FSD V14.3.3新功能

特斯拉在国内的实车路测全面启动，北上广深等核心一二线城市即聘智驾测试技师，要求三年驾龄，无事故记录，工作内容涉及 f s e 实车测试与故障应急处理岗位，只属于自动驾驶研发部门。特斯拉中国官方客服团队针对 f s d 功能是这样回复的，一旦审批完成，我们要尽快推送给国内客户。 上海临港的 ai 训练中心也已经全面起用，专为中国路况优化的 f s e v。 十四点三点二，其多员工内测愿意签掉搭载 h w 四点零芯片的车型，签署五百万元的保密协议。今年下半年，特斯拉满血版 f s d， 不 对，应该叫 t a d 了，有望在国内大规模上线，而且预计最快是今年八月。 最近，老马在以色列的一个萨姆斯国际智能出行峰会上连线说，十年之内，人类开车这件事将变成小众爱好，以后将百分之九十九由 ai 帮你开车。 再看看特斯拉自动驾驶为此所取得的进展，德州工厂的出库停车场，看到了大约七十辆 cybercap。 cybercap 还配有 starlink mini 训练迷你天线，确保 f s d 车队在任何极端环境下都能保持绝对的连接性与数据传输。 首个 cybercap 专属洗车与维护大本营，占地约三点三万平方米，约四个足球场大，里面有专用的洗车房、内外式升级区、轮胎更换区等等。 特斯拉这个月推送了最新的 f s d v。 十四点三点三，这次更新不仅反应速度更快，处理复杂路况更晚，并且新增了无感与行驶距离统计的功能经 f s c v 十四已经在北美长期运行，也确实比特斯拉以前的版本强太多，但无监督的版本尚未完全实现。按照老马时间表，预计在二零二六年的第四季度推出，未来的汽车可能将不再叫汽车，他们就是长了四个轮子的机器人。欢迎关注点赞！

特斯拉 fsd 这波更新动静挺大的， v 一 四点三点三，又是重写变音器，又是反应快百分之二十，停 车给你飙个屁，连路边伸出来的破烂都能认。乍一看，村视觉似乎又支棱起来了。但巧就巧在前两天，余晨东刚说了摄像头的不足之处，不用华为八九六线激光雷达，只用摄像头搞定小物体避障。结果团队发现，高 分辨率摄像头根本没办法那么早看见。最后华为认了。据料，拿雷达硬扛，能识别十四厘米高的石块，以反射率物体探测距离，拉高百分之一百九十。华为与特斯拉对待摄像头的态度，其实就是两种智驾技术之间的碰撞。特斯拉现在干的事，是把纯视觉的天花板往上顶，暗光、大雾、 小动物算出来，都靠算法猜的更准，反应更快。这是马龙的极致压榨，确实有效，无故偏车道改了，跟车不贴了，体验更顺滑，甚至系统降级，还能自己挣扎回来，不用人擦屁股。但余承东所说的特斯拉确实绕不过去。 摄像头是有物理极限的，再强的 ai， 也得先看见屋里夜里、远处大小不一的石头，或者趴在路中间的轮胎，纯视觉天然吃亏。这次更新说能识别小动物，能 避让和距离呢？域值呢？没提。这次的 f、 s、 d 大 更新，更像是一次精细化的查漏补缺，把之前的小毛病修一修，把自动召唤、停车这些体验弄得更丝滑。但面对鬼探头倒地的追捧，这类极端的小目标杀手， 纯视觉依然是在走钢丝。虽然反应快百分之二十是本事，但安全不能只靠反应快，再遇上摄像头根本没看清的东西，反应再快也是零。

