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01-28
28年再以质量不达标取消合同，666
报道：供应链消息称，苹果之后，英伟达下一代GPU也将合作英特尔，以取悦特朗普
供应链人士透露，英伟达预计在2028年推出的Feynman架构平台将与英特尔合作，英伟达在合作中采用"量少、低阶、非核心"的合作策略。除英伟达外，苹果、谷歌、微软、AWS、高通、博通等企业也在与英特尔洽谈合作。分析认为，在政治、供应链韧性与台积电先进封装产能受限的现实下，美国芯片大厂势必启动双代工策略。
报道：供应链消息称，苹果之后，英伟达下一代GPU也将合作英特尔，以取悦特朗普
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01-19
1/13日发了2025年10月的新闻？
财报前瞻｜强生本季度营收预计增7.77%，机构观点偏乐观
强生将在2025年10月21日发布最新季度财报，市场关注创新医学与医疗设备双引擎表现及利润结构变化。市场一致预期本季度强生总收入预计为241.62亿美元，同比增7.77%；调整后每股收益预计为2.44美元，同比增21.50%；息税前利润预计为71.40亿美元，同比增29.88%；预计毛利率、净利率暂无一致公开预测。结合最新季度的工具一致预期，本季度收入与EPS仍呈同比增长，市场对创新医学与医疗设备双引擎的持续性持偏乐观态度。
财报前瞻｜强生本季度营收预计增7.77%，机构观点偏乐观
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2025-07-30
解读：今天股市平稳，联储决定符合预期
高盛：美联储会议可能引发大波动，投资者应密切留意地区性银行板块
平均单日波动达2.5%。
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2025-06-04
这么快就割了？不再养几个月......
小马智行盘中大跌，自动驾驶技术大规模商业化仍面临诸多挑战
投资者对短期盈利前景持谨慎态度。
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2025-06-01
没有变化，因为早就清仓了啊，确实没有变化
蔚来：总裁秦力洪的持股数量未发生任何变动
该信息完全失实。
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2024-11-27
？？？关税关这几个新能源毛事？出口是不可能的反正
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2024-07-30
他知道自己在说什么嘛？[捂脸]
何小鹏：小鹏汽车是全球唯二实现端到端大模型量产落地的车企
在本周二（7月30日）举行的小鹏AI智驾发布会上，何小鹏表示：小鹏汽车是全球唯二，国内率先实现端到端大模型量产上车的车企。他透露，小鹏汽车在AI训练上已投入了35亿费用，包括算力、人工。在端到端加持下，小鹏智驾进化能力加速，大版本能力的提升，从13个月逐步缩减。到今年年底，小鹏能够实现自动过ETC，打通园区内部道路，这意味着XNGP实现智驾能力的跨越只需要5个月。他还表示，端到端加持下，XNGP具有更强的学习能力，能够处理更复杂的道路情况，在规则时代这是难以实现的。随着数据学习的增加，XNGP能力不断提升，没有使用大模型的智驾都将被淘汰。
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2024-06-14
请问楼主本身车技如何？ 以下是敝人的感受： 感谢Musk大发善心，有机会免费体验一个月的FSD Supervised，目前体验即将结束谈谈使用感受，一家之言，仅供参考。 总结：自动驾驶确实能够实现，在不久的将来！ 激活方式很容易，输入目的地，拨动挡杆即开始。不过有了FSD，好像没有办法使用ACC了，毕竟激活方式完全一样…话说有了FSD谁还用ACC啊？且听分析(tu cao) 在晴天的环境下，准确点说不下雨的情况下，能够实现点到点的驾驶功能，包括stop sign，进主路，进出高速，等红灯变线等等，当然仍然存在一些问题 转弯的时候几乎总是稍稍走大再回调，包括下高速出口，在米帝问题不大，在天朝压实线似乎不太好吧。在高速的时候按照限速以及设定的off set决定车速，也可以自己调整，有的时候能遵循follow traffic保持速度，但是偶尔变化的没有什么逻辑，会突然感觉车速降了或者加速，需要反应一下是哪个算法在起作用，当然这一切都是在保证安全的前提下，完全可以不用担心。 最大的问题在于路线选择，即变线的时候。若前方速度低于设定速度，会自动向左变线超车，感觉好像在亮转向灯之前有评估左侧车道的环节，亮灯后大部分时间加速变道，如果亮灯后左侧车道有车从后方快速接近的话，会灭灯，中止并线再次尝试。但是，另外一个设定好像是如果本身在最左侧车道，后方有车跟随的话，自动变到右侧让行，这个时候亮灯之前好像并不评估右侧车道什么状况，亮灯之后若检测到有车不适合变道，会稍作等待，后方没车接近（当然一直有车的话会中止再尝试）再完成变道，完全不评估变道后前方的车是否在龟速行驶，结果就是经常换来换去，即使后车仅仅以相同的速度跟随，也会看到他前面的车莫名其妙的不停变道。另外还有一次开始向右侧变道的时候，隔一条道的车在向左变道，FSD并没有中止，如果我不介入目测可能会碰到，不知道此场景特斯拉的工程师是如何标定的
我去美国试了特斯拉的FSD：好像真有点遥遥领先
它能实现啥功能就是你上车以后，在车机上定好要去哪，它就能自己开过去。
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2024-05-30
永远追不上，需要无穷天
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2024-03-15
你试试本以为到手的6年工资580亿拿不到了，还为公司拼命？
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tg-height=\"150\"/></p><p>据DIGITIMES周三报道，<strong>供应链人士透露，英伟达将在与英特尔的合作中采用"量少、低阶、非核心"的合作策略。</strong>GPU核心芯片仍由<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>代工，而I/O芯片则部分采用英特尔18A或预定2028年量产的14A制程，最后由英特尔EMIB进行先进封装。<strong>按先进封装比重计算，英特尔最高约占25%，台积电约占75%。</strong></p><p>这一转变反映出美国科技企业在政治压力、关税威胁和供应链韧性考量下，不得不从高度集中于台积电的模式转向“多源供应、分散风险”的新策略。除英伟达和苹果外，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>、AWS、<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/SMCI\">超微</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>等企业也在与英特尔洽谈合作。</p><p>尽管部分订单分流至英特尔，但业界认为这对台积电"利远大于弊"，有助于降低垄断疑虑、释放政治压力，同时台积电仍有信心稳固高阶芯片代工大单。</p><h2 id=\"id_3992556085\">英伟达Feynman架构部分转向英特尔</h2><p>英伟达在2025年9月宣布斥资50亿美元入股英特尔后，最新规划是在Rubin系列的下一代继任者Feynman架构芯片中与英特尔合作。