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太空鱼
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04-27
$POET Technologies Inc(POET)$
换手率已经63%了！今天可能100%换手！全跑路！[开心]
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04-14
海事组织秘书多明格斯说，任何组织不得封锁海峡！真可笑！伊朗封的时候也不见你岀来仗义！流氓干尽坏事咱说不起，好人刚要做事就被人说三道四，束手束脚！
美伊战事最新情况：美伊谈判之门“还未关上”；美军“封锁令”生效海上对峙升级
美伊战事最新情况美国针对伊朗港口限制措施已实施 多方回应○美军已开始对进出霍尔木兹海峡的船只进行阻截央视记者获悉，当地时间13日，美军已经开始对进出霍尔木兹海峡的船只进行阻截。○伊朗国防部：美方军事干预霍尔木兹海峡的企图将失败当地时间13日，伊朗国防部发言人表示，美国总统特朗普任何军事干预霍尔木兹海峡和阿曼湾的企图都将失败。阿西夫表示，他个人认为双方有意进行新一轮谈判。
美伊战事最新情况：美伊谈判之门“还未关上”；美军“封锁令”生效海上对峙升级
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01-27
准备打脸
南方科技大学孟庆虎：马斯克关于“Optimus三年内做手术”的大饼烙不熟
【南方科技大学孟庆虎：马斯克关于“Optimus三年内做手术”的大饼烙不熟】“Optimus什么时候能超越人类最好的外科医生？答案是三年内，而且是规模化地超越。”这是马斯克于2026年1月初在公开访谈中做出的乐观预测与判断。然而南方科技大学电子与电气工程系主任、讲席教授、加拿大工程院院士孟庆虎对于马斯克的断言提出了不同的看法。孟庆虎表示：“这个‘大饼’一定‘烙不熟’，三五年内不可能。”
南方科技大学孟庆虎：马斯克关于“Optimus三年内做手术”的大饼烙不熟
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01-04
是上海的工厂吗？
特斯拉这波操作太意外！优秀员工提增产建议被开除，理由出人意料
特斯拉最近这事儿真挺让人意外的，有位表现不错的员工，就因为提了个增产建议，直接被开除了，这事传开后不少人都在讨论。这位员工提议，想通过增加普通员工的工作时间来提升产能，本想着是为公司着想，没成想提议一出，直接被特斯拉给开了。特斯拉给出的说法也很明确，这种让员工靠延长工时来增产的方式，本质上是给同事施压，这在公司是明令禁止、零容忍的。#特斯拉员工风波 #员工权益关注 #特斯拉企业文化
特斯拉这波操作太意外！优秀员工提增产建议被开除，理由出人意料
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01-02
谁能解释下这个＂经由第三方数据验证＂是何意？第三方是谁？
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
刚刚，特斯拉FSD，完成全球首个完全自动驾驶的横穿美国。从美国西海岸开到东海岸，2天20小时，人类0次接管。特斯拉官方账号，表扬了这次壮举。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。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。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。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。
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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2025-12-18
$特斯拉(TSLA)$
市场真是仁慈，补完缺口让木头姐完美回吃！然后出发？
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2025-09-15
好！点赞！等我80岁的时候希望可以去火星打工！为建设火星城贡献一点绵薄之力！
马斯克：顺利的话30年内就能建成自给火星城
当被问及目前月球计划的进展时，马斯克表示当然在推进中，“我认为人类应该追求文明的新高度，登月本身是好事，但更重要的目标是建立月球研究基地。”至于下一步，马斯克表示还要前往火星，在那里建立能实现自我维持的城市，至于时间，“如果一切顺利，我认为30年内就能实现。”马斯克认为一旦实现这一点，人类文明的存续周期将大幅延长，因为不再完全依赖地球的生存环境。
马斯克：顺利的话30年内就能建成自给火星城
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2025-07-07