车买回来之后，越开越旧，还是越开越新？就在最近，特斯拉 fsdv 十四点三点三，通过一次 ota 空中升级，直接把智能召唤的最高速度从六英里每小时提到了八英里每小时，提升了百分之三十三。 别小看这两英里，在拥挤的停车场，你的车从慢悠悠挪过来，变成了像老司机一样流畅开过来，就连疯狂 max 模式都变得更丝滑，穿梭车流毫不拖泥带水。这就是特斯拉 ota 的 魅力。 o t a 到底有什么用呢？一、系统升级，更新车机系统 ui 界面，增加功能，提升操作流畅度等等。二、功能新增，增加新的应用，新的驾驶辅助功能，解锁已经预留的硬件能力。三、 bug 修复，修复已知的软件问题，软件性能优化就跟手机一样。 四、性能优化，调整车的动力、能耗、充电策略等等，让车辆表现更好。你不需要换车，不需要去四 s 店，甚至不需要下车。一觉醒来，通过一次推送，你的车就拥有了更强的 ai， 更聪明的决策，更接近人的驾驶感觉。评论区，告诉我，你最想 ota 升级什么功能？

欢迎回到沙果频道，今天是五月十八号，今天的主要内容涉及到 f s t。 的 更新，特斯拉的芯片研发、兴建、制造和塞米卡车，以及投资人警告 ospec 不要成为 ai 时代的 freestyle。 那今天的内容比较多，建议您呢？先订阅、点赞和收藏，我们马上开始。我们先来说 fsd， 这边，特斯拉的 fsd 为十四点三点三开始推送，那搭载了二零二六年的春季更新就 spring update。 马斯克用了一个词来形容，这一次的更新是炸裂。 那这个版本到底改了什么呢？它包括实际的智能召唤，最高的速度从每小时六英里提升到八英里，提速百分之三十三。 ai 变音器和运行时用 mlir 重写的那反应的时间提升了差不多百分之二十。 强化学习升级，加上视觉编码器的改进，对低能见度小动物、紧急车辆、学校、巴士等这个场景的处理会更加的好。驾驶员的监控系统也明显的放松。那马斯克自己也补了一句，他说凡人的提醒变少了。 那新增另外的一个功能就是屏幕实时显示 f s d 无干预行驶的距离和最长的连胜记录。那不介入，呃，如果不介入呢，就一直累积，那介入就归零。 春季的更新部分还带了一个黑谷的语音助手，那个性化的宠物模式，行车记录仪，遥测等等。那几个脑，呃，几个早期拿到推送的人的反馈都相对来讲比较一致。 holmas 呢？他说他连续每天用 fsd 在 十四点三点三上跑了四十一点三英里，没有干预。他是这么说的，他说他是第一个真正精炼的十四点三版本，那第一个在打磨度上超过了十四点二点二点五的这个版本 车。他说车在看不到山顶的时候会自动微降，每小时一英里，那遇到颠簸的路面会轻微的减速，那旁边车道的车偏移过来的时候呢，会瞬间的反应。他说连我自己都开不了，这么顺滑，反应这么快。 另一个博主 zack 呢，他做了六次的驾驶六小时的测试，他提到 f s d 在 停车场检测到墙后面有闯停车标志的行人时候呢，做了反应， 那时候他自己还没有看到整个版本没有任何的抖动。在疯狂 max 的 模式下边呢，起步零到两英里，速度比十四点三点二要顺滑的多。 macp 呢，跑了七十英里，百分之九十五是在疯狂 max 的 模式下边，没有任何的问题。他说 这是我用过最好的 fsd 版本，当然也还有不完美的地方。德文阿尔森，他在测试中就发现十四点三点三仍然还会在高速公路上站着，左车道不让， 而且有一次在停车时倒车的时候很慢啊，撞上了路沿。他说这是他用 fsd 以来从来没有碰到过的情况。 所以说整体来看，这个版本是把十四点三系列的快反应时间和新的架构跟十四点二点二点五的这种精炼感和到了一起。 那个连胜计数器的设计也比较聪明，就是把驾驶行为游戏化，让用户只在真正需要的时候才进入提高数据级的信噪比。 f s d 这边说完，我们来说说芯片。特斯拉在印度的班加罗尔搭建了一个完整的 ai 硬件定制芯片的设计中心，它可不是招几个软件的工程师，而是搭搭了一支从概念到流片的完整的 v l s i 团队， 前端逻辑设计、 soc 验证，物理设计，后端布局、 dft 的 可测试性设计，全链条覆盖。那为什么是在班加罗尔呢？因为这座城市的 vlsi 的 人才密度是全球最高的， 像高通、英特尔、 amd、 博通都在这里边有大型的中心。