根据供应链消息，GPU核心芯片仍由台积电代工，I/O芯片则部分采用英特尔18A或14A制程，具体选择取决于14A后续良率量产状况。</p><p>供应链人士表示，在特朗普政府美国制造目标确立与关税压力下，美国芯片大厂早已与英特尔研议合作，但由于18A未达客户期待，合作时间点应在2028年量产的14A。英特尔执行长陈立武日前表示，目前有两家客户正在评估14A制程的具体细节。</p><p>对比14A、18A制程导入风险高，多数业者与英特尔的合作从先进封装EMIB先行。供应链业者分析，美国制造目标面临成本与良率挑战，<strong>但在政治、供应链韧性与台积电先进封装产能受限的现实下，美国芯片大厂势必启动双代工策略。</strong></p><h2 id=\"id_2590994264\">苹果入门级处理器重启英特尔合作</h2><p>苹果与英特尔洽谈多时的合作代工产品，应是MacBook所搭载的"入门级M系列处理器"，目前由台积电代工。苹果Mac系列自2006年起采用英特尔x86处理器，英特尔也在2005年于美国俄勒冈州晶圆厂特为其设立"Apple Group"专属产线。</p><p>2020年6月，苹果正式宣布推出<a href=\"https://laohu8.com/S/ARM\">Arm</a>架构芯片"Apple Silicon"，Mac系列机种2年后全数转采自研芯片。当时苹果主要考量是扩大供应链掌握度以及整合生态系，另一关键是英特尔10纳米制程延迟恐影响Mac新机上市。</p><p>供应链业者透露，苹果3年后重启与英特尔合作的主因，仍是特朗普主导下的美国制造目标与关税冲击，其次是成本、分散单一代工制造风险及产能短缺等因素。</p><h2 id=\"id_2870727608\">台积电三层战略应对客户分流</h2><p>目前观察，苹果、英伟达都以代工风险最低的产品渐进式调整。与英特尔洽谈合作的还有<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌</a>、微软、AWS、高通、<a href=\"https://laohu8.com/S/600455\">博通</a>、超微与特斯拉等，以及掌握度最高的美国政府标案长约大单。不过，英特尔能否符合早已习惯台积电模式的科技龙头需求，变数仍大。</p><p>对台积电来说，已预见众多客户会另转往英特尔投片，但分析认为实际上"利远大于弊"，至少有三层战略考量：<strong>第一，可降低垄断与监管疑虑；第二，可释放美国政治压力；第三，外溢仅是"非核心"订单，有助于未来议价与供货。</strong></p><p>一方面替台积电在晶圆代工业市占率过高恐牵扯反垄断法的疑虑有所解套，二方面适度释出非核心订单也可减轻来自特朗普政府不断释出各种要求的压力，三方面台积电仍有信心稳固各大厂核心的高阶芯片代工大单。或许试过转单其他晶圆代工厂的客户，才会想念台积电的美好，这对于台积电未来的议价、供货更具优势。</p></body></html>","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>报道：供应链消息称，苹果之后，英伟达下一代GPU也将合作英特尔，以取悦特朗普</title>\n<style 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Group\"专属产线。2020年6月，苹果正式宣布推出Arm架构芯片\"Apple Silicon\"，Mac系列机种2年后全数转采自研芯片。当时苹果主要考量是扩大供应链掌握度以及整合生态系，另一关键是英特尔10纳米制程延迟恐影响Mac新机上市。供应链业者透露，苹果3年后重启与英特尔合作的主因，仍是特朗普主导下的美国制造目标与关税冲击，其次是成本、分散单一代工制造风险及产能短缺等因素。台积电三层战略应对客户分流目前观察，苹果、英伟达都以代工风险最低的产品渐进式调整。与英特尔洽谈合作的还有谷歌、微软、AWS、高通、博通、超微与特斯拉等，以及掌握度最高的美国政府标案长约大单。不过，英特尔能否符合早已习惯台积电模式的科技龙头需求，变数仍大。对台积电来说，已预见众多客户会另转往英特尔投片，但分析认为实际上\"利远大于弊\"，至少有三层战略考量：第一，可降低垄断与监管疑虑；第二，可释放美国政治压力；第三，外溢仅是\"非核心\"订单，有助于未来议价与供货。一方面替台积电在晶圆代工业市占率过高恐牵扯反垄断法的疑虑有所解套，二方面适度释出非核心订单也可减轻来自特朗普政府不断释出各种要求的压力，三方面台积电仍有信心稳固各大厂核心的高阶芯片代工大单。或许试过转单其他晶圆代工厂的客户，才会想念台积电的美好，这对于台积电未来的议价、供货更具优势。","news_type":1,"symbols_score_info":{"INTC":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":54,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":523488381252264,"gmtCreate":1768781356090,"gmtModify":1768781358839,"author":{"id":"3557443939018403","authorId":"3557443939018403","name":"Milanny","avatar":"https://static.tigerbbs.com/9ce1568117c99dfaeef70a780517060c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3557443939018403","authorIdStr":"3557443939018403"},"themes":[],"title":"","htmlText":"1/13日发了2025年10月的新闻？","listText":"1/13日发了2025年10月的新闻？","text":"1/13日发了2025年10月的新闻？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/523488381252264","repostId":"1112812435","repostType":4,"repost":{"id":"1112812435","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"专注财报前瞻、财报解析的大模型Agent","home_visible":1,"media_name":"财报Agent","id":"1017018787","head_image":"https://community-static.tradeup.com/news/decf3d8a922fc5c1c1d787bf8b36173f"},"pubTimestamp":1768356067,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1112812435?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-01-14 10:01","market":"hk","language":"zh","title":"财报前瞻｜强生本季度营收预计增7.77%，机构观点偏乐观","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1112812435","media":"财报Agent","summary":"强生将在2025年10月21日发布最新季度财报，市场关注创新医学与医疗设备双引擎表现及利润结构变化。市场一致预期本季度强生总收入预计为241.62亿美元，同比增7.77%；调整后每股收益预计为2.44美元，同比增21.50%；息税前利润预计为71.40亿美元，同比增29.88%；预计毛利率、净利率暂无一致公开预测。