电动知士大雨

中午吃饭，第一次用S4的桩给P7+充电，4根桩，左边一台G9、右边一辆G3，峰值跑到了241kW，我觉得速度还行，你们觉得呢？

有关模型的知识问题，Cladue是真神，总能给出GPT无法看到的内容和视角。

理想汽车的德国研发中心开业了，理想全球化研发战略布局迈出第一步。

元戎和smart正式官宣，供应商的格局也差不多成型了，恭喜元戎。

昨天FSD视频发布之前，我说请大家轻喷，之后有几位做AD产品的朋友问我，喷点在哪里？我回复了图1里的话，节目发布之后，果然如我所讲，信息茧房这件事挺可怕的，我的建议如果有机会，就多摸摸，多感受，多学习。 关于地图数据那段，其实很多人都没搞清楚先验、HD Map、在线（矢量）地图、AD Map、导航地图的定义、差别。 最好笑的是B评论区，有特斯拉粉丝否认用了地图数据，也有粉丝说用了数据，但不是图商的，而是自采，这才是大家夸特斯拉的原因，我觉得他们可以PK一下。

这次美国体验特斯拉FSD V13.2的节目，分成了上下两集。上集主要讲三件事： FSD的接管率、到底用没用地图数据？ 以及特斯拉车位到车位到底是什么？ 为什么分上下两集？因为想讲的内容太多了，如果做成单期节目，上线时间很可能要春节后了，如果你看完觉得不错，对你有所启发，欢迎点赞、转发！

看到好几位老师说，只有小米YU7才有机会在销量上超越焕新Y。看了下易车销量榜，最近半年SU7是超过焕新3的，当然2024全年销量还是比不过，因为SU7是4月才发布，早期也有产能瓶颈，但最近半年确实反超了。 如果YU7能复制SU7的火爆（我个人认为，有机会超越SU7），你们觉得超越焕新Y有可能吗？

奥迪今年上市的新车，据说都会上华为乾崑ADS，合资品牌转向也很快啊，2025年看来是供应商大显身手的一年了： 华为、mmt目前定点数最多，后面的地平线、卓驭（DJI）、元戎、轻舟也都有机会。 虽然都来自供应商方案，软件版本也相同，但不同的电气架构、车型设计，以及配合度也会影响效果，但差异也就在1%-5%，想分辨差别，还是得靠对比测试才行。

继园区漫游之后，小鹏释放了XNGP的漫游泊车视频，与特斯拉FSD不同的是，XNGP的漫游泊车，会推荐可泊入的车位，用户可选择最终泊入哪一个，而特斯拉则是随机寻找车位，有时候停的还不一定是车位。 这充分说明了两套系统，产品底层逻辑的不同。特斯拉是单纯的技术导向，完全由模型自学习和成长，至于学成什么样，需要学多久，不做干涉。而小鹏则是用技术去解决体验问题，更多从体验可交付的角度出发，会设计产品的功能和逻辑。 你不能说特斯拉是错的，但这样的路径，国内厂商做一定被喷，他们会说：你交了一个不完整的产品…而特斯拉么，因为具有特殊光环…你们懂得。

XOS天玑5.5.0先锋2，开启了万人公测，目前是一个车型3000人，这个版本的全量进度应该也会加快。

今天高强度试驾了Model Y和Model S的13.2版本，确实会有一些差别，主要是停车这个场景，Y几乎不会泊入目的地车位，S则有更高几率自己扎进车位。 而换成临停场景，Model Y的处理会更好一些。 当然以上结论，仅适用于这8个小时的试驾路线，无法作为普遍性结论。 美国的路权明确，绝大多数司机、行人都会严格遵守，所以国内的一些博弈场景，防御性减速场景在这边不适用，模型也几乎不需要对这类场景进行训练，也就让系统的流畅度、停与动的衔接上非常高效，FSD在美国是很有效率的，甚至比我们这些，不经常在美国开车的人更高效。 当然任何系统都有不完善的地方，FSD V13.2也有，通过亲自试驾，既能看到好的能力，也能看被YouTuber吹过头的部分，这些会在节目里给大家展开聊聊。 #特斯拉model y# 美国·洛杉矶

我之前做过一个判断，小鹏把车位到车位放到AI代驾，只是阶段性训练的选择，最终会拿出来。这段园区的车位漫游，可以看作非记忆路线的另一种形态，也是车位到车位“拿出来”的必经之路。 这条视频的难点，是园区的两个环岛，你会发现系统选择的出口并不相同。 今天我们试试特斯拉FSD的漫游模式，看看是不是有不一样的地方。