អ្នកអាចសន្មតថា Tesla ជាឈ្មោះល្បីនៅក្នុងឧស្សាហកម្មរថយន្ត នៅពេលអ្នកគិតពីពួកគេ។ Tesla ដែលជាអ្នកត្រួសត្រាយផ្លូវក្នុងរថយន្តអគ្គិសនី គឺមិនមានការសង្ស័យឡើយ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ពួកគេគឺជាក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យា ដែលជាអាថ៌កំបាំងនៃភាពជោគជ័យរបស់ពួកគេ។
រឿងមួយដែលធ្វើឱ្យអាជីវកម្មរបស់ពួកគេទទួលបានជោគជ័យគឺការប្រើប្រាស់ ក្លែងបន្លំ បច្ចេកវិទ្យា។ ស្វ័យប្រវត្តិកម្មពេញលេញនៃយានជំនិះរបស់ក្រុមហ៊ុន Tesla គឺជាអាទិភាពចម្បងមួយរបស់ក្រុមហ៊ុននាពេលបច្ចុប្បន្ន ហើយដើម្បីសម្រេចបាននូវគោលបំណងនេះ ពួកគេកំពុងប្រើប្រាស់ AI និងសមាសធាតុជាច្រើនរបស់វា។
តាមរយៈការប្រកាសពីការមកដល់របស់ខ្លួននៅដើមឆ្នាំ 2021។ ក្រុមហ៊ុន tesla បានបង្កើតការរំជើបរំជួលនៅលើឧបទ្វីប។ Elon Musk ជិតរួចរាល់ហើយដើម្បីបង្កើត Bangalore ប្រទេសឥណ្ឌាជាមជ្ឈមណ្ឌលផលិតកម្ម Tesla India ។
អ្នកជំនាញ AI នៅក្នុងប្រទេសឥណ្ឌាបានអបអរសាទរខណៈដែល memes និង tweets ទាក់ទងនឹងរបៀបដែល "រថយន្តបើកបរដោយខ្លួនឯង" ដែលត្រូវបានគេសរសើរយ៉ាងខ្លាំងនឹងដំណើរការនៅក្នុងប្រទេសឥណ្ឌាបន្ត។
រលកទាំងមូលនៃបញ្ញាសិប្បនិមិត្តដែលនៅទីបំផុតនឹងគ្រប់គ្រងពិភពលោកគឺទើបតែចាប់ផ្តើម។
ការបង្ហោះនេះនឹងពិនិត្យមើលយ៉ាងស៊ីជម្រៅអំពីរបៀបដែល Tesla កំពុងបញ្ចូល AI ទៅក្នុងប្រព័ន្ធរបស់វា រួមទាំងព័ត៌មានជាក់លាក់ និងព័ត៌មានផ្សេងទៀត។
ដូច្នេះ តើ AI បង្រៀនការបើកបរដោយស្វ័យភាពក្នុងរថយន្តដោយរបៀបណា?
រថយន្តស្វយ័ត បន្តវិភាគទិន្នន័យពីឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា និងកាមេរ៉ាមើលឃើញម៉ាស៊ីនរបស់ពួកគេ ដើម្បីអាចបើកបរដោយឯករាជ្យ។ បន្ទាប់មក ពួកគេប្រើប្រាស់ទិន្នន័យនេះ ដើម្បីសម្រេចថាត្រូវធ្វើអ្វីបន្ទាប់ទៀត។
ពួកគេប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីយល់ និងព្យាករណ៍ពីចលនាបន្ទាប់នៃកង់ អ្នកថ្មើរជើង និងរថយន្ត។ ពួកគេអាចប្រើប្រាស់ព័ត៌មាននេះ ដើម្បីរៀបចំផែនការសកម្មភាពរបស់ពួកគេបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងធ្វើការសម្រេចចិត្តចែកវិនាទី។
តើរថយន្តគួរបន្តក្នុងគន្លងបច្ចុប្បន្ន ឬគួរប្តូរគន្លងផ្លូវ? តើគួរបន្តទៅកន្លែងដែលវានៅ ឬឆ្លងកាត់រថយន្តនៅពីមុខគេ? តើរថយន្តគួរបន្ថែមល្បឿន ឬបន្ថយល្បឿននៅពេលណា?