特斯拉选这里不只是省钱，还有呢，就是绕过美国硅谷的人才竞争，在全球范围内找足够密度的专业人才快速扩编。 那这个中心和美国的团队形成了一个二十四小时不间断的日不落开发节奏。美国白天设计，印度接力到流片的这个周期。 十一号的时候撒狗说过，特斯拉在韩国招聘公益的工程师，挖三星和 sk 海力士的人，那韩国是制造端，那搬家罗尔是设计端，两者加在一起，那特斯拉的自研体系芯片体系里面呢，正在从美国主导切换到全球分布式。 当然设计研发制造的核心还是在美国本土。 ai 五的已经流片了，现在冲刺的是 ai 六和 d 九三，那班加罗尔的团队就是为这个加速度来做准备的 芯片。说完我们来说说 spacex 这边。 spacex 在 肯尼迪航天中心的罗普斯路这个区域里面建造 k 格贝那这是一栋大约一百一十六米高的一个垂直集成和组装工厂， 工作面积差不多有八十一点五万平方英尺，有二十四个工作单元，起重能力是四百每吨，可以同时容纳多艘完整的 starship 飞船和操纵的助推器。 目标是今年的八月左右完工。那给嘎贝呢？他不是造零部件的地方，他是一个总装线，就是把新建工厂生产的这个不锈钢的桶段和这个仓段堆叠成完整的火箭，那做系统集成测试，翻新复用后再次准备发射。 那猛禽的发动机是在德州的麦格雷格或者是加州的货商制造，那运到给嘎贝来安装。 马斯克的长期目标是每年生产最多一万艘 starship， 那 换算下来就是大约每天二十七艘。 二四年，全球所有的国家所有的火箭加起来总共发射了大约两百六十次。那 star spacex 一 家的目标产能是当前全球发射能力的将近四十倍。 当然这个数字是长期的愿景，不是一个短期的承诺了。那更现实的阶段性目标是先做到每年数百到一千艘，但戈加贝的这个规模已经是按照最终的才能来设计了。 spacex 自己的说法是太空的暴力工业化，把火箭从手工制品变成工业品。下面我们再来说说塞米这边，特斯拉塞米官方账号公布了一组二零二五年的运营的数据， 他说整个三米车队全年的可用利率超过了百分之九十五，百分之七十五的服务访问在二十四小时内可以完成。 那这两个数字放在行业背景里边看一看呢，就会非常的有一个对比性了，就是传统的柴油重卡的卡车，优秀的水平通常是在百分之九十到百分之九十四。那百分之九十五以上意味着每辆车一年只停不到十八天， 那包括所有的计划维修和突发的故障，那电动卡车的结构相对来讲就简单很多，他没有机油，没有 def 尿素，那没有复杂的排放系统，那预测预测性的维护，再加上远程的诊断，让故障处理会更加的快， 但理论上应该更可靠，和实际运营数据证明了更可靠，这是两码事。那今天这这组数据呢，就是后者。 物流公司其实最怕的就是把车停在停车场里面，因为那是不挣钱的，那每辆重卡每天停机的这个成本可能几百到上千美元，百分之九十五可利用力，加上二十四小时内就可以修好，直接降低总的拥有成本。那大客户看的就是这个。 那下面我们再补一条 spacex 的 数据，二零二六年至今，全球送入轨道的总质量差不多有九百六十九点六吨， 其中 spacex 一 家就贡献了约八百四十一吨，占到百分之八十六点七。全球其余所有的国家所有的公司加起来差不多是一百二十八点六吨，占到百分之十三点三，一家公司占了全球入轨质量的接近九层。 罗文巴伦上周在 cnbc 的 一个节目里边做了一个比较长的专访，那巴伦是 spacex 的 长期投资者，他呢给了几组数字， 就是 starlink 的 价值最高十四万亿美元， spacex 的 整体价值在十万亿到三十万亿或者是更高， 他本人呢，准备 i p o 中呢，再认购十亿美元。他不会赌。 spacex 和特斯拉合并 terfabs 能大幅的节省芯片的成本，芯片需求是当前的五十倍。