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特斯拉的無人計程車,正式在德州奧斯汀上路了。馬斯克說這是 FSD 的指標性時刻,但很多人不知道,這根本不是真正的無人駕駛。
因為每台 Robotaxi 的副駕駛座上都還坐著一位安全監控員,而且每進一個新城市,系統還得重新訓練與微調,處理無數長尾事件。
這集我們就來聊聊:
📌 FSD 到底是不是端到端?為什麼技術路線其實還是分層模組?
📌 特斯拉怎麼用 AI 開車?感知模型和規劃模型如何分工?
📌 Robotaxi 為什麼每進一個新城市都得重新訓練?調哪些專家?
📌 MoE(混合專家)架構是什麼?怎麼解決大模型推論太慢的問題?
📌 安全員還在也能叫無人車?Tesla 的 Robotaxi 真的是 L4 自駕嗎?
🎧 如果你對 AI、自駕車、城市部署與技術演進有興趣,這集不能錯過。
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(00:00) 開頭
(01:03) 特斯拉無人計程車正式登場!
(02:04) 副駕有安全員還算是「無人車」嗎?
(03:55) 事件一:導航失靈,左轉直走分不清
(04:47) 事件二:逆光鬼煞!FSD 看不到路(05:31) 事件三:第一次人為介入現場還原
(08:37) 關鍵法案:德州 9/1 起無人載客要執照
(10:40) FSD 到底怎麼運作?
(12:01) 我完全不怕酸民
(12:54) 傳統自駕車怎麼做?
(14:16) V12 的革命:C++ 被 AI 模型取代了
(15:58) 特斯拉資料策略:不是什麼都上傳
(17:40) FSD 真的是端到端?實際架構拆解給你看
(20:32) 技術最大挑戰:模型太大跑不動
(22:39) 混合專家模式:每種路況召喚不同專家
(25:56) 長尾事件最難搞,AI 要學的還很多
(27:06) 為什麼光達雷達在極端情況下更穩?
(29:27) 擴展速度有這麼快?別被馬斯克騙了
(30:32) Robotaxi 進軍新城市:實際流程拆解
(32:43) 特粉先別急著罵
(35:30) 作者外出取材下週停更
4.8
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特斯拉的無人計程車,正式在德州奧斯汀上路了。馬斯克說這是 FSD 的指標性時刻,但很多人不知道,這根本不是真正的無人駕駛。
因為每台 Robotaxi 的副駕駛座上都還坐著一位安全監控員,而且每進一個新城市,系統還得重新訓練與微調,處理無數長尾事件。
這集我們就來聊聊:
📌 FSD 到底是不是端到端?為什麼技術路線其實還是分層模組?
📌 特斯拉怎麼用 AI 開車?感知模型和規劃模型如何分工?
📌 Robotaxi 為什麼每進一個新城市都得重新訓練?調哪些專家?
📌 MoE(混合專家)架構是什麼?怎麼解決大模型推論太慢的問題?
📌 安全員還在也能叫無人車?Tesla 的 Robotaxi 真的是 L4 自駕嗎?
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(00:00) 開頭
(01:03) 特斯拉無人計程車正式登場!
(02:04) 副駕有安全員還算是「無人車」嗎?
(03:55) 事件一:導航失靈,左轉直走分不清
(04:47) 事件二:逆光鬼煞!FSD 看不到路(05:31) 事件三:第一次人為介入現場還原
(08:37) 關鍵法案:德州 9/1 起無人載客要執照
(10:40) FSD 到底怎麼運作?
(12:01) 我完全不怕酸民
(12:54) 傳統自駕車怎麼做?
(14:16) V12 的革命:C++ 被 AI 模型取代了
(15:58) 特斯拉資料策略:不是什麼都上傳
(17:40) FSD 真的是端到端?實際架構拆解給你看
(20:32) 技術最大挑戰:模型太大跑不動
(22:39) 混合專家模式:每種路況召喚不同專家
(25:56) 長尾事件最難搞,AI 要學的還很多
(27:06) 為什麼光達雷達在極端情況下更穩?
(29:27) 擴展速度有這麼快?別被馬斯克騙了
(30:32) Robotaxi 進軍新城市:實際流程拆解
(32:43) 特粉先別急著罵
(35:30) 作者外出取材下週停更
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