火火兔爸
01-01 14:39
单就特斯拉的保有数量一旦新的fsd订阅量大幅上升都可以很好的提升利润
马斯克10年梦成真！特斯拉全球首次自动驾驶横穿美国，人类0次接管
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01-01 19:29
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明年是不是着重做多特斯拉
火火兔爸
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对
什么也没有了～
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tg-width=\"1080\" tg-height=\"907\"/></p><p>从美国西海岸开到东海岸，2天20小时，人类0次接管。</p><p>物理世界的「自动驾驶奇点」，终于降临！</p><p style=\"text-align: justify;\">这条推特，也彻底引爆了全球科技圈和AI圈。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/861c807c134505ea2367214c8df763dd\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"810\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">由此，他也成为全世界第一个全程凭借自动驾驶横穿美国的人。</p><p style=\"text-align: justify;\">可以说，这是特斯拉正式通过了公路上的图灵测试。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f1f1dcedc4f2917710ec0126fe4846d2\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"356\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">这场AI主导的公路旅行，直接震撼了全球特斯拉车主。</p><p style=\"text-align: justify;\">前特斯拉AI总监Karpathy兴奋高呼：这一刻终于来了，这是端到端神经网络的胜利，这是「软件2.0」在物理世界的完全接管，不再需要人类写下的规则！</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a379d8ff233b39e51f1ade3558c5897f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1062\" tg-height=\"490\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">特斯拉官方账号，表扬了这次壮举。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/92fc3958e2cc9dca7573da1973f58aba\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1074\" tg-height=\"311\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">一位特斯拉车主赞叹：「我们已步入自动驾驶穿越美洲大陆的时代。」</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/71cd22a3869044eac05eaaf7c37ef793\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"382\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">特斯拉掌门人马斯克，也激动转发莫斯的推文：「酷！」</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d09bb212cefa782616bc27450f3eeeec\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1247\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">十年前，马斯克许下「Coast-to-Coast」的诺言，2026年1月1日，终于实现了！</p><p style=\"text-align: justify;\">或者真如Karpathy所说：从此，方向盘只是车上的一个装饰品？</p><h2 id=\"id_3148617888\">全球首次人类零接管</h2><p style=\"text-align: justify;\">下面这份数据，让人难以抑制心头的震撼。</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>总里程：2732.4英里（约等于4397公里）</strong></p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>耗时：2天20小时</strong></p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>软件版本：FSD v14.2</strong></p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>人工接管：0</strong></p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">当特斯拉从v12开始抛弃传统的C++，转向端到端神经网络，AI就从数百万小时的视频中，真正学会了开车。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这场横跨美国大陆的旅途中，David Moss没有任何一刻，触摸车里的方向盘，或者踩过踏板！</p><p style=\"text-align: justify;\">想象一下：坐在驾驶座上，盯着方向盘整整<strong>68个小时</strong>（2天20小时），看着它自行转动，穿过繁忙的洛杉矶街道，汇入州际高速，避让加州的摩托车手，在德克萨斯的暴雨中稳住车身，最后停在南卡罗来纳州的海滩边。</p><p style=\"text-align: justify;\">他从洛杉矶的特斯拉餐厅出发，最终到达南卡罗来纳州默特尔海滩，穿越了24个州。