阿伦他是这么说的，他说永远不要跟一个有超能力且永不放弃的人对赌， 那这些数字是投资人的比较乐观的预期，也不是分析师的共识。但是巴伦管理的数百亿美元的基金，他的判断有着实际仓位在背后。 投资人说完，我们来说说 ai 行业。这边，查马斯帕里哈皮蒂亚，他公开警告 i s o p g 说他有可能会成为 ai 时代的 freestyle 的 风险。 这个 friendster 呢，是二零零二年左右最早爆火的社交网络，比 myspace 和 facebook 其实都要早，用户量是暴增，但是基础设施没有跟上， 福气扛不住，扩展性差，很快就被更能规模化的竞争对手超越，那现在基本上已经没人记得了 那查马斯的意思，意思其实很明确，就是 ansovitch 可能在模型能力上是有优势的，但是如果算力和电力约束解决不了，那这个优势其实撑不了多久。 他在测试 cloud 的 时候呢，让他做一个股票筛选的分析， cloud 拒绝执行同样的任务， greek、 gemini、 gpt 都能完成，那说白了就是 ai 竞争的胜负手已经从谁模型更好转向了谁能拿到更多更便宜更稳定的算力。 基础设施决定了生死， anstop 如果太保守，那无论是技术策略还是商业策略上的，那窗口期会变得很短。 肯格里芬，他是 ct 道的创始人，他在斯坦福领导力研究所的一场对话里边讲了一段话，他说 ai 工具在最近几个月发生了阶跃式的进步，比九个月前要强大的多， 以前需要金融硕士或博士团队花几个周甚至几个月的时间去完成一些高难度的分析，那现在 ai 代理几个小时就能搞定？这不是中层白领的工作，是极高技能的工作。 他说自己每天回家后是相当的沮丧，因为亲眼看到了 ai 对 社会的冲击。阿斯克呢，转发了这段视频，并配上了一句，一年、两年，三年后 ai 会在哪里？ 就在傻狗录这一期视频的时候，正好有一个朋友打电话过来，他讲到了他的困惑。那傻狗给他的建议是说非常诚恳的建议就是他把他的闲散资金一定要投资在 ai 的 这一波 快速发展的这一波浪潮里面，一定要投入进去。无论是说你去买相关的上下游的产业链，或者是说去买相关的 e、 t、 f 或者是个股，但是这个动作你必须做，因为十年之后你再回过头来来看， 因为从现在开始，其实不仅仅是今年了，是说我们靠个人的工资，靠房地产，再让自己的资产增值，或者是说我们能够跑赢通胀，这个概率已经很低很低了，你的资产不缩水就已经很不错了，或者是不缩水很大就已经很不错了。 所以说呢，是说，呃，这也是给每一个看我的视频的，不管是说在中国的观众，还是说在海外的观众，其实呢，其实很多人已经在动作了三个，只是给那些没有动作的人一个建议，是说你 能你自己的风险的承受能力不一样，但是这个动作一定要去做，那就是说在 ai 的 这波红利里边，你要去投资相应的上下游的企业，一定要去做这件事，而且放在那边不要动。 那最后说几条短信，那第一个呢，是新建的十二飞又推迟了，那发射的窗口更新为五月二十号，也就是美国东部时间的周三下午的六点半， 同一天还有特斯拉的 model s， model x 的 签名版的交付活动。那社区的态度其实比较务实，那就是准备好了再发射，那多等几天其实没有关系， 那还有呢，就是 robax 的 tracker 呢，数据呢，小幅的增长，就是总的车队呢，已经追踪到了六百七十八辆，无监督是三十九辆，弯曲有五百五十七辆，仍然占为主导，但都是呃，有人的，有监督版的 奥斯汀一百零四辆，那达拉斯和休斯顿有五到六辆，也就刚刚起步。好了。以上就是今天的资讯，所有的观点仅代表我自己，尤其是在投资建议方面。那不许走误喷或者是出门左转，我是傻狗，喜欢就点赞转发订阅，那明天同一时间，我们继续深挖。