马斯克必须从政，因为他就是天选之子！要更好的施展抱负，要让特斯拉、A I、自动驾驶、脑机接口、殖民火星，一切发展得更好，就必须发声，争取自己的政治权利，马斯克代表了一批人，他就是旗帜，这批人必须要影响美国的政治乃至世界乃至人类，甚而占据人类舞台的主角。一切皆为心中的理想和赤诚的品格，梦想有多大，舞台就有多大！政治者，人类管理自己的方式而已。当民主党和共和党都不能让人满意的时候，成立第三党，势所必然！而马斯克，正是天选之子！而这恰是特斯拉的另一个爆发点！今晚必放量！相信马斯克，他已经干成了太多了不起的事 ，他也必将干成更伟大更厉害的事！相信他！此生我自己干不成什么伟大的事了，但购买特斯拉股票，看重一个了不起的人，一定是我干得最好的事！
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2025-07-07
如果成立美国党，参众两院拿到些席位，有了政治权利，不是更可以让马斯克大展宏图了吗？Al、自动驾驶、新能源、殖民火星等等，马斯克所构想的一切，不是更有利于实现吗？当初马斯克推特朗普上台可以涨，现在马斯克亲自前台，争取自己的和他所代表的一批人的政治权利，这难道不是特斯拉以及自功驾驶的特大利好么？不明现在这些股民为什么这么恐慌！特朗普打压马斯克？笑话！民主国家可不是一党专政哟！
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2025-04-05
参与政治正是马斯克诚实正直的表现
非常抱歉，此主贴已删除
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justify;\">他还表示，美国的另一项优先任务是收回伊朗持有的浓缩铀，并称“我们要么从他们手中取回，要么就直接把它夺回来”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e47180c185cde45da46978671744c8bb\" alt=\"△伊斯兰堡会谈的海报\" title=\"△伊斯兰堡会谈的海报\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"683\"/><span>△伊斯兰堡会谈的海报</span></p><p style=\"text-align: justify;\">另有美国官员透露，美伊双方上周末在伊斯兰堡举行的和平谈判未能达成协议，但美国代表团与伊朗领导人之间的接触仍在持续。一位官员表示，在“争取达成协议方面，目前正取得进展”。</p><p><strong>伊朗总统：为保护伊朗人民权利愿意继续谈判</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">当地时间13日，伊朗总统佩泽希齐扬指出，<strong>尽管美伊已达成一些共识，但美国高级官员的过度要求和缺乏政治意愿，阻碍了协议的最终达成。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">佩泽希齐扬强调，必须遵守国际原则和规则，<strong>并表示伊朗愿在国际法律法规框架内，以保护伊朗人民的权利为目标继续进行谈判。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，伊朗外长阿拉格齐表示，伊美谈判距离达成协议仅“一步之遥”，但“美方要价太高，要求不断变化，并威胁实施封锁，没有吸取任何教训”。</p><p><strong>美伊下一轮“直接谈判”可能于16日举行</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">据俄新社13日援引美国《大西洋》月刊报道，<strong>美国和伊朗之间的下一轮“直接谈判”可能于16日在巴基斯坦首都伊斯兰堡举行。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">美国阿克西奥斯新闻网站的报道说，有美官员表示，如果伊朗能展现出更大的灵活性，<strong>并认识到“伊斯兰堡提案”已是其所能获得的最佳方案，那么达成协议将指日可待。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">美官员还说，此次谈判起初“十分艰难”，但随后演变为一场“友好且富有成效的提案交流”，“在接下来的几天里，副总统（万斯）希望伊方能认真考量美方提出的方案，并认识到达成协议符合双方的共同利益”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e4c20df1bd50a6c28e78e0679f0e4a16\" tg-width=\"1280\" tg-height=\"814\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">不过，以色列总理内塔尼亚胡13日在内阁会议上警告称，伊朗和美国之间的停火“随时可能停止”。</p><p style=\"text-align: justify;\">内塔尼亚胡透露，美国副总统万斯在巴基斯坦与伊朗会谈之后向以方通报了情况，强调美方不能容忍伊朗公然违反谈判协议，伊朗应将立即开放霍尔木兹海峡，但伊方没有这样做，<strong>美国对此“无法接受”。