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/697d95147dfe779b7963f104ea9f94dd\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"474\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">如果你亲自开过这段行程，就会明白全程的路况有多么复杂。然而从加州的高速公路，到中部的城市街道，再到东海岸的复杂路况，FSD一次性全部搞定了！</p><p style=\"text-align: justify;\">天气多变，交通拥挤，甚至夜间驾驶、自动化充电，都没让系统掉链子。</p><p>Moss评价说——整个过程中，从未出现过一次险情，即使在人类驾驶员中，这也实属罕见。 </p><p style=\"text-align: justify;\">对于好奇的网友，Moss表示，你可以登录FSD数据库，验证所有数据。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f9f72f7c732a5bc94e624b9f0a60cfb8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1073\" tg-height=\"238\"/></p><p>同时，David Moss晒出了充电记录。注意，在所有站点的停车，也都是由特斯拉FSD自动完成的。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bf8a1fe029809749e7d323cdd653a35b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1064\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">这次横穿美国大陆，不仅体现了FSD V14.2的技术能力，也向整个行业证实——</p><p style=\"text-align: justify;\">即使在现实的复杂场景，L4自动驾驶也有可能实现！</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a56403799ea716097a228bec0fbbd065\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1426\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">十几年前，这样的壮举还只是工程师的技术梦想。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8729c8c5dfe90f0d2ccf4866b4501344\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"584\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">从2016年，特斯拉的FSD系统就开始宣传「零干预横贯美国」的目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">在发布Autopilot 2.0时，Elon Musk就放话，说2017年底就能实现。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是一个迟到了八年的承诺，但当它终于兑现时，仍然让人感到吃惊！</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7e1444fce4aaab9815356436fb17ba34\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"628\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bac076faebb192fe4c4e64c7735c1405\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1356\"/></p><h2 id=\"id_3795981535\">一位特斯拉FSD的死忠粉</h2><p style=\"text-align: justify;\">其实在25年底，David Moss就曾创下纪录。</p><p style=\"text-align: justify;\">当时，他在特斯拉FSD V14上，连续驾驶了超过10000英里，且全程无干预，实现了真正的100%自动驾驶。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7c930a14b2fd92448fa1d79c49751658\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1075\" tg-height=\"1440\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">当时的路线图是这样的。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aa4ed0e35d8ab465e146ace97971e981\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"451\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">而这个消息出来后，网友们纷纷表示，不可能，这绝不可能！</p><p style=\"text-align: justify;\">有人说，自己每天都在用FSD 14.2.2.1，虽然体验很棒，但绝不可能实现完全自动驾驶。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e4365efb77c0bb39d6e88e7d8355f42e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1065\" tg-height=\"319\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">然而David Moss晒出的仪表盘显示，FSD V14千真万确完成了100%的完全自动驾驶。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/93a34c66a66af02c78abea3bd7b4b2d5\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">在去年年底，他就立下宏愿：成为第一个完全依靠FSD用自动驾驶横跨美国（洛杉矶→佛罗里达）的人。</p><p style=\"text-align: justify;\">时隔一年，他果然完成了这个目标，实现了一个更宏大的路线图。