Tesla ត្រូវប្រមូលទិន្នន័យសមស្របដើម្បីបង្ហាត់ក្បួនដោះស្រាយ និងចិញ្ចឹម AIs របស់ខ្លួនដើម្បីធ្វើឱ្យរថយន្តមានស្វ័យភាពទាំងស្រុង។ ការអនុវត្តកាន់តែប្រសើរនឹងតែងតែជាលទ្ធផលពីទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលបន្ថែមទៀត ហើយ Tesla ភ្លឺនៅក្នុងតំបន់នេះ។
ការពិតដែលថាក្រុមហ៊ុន Tesla ប្រមូលទិន្នន័យទាំងអស់របស់ខ្លួនពីរថយន្ត Tesla រាប់រយរាប់ពាន់គ្រឿងដែលឥឡូវនេះកំពុងធ្វើដំណើរលើផ្លូវផ្តល់ឱ្យពួកគេនូវអត្ថប្រយោជន៍ប្រកួតប្រជែង។ ទាំងឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាខាងក្នុង និងខាងក្រៅតាមដានពីរបៀបដែល Teslas មានឥរិយាបទក្នុងស្ថានភាពផ្សេងៗគ្នា។
ពួកគេក៏ប្រមូលព័ត៌មានអំពីអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកបើកបរ រួមទាំងរបៀបដែលពួកគេឆ្លើយតបទៅនឹងកាលៈទេសៈមួយចំនួន និងថាតើពួកគេប៉ះដៃចង្កូត ឬផ្ទាំងគ្រប់គ្រងញឹកញាប់ប៉ុណ្ណា។
"ការរៀនធ្វើត្រាប់តាម" គឺជាឈ្មោះនៃយុទ្ធសាស្រ្តរបស់ក្រុមហ៊ុន Tesla ។ អ្នកបើកបរពិតប្រាកដរាប់លាននាក់នៅជុំវិញពិភពលោកធ្វើការវិនិច្ឆ័យ ឆ្លើយតប និងផ្លាស់ទី ហើយក្បួនដោះស្រាយរបស់ពួកគេរៀនពីសកម្មភាពទាំងនោះ។ គ្រប់គីឡូម៉ែត្រទាំងនោះនាំឱ្យមានយានជំនិះស្វ័យភាពទំនើបមិនគួរឱ្យជឿ។
ប្រព័ន្ធតាមដានរបស់ពួកគេពិតជាជឿនលឿន។ ជាឧទាហរណ៍ Tesla រក្សាទុករូបថតទិន្នន័យនៃពេលបច្ចុប្បន្ន បន្ថែមវាទៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យ ហើយបន្ទាប់មកបង្កើតតំណាងអរូបីនៃពិភពលោកឡើងវិញ ដោយប្រើទម្រង់កូដពណ៌។ បណ្តាញសរសៃប្រសាទ អាចរៀនពី។ វាកើតឡើងនៅពេលដែលរថយន្ត Tesla ព្យាករណ៍ពីអាកប្បកិរិយារបស់រថយន្ត ឬកង់មិនត្រឹមត្រូវ។
អាជីវកម្មផ្សេងទៀតដែលអភិវឌ្ឍយានយន្តស្វយ័តពឹងផ្អែកលើ ទិន្នន័យសំយោគដែលមានប្រសិទ្ធភាពតិចជាងទិន្នន័យជាក់ស្តែងដែលប្រើដោយ Tesla ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាល AIs របស់ខ្លួន (ឧទាហរណ៍ ឥរិយាបថបើកបរពីហ្គេមវីដេអូដូចជា Grand Theft Auto)។
ឥឡូវនេះយើងនឹងពិនិត្យមើលសមាសធាតុ Tesla ដែលទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពី AI ។
សមាសធាតុ Tesla ដែលទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពី AI
