{"source":{"id":"2047088140230275532","title":"马斯克在财报电话会上亲口承认：特斯拉 HW3 硬件，撑不起无监督的完全自动驾驶。 之前还说能行，到底卡在了哪里？ 卡在内…","url":"https://mubeitech.com/p/2047088140230275532"},"method":"semantic-similarity","count":4,"items":[{"rank":1,"id":"2080057301906428322","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"自动驾驶，从来不是只靠软件OTA就能解决的。 马斯克开口了：老车得换硬件。 他明确表示，所有硬件低于HW4的特斯拉（基本…","summary":"自动驾驶，从来不是只靠软件OTA就能解决的。 马斯克开口了：老车得换硬件。 他明确表示，所有硬件低于HW4的特斯拉（基本等于所有带摄像头的车），都有必要升级到下一代的AI主板。 按他的预计，明年年中就会推出升级版的AI4芯片。 紧接着，还会上AI5。 这可不是简单的芯片迭代。 这…","body":"自动驾驶，从来不是只靠软件OTA就能解决的。\n\n马斯克开口了：老车得换硬件。\n他明确表示，所有硬件低于HW4的特斯拉（基本等于所有带摄像头的车），都有必要升级到下一代的AI主板。\n按他的预计，明年年中就会推出升级版的AI4芯片。\n紧接着，还会上AI5。\n\n这可不是简单的芯片迭代。\n这意味着，FSD的真正成本逻辑彻底变了。\n以前大家以为，自动驾驶就是狂卷代码能力，写好了推个系统更新就行。\n现在呢？\n它变成了实打实的硬件兑现，庞杂的售后改造，以及隐形的规模化负债。\n\n当年卖出去的每一辆旧车，现在都成了一块必须换掉的板子。\n这笔账，才刚开始算。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2080070458347565077","translated_status_id":"2080070458347565077","published_at":"2026-07-22 22:30:41","created_at":"2026-07-23T00:28:01+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2080057301906428322","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2080057301906428322/markdown"},{"rank":2,"id":"mb-20260901-e37c00","account":"mubei","brand":"","title":"在奥斯汀的 Cybercab 发布会开幕前 4 天，外界还在盯着那辆没有方向盘的新车长什么样","summary":"在奥斯汀的 Cybercab 发布会开幕前 4 天，外界还在盯着那辆没有方向盘的新车长什么样","body":"在奥斯汀的 Cybercab 发布会开幕前 4 天，外界还在盯着那辆没有方向盘的新车长什么样。\n但德州的街道上，一支无人的车队已经在过去 3 周内暴增了 7 倍。\n第三方众包监测平台 Robotaxi Tracker 抓到的数据显示：\n特斯拉在奥斯汀、达拉斯和休斯顿的无安全员 Robotaxi，数量悄然逼近了 200 辆。\n同一时间，在德州机动车管理局的自动驾驶注册系统里，两座原生 Cybercab 的登记数量，几天之内从 7 辆跳涨到了 45 辆。\n在此之前，批评者反复用「车队规模几个月卡在二十几辆」当作证据，断言纯视觉无人驾驶只是吹出来的泡泡。\n为什么在硬件发布会的前夕，特斯拉能不需要任何提前预告，瞬间变出一支跑在三个大城市的无安全员车队？\n是突击作秀，还是底层的扩张逻辑从一开始就和传统车企完全不同？\n把两组平行的数字拆开来看，会看到一台重塑自动驾驶商业化的冰冷机器。\n软硬件解耦的双轨并行爬坡。\n过去十几年，自动驾驶行业被一套串行的重资产逻辑死死捆住。\n传统方案的路径相当僵硬：\n先设计定制车型，在车顶焊上昂贵的激光雷达和高精地图模块，再派安全员一辆车一辆车去街头跑测试。\n每加一辆车，都要付出十几万美元的硬件改装成本。\n每进一个新城市，都要花几个月去重新扫描高精地图。\n这套模式里，软件的验证速度被牢牢锁死在重资产制造的物理周期里。\n硬件造不出来，软件就无处可去。\n车队规模跑不开，算法就见不到足够多的极端长尾场景。\n特斯拉把这根链条直接切成了两段。\n一段是软件大脑。\n一段是物理躯干。\n两套系统在两条平行的轨道上各自狂奔。\n在软件这一侧，基于纯视觉的端到端神经网络，已经在全球数百万辆量产车上跑完了数十亿英里的影子数据。\n在 Q2 财报电话会上，特斯拉人工智能负责人 Ashok Elluswamy 给出过一个关键数据：\n这套无安全员系统已经累计跑了超过 38 万英里，保持零重大事故。\n关键在于：这 38 万英里不是等新车造出来才跑的。\n它是直接灌装进量产的 Model Y 身体里，在真实城市的道路上硬跑出来的。\n特斯拉根本不需要等 Cybercab 的专属生产线完全建好。\n当它想验证运营调度、路网围栏、乘客接单和监管合规时，直接把现成的量产车刷上无监督软件。\n软件大脑在德州街头把无安全员的真实商业闭环全部打通。\n物理躯干在工厂里推进两座、无方向盘、无踏板的极致降本设计。\n两条轨道并行推进，互相不当彼此的瓶颈。\n当很多人以为发布会的焦点是一辆新车的设计时，他们漏掉了最致命的细节。\n这辆即将在舞台上亮相的 Cybercab，承接的不是一个从零起步的试验品。\n它只是给一个已经在三个大城市街头跑通了近 200 辆、累计了 38 万英里实测数据的成熟大脑，换上了一个成本更低的专用外壳。\n当重资产的制造周期不再拖累软件的进化速度，无人出行的扩张成本，就从沉重的造车工程，变成了边际成本几乎为零的算法分发。