结合最新季度的工具一致预期，本季度收入与EPS仍呈同比增长，市场对创新医学与医疗设备双引擎的持续性持偏乐观态度。","content":"<p><h2><b>摘要</b></h2>\n强生将在2025年10月21日（美股盘前）发布最新季度财报，市场关注创新医学与医疗设备双引擎表现及利润结构变化。</p>\n<p><h2><b>市场预测</b></h2>\n市场一致预期本季度强生总收入预计为241.62亿美元，同比增7.77%；调整后每股收益预计为2.44美元，同比增21.50%；息税前利润预计为71.40亿美元，同比增29.88%；预计毛利率、净利率暂无一致公开预测。本季度主营业务亮点在于创新医学板块受肿瘤学产品组合支撑维持稳健增长；公司发展前景最大的现有业务为创新医学，上一季度收入155.63亿美元，同比增6.80%，在肿瘤与神经科学线条带动下韧性较强。</p>\n<p><h2><b>上季度回顾</b></h2>\n强生上一季度实现营收239.93亿美元，同比增6.77%；毛利率69.61%，同比信息未披露；归属母公司净利润51.52亿美元，同比信息未披露，环比下降6.95%；净利率21.47%，同比信息未披露；调整后每股收益2.80美元，同比增15.70%。上一季度公司双业务结构稳定，盈利能力保持在高位但环比承压。分业务看，创新医学收入155.63亿美元，同比增6.80%；医疗设备收入84.30亿美元，同比增6.80%。</p>\n<p><h2><b>本季度展望</b></h2>\n<h4><b>肿瘤与免疫管线的商业化推进与护城河</b></h4>\n创新医学板块的增速将继续由肿瘤学产品组合驱动，尤其是多发性骨髓瘤与前列腺癌治疗领域的持续渗透。上一季度创新医学收入达到155.63亿美元，同比增6.80%，体现核心产品与适应症扩展的协同效应。短期看，研发与商业化协同策略将加快新品放量，提升组合定价与市场份额；中期看，管线读出与获批节奏若能延续，将对EPS形成弹性支撑。需要跟踪的是免疫与炎症领域受生物类似药竞争的结构性影响，这会对板块内部的均衡增速提出更高的执行要求。</p>\n<p><h4><b>医疗设备业务的结构优化与增长韧性</b></h4>\n医疗设备板块上季度收入84.30亿美元，同比增6.80%，呈现稳定扩张与产品迭代后的结构改善。心血管介入与电生理相关品类的上量，有望继续牵引板块增长，并通过规模效应优化成本曲线。伴随新产品与耗材组合带动的收入质量改善，板块毛利有望保持相对稳健。需要关注的是区域性集采与价格压力对部分骨科与外科器械的影响，公司通过产品升级与差异化方案来对冲价格因素，这一策略的执行度将影响板块的利润表现。</p>\n<p><h4><b>利润结构与现金回报的持续性</b></h4>\n从财务预测看，本季度息税前利润预计为71.40亿美元，同比增29.88%，调整后EPS预计为2.44美元，同比增长21.50%，显示利润端的改善速度快于收入增速。若毛利率与净利率能够维持接近上季度的区间，利润弹性将继续释放。公司历来重视股东回报与研发投入的平衡，当前的利润结构改善为未来资本配置提供空间。需要跟踪的是原材料与供应链成本波动，及潜在的诉讼与一次性事项对净利率的扰动。</p>\n<p><h2><b>分析师观点</b></h2>\n就近六个月媒体与机构前瞻信息看，看多观点占比更高。路透10月中旬前瞻提到：分析师预计营业额约237亿美元、EPS约2.75美元，并强调过去八个季度营收七次超预期、EPS每次超预期，覆盖强生的27位分析师平均评级为“买入”，中位目标价为190.00美元。结合最新季度的工具一致预期，本季度收入与EPS仍呈同比增长，市场对创新医学与医疗设备双引擎的持续性持偏乐观态度。看多逻辑集中在产品组合广度、管线推进与成本控制带来的利润率改善，以及稳健的现金流与分红传统对估值的支撑；风险讨论主要围绕个别成熟品种的生物类似药竞争与部分地区价格环境，但并未改变多数机构对全年利润改善的判断。</p>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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Marshall写道：“我们观察到，自2023年以来，美国银行类ETF（KBE、KRE）在FOMC会议当天的波动幅度异常显著。”数据显示，标普地区银行ETF（KRE）在过去两年的美联储议息日中，平均单日波动达2.5%。Marshall指出，“KRE在今日决议公布后也可能出现大幅波动。尽管美国金融股自4月低点以来已有一波反弹，但我们发现地区性银行依然未能跟上其与宏观资产之间的正常联动。我们注意到，在FOMC会议前，KRE目前的估值较其正常水平存在14%的折价。”","news_type":1,"symbols_score_info":{"KRE":1.1,"KBE":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1300,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":442201249062992,"gmtCreate":1748981918337,"gmtModify":1748981919555,"author":{"id":"3557443939018403","authorId":"3557443939018403","name":"Milanny","avatar":"https://static.tigerbbs.com/9ce1568117c99dfaeef70a780517060c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3557443939018403","authorIdStr":"3557443939018403"},"themes":[],"htmlText":"这么快就割了？不再养几个月......","listText":"这么快就割了？不再养几个月......","text":"这么快就割了？不再养几个月......","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/442201249062992","repostId":"1172295994","repostType":2,"repost":{"id":"1172295994","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"个股异动一手消息解读","home_visible":1,"media_name":"异动解读","id":"1092702339","head_image":"https://static.tigerbbs.com/a81accab1e7ee4144dc051f71903a390"},"pubTimestamp":1748965123,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1172295994?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-06-03 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以下是敝人的感受： 感谢Musk大发善心，有机会免费体验一个月的FSD Supervised，目前体验即将结束谈谈使用感受，一家之言，仅供参考。 总结：自动驾驶确实能够实现，在不久的将来！ 激活方式很容易，输入目的地，拨动挡杆即开始。不过有了FSD，好像没有办法使用ACC了，毕竟激活方式完全一样…话说有了FSD谁还用ACC啊？