 通過視覺系統收集實際駕駛數據
• 收集的數據傳輸到網絡服務 (110) 和仿真內容服務 (122)
• 網絡服務 (110) 存儲並初步處理車輛數據

2️⃣ 仿真數據生成 (圖 4B)

• 仿真內容服務 (122) 基於實際數據創建場景
• 生成包括各種環境條件和風險情況的仿真內容
• 生成的仿真數據傳送到網絡服務 (110)

3️⃣ 數據融合和模型學習 (圖 4C)

• 網絡服務 (110) 將實際車輛數據與仿真數據融合
• 機器學習模型在綜合數據集上進行訓練
• 規劃組件 (212) 生成改進的自動駕駛模型

4️⃣ 改進模型的部署和應用

• 新學習的模型部署到特斯拉車輛隊列 (102)
• 每輛車應用新模型以增強自動駕駛性能
• 在實時駕駛過程中持續進行數據收集和反饋

這一循環過程使特斯拉的 FSD 持續進化，每輛特斯拉汽車都成為集體智能的一部分。

該系統的核心優勢在於創建一個良性循環：“更多車輛 = 更快學習 = 更安全駕駛”。

✅ 優勢和前景
▫️ 通過實時軌跡優化顯著提高安全性
▫️ 通過車輛-網絡經驗共享加速學習
▫️ 提高處理不可預測情況的能力
▫️ 通過精確執行器控制實現平穩和穩定的駕駛

🚀 潛在影響
1️⃣ 安全增強：通過集體學習更快地識別和應對危險情況
2️⃣ 性能提升：通過持續實時優化和精確執行器控制實現更平穩和更高效的駕駛
3️⃣ 市場份額擴展：由於優越的性能增加客户偏好
4️⃣ 擴大技術差距：有機會進一步擴大與競爭對手的技術差距

總之，這項專利可能是特斯拉在自動駕駛市場中實現“贏家通吃”局面的關鍵技術。

via 常巖CY的微博

目前進入香港市場的小鵬車型是 X9 和 G6，這兩款車目前在香港已經拿下了 500 個訂單。

其中 G6 將會在第三季度開始首批交付，X9 則在第四季度在香港亮相。另外根據小鵬規劃，AI 天璣系統的粵語助手小 P 也將上線。

值得一提的是，目前包括小鵬 X9 在內，騰勢 D9、極氪 009 光輝等越來越多的國產 MPV 進入了香港市場，香港 MPV 市場也要越來越熱鬧了。

#42how##新能源汽車##小鵬汽車#

via 42號車庫的微博

另外，大模型小愛 7 月底開始進行免費的全量升級。

#42how##新能源汽車##雷軍年度演講#

via 42號車庫的微博

全新極氪 009 全面看齊此前已經發布的四座光輝版，三電全面升級到 800 V，智能座艙用上了雙 8295 芯片，還加上了激光雷達。更重要的是，呼聲很高的七座版車型也來了。今天，車庫編輯 James 就帶你看全新極氪 009 的七座版車型。本期視頻你將看到：

• 全新極氪 009 七座版車型的空間和舒適性表現；
• 智能座艙用上 8295 芯片，體驗有什麼提升？
• 駕駛感受和二、三排乘坐感受詳解；
• 實測續航近 600 km，實測快充不到 11 分鐘。

感謝觀看。

#全新極氪009豪華MPV領導者##全新極氪009保姆車天花板#42號車庫的微博視頻

via 42號車庫的微博

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OpenAI 方面表示，這是「目前功能最強大、成本效益最高的小型模型」，之後會將圖像、視頻和音頻能力集成到該模型中。

分別問了下 GPT-4o 和 GPT-4o mini 二者的區別，mini 的回答果然「mini」很多。

#42how##新能源汽車##chatgpt#

via 42號車庫的微博

體現在技術方案上，就是基於端到端的架構，採用多模態大模型和安全類腦，後者是是一個參數十萬量級的神經網絡，規模對應斑馬魚的神經元數，理想和地平線也正在探索這個領域。看來端到端正在進入「Next Level」。

#42how##新能源汽車#

via 42號車庫的微博

而這也可能導致特斯拉的車被美國政府幹預出售。

這張圖片截取自摩根士丹利（Morgan Stanley）在7月16日發佈的一份研究報告，標題為“What is Tesla's Future in China?”（特斯拉在中國的未來是什麼？），主要討論了特斯拉（或任何其他美國公司）的自動駕駛出租車（robotaxi）在中國市場的潛在挑戰和機遇，綜合考量了技術、政策和國家安全等多方面因素。以下是一些要點：