កាមេរ៉ា និងឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា
ទំនួលខុសត្រូវដែល Tesla ត្រូវតែបំពេញគឺមានភាពល្បីល្បាញ។ ប្រតិបត្តិការទាំងអស់នេះ ចាប់ពីការកំណត់គន្លងផ្លូវ រហូតដល់ការតាមដានអ្នកថ្មើរជើង ត្រូវបានអនុវត្តក្នុងពេលជាក់ស្តែង។ Tesla បានដំណើរការដោយមានជំនួយពីកាមេរ៉ាចំនួន 8 សម្រាប់ហេតុផលនេះ។ លើសពីនេះ វត្តមានរបស់កាមេរ៉ាជាច្រើននេះ ធានាថាមិនមានតំបន់ពិការភ្នែក ហើយតំបន់ទាំងមូលជុំវិញរថយន្តត្រូវបានគ្របដណ្ដប់។
វាជាការពិតដែលអ្នកទើបតែអាន! គ្មាន LIDAR គ្មានប្រព័ន្ធសម្រាប់ការគូសផែនទីនិយមន័យខ្ពស់ទេ។ Tesla ចង់ប្រើតែកុំព្យូទ័រ ការរៀនម៉ាស៊ីន, និងវីដេអូរបស់កាមេរ៉ា ដើម្បីបង្កើតគំរូអ្នកបើកបរដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ Convolutional Neural Networks (CNNs) ត្រូវបានប្រើដើម្បីវិភាគវីដេអូឆៅ ដើម្បីតាមដាន និង រកឃើញវត្ថុ.
តេឡេស្កុបហ្វីល ក៏មានរ៉ាដា និងឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ultrasonic បន្ថែមពីលើកាមេរ៉ា។ រ៉ាដាត្រូវបានប្រើដើម្បីចាប់និងវាស់ស្ទង់ការបំបែករវាងយានជំនិះនិងវត្ថុផ្សេងទៀត។ ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសុវត្ថិភាពអ្នកបើកបរ ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ultrasonic ក៏ដំណើរការដោយអនុលោមតាមការត្រួតពិនិត្យភាពស្និទ្ធស្នាលជាមួយវត្ថុអកម្ម។
ដើម្បីយល់ពីជុំវិញរថយន្ត និងធ្វើឱ្យសមត្ថភាព autopilot ឆ្លើយតបតាមដែលអាចធ្វើបាន បណ្តាញសរសៃប្រសាទត្រូវបានរួមបញ្ចូលជាមួយផ្នែករឹង Tesla ។
បន្ទះឈីប Tesla FSD -3
ដើម្បីឱ្យប្រសើរឡើងនូវការអនុវត្ត និងសុវត្ថិភាពនៅលើដងផ្លូវ ប្រព័ន្ធ Tesla រួមបញ្ចូលប្រព័ន្ធដំណើរការ AI ចំនួនពីរ។ ប្រព័ន្ធ Tesla ខិតខំគ្មានកំហុស។ ទោះបីជាឯកតាមួយបរាជ័យក៏ដោយ រថយន្តនៅតែអាចដំណើរការដោយប្រើឯកតាបន្ថែម ដោយសារថាមពលបម្រុង និងប្រភពបញ្ចូលទិន្នន័យ។
ក្រុមហ៊ុន Tesla ប្រើប្រាស់វិធានការបន្ថែមទាំងនេះ ដើម្បីប្រាកដថារថយន្តត្រូវបានបំពាក់យ៉ាងល្អ ដើម្បីជៀសវាងការប៉ះទង្គិចគ្នាក្នុងករណីមានការបរាជ័យដែលមិននឹកស្មានដល់។ មានតែ ខួរក្បាលរបស់មនុស្ស អាចប្រតិបត្តិប្រតិបត្តិការបានច្រើនក្នុងមួយវិនាទីជាង microprocessor Tesla ថ្មី (1 quadrillion operations per sec)។ នោះគឺប្រហែល 21 ដងខ្លាំងជាងមីក្រូឈីប Tesla Nvidia ដែលធ្លាប់ប្រើពីមុន។