hey， bro， 特斯拉中国在招智驾测试工程师，很多人在问啊，这是不是 fsd 落地要加快的节奏呢？ 我的判断是，而且非常的具体，但今天我想重点说一下，多数人都忽略的却是这个岗位真正的第一道门槛，英文能力要求写得很清楚， explain when and spoke english， 不是 会看就行， 为什么这么重要呢？测试工具， x ray 内部系统 tabx 界面和文档是全英文的，你要和开发人员、海外的面试官直接沟通，问题描述、测试报告都得用英文写， 命令行里的报错信息，日制文件也是英文，英文不好，你连问题都提不上去，那这个岗位他到底是在招什么样的人呢？核心是这四个，第一，高压应急能力，路上爆胎黑屏，你要能独立的完成高压断电，拆卸气囊起泡器，这些都是保命的技能。 第二，结构化的测试能力，不是随便开，而是要会用 x ray 这类工具设计测试标准。那？第三，跨系统的诊断能力，熟练的切换 make windows linux 会用命令行，还要用特斯拉内部的一些工具来做基础的一个分类和记录。 第四，高负荷的驾驶耐力，近一年没有事故，三年以上的驾龄，年均要超过一万公里的行驶里程能接受。在缺乏安全配置的原型车上面长期的路测和出差， 这是在为国内道路数据的适配性测试做准备啊。 f c 的 加快本地化落地的节奏，这个岗位本身就是一个硬信号，说白了这不是司机，是带着工程思维的极限路测技师。关注飞毛豆，带你了解特斯拉。

但却拒绝骗， 只是想象中的情， 不许写满惆怅，只有 闯荡 太多愁。不是 想 不知道你现在好不好， 不知道你现在好不好， 一生很重要，这些年 你好不好？

昨天晚上突然在疯传特斯拉的车主手册里面突然更新了 fsd v 十四中国版的内容，哎，我一听这个消息，那第一时间肯定是假的呀，又是那个小屁孩 p p 的 对吧？毕竟这个卡脖子永远进不来，一定要卡到卡到你窒息。 但是我通过我的 app 一 看，卧槽，还是真的，我仔细看了，里面真的是 v 十四，最重要的是里面更新了一段话，那这段话就证明了这是中国的完全版，因为他已经说了，他在极少数情况下会出现进入公交车道或者压实线，那肯定是本地话训练的呀， 对不对？哎，之前那些说永远卡脖子，这个卡你脖子那个卡你脖子的人站出来说几句，这个版本我预计是在一到两个月就会更新， 对不对？之前我也说了，特斯拉一直没有更新是因为他没有训练到位，他所以说他不想更新，并不是他卡脖子。还有一点我要提醒大家，这只是我们二， 就是二五年玩 v 十三的那一批 f s d 车主有新款车，估计还要等后面才有，我们先玩，你别着急，就这样， 到时候还有啊，到时候我们第一次驾，一定会第一时间给大家直播 pk 他 在市区和国内车的这个整体的表现，到时候如果他的市区还是有问题，你们就不要说是卡脖子喽。

f s d 为十四点三重大升级了，雨天识别能力保障，反应更快，国内上线时间也明确了。这是 f s d 近年来最大的迭代，底层 i 变现器全量重构，反应速度提升百分之二十，神经网络视觉编码器也升级了，识别精度升到百分之四十， 核心提升，在恶劣天气、雨天大雾、逆光场景下，识别能力得到质变，夜间对行人、非机动车、障碍物识别准确率大幅提升， 黑暗路段也能清晰感知，决策逻辑更稳。跟车距离车道居中更自然，减少频繁微调抖动，紧急避让反应更及时。 新增急救车、校车、小动物避让地图、预办车位标记，如保护左转成功率达到百分之九十八。拥堵、跟车、加塞避让、环岛通行全面优化。国内已经完成本地化试飞， s w 四点零车型分批推送 审批进入收尾，预计二零二六年二季度末全面 o t a 落地。 s w 三车型后驱推轻量化版。 f s d。 越来越懂中国，路况，安全和体验双飞跃，你会为 f s d 买单吗？