</strong></p><p><strong>美军开始封锁伊朗港口<br/>伊朗称军事干预企图将失败</strong></p><p><strong>美军对进出霍尔木兹海峡船只进行阻截</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">美国总统特朗普证实，<strong>美国已于美国东部时间13日10时起对所有进出伊朗港口船只实施封锁</strong>。他说12日有34艘船通过霍尔木兹海峡，并称“其他国家会帮助”美国封锁伊朗港口，但没有具体说明是哪些国家，只表示美方可能14日会公布相关情况。</p><p style=\"text-align: justify;\">特朗普还表示，伊朗为数不多的所谓“快速攻击艇”一旦靠近美国的封锁区，将立即遭到清除。</p><p><strong>伊朗国防部：美方军事干预霍尔木兹海峡的企图将失败</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">当地时间13日，伊朗国防部发言人表示，<strong>美国总统特朗普任何军事干预霍尔木兹海峡和阿曼湾的企图都将失败。</strong>伊朗总统佩泽希齐扬强调，伊朗始终致力于确保船舶通过这一战略要道的安全，任何对该地区安全的威胁都将对全球贸易产生深远影响。同时，伊朗已做好充分准备，在维护自身国家利益的前提下应对任何局面。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，伊朗伊斯兰革命卫队公共关系部13日发布声明表示，伊朗尚未展现全部作战能力。声明称，如果冲突继续，伊朗将“展现敌人前所未见的作战能力，并启用敌人难以应对的作战方法”。</p><p><strong>国际海事组织：任何国家无权封锁国际海峡</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/92c0ead94ca1bd1531c430a9bc36e6dd\" alt=\"△国际海事组织秘书长多明格斯\" title=\"△国际海事组织秘书长多明格斯\" tg-width=\"1036\" tg-height=\"535\"/><span>△国际海事组织秘书长多明格斯</span></p><p style=\"text-align: justify;\">国际海事组织秘书长多明格斯13日说，任何国家无权封锁国际海峡。他在记者会上回答美国封锁霍尔木兹海峡是否违反国际法的问题时说，<strong>根据国际法，任何国家不能阻止国际海峡中的航行自由。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">英国海上贸易行动办公室13日发布通告说，美国针对伊朗港口及沿海区域的海上通行限制措施已经实施。无论悬挂任何旗帜，只要涉及伊朗港口、石油码头或沿海设施，其海上通行都将受限制措施影响。限制范围涵盖整个伊朗海岸线，包括港口及能源基础设施。</p><p style=\"text-align: justify;\">通告同时指出，经霍尔木兹海峡、往返非伊朗目的地的过境航行，目前未报告受限制措施的阻碍。但船舶通行期间可能遭遇军事存在、指令性通信或登临检查程序。</p><p><strong>以军持续打击黎真主党</strong></p><p><strong>黎真主党称将不会解除武装</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">以色列国防军13日发表声明说，自8日以来，针对黎巴嫩首都贝鲁特、贝卡谷地和黎南地区的空袭已导致超过250名黎真主党成员身亡。</p><p style=\"text-align: justify;\">声明称，以军空袭行动对黎真主党的作战指挥控制设施造成了“精准而沉重”的打击。声明还公布了部分已身亡的黎真主党指挥人员身份信息，称这些指挥人员负责真主党的关键作战体系，包括武器运输、情报工作以及火力部署等。</p><p style=\"text-align: justify;\">内塔尼亚胡11日又说，<strong>“消灭（黎巴嫩）真主党”是以色列与黎巴嫩进行停火谈判的先决条件。</strong></p><p><strong>黎真主党领导人：将继续抵抗以色列侵略</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d2ea916f7252fc583138cf6651919f97\" tg-width=\"1615\" tg-height=\"995\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">当地时间13日，黎巴嫩真主党领导人纳伊姆·卡西姆在黎真主党旗下灯塔电视台讲话表示，解除黎真主党武装的情况不会发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">卡西姆表示，以色列试图削弱并摧毁黎巴嫩的力量，以实现其所谓的“大以色列”目标。