</p><p style=\"text-align: justify;\">这完全出于他对驾驶的热爱，并不是为了炒作。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2943e5dc9b0c1d42d1dae03f67da7e1c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"600\"/></p><h2 id=\"id_2196220549\">马斯克：那个「该死的」2017 预言</h2><p style=\"text-align: justify;\">回到2016年10月。</p><p style=\"text-align: justify;\">彼时，马斯克意气风发，豪言：「<strong>到2017年底，特斯拉将能够从洛杉矶自动驾驶到纽约，全程哪怕你碰一下方向盘都算我输</strong>。」</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1ea329f88fcddb10764ec5b1a44ff585\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1008\" tg-height=\"356\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">后来的故事我们都知道了。</p><p style=\"text-align: justify;\">2017年过去了，2020年过去了，甚至到了2024年，马斯克不断跳票！</p><p style=\"text-align: justify;\">这个承诺就像是一个「永远的明年」。</p><p style=\"text-align: justify;\">由于技术路线的反复横跳（从雷达+视觉到纯视觉，从规则代码到神经网络），特斯拉的自动驾驶曾一度陷入瓶颈，甚至被谷歌旗下的Waymo在无人出租车领域抢尽风头。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a223047232c267c5e5c05149af7febc5\" alt=\"Gemini生成的特斯拉自动驾驶技术路线图\" title=\"Gemini生成的特斯拉自动驾驶技术路线图\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"559\"/><span>Gemini生成的特斯拉自动驾驶技术路线图</span></p><p style=\"text-align: justify;\">直到FSD V12 版本的出现，特斯拉彻底抛弃了原来的代码逻辑，转向了「端到端」神经网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">简单说，就是让AI像人类一样，直接通过看视频学会开车，而不是由工程师一行行写代码告诉它「红灯停、绿灯行」。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管特斯拉坚信端到端神经网络技术，但这绝非自动驾驶领域的共识方案。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/155a58ae4ab1b842b1058ea332966eb3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"780\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">大多数其他自动驾驶研发公司都采用传感器密集型、模块化的驾驶方式。虽然这类系统在初期开发和调试可能更容易，但其复杂性也不容忽视。</p><p style=\"text-align: justify;\">特斯拉AI负责人Ashok Elluswam，在国际计算机视觉大会ICCV介绍了端到端方案的优势:</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>将人类价值观系统化极其困难，从数据中了解它们则容易得多。</strong></p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>感知、预测和规划之间的接口定义不明确。在端到端架构中，梯度从控制端一直流向传感器输入端，从而整体优化整个网络。</strong></p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>易于扩展，可处理现实世界机器人技术的庞大而长尾需求。</strong></p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>具有确定性延迟的同构计算。</strong></p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>总的来说，相对于过去的苦涩教训，这种方法在规模化方面处于正确的位置</strong>。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/835c599dc7d046ce49f47a8bcc5a41db\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1057\" tg-height=\"406\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">更绝的是，为了自动驾驶数据打造的神经网络<strong>「世界模拟器」</strong>，同样可以模拟多种真实场景，训练擎天柱。。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f93cfa8c47ff761badcba3317ba72fba\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"878\" tg-height=\"516\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克「世界模拟器」首曝，1天蒸馏人类500年驾驶经验！擎天柱同脑进化</p><p style=\"text-align: justify;\">而这次「人类零接管」的关键在于「端到端」的最后一块拼图。</p><p style=\"text-align: justify;\">在V14之前，特斯拉的AI虽然眼神好使（视觉感知强），但脑子里的地图还是传统的导航模块。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就好比一个老司机虽然车技好，但他脑子里只有一张死板的纸质地图，一旦遇到修路或者地图没更新，就容易发懵。</p><p style=\"text-align: justify;\">而在V14.2中，特斯拉将<strong>导航和路径规划也整合进了神经网络</strong>。