不是郑小康

自动驾驶是一个操作系统级的业务，这是一个大的判断。在这个大的判断下，很多短期的细节的分析是没必要的，不会有那么多系统存续下来。

极氪 MIX 也上了 007 同款大墨镜，007 同平台 SUV 还会戴大墨镜吗？

虚假的广蔚充换电合作👈 真实的广蔚充换电合作👉 🤣

一个朋友制作的辅助驾驶芯片算力表格，看点在于统一了标准：INT8 稠密算力。 再一次，由于特斯拉不再开 AI Day，所以尽管 HW4.0 去年已经量产，但规格未知，参与不了对比。 但可以确认的是，雷总在小米 SU7 发布会上说的 HW4.0 720 TOPS 不是 INT8 稠密算力格式。

特斯拉刚刚发布了其 Optimus 机器人的最新更新，Optimus 工程总监 Milan Kovac 对此做了一些评论： - 特斯拉训练并部署了一个神经网络模型，让 Optimus 开始执行一些简单有用的任务。例如拾取从传送带上下来的 4680 电池并将它们精确地插入电池托盘中。 - 这个模型是一个端到端模型，只采用来自机器人本体的 2D 摄像头和触觉、压力传感器数据，并直接生成关节控制序列。模型完全跑在机器人上的 FSD 控制器上，并通过机器人上的电池进行供电。 - Optimus 被设计为通过单个模型可以执行多个任务，所以特斯拉在训练过程中添加了很多不同的数据。 - 虽然还不够完美，速度也有点慢，但 Optimus 的成功率越来越高，失误率越来越低。目前正在训练机器人从失误案例中恢复，已经看到 Optimus 可以自发纠正失误行为。 - 特斯拉在一家工厂中部署了几个机器人，每天在真实的工作台边接受测试并改进， Optimus 现在也可以在办公室中长时间行走而不会摔倒。 - 特斯拉正在进行进一步的研究，使其移动速度更快，并应对更恶劣的地形，所有这些都不会牺牲其人形特征，特斯拉还专注于整个机器人队的可重复性，训练神经网络以处理动态校准和机器人之间的微小差异。

最近开了两个老油车，一个 13 万公里，一个 21 万公里，这个阶段的油车，对路的要求就很高了。 在高速上的表现还是很棒的，尤其 21 万公里的老 A6，开着非常舒服，底盘和 NVH 受年代和里程的影响我觉得不大。 但一到烂路就有一种体面维持不住的尴尬，底盘和动态都变得有点散… 十分好奇 20 万公里的电车，尤其最近几年这些电车，会是什么表现。

等一下，这哪位啊？ 怎么把我一个还没毕业就在实习跑汽车线，到现在跑了小十年汽车的人打入数码阵营了？ 什么叫「这时候知道加条件」啊？我没记错的话那天直播的主题不是「聊聊各家的城区 NOA？」 先说高通英伟达，我不知道高通的辅助驾驶交钥匙方案落地在哪家车企了？ 英伟达的辅助驾驶交钥匙方案是奔驰和捷豹路虎，奔驰在英伟达做到一半引进了 Momenta，吴新宙来了才力挽狂澜往回拉。 搭载华为 ADS 的十个品牌，哪家中途另寻供应商给华为施压了？ 对于辅助驾驶的交钥匙方案，华为是最强势的，而我随意列举的几个辅助驾驶公司远未实现华为级别的强势，这确实是我的看法。不一定对，一起讨论，但不要一上来就划阵营扣帽子。 注：正如我上午说过的，我从未否认过传统 Tier 1 的强势，但这个和那天直播的主题无关。

看到一段卢伟冰的采访： 「按照雷总的说法，小米还是一个偏外行进入到手机行业，制造业有它的规律和常识在里面，相对而言小米对真正手机行业的经验还是有一些缺乏。 我在手机行业这么多年，手机行业五大重要环节（技术、供应链、产品、市场、销售）我全部做过，行业资源我也非常熟悉，这些正是小米需要的，或者说很多的动作可以非常快的见效。」 卢伟冰和雷军是 2018 年深聊的，小米成立第 8 年。

理想 L6 的大定破两万了。

您就是大众 ID.30？

The information：特斯拉已经获得了在中国开始测试一些辅助驾驶软件的许可。

我看到很多人基于华尔街日报的报道猜测的特斯拉和百度的合作关系都挺离谱的，来简单写一写我的猜测： - 百度甲级测绘资质。 借由这个，特斯拉中国可以重启在中国的数据采集和训练，这是外资合规重要的一步。 - 百度的数据脱敏处理。 因为欧盟 GDPR 和加州隐私法案，特斯拉有很成熟的数据脱敏处理能力，但据说还是要交由中国公司来脱敏处理，包括人脸、车牌、重要地标、GPS 等信息。 - 百度云服务。 FSD 的基础模型进入中国后，还是要结合中国特有的中文语料路标信息、路口特征信息进行训练。虽然训练需求理论上大减，也还是需要小规模的数据和算力的，百度云是一个选项。 - 百度高精地图。 准确一点地说，FSD 是全行业对先验信息依赖最少的系统，高精地图实在无从谈起。 怎么说呢，华尔街日报的记者也需要提高姿势水平吧。