以色列和美国声称希望加强黎巴嫩政府军，以解除真主党武装，并推动黎巴嫩军队与本国人民对立，但这种情况不会发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">卡西姆说，黎真主党拒绝与以色列进行直接谈判，并将继续抵抗以色列的侵略，“我们将坚守战场，直到最后一口气”。</p><p><br/></p></body></html>","source":"lsy1568181200495","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>美伊战事最新情况：美伊谈判之门“还未关上”；美军“封锁令”生效海上对峙升级</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ 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之所以作出这样的否定回答，孟庆虎认为，数据的掣肘导致无法构建特别优秀的“外科专家”AI Agent，同时<span href=\"http://quote.eastmoney.com/unify/r/0.300024\" target=\"_blank\" web=\"1\">机器人</span>的硬件水平——尤其是精准度与灵巧手及其反应，和人类相比还有很大差距。</p><p> <strong>“大模型只是大语言模型”</strong></p><p> 人形<span href=\"http://quote.eastmoney.com/unify/r/0.300024\" target=\"_blank\" web=\"1\">机器人</span>的火热持续至今，《中国经营报》记者注意到，在大众认知范畴内，常常存在一个误区与疑问，那就是：以ChatGPT、DeepSeek、Gemini、千问等为代表的大模型性能已非常优秀，为什么大模型加持下的机器人依然表现得很笨拙，很多复杂的肢体动作还依赖遥控器操作？</p><p> 对此，孟庆虎厘清了一个概念认知的误区，即“大模型”——现在使用体验表现较好的大模型实际仅仅是“大语言模型”。孟庆虎以图像处理中的一张经典黑白图片为测试样本，测试了不同版本的主流大模型的认知与理解能力，得出结论称，大模型在文本生成能力方面已实现了突破，但在图像处理方面还远远不足，“幻觉”现象更突出，这是学术界、产业界在“世界模型”“三维空间模型”“物理世界模型”等方面持续投入研发的原因。</p><p> 与人类的认知记忆以三维世界为“基础模型”不同，现在<span href=\"http://quote.eastmoney.com/unify/r/90.BK0800\" target=\"_blank\" web=\"1\">人工智能</span>模型更多的仍是二维的基础模型，这决定了大模型并不是像大众所预期的那样“无所不能”，它只是处理文本信息比较在行。孟庆虎提醒道：“当我们使用AI工具时，在知其利的同时要知其弊，才能用得好。”</p><p> <strong>用“场景智能”替代“通用智能”</strong></p><p> 谈及当下火热的<span>人形机器人</span><span></span>，孟庆虎指出，现在机器人缺乏两个最重要的因素，一是自主行为，二是交互性。近一年来，有目共睹的是，<span href=\"http://quote.eastmoney.com/unify/r/90.BK1184\" target=\"_blank\" web=\"1\">人形机器人</span>在动作控制方面取得了明显的进步——能跑半马、走猫步、翻跟头、打<a href=\"https://laohu8.com/S/002368\">太极</a>等，而这些大多仍是“预制程序”，且可能失败上百乃至上千次，有一次成功才能展示给公众看，这些并不能代表机器人的综合能力，具身智能的发展仍有很大的局限性。</p><p> 在孟庆虎看来，人工智能要想落地就是要实现“场景智能”。要解决一个场景应用，通过极小的算力、极简的算法和有限的数据往往就能做得非常好。以无线胶囊机器人为例，患者从口腔吃下去，它能够把从口腔到消化系统这一路中的各种异常问题找出来，算法算力可控，数据仅使用消化道系统的数据集，在资源较少的情况下能够在这个应用场景中比较高效地完成任务。</p><p> “对于通用人工智能（AGI），在我看来，当我们把所有场景都变得智能化，就相当于把机器变成了一个人类的普通大脑，实现高维度的进度，这自然就会形成AGI。”孟庆虎说，通用模型当前面临着高质量有效数据不足的制约，在数据补齐之前，训练出来的AI模型仍是一个低维度的模型，即使称呼它为“通用模型”，但它一点都不通用。因此，应当用“场景智能”替代“通用模型”，前者是可以马上落地解决具体问题的。</p><p> 针对马斯克关于机器人三年能做外科手术的论断，孟庆虎给予了否定的看法。孟庆虎认为，受模型性能、数据量、硬件能力等多方面影响，机器人实现成功做手术的能力可能还需要五年甚至十年的时间，未来很可能是由仿<span href=\"http://quote.eastmoney.com/unify/r/90.BK1184\" target=\"_blank\" web=\"1\">人形机器人</span>再加上医生专家的AI Agent来共同完成手术。