这下真的不用自己抢车位了。刚刚，国外一知名博主坐上搭载了最新版 fsd 的 特斯拉 model y， 完成了一场堪称 robot taxi 级的智能召唤实测。最让人意外的不是功能概念有多震撼，而是一个细节，他开的太像真人老司机了！在 人车混杂、随时有车倒车的拥挤停车场里，车子全程丝滑平顺，没有突兀的急刹，也没有生硬的转向，路人擦肩而过都没察觉。这是一台无人驾驶的幽灵车， 为什么能做到这种程度？核心就是当其他智驾在高速、市区泊车三个场景分别跑各自独立的系统时，特斯拉这次更新，直接把智能召唤 f s d 智驾和 robot taxi 统一到了同一套、端到端 ai 大 脑里。 说白了，就是把高速上分秒必争的高阶智驾决策控制能力直接降维，用在了停车场挪车这种低速场景中。而且 f s d 的 纯视觉路线不用提前录路线，不靠固定程序机械执行，全靠摄像头实时看路、临场动态决策，这就是它开的像人的根本原因。 但一码归一码，这在技术定义上仍属于需要驾驶员全程监督的 l 二级辅助驾驶，与真正的无人驾驶还有明确差距。停车场里的丝滑只是第一步，在极窄车位、极弱信号、人车混杂的真实复杂场景下，它还能否照样稳住，这才是最关键的考验。

昨天特斯拉呢有更新它的这个车主手册，然后听说上面有更新了五个驾驶模式，然后最后的一个模式呢叫疾驰，然后我看他那个 logo 呢和美版的这个 max 是 一样的，我现在想看一下我的这台车呢是美版的，然后 f s d 呢已经升级到了这个十一十四点三点二。那我现在呢把我的这个车机的系统变成中文，看一下它的那个 max 写的是不是 疾驰，现在已经更新好了，然后它这个地方写的是极速，但是那个 logo 和极驰呢是一样的。 换成中文之后，他的 mate max 上面显示的是极速，可是 logo 和这个极速是一样，那是不是意味着国内的这个更新手册里面就是显示着这个 fsd 真的 快要来了呢，而且是第十四。

特桑 fsd v 十四开始内测了，大家应该知道了吧？看了我的昨晚直播应该知道了，那今天呢，就给大家去简单的讲一下 fsd 的 工作原理，那用非常通俗易懂的语言跟大家去介绍，所以给我个点赞，收藏和分享。首先要了解 fsd 最重要的两个就是 推理的芯片和训练的芯片，大家经常可能听到特斯拉现在用的是 ai 四的芯片，老车型 h w 三点零跟将来的 ai 五，它是一个推理芯片，是在车机里面的，那然后它在超算中心呢，会有一个训练芯片， 分别呢？大部分的呃系列是 h 一 百， h 二百，也是大部分是被英伟达所垄断的，而且这些芯片你有钱也不一定能够买得到，因为进口是管制的，所以也是一直以来中国 f s d 可能推动的一个难点之一，但是现在有办法解决了，那这个今天我们暂时不说，我们先说一下这个原理， 那 f s d 其实就是一个大模型，它是一个软件，通过它训练出来的，然后呢，再给到车，通过它的推算来去执行，然后我再讲一下一个整体的流程，还有用一个简单易懂的比喻， 首先特产呢，大概全球有一千万台车主左右了，加上内部的车辆订阅， f s d 呢，大概可能有两百万辆左右，那通过它们每天去跑不同的数据，跑不同的里程，把这个数据呢喂给训练中心 啊，现在已经跑了据说将近一百亿的英里了，这是一个全球最长最长的训练的里程数据了，而且这个数字呢，还不断地往上升， 然后教给他来去训练，那简单的来说他是一个超算中心，用什么来比喻呢？嗯，出版社，你可以理解为他就是一个出版，那他出版什么东西呢？首先他作为一个出版，它里面肯定有很多的小编啊，肯定有很多的编辑，对吧？ 