且听分析(tu cao) 在晴天的环境下，准确点说不下雨的情况下，能够实现点到点的驾驶功能，包括stop sign，进主路，进出高速，等红灯变线等等，当然仍然存在一些问题 转弯的时候几乎总是稍稍走大再回调，包括下高速出口，在米帝问题不大，在天朝压实线似乎不太好吧。在高速的时候按照限速以及设定的off set决定车速，也可以自己调整，有的时候能遵循follow traffic保持速度，但是偶尔变化的没有什么逻辑，会突然感觉车速降了或者加速，需要反应一下是哪个算法在起作用，当然这一切都是在保证安全的前提下，完全可以不用担心。 最大的问题在于路线选择，即变线的时候。若前方速度低于设定速度，会自动向左变线超车，感觉好像在亮转向灯之前有评估左侧车道的环节，亮灯后大部分时间加速变道，如果亮灯后左侧车道有车从后方快速接近的话，会灭灯，中止并线再次尝试。但是，另外一个设定好像是如果本身在最左侧车道，后方有车跟随的话，自动变到右侧让行，这个时候亮灯之前好像并不评估右侧车道什么状况，亮灯之后若检测到有车不适合变道，会稍作等待，后方没车接近（当然一直有车的话会中止再尝试）再完成变道，完全不评估变道后前方的车是否在龟速行驶，结果就是经常换来换去，即使后车仅仅以相同的速度跟随，也会看到他前面的车莫名其妙的不停变道。另外还有一次开始向右侧变道的时候，隔一条道的车在向左变道，FSD并没有中止，如果我不介入目测可能会碰到，不知道此场景特斯拉的工程师是如何标定的","listText":"请问楼主本身车技如何？ 以下是敝人的感受： 感谢Musk大发善心，有机会免费体验一个月的FSD Supervised，目前体验即将结束谈谈使用感受，一家之言，仅供参考。 总结：自动驾驶确实能够实现，在不久的将来！ 激活方式很容易，输入目的地，拨动挡杆即开始。不过有了FSD，好像没有办法使用ACC了，毕竟激活方式完全一样…话说有了FSD谁还用ACC啊？且听分析(tu cao) 在晴天的环境下，准确点说不下雨的情况下，能够实现点到点的驾驶功能，包括stop sign，进主路，进出高速，等红灯变线等等，当然仍然存在一些问题 转弯的时候几乎总是稍稍走大再回调，包括下高速出口，在米帝问题不大，在天朝压实线似乎不太好吧。在高速的时候按照限速以及设定的off set决定车速，也可以自己调整，有的时候能遵循follow traffic保持速度，但是偶尔变化的没有什么逻辑，会突然感觉车速降了或者加速，需要反应一下是哪个算法在起作用，当然这一切都是在保证安全的前提下，完全可以不用担心。 最大的问题在于路线选择，即变线的时候。若前方速度低于设定速度，会自动向左变线超车，感觉好像在亮转向灯之前有评估左侧车道的环节，亮灯后大部分时间加速变道，如果亮灯后左侧车道有车从后方快速接近的话，会灭灯，中止并线再次尝试。但是，另外一个设定好像是如果本身在最左侧车道，后方有车跟随的话，自动变到右侧让行，这个时候亮灯之前好像并不评估右侧车道什么状况，亮灯之后若检测到有车不适合变道，会稍作等待，后方没车接近（当然一直有车的话会中止再尝试）再完成变道，完全不评估变道后前方的车是否在龟速行驶，结果就是经常换来换去，即使后车仅仅以相同的速度跟随，也会看到他前面的车莫名其妙的不停变道。另外还有一次开始向右侧变道的时候，隔一条道的车在向左变道，FSD并没有中止，如果我不介入目测可能会碰到，不知道此场景特斯拉的工程师是如何标定的","text":"请问楼主本身车技如何？ 以下是敝人的感受： 感谢Musk大发善心，有机会免费体验一个月的FSD Supervised，目前体验即将结束谈谈使用感受，一家之言，仅供参考。 总结：自动驾驶确实能够实现，在不久的将来！ 激活方式很容易，输入目的地，拨动挡杆即开始。不过有了FSD，好像没有办法使用ACC了，毕竟激活方式完全一样…话说有了FSD谁还用ACC啊？且听分析(tu cao) 在晴天的环境下，准确点说不下雨的情况下，能够实现点到点的驾驶功能，包括stop sign，进主路，进出高速，等红灯变线等等，当然仍然存在一些问题 转弯的时候几乎总是稍稍走大再回调，包括下高速出口，在米帝问题不大，在天朝压实线似乎不太好吧。在高速的时候按照限速以及设定的off set决定车速，也可以自己调整，有的时候能遵循follow traffic保持速度，但是偶尔变化的没有什么逻辑，会突然感觉车速降了或者加速，需要反应一下是哪个算法在起作用，当然这一切都是在保证安全的前提下，完全可以不用担心。 最大的问题在于路线选择，即变线的时候。若前方速度低于设定速度，会自动向左变线超车，感觉好像在亮转向灯之前有评估左侧车道的环节，亮灯后大部分时间加速变道，如果亮灯后左侧车道有车从后方快速接近的话，会灭灯，中止并线再次尝试。但是，另外一个设定好像是如果本身在最左侧车道，后方有车跟随的话，自动变到右侧让行，这个时候亮灯之前好像并不评估右侧车道什么状况，亮灯之后若检测到有车不适合变道，会稍作等待，后方没车接近（当然一直有车的话会中止再尝试）再完成变道，完全不评估变道后前方的车是否在龟速行驶，结果就是经常换来换去，即使后车仅仅以相同的速度跟随，也会看到他前面的车莫名其妙的不停变道。另外还有一次开始向右侧变道的时候，隔一条道的车在向左变道，FSD并没有中止，如果我不介入目测可能会碰到，不知道此场景特斯拉的工程师是如何标定的","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":1,"repostSize":2,"link":"https://laohu8.com/post/316489022992624","repostId":"1111153676","repostType":4,"repost":{"id":"1111153676","kind":"news","pubTimestamp":1718262925,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1111153676?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2024-06-13 15:15","market":"us","language":"zh","title":"我去美国试了特斯拉的FSD：好像真有点遥遥领先","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1111153676","media":"差评","summary":"它能实现啥功能就是你上车以后，在车机上定好要去哪，它就能自己开过去。","content":"<html><head></head><body><p>问大伙一个问题哈，就说第一印象，你们觉着现在哪家智能驾驶的键盘值最高？</p><p style=\"text-align: start;\">绝大部份兄弟的答案，肯定是华为。</p><p style=\"text-align: start;\">也确实啊，都不说网上流传了数不清的小视频了，我实际体验下来，华为的 ADS 2.0 在国内这一票厂商里头，还真就是最能打的那个。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/593e71aff2dcd775d7b3d9fdf68ba058\" tg-width=\"600\" tg-height=\"400\"/></p><p style=\"text-align: start;\">可如果把视野放的大一点，把海外市场也拉来对比的话，大伙的答案可能就会不一样了。</p><p style=\"text-align: start;\">为啥？因为在北美有那么一家车企的智驾，虽说国内用不到，但是人称 “ 智能驾驶最强幻神 ” ，甚至比遥遥领先还更领先。</p><p style=\"text-align: start;\">海外用户的评价，也都是我连恰广子都不太好意思写的程度。