</p><p>（文章来源：中国经营报）</p> </div></body></html>","source":"stock_eastmoney","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>南方科技大学孟庆虎：马斯克关于“Optimus三年内做手术”的大饼烙不熟</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; 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class=\"title\">\n南方科技大学孟庆虎：马斯克关于“Optimus三年内做手术”的大饼烙不熟\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2026-01-27 08:45 北京时间 <a href=http://finance.eastmoney.com/a/202601263631317952.html><strong>中国经营报</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>“Optimus（特斯拉旗下的人形机器人）什么时候能超越人类最好的外科医生？答案是三年内，而且是规模化地超越。”这是特斯拉CEO埃隆·马斯克于2026年1月初在公开访谈中做出的乐观预测与判断。 然而1月24日，在第三届全国人工智能应用场景创新挑战赛总决赛暨全国人工智能+应用场景创新大会上，南方科技大学电子与电气工程系主任、讲席教授、加拿大工程院院士孟庆虎对于马斯克的断言提出了不同的看法。孟庆虎...</p>\n\n<a href=\"http://finance.eastmoney.com/a/202601263631317952.html\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"TSLZ":"2倍做空TSLA ETF-T-Rex","LU0316494557.USD":"FRANKLIN GLOBAL FUNDAMENTAL STRATEGIES \"A\" ACC","LU1674673428.USD":"HSBC GIF GLOBAL LOWER CARBON EQUITY \"AC\" (USD) ACC","LU0234570918.USD":"高盛全球核心股票组合Acc Close","BK4551":"寇图资本持仓","BK4598":"佩洛西持仓","LU1839511570.USD":"WELLS FARGO GLOBAL FACTOR ENHANCED EQUITY \"I\" (USD) ACC","LU1861559042.SGD":"日兴方舟颠覆性创新基金B 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用“场景智能”替代“通用智能” 谈及当下火热的人形机器人，孟庆虎指出，现在机器人缺乏两个最重要的因素，一是自主行为，二是交互性。近一年来，有目共睹的是，人形机器人在动作控制方面取得了明显的进步——能跑半马、走猫步、翻跟头、打太极等，而这些大多仍是“预制程序”，且可能失败上百乃至上千次，有一次成功才能展示给公众看，这些并不能代表机器人的综合能力，具身智能的发展仍有很大的局限性。 在孟庆虎看来，人工智能要想落地就是要实现“场景智能”。要解决一个场景应用，通过极小的算力、极简的算法和有限的数据往往就能做得非常好。以无线胶囊机器人为例，患者从口腔吃下去，它能够把从口腔到消化系统这一路中的各种异常问题找出来，算法算力可控，数据仅使用消化道系统的数据集，在资源较少的情况下能够在这个应用场景中比较高效地完成任务。 “对于通用人工智能（AGI），在我看来，当我们把所有场景都变得智能化，就相当于把机器变成了一个人类的普通大脑，实现高维度的进度，这自然就会形成AGI。”孟庆虎说，通用模型当前面临着高质量有效数据不足的制约，在数据补齐之前，训练出来的AI模型仍是一个低维度的模型，即使称呼它为“通用模型”，但它一点都不通用。因此，应当用“场景智能”替代“通用模型”，前者是可以马上落地解决具体问题的。 针对马斯克关于机器人三年能做外科手术的论断，孟庆虎给予了否定的看法。孟庆虎认为，受模型性能、数据量、硬件能力等多方面影响，机器人实现成功做手术的能力可能还需要五年甚至十年的时间，未来很可能是由仿人形机器人再加上医生专家的AI 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21:30","market":"us","language":"zh","title":"特斯拉这波操作太意外！优秀员工提增产建议被开除，理由出人意料","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2600023221","media":"科技新宠儿","summary":"特斯拉最近这事儿真挺让人意外的，有位表现不错的员工，就因为提了个增产建议，直接被开除了，这事传开后不少人都在讨论。这位员工提议，想通过增加普通员工的工作时间来提升产能，本想着是为公司着想，没成想提议一出，直接被特斯拉给开了。