AI 与算力最新消息：xAI、Grok、Dojo

聊聊 4 台车都排名靠前的「语音排行榜」。4 台车语音覆盖范围非常广，车控、导航、媒体、设置均能精准识别，执行速度也基本都能做到同步，也都有「可见即可说」「连续对话」等特殊功能。因此在这些方面， 4 台车都拿到了满分。

值得一提的是，4 台车都搭载了自研的 AI 大模型，既能回答你的部分问题，还能在你无聊时陪你聊天，趣味性拉满。大家会喜欢车上有这个功能吗？

而拉开差距的正是「语音交互效率」。其中极越 01 的「平均语音反馈延迟」低至 0.71 秒，比第 2 名理想 MEGA 的 0.85 秒还快了不少，并且主驾支持几乎全局免唤醒，这让它在「语音排行榜」中排名第 1。

小米 SU7 的「平均语音反馈延迟」成绩是 1.43 秒，并且目前还不支持「免唤醒」，这也拉低了它最后的排名，以 82.4 分在排行榜中排名第 6。

这个测试结果符合你的预期吗？大家还想看哪些座舱方面的对比？

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不知道大家有没有感受过被 DMS 提醒的情况。

普通的 DMS 只会非常机械的去检测驾驶员的状态，有些时候可能只是看一眼消息，设置一下导航，但 DMS 不能清楚的判断出驾驶员的意图。

蔚来的 ADMS 是将 DMS 和 AD 结合在一起，能够更好的去理解驾驶者的意图，然后结合 AD 的环境动态评估，更加灵活的去做提醒。

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何小鹏发微博表示 Robotaxi 目前能力、法规、商业闭环都还没到，但是在加速，大概两年后会开始进入转折点。

此外，何小鹏还表示目前 L4 公司很多的技术路线还是算法 + 小 AI 模型的组合，建议赶紧改到端到端。

最近 Robotaxi 很火，大家体验过了吗？你觉得 Robotaxi 两年后会开始进入转折点吗？

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BI 采访了十多名特斯拉现任和前任员工，除了一名不愿透露姓名的员工外，所有员工都表示，马斯克驾驶特斯拉的图像和视频剪辑受到了严格的审查，而 YouTube 用户等知名司机的数据则受到了“VIP”待遇。

结果是，特斯拉的 Autopilot 和 FSD 软件可以更好地导航马斯克和其他知名司机的路线，使他们的驾驶更加顺畅和直接。

报告称，数据注释者是审查特斯拉汽车剪辑以帮助训练其自动驾驶神经网络的人，他们的任务是关注两类：“特斯拉首席执行官埃隆·马斯克和一组精选的“VIP”司机。”

几位接受 BI 采访的注释者证实，他们的任务是专门研究特斯拉、SpaceX、Twitter 地点周围的路线以及马斯克以前拥有的豪宅。

特斯拉员工声称，这无疑会让马斯克比普通特斯拉司机拥有更好的特斯拉 FSD 体验。

特斯拉前员工表示：

“看起来我们故意让他的车变得更好，让自动驾驶看起来与实际不同。感觉很不诚实。”

这不就是国内 AI 代驾的逻辑吗？

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反复暗示多了，人自己就信了。

今天回国的飞机上睡不着，就把国航飞机上有的 4、5 两部又看了一遍（事实上应该是各自被看的第 3 遍了）。

不同的背景下看，故事感受还是不一样的，4 就让我们想到了在 AI 加持的人脸识别和无人机控制的战场态势下，想要做到在这个世界上归隐可真的不太可能了。

5 则让人开始怀疑，到底看到的什么才是真的。

4 和 5 的结尾都有着明显的“未完待续”的伏笔，但一切就这样结束了，像极了我们的很多工作。

via 常岩CY的微博

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• 两个完善：技术标准+市场机制；
• 一个中期目标：车网互动规模化应用；
• 两个标准：智能有序充电全面推广、V2G形成干万千瓦级规模效益

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上层网联信号灯的控制，下层智能网联汽车。

简单概括就是在 V2X对每台车做到双向通信和控制的前提下，路口通行效率会提高，交通信号灯就可以做节能，车辆也可以因为减少停车等待、提高通行效率从而实现节能。

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电网的供给侧和需求侧都有波动，特别是光伏的接入，但是储能可以去做调平。

假设国内电动车保有量有上亿，那调节功率达到亿千瓦级。对于汽车来说，补能行为是可预测的，就可以利用这个灵活性做供给和需求的调平。

目前在全国各地有一些站点已经接入了调峰实践。丹麦也有一个站做了尝试。

#世界人工智能大会##新能源汽车#

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人工规则时代的智驾，国内公认是华为第一。AI 大模型时代，理想能实现超车吗？

via 于欣烈的微博

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大体上来说，这次发布会第一段涵盖了理想的智驾数据统计，无图 NOA 内测的各个节点，今年对于智能驾驶的规划。

后面第二趴的技术部分谈到了理想做智驾的思路，如何将「系统一 + 系统二」这样的直觉 + 思考的模式应用于智驾当中。系统一对应的端到端模型是什么，有什么用，有哪些优点，实际效果怎么样，如何训练和测试。以及在模型部署的实践中有哪些难题，团队又是如何解决的等等。

发布会之后官方自己也做了省流版的文字总结：

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如果想看完整版的也有直播回放 网页链接

#理想智能驾驶夏季发布会#

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另外对于一部分老司机的违规驾驶行为，系统也会加入强化学习逻辑，犯错就惩罚系统，让它知道人类的哪些驾驶行为是不能学的，

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• 模块之间不再是漏斗模型，模型内部的信息丢失更少，决策和规划更拟人；
• 单一模型的输入输出效率更高，延迟更低；
• 更全面的数据驱动，迭代更快，OTA 速度可以做到周级别。

#理想智能驾驶夏季发布会#

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多模态大模型能够将语音、文字、图像、手势、视频等各种模态进行高效且深度地融合，相较于手机，智能汽车才是更适合承载多模态大模型的落地场景。因为智能汽车内外的各种摄像头是常开的，用户可以实时跟汽车通过多模态的方式进行交互。

大家希望车上的多模态大模型实现什么样的功能？

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他还表示，端到端 + VLM 从去年下半年开始在团队内部孵化并启动预研，到现在为止已经完成了模型的原型验证和实车的部署。

端到端架构逐渐成为了今年智能驾驶领域竞赛的主要焦点，各家都在布局。

今天晚上 8 点的「理想汽车 2024 智能驾驶夏季发布会」会公布一些技术细节和研发成果，大家可以期待一下了，看看端到端多久能量产，理想又能否占得先机。

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• AI 真的已经渗透到了很多行业，包括汽车、金融、医疗、教育、钢铁、采矿等等，并正在风风火火的落地。

大家所在的行业开始应用 AI 了吗，能力怎么样？

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看来已经有人隔着围栏上手摸了，上面有明晃晃的手印，这个外壳太给手印存在感了。[允悲]

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这款飞行器最大设计速度 130 km/h，最大航程 30 km，最大航时 25 min。

支持两人乘坐，不需要驾驶员，只要选定目的地，就能起飞。

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操作的人是在后排通过眼神进行操控的，视频中的中控屏只是在展示对应的画面。

整体上的控制还是比较丝滑的，但是在进行交互前需要从眼神依次看着屏幕上的六个点进行标定，这个过程会稍微有点麻烦。

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via 特斯拉的微博

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大家更喜欢哪个 7 的设计？

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等到人形机器人规模化应用，大家会用它来干什么？🧐

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