因为据说呢训练的这个超算中心呢，他们大概有几十万个芯片，所以非常的贵，成本也非常的高，交给它去训练，训练出来什么东西呢？为了那么多数据，然后就生成一个大模型，这个大模型你可以理解为它就是一个路书。 哎，我再拟人的去讲一下，大家应该看过飞驰人生了吧，引证的角色，作为一个叫做领航员， 他就是一个活生生的一个路数，就是这个路应该怎么跑，我有怎么样的一个数据？应该是拐弯呢？还是说应该做出怎么样的一个反应？遇到困难，遇到危险的时候应该做出怎么样的一个反应？他就是一个路数。 现在的路数呢，已经去到了 v 十四的版本，所以现在中国内测的也是这个版本，据说这个版本号呢是 v 十二点啊， v 十四点二点二点五， 在北美还差一点点，北美是 v 十四点三，但是差的不多，大概只是差了半个版本左右左右。好了， 那老的车主呢？现在只能用到 v 十二，那现在中国的在路上的二四款的车型，包括试驾车的是 v 十三的。好了，把这个路书推送到 大家的车辆，到我们的车辆之后呢，你要交给这个推理芯片来去执行了。这个推理芯片你理解就是自动驾驶或者是 fsd 的 驾驶员了， 当然你可以理解为他就是一个司机或者说是车手都可以， 然后他呢，就像他是一个沈腾的一个角色，他要搭配这个路数来去驾驶，那当然就是通过这个摄像头，当然 还在根据实际的路况去执行了，所以呢，纯视觉再搭配，端到端，大概 就是这么简单可以理解了。当然它也形成了一个最终的一个闭环，因为呢，每一台车是单独这样的运作，然后呢，它再归纳到整个 fleet 的 一个团队特杀的最终的车队里面去，然后不断地去生成更多的里程， 更多的数据，然后未给这个超算中心这一个出版室不断地去编辑新的版本的路书，然后我们的 ai 的 芯片根据这个路书，然后不断地去执行自动驾驶。 好了。根据这个的话呢， ai 四和 ai 五有些什么差别呢？或者现在的我们老车主 hw 三点零有两个问题，第一个就是算力， 经常大家可以听到的这个算力呢，现在 ai 四呢，大概是七百二十 tops， hw 三点零呢，只有比较可怜的一百四十四，所以你的算力相对来说不够呢，你解读这个路书的阅读能力可能就差了一点点了， 所以呢，但是大家不用担心哈，因为马斯克有说过六月份呢，呃， v 十三的啊，应该说 h w 三点零的版本呢，应该就可以升到一个 v 十四的，一个 light， 一个蒸馏的 啊， l i t e 一个 light 的 版本应该是可以执行的，但是最终的自动驾驶呢， ai 四只有它可以完成 a 啊， h w 三点零可能到时候会有一些付费或者是免费的升级，但是 ai 五呢，它更加多是应用在这一个 机器人上面去的，所以大家不用特别的去等这个 ai 五的芯片哈，然后还有第二个 通过实际的路况，还有通过这个摄像头，也同样也要为这个数据，不能说为这个数据应该说是去分析，去搬运，这些数据交给他来去推理的话呢，有另外一个就是贷款， ai 四是 a h w 三点零的八倍的一个带宽，所以呢，为什么现在 h w 三点零是有一些难度的，那这个带宽呢？让 ai 四能够足够，呃，看得宽，应该不能说看得宽，应该说， 呃，无论是多快的速度，多复杂的路况，能够为到给他能够再结合他的算力来去解读这一个路数，然后再去真正的执行，实现真正的 f s d 或者是自动驾驶， 那所以这个呢，就是整个 f s d 的 工作原理呢？那今天呢，我们暂时不去讨论跟 a d s 啊，或者是跟 a v l a 的 一个好坏，那我也挖一个坑给自己，以后的话呢，我再跟他呃，跟大家说一下究竟跟他们两个有些怎么样的一个差别， 但是尽量的大家就不要吵起来了，不要有任何的一些对立的行为。好，就这么多，大家记得给我点个赞，点个分享，同样我们每天晚上九点钟的直播间见，拜拜。