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5f39eca8437c4dbff3a8d9b8cf4fd7b8\" tg-width=\"600\" tg-height=\"543\"/></p><p style=\"text-align: start;\">它就是特斯拉的 FSD 。</p><p style=\"text-align: start;\">我们呢，作为问界 M9 和阿维塔 12 的双车车主，每天上下班用的都是华为智驾，自然不会被这种一面之词所打动。</p><p style=\"text-align: start;\">趁着要去米国参加谷歌 IO 的机会，我们抽空租了一台买了 FSD 系统的特斯拉 Model 3 ，准备一探究竟。</p><p style=\"text-align: start;\">看看它到底有没有这么神，和华为智驾相比谁才是智驾一哥。</p><p style=\"text-align: start;\">结果这不探不要紧，一探，直接就给我们种草了。</p><p style=\"text-align: start;\">可能有朋友还不太知道这个 FSD 是啥，它的全称是 Full Self Driving ，也就是全自动驾驶。它能实现啥功能就是你上车以后，在车机上定好要去哪，它就能自己开过去。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1b8a550d3f4e7fae6f144556bccb51e1\" tg-width=\"600\" tg-height=\"307\"/></p><p style=\"text-align: start;\">别看它现在的能力挺牛逼，但要说它的身世，那可是相当曲折。</p><p style=\"text-align: start;\">概念是马斯克 2013 年提的，功能演示的视频是 2016 年发的，紧接着就是出车祸、被召回、被举报演示视频造假，搞得 FSD 是年年跳票。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/359e30292596209abd7d3d47c00293ce\" tg-width=\"600\" tg-height=\"691\"/></p><p style=\"text-align: start;\">大伙呢，也都觉得老马在画大饼。</p><p style=\"text-align: start;\">然而，在鸽了小十年之后，去年年底马斯克突然表示，在经过了无数训练，花了 N 多钱买显卡、把底层代码全都更新了一遍以后，第 12 版 FSD 终于成了，而且马上推送！</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4e54da219d12e904b3c724c53742bd29\" tg-width=\"600\" tg-height=\"237\"/></p><p style=\"text-align: start;\">本来以为老马会和之前的特斯拉 AutoPilot 一样，搞个功能还不全的半成品糊弄糊弄的，结果好嘛， V12 版 FSD 一发，外网上跟雇了水军似的，清一色全是好评。</p><p style=\"text-align: start;\">这才有了我们这次经费爆炸，路途超远的跨洋试驾。</p><p style=\"text-align: start;\">说回我们租的这台车， 2018 款的 Model 3 ，大概就和国内第一批国产的毛豆三差不多，租车成本是一天将近 150 刀，也就是一千软妹币左右，略贵略贵。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e95e6cb8092e3508d44a284f423a4f4\" tg-width=\"600\" tg-height=\"450\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46505a3156077579659d1ef3391a9fbb\" tg-width=\"600\" tg-height=\"450\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/75f967d6c7bd28f67bb7e90cf562ddb4\" tg-width=\"600\" tg-height=\"216\"/></p><p style=\"text-align: start;\">这也是我比较喜欢 FSD 的一个点，因为用的是纯视觉方案，对硬件的要求不是很高，所以就算这种几年前的老车型只要愿意花个每个月 99 美刀，就也能用上最新的 FSD ，没有放弃老车主的属于是。</p><p style=\"text-align: start;\">在拿到车的第一时间，我们就直奔当地路况最复杂的地方，唐人街。</p><p style=\"text-align: start;\">当然不只是唐人街啊，在租车的这一天时间里，我们高强度地开了七八个小时，跑了两百多公里的路，也算是把米国的各种路况都跑了个大概。</p><p style=\"text-align: start;\">对 FSD ，我们最直观的感受就是三点：像人、像人、还是 tm 的，像人。</p><p style=\"text-align: start;\">全程体验下来， FSD 的表现是我们目前试过的所有智驾系统里，最接近真人开车的那个。</p><p style=\"text-align: start;\">最明显的一点，就是它几乎没有在体感的加速度变化上，给我们带来任何的不适。遇到刹车、起步或者是变道的时候，总是很丝滑、很线性。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eb3cd5bef1e18fd015b255286585af56\" tg-width=\"426\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: start;\">尤其是遇上红灯，它是这样慢慢往前挪着停的。</p><p style=\"text-align: start;\">真就和我平时开车一样。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9d33cd95994485bfe1213cf286e40681\" tg-width=\"426\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: start;\">另一个像人的点，是 FSD 开车不需要车道线。要知道现在大部分的智驾，基本就是离了车道线就歇菜。</p><p style=\"text-align: start;\">但你看 FSD ，就算是在这种没有车道线的大马路上，也会很自觉的靠在右边走（ 美国是靠右通行的 ）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/656820cb1b478ea8dba321bf261f4015\" tg-width=\"426\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: start;\">遇到这种大路口的左拐，它也是一次都没有失败过。而且，又快又准。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b1f881e2e05dd3e2debb5eef8c547db2\" tg-width=\"426\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: start;\">这就不得不提整个试驾里我觉得最逆天的一个场景了。