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/00978449f215761104e96a37e5633761\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"962\" tg-height=\"481\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">现在的FSD不再是「看着地图开车」，而是像本地人一样，能根据眼前的路况实时理解该怎么走。</p><p style=\"text-align: justify;\">一次成功的「零接管」，不等于这套系统已经完美。</p><p style=\"text-align: justify;\">统计学告诉我们，如果事故率是万分之一，那么跑一次几千公里的长途可能正好没遇上，但这并不代表它能安全应对几百万辆车的日常通勤。</p><p style=\"text-align: justify;\">不过，FSD V14.2的这次表现，最大的意义在于它有力回应了「纯视觉方案无法实现长途全自动」的质疑。</p><p style=\"text-align: justify;\">它证明了不需要昂贵的激光雷达，不需要高精地图，仅凭摄像头和算力，AI真的可以处理从繁华都市到荒凉公路的几乎所有场景。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>对于普通人来说，这意味着什么？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">官方仍是<strong>SAE L2（需监督），</strong>但车辆完成<strong>100%驾驶任务，</strong>驾驶员仅作安全监督，完全有可能。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/22b1803d0dad2bdae4704e43fad71ebb\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"437\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">也许，还要等上几个版本，甚至要等到硬件Hardware 5.0的普及，我们才能真正放心地在车里睡大觉。</p><p style=\"text-align: justify;\">但看着David Moss那辆横跨大陆的Model 3，那个曾经被嘲笑为「科幻小说」的未来，确实已经把轮胎压在了现实的沥青路上。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5d5e84f22c6e2c4b6d1c45f6293cf6ef\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"357\"/></p></body></html>","source":"lsy1569730104218","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>马斯克10年梦成真！特斯拉全球首次自动驾驶横穿美国，人类0次接管</title>\n<style 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3，完成了全球首次、经由第三方数据验证的「零接管」横贯美国之旅。从美国西海岸开到东海岸，2天20小时，人类0次接管。物理世界的「自动驾驶奇点」，终于降临！这条推特，也彻底引爆了全球科技圈和AI圈。由此，他也成为全世界第一个全程凭借自动驾驶横穿美国的人。可以说，这是特斯拉正式通过了公路上的图灵测试。这场AI主导的公路旅行，直接震撼了全球特斯拉车主。前特斯拉AI总监Karpathy兴奋高呼：这一刻终于来了，这是端到端神经网络的胜利，这是「软件2.0」在物理世界的完全接管，不再需要人类写下的规则！特斯拉官方账号，表扬了这次壮举。一位特斯拉车主赞叹：「我们已步入自动驾驶穿越美洲大陆的时代。」特斯拉掌门人马斯克，也激动转发莫斯的推文：「酷！」十年前，马斯克许下「Coast-to-Coast」的诺言，2026年1月1日，终于实现了！或者真如Karpathy所说：从此，方向盘只是车上的一个装饰品？全球首次人类零接管下面这份数据，让人难以抑制心头的震撼。总里程：2732.4英里（约等于4397公里）耗时：2天20小时软件版本：FSD v14.2人工接管：0当特斯拉从v12开始抛弃传统的C++，转向端到端神经网络，AI就从数百万小时的视频中，真正学会了开车。在这场横跨美国大陆的旅途中，David Moss没有任何一刻，触摸车里的方向盘，或者踩过踏板！想象一下：坐在驾驶座上，盯着方向盘整整68个小时（2天20小时），看着它自行转动，穿过繁忙的洛杉矶街道，汇入州际高速，避让加州的摩托车手，在德克萨斯的暴雨中稳住车身，最后停在南卡罗来纳州的海滩边。他从洛杉矶的特斯拉餐厅出发，最终到达南卡罗来纳州默特尔海滩，穿越了24个州。如果你亲自开过这段行程，就会明白全程的路况有多么复杂。然而从加州的高速公路，到中部的城市街道，再到东海岸的复杂路况，FSD一次性全部搞定了！天气多变，交通拥挤，甚至夜间驾驶、自动化充电，都没让系统掉链子。Moss评价说——整个过程中，从未出现过一次险情，即使在人类驾驶员中，这也实属罕见。 对于好奇的网友，Moss表示，你可以登录FSD数据库，验证所有数据。同时，David Moss晒出了充电记录。注意，在所有站点的停车，也都是由特斯拉FSD自动完成的。这次横穿美国大陆，不仅体现了FSD V14.2的技术能力，也向整个行业证实——即使在现实的复杂场景，L4自动驾驶也有可能实现！十几年前，这样的壮举还只是工程师的技术梦想。从2016年，特斯拉的FSD系统就开始宣传「零干预横贯美国」的目标。在发布Autopilot 2.0时，Elon Musk就放话，说2017年底就能实现。这是一个迟到了八年的承诺，但当它终于兑现时，仍然让人感到吃惊！一位特斯拉FSD的死忠粉其实在25年底，David Moss就曾创下纪录。当时，他在特斯拉FSD V14上，连续驾驶了超过10000英里，且全程无干预，实现了真正的100%自动驾驶。当时的路线图是这样的。而这个消息出来后，网友们纷纷表示，不可能，这绝不可能！有人说，自己每天都在用FSD 14.2.2.1，虽然体验很棒，但绝不可能实现完全自动驾驶。然而David Moss晒出的仪表盘显示，FSD V14千真万确完成了100%的完全自动驾驶。在去年年底，他就立下宏愿：成为第一个完全依靠FSD用自动驾驶横跨美国（洛杉矶→佛罗里达）的人。时隔一年，他果然完成了这个目标，实现了一个更宏大的路线图。这完全出于他对驾驶的热爱，并不是为了炒作。马斯克：那个「该死的」2017 预言回到2016年10月。彼时，马斯克意气风发，豪言：「到2017年底，特斯拉将能够从洛杉矶自动驾驶到纽约，全程哪怕你碰一下方向盘都算我输。」后来的故事我们都知道了。