Tesla គឺពិតជាមេដឹកនាំទីផ្សារសម្រាប់ក្បាលរថភ្លើងស្វយ័តពេញលេញ ប៉ុន្តែវានៅតែជាផ្លូវដ៏វែងឆ្ងាយក្នុងការផលិតរថយន្តអូតូពីឡុតទំនើប។
នៅពេលអនាគត រថយន្តដែលមានគុណសម្បត្ដិដែលយើងបានរៀបរាប់នៅក្នុងអត្ថបទនេះប្រាកដជានឹងក្លាយទៅជារឿងធម្មតា។ Tesla បានបង្កើតប្រព័ន្ធដំណើរការ AI ដ៏ទំនើបផ្ទាល់ខ្លួន និងស្ថាបត្យកម្មបណ្តាញសរសៃប្រសាទ។
ការបណ្តុះបណ្តាលបណ្តាញសរសៃប្រសាទ
គំរូក៏ត្រូវតែត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលបន្ទាប់ពីបណ្តាញសរសៃប្រសាទ ត្រូវបានបង្កើតឡើង។ យើងដឹងហើយថាក្រុមហ៊ុន Tesla បានដាក់បណ្ណាល័យ និងឧបករណ៍ជាច្រើន ដើម្បីអនុញ្ញាតឱ្យមានលទ្ធភាពមើលឃើញកុំព្យូទ័រដ៏ទំនើប។
ភីធ័រដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយនាយកដ្ឋានស្រាវជ្រាវ AI របស់ Facebook គឺជាក្របខ័ណ្ឌមួយ (FAIR) ។ PyTorch ត្រូវបានប្រើប្រាស់ដោយ ជង់បច្ចេកវិទ្យា Tesla ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូនៃការរៀនសូត្រជ្រៅ។
គួរកត់សម្គាល់ថា Tesla មិនពឹងផ្អែកលើផែនទី ឬ LIDAR ដើម្បីសម្រេចបានស្វ័យភាពពេញលេញនោះទេ។ កាមេរ៉ា និងចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រសុទ្ធត្រូវបានប្រើប្រាស់ទាំងស្រុង ហើយអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងត្រូវបានធ្វើក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។
Tesla ជួល Pytorg សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល ក៏ដូចជាសកម្មភាពជំនួយផ្សេងៗដូចជា លំហូរការងារដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ការកំណត់កាលវិភាគ ការក្រិតតាមខ្នាតគំរូ ការវាយតម្លៃហ្មត់ចត់ ការធ្វើតេស្តអកម្ម ការធ្វើតេស្តក្លែងធ្វើជាដើម។
Tesla ចំណាយពេលប្រហែល 70,000 GPU ម៉ោងបណ្តុះបណ្តាលបណ្តាញចំនួន 48 ដែលធ្វើឱ្យមានការព្យាករណ៍ខុសៗគ្នាចំនួន 1,000 ។ ការបណ្តុះបណ្តាលនេះកំពុងបន្ត មិនមែនតែម្តងទេ។ យើងដឹងហើយថា បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត គឺជាដំណើរការដដែលៗ ដែលរីកចម្រើនទៅតាមពេលវេលា។ ជាលទ្ធផល រាល់ការព្យាករណ៍ដាច់ដោយឡែកចំនួន 1000 នៅតែត្រឹមត្រូវ និងមិនធ្លាក់ចុះ។