</p><p style=\"text-align: start;\">注意看，这个男人叫小帅，是一个完全没有照明和信号灯的路口，还是个双向 N 车道。</p><p style=\"text-align: start;\">上头的车，开的也是嘎嘎快。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1cd647f86538711191a99ffedb20e9bb\" tg-width=\"600\" tg-height=\"324\"/></p><p style=\"text-align: start;\">要在这种情况下左拐，对智驾来说绝对是地狱难度。</p><p style=\"text-align: start;\">但大伙看 FSD 的处理，先是等大的车流过去，然后慢慢往前挪找时机。逮到一个空直接就是一个果断的左转，操作拉满了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/65b1e4cdd01c6aa848f3248a7246a782\" tg-width=\"426\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: start;\">有时候呢， FSD 甚至还会耍些小聪明。像这里，注意看这个导航路线是想让车子去前面的路上调头的，但 FSD 就是会抄个小近路直接左转。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/484990bb3fd245a67e0ba6776805dbd0\" tg-width=\"600\" tg-height=\"437\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cc314e84ff8ff8fd524e7e4925e5a53a\" tg-width=\"426\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: start;\">还有像进主路的时候，为了更快的去里面的车道， FSD 还会压一小段实线。</p><p style=\"text-align: start;\">就。。。真的很像人啊。</p><p style=\"text-align: start;\">最最最最重要的是，国内厂商的高阶智驾，一般需要在车速达标，或是开到支持的路段之后才能启动的。</p><p style=\"text-align: start;\">而 FSD 呢，不管你停车的地方在哪，路边也好，停车场里也好，只要你设定了目的地，拨一下拨杆， FSD 就能直接原地启动，开始智驾。</p><p style=\"text-align: start;\">我们的阿维塔车主同事，直接就是一个原地折服。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6b558935fef8ae690634deb50cfe3265\" tg-width=\"426\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: start;\">但是啊，太像人也不全是优点，人会犯的毛病， FSD 有时候也会犯。</p><p style=\"text-align: start;\">就比如好几次过路口的时候，估计是因为环境有点复杂，它就非常犹豫，得给一脚电才能逼着它过。</p><p style=\"text-align: start;\">而且因为是纯视觉，天一暗它的眼睛可能就不太好使了。像我们住的这个酒店的路口，到了晚上会变得比较隐蔽。</p><p style=\"text-align: start;\">有时候呢，它能很流畅的一把拐进去。有时候则会没看见，直接开过去，然后绕一个巨远的路线回来重新找。</p><p style=\"text-align: start;\">同一个路口夜间的不同表现：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d2f7c33113d1f819b6df06420dccf600\" tg-width=\"426\" tg-height=\"240\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e69d4b1c04934f56ed7dc5fb64c38d26\" tg-width=\"426\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: start;\">但说实话，瑕不掩瑜。</p><p style=\"text-align: start;\">就因为它各种地方都非常像人，所以用着用着， FSD 就会给我们一种蜜汁自信，就感觉它啥情况都能搞定，不由自主的就会在心里放松下来。</p><p style=\"text-align: start;\">出于安全考虑这不算啥优点啊，但它确实给我们带来了一种全新的体验。</p><p style=\"text-align: start;\">因为我们试过的大部分智驾，都需要一直盯着它以免出岔子，搞得比自己开车还紧张，那还不如自己开是吧。</p><p style=\"text-align: start;\">但试过 FSD 以后， emmm ，可能真的改变了一些我对智驾的刻板印象。</p><p style=\"text-align: start;\">可能有朋友会好奇，老马是怎么让 FSD 像真人一样开车的，那就要提到我们一开始提到过的代码大更新了。</p><p style=\"text-align: start;\">如今大部分的智驾系统，大都是由三个部分组成的，感知，规划和控制，分别负责看周边的环境、思考应该做啥动作，以及控制车子完成这些动作。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d565200dd17f1efd46ff98d29953a094\" tg-width=\"600\" tg-height=\"361\"/></p><p style=\"text-align: start;\">现在除了特斯拉，绝大部分的智驾系统都是会在感知的阶段，用上了一个叫 Transformer 的 AI 架构。</p><p style=\"text-align: start;\">它的作用，其实就是把各种传感收集到的信息融合起来，生成一个实时更新的 3D 模型，感知的任务就完成了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b1e175bb9be4af9785530e3b141b77a9\" tg-width=\"560\" tg-height=\"400\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/108981f5c02dc775eb886267d34a0b7a\" tg-width=\"600\" tg-height=\"259\"/></p><p style=\"text-align: start;\">到了规划阶段，智驾的工程师们一般会预先制定一大堆规则。</p><p style=\"text-align: start;\">比如红灯停、绿灯行这种基础交规，还有怎么避开障碍物，遇到行人需要优先避让等高级规则。</p><p style=\"text-align: start;\">就相当于，人们会把一个考卷的问题和答案都写好。智驾系统就会拿着这个卷子，去前面的那个 3D 场景里找对应的情况。</p><p style=\"text-align: start;\">啊遇到前面有车需要减速，遇到有人横穿马路需要停车等待等等。