1. 報告認為，即便特斯拉（或其他美國公司）解決了自動駕駛出租車的問題，他們能夠在中國順利落地的可能性也非常小，因為自動駕駛技術的“雙重用途”非常敏感。
2. 自動駕駛技術與一些軍事技術存在技術重疊。
3. 公眾普遍對自動駕駛出租車帶來的信息、數據和基礎設施安全問題感到擔憂。
4. 美國商務部已經禁止出口先進的人工智能芯片，但對先進的人工智能機器人（包括robotaxi）的立場尚不明確。
5. 投資者可能會質疑特斯拉在中國監管嚴密的環境下能否長期保持競爭優勢。
6. 報告預測到2030年，中國將佔特斯拉單位銷量的大約10%，並且估計特斯拉中國汽車業務的價值可能佔公司總股價的5%左右（大約400億到500億美元）。
7. 特斯拉可能正在加速解決它在中國如何繼續維持商業和技術存在的問題。
8. 美國眾議院新提出的法案將使商務部更容易限制人工智能模型的出口，並增加了外交事務委員會對出口先進人工智能系統的關注，特別是考慮到這些系統可能具有超出商業用途的雙重用途。

via 常巖CY的微博

車機裏多了 3D 形象定製，然後還結合進了 AI 語言大模型，不用羨慕海外版車型了。

手機 App 上，多了原裝的數字鑰匙，除了控制車鎖、車窗、尋車之外，現在還可以實現遙控泊車。算是 MEB 平台在本土化上一個不小的進步。

#新能源汽車##42how##金標大眾來了#

via 42號車庫的微博

via 常巖CY的微博

• 轉發 @鳳凰網科技: 【#餘承東回應問界商標低價轉讓給賽力斯#】

7月15日，@餘承東 在與輝同行直播間解釋了問界商標轉讓的原因，國家法規要求品牌商和生產商必須合一，品牌必須是生產廠商擁有。所以我們現在按照國家的法規要求，只能把品牌讓生產商擁有。他表示，用4個字母以AI開頭的品牌名稱在全球註冊是很難的，問界品牌至少值上百億以上，以很低的價格賣給了塞力斯，車廠是大賺特賺了。@鳳凰網科技

via 42號車庫的微博

• 轉發 @人民日報海外版-海外網: #日本研發開車機器人時速達5公里#【#日本研發能開車的機器人#：時速可達5公里 會拉手剎、踩踏板】據福克斯新聞7月14日報道，最近，日本東京大學河原塚健人團隊研發一款可以駕駛普通汽車的機器人，引發關注。

該機器人名為武藏，有74塊“肌肉”和39個關節。它每隻手有五根手指，手腳上都有壓力傳感器。它能夠執行復雜的任務，例如轉動方向盤、踩踏板、使用手剎、轉動點火鑰匙，甚至使用指示燈。

它的眼睛，配備了與人工智能系統相連的高分辨率攝像頭。這使它能夠識別後視鏡中的行人，並對交通信號燈變換等做出反應。

不過，該機器人目前仍處於開發的初期階段。它僅能以5km的時速，在非開放道路駕駛，只能沿直線行駛並右轉。 人民日報海外版-海外網的微博視頻

via 42號車庫的微博

三張圖分別是 ChatGPT、KIMI、文心一言的答案。大家最喜歡誰的回答？

#42how##新能源汽車##蘿蔔快跑#

via 42號車庫的微博

• 轉發 @小特叔叔: 蹲坑隨筆，杠一槓啊😁

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

• 轉發 @小特叔叔: 蹲坑隨筆，杠一槓啊😁

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 於欣烈的微博

• 轉發 @小特叔叔: 蹲坑隨筆，杠一槓啊😁

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

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。

#42how##新能源汽車##蔚來端到端aeb#42號車庫的微博視頻

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？

#42how##新能源汽車#

via 42號車庫的微博

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？

#42how##42mark##新能源汽車#

via 42號車庫的微博

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。

#42how##新能源汽車##蔚來#

via 42號車庫的微博

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？

#42how##新能源汽車# 網頁鏈接

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