អ៊ីដ្រាណេត
មានការងារប្រហែល 100 ដែលកំពុងដំណើរការនៅពេលណាមួយ ទោះបីជារថយន្តមិនផ្លាស់ទី ហើយទំនងជានៅផ្លូវបំបែកក៏ដោយ។ ការប្រើប្រាស់បណ្តាញសរសៃប្រសាទសម្រាប់រាល់កិច្ចការទាំងអស់គឺមានតម្លៃថ្លៃ និងគ្មានប្រសិទ្ធភាព។ បរិមាណព័ត៌មានយ៉ាងច្រើនត្រូវបានដំណើរការក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែងដោយ AI នៅក្នុងរថយន្ត Tesla ។
ជាលទ្ធផល ឆ្អឹងខ្នងចែករំលែក ResNet-50 ដែលអាចដំណើរការរូបភាព 1000 x 1000 ក្នុងពេលតែមួយ បម្រើជាអង្គភាពដំណើរការកណ្តាលសម្រាប់ដំណើរការការងាររបស់ Computer Vision ។
នៅជិតផ្នែកខាងលើនៃបណ្តាញ ការរចនាបណ្តាញសរសៃប្រសាទ HydraNet បែងចែកជាសាខាជាច្រើន (ឬក្បាល)។ ដោយមានទិន្នន័យបណ្ដុះបណ្ដាលខ្នាតតូចនីមួយៗត្រូវបានថ្លឹងថ្លែងខុសគ្នាសម្រាប់ក្បាលជាច្រើន ក្បាលទាំងនេះត្រូវបានបង្រៀនដោយឯករាជ្យ និងរៀនពីវត្ថុផ្សេងៗ។
ជាការពិតណាស់ មានករណីជាច្រើននៃ HydraNets ទាំងនេះធ្វើការរួមគ្នាដើម្បីដំណើរការ AI សម្រាប់យានយន្ត។ ព័ត៌មានរបស់ HydraNet នីមួយៗត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាដែលកើតឡើងដដែលៗ។
ជាឧទាហរណ៍ កិច្ចការមួយអាចសកម្មដើម្បីគ្រប់គ្រងសញ្ញាឈប់ មួយទៀតដើម្បីដោះស្រាយជាមួយអ្នកថ្មើរជើង និងមួយទៀតដើម្បីពិនិត្យមើលសញ្ញាចរាចរណ៍។ ភារកិច្ចផ្សេងគ្នាទាំងនេះត្រូវបានដំណើរការដោយឆ្អឹងខ្នងទូទៅ។
យោងតាមស្ថាបត្យកម្ម HydraNet មានតែផ្នែកតូចមួយនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទដ៏ធំសម្បើមប៉ុណ្ណោះដែលត្រូវការសម្រាប់កិច្ចការនីមួយៗ។
នេះគឺស្រដៀងទៅនឹងការផ្ទេរការរៀនសូត្រ ដែលប្លុកផ្សេងគ្នាត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលសម្រាប់ប្លុកទូទៅសម្រាប់កិច្ចការពាក់ព័ន្ធមួយចំនួន។ ឆ្អឹងខ្នងរបស់ HydraNets ត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើរឿងជាច្រើន ចំណែកក្បាលត្រូវបានបង្រៀនលើការងារពិសេសៗ។
នេះកាត់បន្ថយពេលវេលាដែលត្រូវការដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូ និងបង្កើនល្បឿនការសន្និដ្ឋាន។