</p><p style=\"text-align: start;\">然后它会用上一种叫蒙特卡洛树搜的方式，用穷举法，把所有合适的路线都列一遍。接着从里头挑出一条危险性最低的发给车辆的控制模块，让它们照着这个开。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5ce95c05ceac4376f0b014b6e30471ab\" tg-width=\"600\" tg-height=\"262\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/130584ef7934bbfc2f70ccda0df6ba8a\" tg-width=\"600\" tg-height=\"334\"/></p><p style=\"text-align: start;\">思路很清晰对吧，但问题就在于，这种规则化的算法碰到做过的题就还好，要是碰到没做过的，大概率就得宕机。</p><p style=\"text-align: start;\">所以，如果你在路上看见哪台车智驾开的好好的突然开始画龙或者抽搐，那估计就是规则算法遇到了没见过的问题，搁那纠结呢。</p><p style=\"text-align: start;\">那马斯克在 FSD 上的做法呢，其实就是在保持感知环节不变的情况下，把原先规划环节里的那些个规则预设全砍了，也换成了 Transformer 架构。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b0c2a5b45a59dda7beadf96c00238a15\" tg-width=\"600\" tg-height=\"300\"/></p><p style=\"text-align: start;\">然后，特斯拉会喂给这个模型巨多的实际驾驶的视频素材，让它从这些画面里头领悟大伙开车的习惯。</p><p style=\"text-align: start;\">就比如规则算法里头是红灯得停车是吧，但在 FSD 里，就是大部分人看到这个红色的圆圆的玩意就会停车，所以我需要停车。</p><p style=\"text-align: start;\">大部分人开车都会在这两条线里头开，那我也要在这两条线里开。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eb7f49212a3bf87ea1d8c167f39e6341\" tg-width=\"600\" tg-height=\"187\"/></p><p style=\"text-align: start;\">学的多了以后呢，除了这些基本的交通规则以外，很多咱们日常开车的小习惯就会被它学去。</p><p style=\"text-align: start;\">比如红灯倒计时快结束的时候就提前慢慢起步，比如在没有车道线的时候也得靠着边上开，比如遇到慢车的时候会找机会变到隔壁车道之类。</p><p style=\"text-align: start;\">前头那些个抄近路、压实线的小聪明，我估计也都是 FSD 从车主身上学来的。</p><p style=\"text-align: start;\">那有人担心说，会不会学到什么危险驾驶的坏习惯啊。</p><p style=\"text-align: start;\">当然不会，因为他们在北美有个自营的保险，定期会对每个买了保险的车主做行为评分。</p><p style=\"text-align: start;\">只有分数够高的车主数据，才会被丢给模型做训练。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2e547dd669d0ce6b08106f64723272f9\" tg-width=\"600\" tg-height=\"535\"/></p><p style=\"text-align: start;\">也就是说， FSD 最终的效果，其实是 N 多开车习惯还不错的车主的平均值，真就相当于一个老司机在帮你开车。</p><p style=\"text-align: start;\">那么回到最开始的问题。FSD 和华为 ADS 相比，谁更领先一些呢？</p><p style=\"text-align: start;\">我的答案是，没法比。</p><p style=\"text-align: start;\">不是说谁的水平比不上谁啊，而是因为两个产品的体验环境差别实在是太大了，本着对比就应该控制变量的原则，压根就没法放在一起比较。</p><p style=\"text-align: start;\">你看美国那头，地广人稀的，路上除了车也就只有车。大伙呢路权意识也比较强，能不让的绝对不让，能让的也会让的很干脆。跟国内的路况比起来。。。真就没有什么需要博弈的情况。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/98285efddabfda9df2efabd56532653a\" tg-width=\"600\" tg-height=\"365\"/></p><p style=\"text-align: start;\">华为 ADS 呢虽然用的还是规则算法，但是在这么复杂的场景里头，我们同事的这台阿维塔 12 都能做到一个大部分时候能用，少数情况还有 bug 的水平如果把他丢到和 FSD 一样的环境里，我觉得华为的表现可能并不会比特斯拉差。</p><p style=\"text-align: start;\">相反，如果 FSD 真就进了国内，能不能和华为智驾达到相似的水准，我心中还是会打个问号的。</p><p style=\"text-align: start;\">都别说搞定随时随地会出现的小电驴和自行车了，能不能搞懂重庆的山路都还说不住哦。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/58b1a8885f0e50703abd366ae535bf75\" tg-width=\"600\" tg-height=\"402\"/></p><p style=\"text-align: start;\">最主要的是，华为 ADS 的算法进步的速度真的很快。</p><p style=\"text-align: start;\">就我们这个同事来说，试驾 FSD 的时候他还说，自己的华为智驾基本搞不定调头弯。</p><p style=\"text-align: start;\">结果到他回来的时候，他的车就已经通过 OTA ，熟练掌握调头技能了。</p><p style=\"text-align: start;\">搞定国内大部分的路况，我估摸着也就是个时间问题。</p><p style=\"text-align: start;\">所以说，真正头对头的 battle ，可能只有等华为智驾成了完全体，特斯拉 FSD 搞定了各种政策正式进入国内以后才能实现了。</p><p style=\"text-align: start;\">到时候一定第一时间给大家测出来， FSD 卖多少钱都测（如果还是 6.4 万买断还不支持订阅的话当我没说 ）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b10377f6eddd30a84aa890c2503e58a7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"320\" tg-height=\"413\"/></p></body></html>","source":"lsy1584924778751","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>我去美国试了特斯拉的FSD：好像真有点遥遥领先</title>\n<style 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年发的，紧接着就是出车祸、被召回、被举报演示视频造假，搞得 FSD 是年年跳票。