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黄仁勋宣布首次为奔驰 CLA 引入英伟达 AI 端到端驾驶辅助软件 DRIVE,新车预计年底前上市。视频看着非常梦幻,几乎和FSD的驾驶体验有一拼了,随后我又看了下the verge的测试报道,也对英伟达的自动驾驶给出了非常高的评价,甚至认为特斯拉应该因此而感到担忧,核心还是上一篇推文说的,他们跑通了合成数据训练AI的路子,而且就算没干过特斯拉也不要紧,毕竟特斯拉本身也是英伟达最大的客户之一。

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🚀📈马斯克直指Waymo与特斯拉分野:一条更难的路,还是更强的终局? 埃隆·马斯克在谈到Waymo与特斯拉的自动驾驶路径时,给出了一个非常清晰的判断: 特斯拉选择的是一条难度更高,但上限也更高的路线。 他的核心观点并不复杂—— 特斯拉追求的不是“特定区域可用”的自动驾驶,而是通用型自动驾驶系统。 这背后,是一整套截然不同的技术哲学。 Waymo 代表的是工程驱动型路径: 高精地图、激光雷达、复杂的传感器组合,对运行区域有强依赖。 而特斯拉走的是另一条路: 完全基于 AI 与视觉系统,让软件像人类一样“看懂世界”。 这意味着什么? 不依赖昂贵传感器。 不需要激光雷达,也不需要雷达作为前提条件。 甚至不要求车辆提前熟悉目标区域。 系统的目标不是“记住道路”,而是“理解道路”。 从短期看,这条路显然更难。 纯视觉 + AI 需要处理的变量更多,失败成本也更高,对算法、数据和算力的要求极端严苛。 但从长期看,这种路径一旦成立,扩展性将呈指数级放大。 不被地图覆盖限制,不被城市规模束缚,不被硬件成本锁死。 这正是马斯克反复强调的关键点: 特斯拉的软件并不是为某几座城市设计,而是为“任何地方”设计。 这也解释了为什么两家公司在商业化节奏上差异明显。 Waymo 更像是在“完成项目”。 特斯拉更像是在“训练一种能力”。 这并不是谁对谁错的问题,而是技术上限与落地速度的取舍。 如果自动驾驶最终要走向大规模普及, 问题只剩一个: 市场最终更需要“局部最优”,还是“全局通用”? 📬持续关注 $TSLA 在自动驾驶、AI 软件与商业化路径上的关键拐点,聚焦从技术路线到长期价值的结构性变化。 你认为,真正能决定自动驾驶终局胜负的,是工程稳妥,还是通用能力? $TSLA #Tesla #ElonMusk #Waymo #AutonomousDriving #SelfDriving #AI #EV

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