ក្រុមហ៊ុន Tesla Autopilot
រថយន្តដែលមានសមត្ថភាពបើកបរស្វ័យប្រវត្តិអាចកាច់ចង្កូត បង្កើនល្បឿន និងបញ្ឈប់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ វាត្រូវបានសាងសង់ដោយប្រើគំនិតបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ។ វាសង្កេតមើលតំបន់ជុំវិញរថយន្តដោយប្រើកាមេរ៉ា ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ultrasonic និងរ៉ាដា។
អ្នកបើកបរត្រូវបានដឹងអំពីបរិយាកាសជុំវិញខ្លួនដោយឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា និងកាមេរ៉ា ហើយព័ត៌មាននេះត្រូវបានវិភាគក្នុងរយៈពេលមួយមិល្លីវិនាទី ដើម្បីជួយធ្វើឱ្យការបើកបរមានសុវត្ថិភាព និងកាត់បន្ថយភាពតានតឹង។
ក្នុងកាលៈទេសៈអាកាសធាតុភ្លឺ ងងឹត និងផ្សេងៗ រ៉ាដាត្រូវបានប្រើដើម្បីសង្កេត និងប៉ាន់ប្រមាណទំហំជុំវិញរថយន្ត។ នៅគ្រប់ស្ថានភាពទាំងអស់ វិធីសាស្ត្រអ៊ុលត្រាវីយូឡេកំណត់ភាពស្និទ្ធស្នាល ហើយវីដេអូអកម្មកំណត់អត្តសញ្ញាណវត្ថុនៅជិត និងលើកកម្ពស់ការបើកបរប្រកបដោយសុវត្ថិភាព។
លើសពីនេះទៀត autopilot ត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីជួយអ្នកបើកបរ និងមិនផ្លាស់ប្តូរ Tesla ទៅជារថយន្តដែលបើកបរដោយខ្លួនឯងនោះទេ។ វាជាទម្លាប់ធម្មតាក្នុងការព្រមានអ្នកបើកបរឱ្យរក្សាដៃរបស់ពួកគេនៅលើកង់។
ស៊េរីនៃការជូនដំណឹងដើម្បីយកកង់ត្រូវបានកេះ ប្រសិនបើអ្នកមិនធ្វើ។ បើមិនអើពើយូរជាងនេះ រថយន្តចាប់ផ្តើមបន្ថយល្បឿនមុននឹងឈប់។ តាមរយៈការចាប់ហ្វ្រាំង បង្វែរ ឬបិទមុខងារបញ្ជាពេលបើកបរ អ្នកបើកបរតែងតែអាចបដិសេធមុខងារ autopilot។
ទិដ្ឋភាពភ្នែកបក្សី
រូបភាពដែលផ្នែករឹង Tesla បកស្រាយជាញឹកញាប់អាចត្រូវការទំហំបន្ថែម។ មុខងារមើលភ្នែករបស់បក្សីធ្វើឱ្យវាងាយស្រួលក្នុងការវាស់វែងឆ្ងាយជាងមុន និងផ្តល់ឱ្យនូវការតំណាងឱ្យកាន់តែច្បាស់អំពីពិភពខាងក្រៅ។
វាគឺជាប្រព័ន្ធត្រួតពិនិត្យដែលមើលឃើញដែល "បង្ហាញ" រូបភាពទិដ្ឋភាពកំពូលនៃរថយន្តដើម្បីធ្វើឱ្យការចតរថយន្តមានលក្ខណៈសាមញ្ញ និងរុករកកន្លែងតូចៗកាន់តែងាយស្រួល។ ដោយមិនចាំបាច់ផ្តល់យុត្តិកម្មខ្វិនអំពីសមត្ថភាពចតរថយន្តរបស់អ្នកទេ ឥឡូវនេះអ្នកអាចយកកង់ដោយសុវត្ថិភាព។