\n真正的商业壁垒，从来不在于把一辆概念车造得多么科幻。\n它在于新硬件落地的那一刻，底层的运营网络早已在水面之下运转成型。","category":"科技","score":null,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-09-01 14:49:05","created_at":"2026-09-01 14:49:05","url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260901-e37c00","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260901-e37c00/markdown"},{"rank":3,"id":"2048872027877200312","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"一辆快 10 年的 Model S，自己开进了修理店。 Jason Cammisa 坐进那辆 2016 年的 Tesla…","summary":"一辆快 10 年的 Model S，自己开进了修理店。 Jason Cammisa 坐进那辆 2016 年的 Tesla，本来只是想试一下它还能不能自己开。 结果它从出发地一路开到修理店，他几乎没有碰任何东西，车也没有出问题。 更夸张的是，它最后自己拐进了停车场。 这辆老车缺的是…","body":"一辆快 10 年的 Model S，自己开进了修理店。\n\nJason Cammisa 坐进那辆 2016 年的 Tesla，本来只是想试一下它还能不能自己开。\n结果它从出发地一路开到修理店，他几乎没有碰任何东西，车也没有出问题。\n更夸张的是，它最后自己拐进了停车场。\n\n这辆老车缺的是车内摄像头。\n新车会盯着驾驶者，判断你有没有专心，然后决定监督版 FSD 能不能继续工作。\n老车看不到人，但软件能力还在往前走。\n\n他的 2019 款 e-Golf，出厂那一刻基本就被封死了。\n3G 退役后，车里的调制解调器变成摆设。\n它不能和外界通信，不能自己更新。\n真要改点什么，还得开去经销商，付钱，让他们做一点极其有限的操作。\n\n更尴尬的是，经销商通常也不会主动做。\n除非召回，除非被迫。\n一辆还在保修期内的车，功能却可以被厂商一句“停用”收走。\n\nTesla 那边是另一套逻辑。\n同样是老车，它后来多了哨兵模式，多了行车记录仪，多了盲点监测。\n这些功能最初并不存在，后来被软件推了进去。\n\n汽车行业最怕承认的一点在这里。\n很多车卖出去以后，生命就开始倒计时。\nTesla 卖出去以后，车还在长大。\n\n软件定义汽车这个概念，听起来像营销词。\n可当一辆十年前的车还在获得新功能，还能完成一段真实道路驾驶时，它就变成了机械时代和软件时代的分水岭。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-04-29 09:38:03","created_at":"2026-04-29T11:32:11.111423","url":"https://mubeitech.com/p/2048872027877200312","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2048872027877200312/markdown"},{"rank":4,"id":"2082923045208150509","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"一辆Model Y L测试车上，跑着一个还未公开的FSD版本：v14.3.7。 特斯拉在重构自动驾驶的底层。 编译器和运…","summary":"一辆Model Y L测试车上，跑着一个还未公开的FSD版本：v14.3.7。 特斯拉在重构自动驾驶的底层。 编译器和运行环境被从头彻底重写。 带来的最直接后果？反应时间快了20%。 视觉编码器也跟着升级。 低能见度、冷门的交通标志，或者那些延伸进车道的奇怪障碍物，现在看得更清楚…","body":"一辆Model Y L测试车上，跑着一个还未公开的FSD版本：v14.3.7。\n特斯拉在重构自动驾驶的底层。\n\n编译器和运行环境被从头彻底重写。\n带来的最直接后果？反应时间快了20%。\n视觉编码器也跟着升级。\n低能见度、冷门的交通标志，或者那些延伸进车道的奇怪障碍物，现在看得更清楚。\n\n训练方式彻底变成了“实战喂养”。\n系统怎么过复杂路口？怎么避让小动物？\n全靠特斯拉车队在现实里跑出来的“困难模式”数据，直接砸给强化学习模型。\n\n但最核心的动作，是模型大一统。\n真正智能召唤（Actually Smart Summon）、FSD，以及未来的Robotaxi。\n以前分头跑的任务，现在全部统一到了同一个模型里。\n\n表现出来的就是更强的感知，更快的反应，更少的接管。\n就连系统遇到临时降级时，也能自己稳住控制权并自动恢复，不再动不动就把车丢回给驾驶员。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2082928306551238820","translated_status_id":"2082928306551238820","published_at":"2026-07-30 20:22:25","created_at":"2026-07-30T22:15:27+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2082923045208150509","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2082923045208150509/markdown"}]}