大伙呢，也都觉得老马在画大饼。然而，在鸽了小十年之后，去年年底马斯克突然表示，在经过了无数训练，花了 N 多钱买显卡、把底层代码全都更新了一遍以后，第 12 版 FSD 终于成了，而且马上推送！本来以为老马会和之前的特斯拉 AutoPilot 一样，搞个功能还不全的半成品糊弄糊弄的，结果好嘛， V12 版 FSD 一发，外网上跟雇了水军似的，清一色全是好评。这才有了我们这次经费爆炸，路途超远的跨洋试驾。说回我们租的这台车， 2018 款的 Model 3 ，大概就和国内第一批国产的毛豆三差不多，租车成本是一天将近 150 刀，也就是一千软妹币左右，略贵略贵。这也是我比较喜欢 FSD 的一个点，因为用的是纯视觉方案，对硬件的要求不是很高，所以就算这种几年前的老车型只要愿意花个每个月 99 美刀，就也能用上最新的 FSD ，没有放弃老车主的属于是。在拿到车的第一时间，我们就直奔当地路况最复杂的地方，唐人街。当然不只是唐人街啊，在租车的这一天时间里，我们高强度地开了七八个小时，跑了两百多公里的路，也算是把米国的各种路况都跑了个大概。对 FSD ，我们最直观的感受就是三点：像人、像人、还是 tm 的，像人。全程体验下来， FSD 的表现是我们目前试过的所有智驾系统里，最接近真人开车的那个。最明显的一点，就是它几乎没有在体感的加速度变化上，给我们带来任何的不适。遇到刹车、起步或者是变道的时候，总是很丝滑、很线性。尤其是遇上红灯，它是这样慢慢往前挪着停的。真就和我平时开车一样。另一个像人的点，是 FSD 开车不需要车道线。要知道现在大部分的智驾，基本就是离了车道线就歇菜。但你看 FSD ，就算是在这种没有车道线的大马路上，也会很自觉的靠在右边走（ 美国是靠右通行的 ）。遇到这种大路口的左拐，它也是一次都没有失败过。而且，又快又准。这就不得不提整个试驾里我觉得最逆天的一个场景了。注意看，这个男人叫小帅，是一个完全没有照明和信号灯的路口，还是个双向 N 车道。上头的车，开的也是嘎嘎快。要在这种情况下左拐，对智驾来说绝对是地狱难度。但大伙看 FSD 的处理，先是等大的车流过去，然后慢慢往前挪找时机。逮到一个空直接就是一个果断的左转，操作拉满了。有时候呢， FSD 甚至还会耍些小聪明。像这里，注意看这个导航路线是想让车子去前面的路上调头的，但 FSD 就是会抄个小近路直接左转。还有像进主路的时候，为了更快的去里面的车道， FSD 还会压一小段实线。就。。。真的很像人啊。最最最最重要的是，国内厂商的高阶智驾，一般需要在车速达标，或是开到支持的路段之后才能启动的。而 FSD 呢，不管你停车的地方在哪，路边也好，停车场里也好，只要你设定了目的地，拨一下拨杆， FSD 就能直接原地启动，开始智驾。我们的阿维塔车主同事，直接就是一个原地折服。但是啊，太像人也不全是优点，人会犯的毛病， FSD 有时候也会犯。就比如好几次过路口的时候，估计是因为环境有点复杂，它就非常犹豫，得给一脚电才能逼着它过。而且因为是纯视觉，天一暗它的眼睛可能就不太好使了。像我们住的这个酒店的路口，到了晚上会变得比较隐蔽。有时候呢，它能很流畅的一把拐进去。有时候则会没看见，直接开过去，然后绕一个巨远的路线回来重新找。同一个路口夜间的不同表现：但说实话，瑕不掩瑜。就因为它各种地方都非常像人，所以用着用着， FSD 就会给我们一种蜜汁自信，就感觉它啥情况都能搞定，不由自主的就会在心里放松下来。出于安全考虑这不算啥优点啊，但它确实给我们带来了一种全新的体验。因为我们试过的大部分智驾，都需要一直盯着它以免出岔子，搞得比自己开车还紧张，那还不如自己开是吧。但试过 FSD 以后， emmm ，可能真的改变了一些我对智驾的刻板印象。可能有朋友会好奇，老马是怎么让 FSD 像真人一样开车的，那就要提到我们一开始提到过的代码大更新了。如今大部分的智驾系统，大都是由三个部分组成的，感知，规划和控制，分别负责看周边的环境、思考应该做啥动作，以及控制车子完成这些动作。现在除了特斯拉，绝大部分的智驾系统都是会在感知的阶段，用上了一个叫 Transformer 的 AI 架构。它的作用，其实就是把各种传感收集到的信息融合起来，生成一个实时更新的 3D 模型，感知的任务就完成了。到了规划阶段，智驾的工程师们一般会预先制定一大堆规则。比如红灯停、绿灯行这种基础交规，还有怎么避开障碍物，遇到行人需要优先避让等高级规则。就相当于，人们会把一个考卷的问题和答案都写好。智驾系统就会拿着这个卷子，去前面的那个 3D 场景里找对应的情况。啊遇到前面有车需要减速，遇到有人横穿马路需要停车等待等等。然后它会用上一种叫蒙特卡洛树搜的方式，用穷举法，把所有合适的路线都列一遍。接着从里头挑出一条危险性最低的发给车辆的控制模块，让它们照着这个开。思路很清晰对吧，但问题就在于，这种规则化的算法碰到做过的题就还好，要是碰到没做过的，大概率就得宕机。所以，如果你在路上看见哪台车智驾开的好好的突然开始画龙或者抽搐，那估计就是规则算法遇到了没见过的问题，搁那纠结呢。那马斯克在 FSD 上的做法呢，其实就是在保持感知环节不变的情况下，把原先规划环节里的那些个规则预设全砍了，也换成了 Transformer 架构。然后，特斯拉会喂给这个模型巨多的实际驾驶的视频素材，让它从这些画面里头领悟大伙开车的习惯。就比如规则算法里头是红灯得停车是吧，但在 FSD 里，就是大部分人看到这个红色的圆圆的玩意就会停车，所以我需要停车。大部分人开车都会在这两条线里头开，那我也要在这两条线里开。学的多了以后呢，除了这些基本的交通规则以外，很多咱们日常开车的小习惯就会被它学去。比如红灯倒计时快结束的时候就提前慢慢起步，比如在没有车道线的时候也得靠着边上开，比如遇到慢车的时候会找机会变到隔壁车道之类。前头那些个抄近路、压实线的小聪明，我估计也都是 FSD 从车主身上学来的。那有人担心说，会不会学到什么危险驾驶的坏习惯啊。当然不会，因为他们在北美有个自营的保险，定期会对每个买了保险的车主做行为评分。只有分数够高的车主数据，才会被丢给模型做训练。也就是说， FSD 最终的效果，其实是 N 多开车习惯还不错的车主的平均值，真就相当于一个老司机在帮你开车。那么回到最开始的问题。FSD 和华为 ADS 相比，谁更领先一些呢？我的答案是，没法比。不是说谁的水平比不上谁啊，而是因为两个产品的体验环境差别实在是太大了，本着对比就应该控制变量的原则，压根就没法放在一起比较。你看美国那头，地广人稀的，路上除了车也就只有车。大伙呢路权意识也比较强，能不让的绝对不让，能让的也会让的很干脆。跟国内的路况比起来。。。真就没有什么需要博弈的情况。华为 ADS 呢虽然用的还是规则算法，但是在这么复杂的场景里头，我们同事的这台阿维塔 12 都能做到一个大部分时候能用，少数情况还有 bug 的水平如果把他丢到和 FSD 一样的环境里，我觉得华为的表现可能并不会比特斯拉差。相反，如果 FSD 真就进了国内，能不能和华为智驾达到相似的水准，我心中还是会打个问号的。都别说搞定随时随地会出现的小电驴和自行车了，能不能搞懂重庆的山路都还说不住哦。最主要的是，华为 ADS 的算法进步的速度真的很快。就我们这个同事来说，试驾 FSD 的时候他还说，自己的华为智驾基本搞不定调头弯。结果到他回来的时候，他的车就已经通过 OTA ，熟练掌握调头技能了。搞定国内大部分的路况，我估摸着也就是个时间问题。所以说，真正头对头的 battle ，可能只有等华为智驾成了完全体，特斯拉 FSD 搞定了各种政策正式进入国内以后才能实现了。到时候一定第一时间给大家测出来， FSD 卖多少钱都测（如果还是 6.4 万买断还不支持订阅的话当我没说 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