特斯拉给出的说法也很明确，这种让员工靠延长工时来增产的方式，本质上是给同事施压，这在公司是明令禁止、零容忍的。#特斯拉员工风波 #员工权益关注 #特斯拉企业文化","content":"<html><body><article><img src=\"https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/zbmdrC6ibjG7HuPLaZDiaEKvibTibMYbxtS5HQzCAzYwItAG6LiaH7lTRGecC4czHWlbhdN2nCuZmWWsVgtxmlGYY4w/0?wx_fmt=jpeg\"/><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20260104220605025v152iglnnirvhlz\"/><p><a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>最近这事儿真挺让人意外的，有位表现不错的员工，就因为提了个增产建议，直接被开除了，这事传开后不少人都在讨论。</p><p>这位员工提议，想通过增加普通员工的工作时间来提升产能，本想着是为公司着想，没成想提议一出，直接被特斯拉给开了。据说这位员工之前工作表现很亮眼，结果就因为这个建议，落得被开除的下场，不少人都觉得这事挺颠覆常理的。</p><p>按常理说，主动为公司产能操心提建议，怎么看都是积极上心的表现，放到不少企业里说不定还能被认可，可到了特斯拉这儿，反倒踩了红线。特斯拉给出的说法也很明确，这种让员工靠延长工时来增产的方式，本质上是给同事施压，这在公司是明令禁止、零容忍的。</p><p>其实了解下来也能发现，特斯拉工厂的产能提升，靠的更多是智能化设备和流程优化，并不是靠员工硬熬时间赶工。员工自己愿意加班多挣点是个人选择，但公司绝不允许管理层把产能压力，转嫁到增加员工工作时长上。</p><p>这事一出大家看法也不一样，不少打工人觉得挺解气，毕竟现在不少地方还在靠强制加班堆产能，特斯拉能守住这条线挺难得。但也有人提出质疑，说不同地区的工厂标准不一样，存在双重标准的情况，各有各的说法。</p><p>现在这事的具体细节还没等来特斯拉官方回应，但确实戳中了不少打工人的心声。说到底，提升产能终究该靠方法优化，而非盯着员工的工作时间，比起鼓励加班的氛围，不被强迫加班，才是打工人更想要的职场安稳。 #特斯拉员工风波 #员工权益关注 #特斯拉企业文化</p></article></body></html>","source":"tencent","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 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href=http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20260104221947a6f23258&s=b><strong>科技新宠儿</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>特斯拉最近这事儿真挺让人意外的，有位表现不错的员工，就因为提了个增产建议，直接被开除了，这事传开后不少人都在讨论。这位员工提议，想通过增加普通员工的工作时间来提升产能，本想着是为公司着想，没成想提议一出，直接被特斯拉给开了。据说这位员工之前工作表现很亮眼，结果就因为这个建议，落得被开除的下场，不少人都觉得这事挺颠覆常理的。按常理说，主动为公司产能操心提建议，怎么看都是积极上心的表现，放到不少企业里...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20260104221947a6f23258&s=b\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"LU1629891620.HKD":"ALLIANZ INCOME AND GROWTH \"AMG2\" (H2-HKD) INC","LU2326559502.SGD":"Natixis Loomis Sayles US Growth Equity P/A SGD-H","LU1548497426.USD":"安联环球人工智能AT Acc","LU1778281490.HKD":"HSBC GIF GLOBAL LOWER CARBON EQUITY \"AD\" (HKD) INC","LU0053666078.USD":"摩根大通基金-美国股票A（离岸）美元","LU1551013425.SGD":"Allianz Income and Growth Cl AMg2 DIS H2-SGD","BK4612":"AI芯片","SG9999015986.USD":"LIONGLOBAL 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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 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