2017年过去了，2020年过去了，甚至到了2024年，马斯克不断跳票！这个承诺就像是一个「永远的明年」。由于技术路线的反复横跳（从雷达+视觉到纯视觉，从规则代码到神经网络），特斯拉的自动驾驶曾一度陷入瓶颈，甚至被谷歌旗下的Waymo在无人出租车领域抢尽风头。Gemini生成的特斯拉自动驾驶技术路线图直到FSD V12 版本的出现，特斯拉彻底抛弃了原来的代码逻辑，转向了「端到端」神经网络。简单说，就是让AI像人类一样，直接通过看视频学会开车，而不是由工程师一行行写代码告诉它「红灯停、绿灯行」。尽管特斯拉坚信端到端神经网络技术，但这绝非自动驾驶领域的共识方案。大多数其他自动驾驶研发公司都采用传感器密集型、模块化的驾驶方式。虽然这类系统在初期开发和调试可能更容易，但其复杂性也不容忽视。特斯拉AI负责人Ashok Elluswam，在国际计算机视觉大会ICCV介绍了端到端方案的优势:将人类价值观系统化极其困难，从数据中了解它们则容易得多。感知、预测和规划之间的接口定义不明确。在端到端架构中，梯度从控制端一直流向传感器输入端，从而整体优化整个网络。易于扩展，可处理现实世界机器人技术的庞大而长尾需求。具有确定性延迟的同构计算。总的来说，相对于过去的苦涩教训，这种方法在规模化方面处于正确的位置。更绝的是，为了自动驾驶数据打造的神经网络「世界模拟器」，同样可以模拟多种真实场景，训练擎天柱。。马斯克「世界模拟器」首曝，1天蒸馏人类500年驾驶经验！擎天柱同脑进化而这次「人类零接管」的关键在于「端到端」的最后一块拼图。在V14之前，特斯拉的AI虽然眼神好使（视觉感知强），但脑子里的地图还是传统的导航模块。这就好比一个老司机虽然车技好，但他脑子里只有一张死板的纸质地图，一旦遇到修路或者地图没更新，就容易发懵。而在V14.2中，特斯拉将导航和路径规划也整合进了神经网络。现在的FSD不再是「看着地图开车」，而是像本地人一样，能根据眼前的路况实时理解该怎么走。一次成功的「零接管」，不等于这套系统已经完美。统计学告诉我们，如果事故率是万分之一，那么跑一次几千公里的长途可能正好没遇上，但这并不代表它能安全应对几百万辆车的日常通勤。不过，FSD V14.2的这次表现，最大的意义在于它有力回应了「纯视觉方案无法实现长途全自动」的质疑。它证明了不需要昂贵的激光雷达，不需要高精地图，仅凭摄像头和算力，AI真的可以处理从繁华都市到荒凉公路的几乎所有场景。对于普通人来说，这意味着什么？官方仍是SAE L2（需监督），但车辆完成100%驾驶任务，驾驶员仅作安全监督，完全有可能。也许，还要等上几个版本，甚至要等到硬件Hardware 5.0的普及，我们才能真正放心地在车里睡大觉。但看着David Moss那辆横跨大陆的Model 3，那个曾经被嘲笑为「科幻小说」的未来，确实已经把轮胎压在了现实的沥青路上。","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLA":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":708,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":["TSLL"],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":65,"optionInvolvedFlag":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[{"id":517301153132856,"commentId":"517301153132856","gmtCreate":1767266971759,"gmtModify":1767266975865,"authorId":4095221978421840,"author":{"id":4095221978421840,"idStr":"4095221978421840","authorId":4095221978421840,"name":"VIX模式","avatar":"https://static.tigerbbs.com/c0d8923140f63caec1e5b06a7ad3ddfb","vip":1,"crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"individualDisplayBadges":[]},"repliedAuthorId":0,"objectId":517219642782056,"objectIdStr":"517219642782056","type":1,"supId":0,"supIdStr":"0","prevId":0,"prevIdStr":"0","content":"明年是不是着重做多特斯拉","text":"明年是不是着重做多特斯拉","html":"明年是不是着重做多特斯拉","likeSize":0,"commentSize":1,"subComments":[{"id":517312915480976,"commentId":"517312915480976","gmtCreate":1767271431117,"gmtModify":1767271437325,"authorId":3546249304196282,"author":{"id":3546249304196282,"idStr":"3546249304196282","authorId":3546249304196282,"name":"火火兔爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1914631c23e50a7645217a36cc9d9598","vip":1,"hat":"https://static.tigerbbs.com/b0a2963eb37c60c5d6d4a8dbcd266952","crmLevel":9,"crmLevelSwitch":1,"individualDisplayBadges":[]},"repliedAuthorId":0,"objectId":517219642782056,"objectIdStr":"517219642782056","type":1,"supId":517301153132856,"supIdStr":"517301153132856","prevId":0,"prevIdStr":"0","content":"对","text":"对","html":"对","disclaimerType":0}],"verified":10,"allocateAmount":0,"commentType":"hot","coins":0,"score":0,"disclaimerType":0}],"isCommentEnd":false,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/517219642782056"}
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