អនាគតរបស់ Tesla
ប្រសិនបើអ្នកកំពុងស្វែងរករថយន្តប្រភេទ SUV ខ្នាតកណ្តាលដែលមានជួរខ្លាំង ឆ្នាំ 2022 Tesla Model Y គឺជាចំណុចចាប់ផ្តើមដ៏អស្ចារ្យសម្រាប់ EVs ។ ដោយសារតែការអាប់ដេតកម្មវិធីជាប្រចាំ ម៉ូឌែល Y កំពុងតែផ្លាស់ប្តូរឥតឈប់ឈរ ដូចគ្នាទៅនឹងផលិតផលផ្សេងទៀតរបស់ក្រុមហ៊ុន Tesla ដែរ។
តាមរយៈការបង្កើនសុវត្ថិភាព និងមុខងារ ការធ្វើឱ្យប្រសើរទាំងនេះជួយឱ្យរថយន្តរបស់អ្នកកាន់តែមានប្រយោជន៍។ សម្រាប់អ្នកដែលត្រូវធ្វើដំណើរផ្លូវឆ្ងាយជាមួយក្រុមគ្រួសារ និងអីវ៉ាន់ផ្សេងៗ រាងកាយដ៏ទូលាយ និងការចូលប្រើប្រាស់បណ្តាញ Supercharger របស់ Tesla ធ្វើឱ្យវាជាជម្រើសដ៏អស្ចារ្យ។
ចាប់តាំងពីការចាប់ផ្តើមរបស់ខ្លួន Tesla បានទទួលអត្ថប្រយោជន៍ពីទិន្នន័យពីមូលដ្ឋានអតិថិជនបច្ចុប្បន្នរបស់ខ្លួន ហើយការងាររបស់ខ្លួនលើយានយន្តស្វយ័តគឺជាផ្នែកមួយនៃមហិច្ឆតាដែលកំពុងបន្តរបស់ខ្លួនក្នុងការដាក់ AI ជាស្នូលនៃប្រតិបត្តិការទាំងអស់របស់វា។
AI និងទិន្នន័យធំនឹងបន្តជា Elon Musk និងក្រុមរបស់គាត់នៅសម្ព័ន្ធមិត្តដ៏ស្មោះត្រង់របស់ក្រុមហ៊ុន Tesla នៅពេលដែលពួកគេឈានទៅរកគំនិតផ្តួចផ្តើមថ្មីបំផុតរបស់ពួកគេ រួមទាំងក្តីប្រាថ្នារបស់ពួកគេក្នុងការផ្លាស់ប្តូរបណ្តាញអគ្គិសនីជាមួយនឹងបន្ទះថាមពលពន្លឺព្រះអាទិត្យក្នុងផ្ទះរបស់ពួកគេ។
សន្និដ្ឋាន
Tesla ដែលជាក្រុមហ៊ុនមួយដែលត្រូវបានទទួលស្គាល់ថាជាអ្នកច្នៃប្រឌិតដ៏ខ្លាំងក្លាបំផុតរបស់ទីផ្សារ តែងតែធ្វើការប្រមូលទិន្នន័យ និងវិភាគឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលបំផុតរបស់ខ្លួន។ ពួកគេបានអនុវត្តតាមច្បាប់ដូចគ្នានៅពេលនិយាយអំពីការបង្កើតបន្ទះសៀគ្វីផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេ។
អាជីវកម្មបានបង្កើតយានជំនិះស្វយ័តដែលមានសក្តានុពលក្នុងការផ្លាស់ប្តូរទាំងស្រុងនូវរបៀបដែលយើងបើកបររថយន្ត ដោយសារបញ្ញាសិប្បនិម្មិត និងការវិភាគទិន្នន័យ។
សូមមើលពីរបៀបដែលវេទិកានេះរក្សាការសន្យារបស់ខ្លួន និងអភិវឌ្ឍអាជីវកម្មរបស់ខ្លួន។ កន្លែងដែលក្រុមហ៊ុននឹងចូលទៅក្នុងទីផ្សារសម្រាប់រថយន្តស្វយ័តនាពេលអនាគតនៅតែត្រូវបានគេមើលឃើញថាបន្ទាប់ពីការប្រើបច្ចេកវិទ្យាទាំងនេះ។
សូមផ្ដល់យោបល់