ທ່ານສາມາດສົມມຸດວ່າ Tesla ເປັນຊື່ທີ່ມີຊື່ສຽງໃນອຸດສາຫະກໍາລົດໃຫຍ່ເມື່ອທ່ານຄິດເຖິງພວກມັນ. Tesla, ຜູ້ບຸກເບີກໃນລົດຍົນໄຟຟ້າ, ແມ່ນບໍ່ຕ້ອງສົງໃສ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ພວກເຂົາເປັນບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີ, ເຊິ່ງເປັນຄວາມລັບຂອງຄວາມສໍາເລັດຂອງພວກເຂົາ.
ຫນຶ່ງໃນສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ທຸລະກິດຂອງເຂົາເຈົ້າປະສົບຜົນສໍາເລັດແມ່ນການນໍາໃຊ້ ປັນຍາປະດິດ ເຕັກໂນໂລຊີ. ອັດຕະໂນມັດເຕັມຮູບແບບຂອງຍານພາຫະນະ Tesla ແມ່ນຫນຶ່ງໃນບູລິມະສິດອັນດັບຫນຶ່ງຂອງບໍລິສັດໃນປະຈຸບັນ, ແລະເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍດັ່ງກ່າວ, ພວກເຂົາເຈົ້າກໍາລັງໃຊ້ AI ແລະອົງປະກອບຫຼາຍຢ່າງຂອງມັນ.
ໂດຍປະກາດມາຮອດຕົ້ນປີ 2021, Tesla ສ້າງຄວາມວຸ້ນວາຍໃນເຂດອະນຸພາກພື້ນ. Elon Musk ເກືອບພ້ອມທີ່ຈະສ້າງຕັ້ງ Bangalore, ປະເທດອິນເດຍ, ເປັນສູນກາງການຜະລິດ Tesla ຂອງອິນເດຍ.
ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ AI ໃນປະເທດອິນເດຍໄດ້ຊົມເຊີຍເປັນ memes ແລະ tweets ກ່ຽວກັບວິທີທີ່ "ລົດຂັບລົດຕົນເອງ" ທີ່ໄດ້ຮັບການຍ້ອງຍໍຫຼາຍຈະດໍາເນີນການໃນປະເທດອິນເດຍຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ຄື້ນທັງຫມົດຂອງປັນຍາປະດິດທີ່ໃນທີ່ສຸດຈະປົກຄອງໂລກແມ່ນພຽງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ.
ຂໍ້ຄວາມນີ້ຈະກວດເບິ່ງໃນຄວາມເລິກວ່າ Tesla ກໍາລັງປະສົມປະສານ AI ເຂົ້າໄປໃນລະບົບຂອງມັນໄດ້ແນວໃດ, ລວມທັງຂໍ້ມູນສະເພາະແລະຂໍ້ມູນອື່ນໆ.
ດັ່ງນັ້ນ, AI ສອນການຂັບລົດອັດຕະໂນມັດໃນລົດແນວໃດ?
ພາຫະນະທີ່ເປັນເອກະລາດ ສືບຕໍ່ວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີ ແລະກ້ອງວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອໃຫ້ສາມາດຂັບລົດໄດ້ຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຂົາເຈົ້ານໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນນີ້ເພື່ອຕັດສິນໃຈວ່າຈະເຮັດແນວໃດຕໍ່ໄປ.
ເຂົາເຈົ້ານຳໃຊ້ AI ເພື່ອເຂົ້າໃຈ ແລະຄາດຄະເນການເຄື່ອນໄຫວຕໍ່ໄປຂອງລົດຖີບ, ຄົນຍ່າງ, ແລະລົດຍົນ. ເຂົາເຈົ້າສາມາດໃຊ້ຂໍ້ມູນນີ້ເພື່ອວາງແຜນການກະທຳຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ໄວ ແລະ ຕັດສິນໃຈແຍກເປັນວິນາທີ.
ຄວນລົດຍົນໄປຕໍ່ໃນເລນປັດຈຸບັນ ຫຼື ຄວນປ່ຽນເລນບໍ? ມັນຄວນສືບຕໍ່ບ່ອນທີ່ມັນຢູ່ຫຼືຜ່ານລົດໃຫຍ່ຢູ່ທາງຫນ້າຂອງພວກເຂົາບໍ? ເມື່ອໃດທີ່ລົດຄວນເລັ່ງ ຫຼືເລັ່ງ?
Tesla ຕ້ອງໄດ້ລວບລວມຂໍ້ມູນທີ່ເຫມາະສົມເພື່ອຝຶກອົບຮົມ algorithms ແລະອາຫານ AIs ຂອງຕົນເພື່ອເຮັດໃຫ້ລົດເປັນເອກະລາດຢ່າງສົມບູນ. ການປະຕິບັດທີ່ດີກວ່າສະເຫມີເປັນຜົນມາຈາກຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຫຼາຍ, ແລະ Tesla ສ່ອງແສງໃນຂົງເຂດນີ້.
ຄວາມຈິງທີ່ວ່າ Tesla crowdsources ຂໍ້ມູນທັງຫມົດຂອງຕົນຈາກຫຼາຍຮ້ອຍພັນຂອງ Tesla ຍານພາຫະນະທີ່ປະຈຸບັນຢູ່ໃນຖະຫນົນຫົນທາງເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນ. ເຊັນເຊີທັງພາຍໃນແລະພາຍນອກຕິດຕາມວິທີການ Teslas ປະຕິບັດຕົວໃນຫຼາຍໆສະຖານະການ.
ພວກເຂົາຍັງລວບລວມຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ຂັບຂີ່, ລວມທັງວິທີທີ່ພວກເຂົາຕອບສະຫນອງຕໍ່ສະຖານະການບາງຢ່າງແລະເລື້ອຍໆທີ່ພວກເຂົາແຕະພວງມາໄລຫຼື dashboard.
"ການຮຽນຮູ້ແບບຮຽນແບບ" ແມ່ນຊື່ຂອງຍຸດທະສາດ Tesla. ຜູ້ຂັບຂີ່ທີ່ແທ້ຈິງຫຼາຍລ້ານຄົນໃນທົ່ວໂລກເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນ, ຕອບສະຫນອງ, ແລະການເຄື່ອນໄຫວ, ແລະສູດການຄິດໄລ່ຂອງພວກເຂົາຮຽນຮູ້ຈາກການກະທໍາເຫຼົ່ານັ້ນ. ທຸກໆກິໂລແມັດເຫຼົ່ານັ້ນສົ່ງຜົນໃຫ້ຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດທີ່ຊັບຊ້ອນຢ່າງບໍ່ຫນ້າເຊື່ອ.
ລະບົບການຕິດຕາມຂອງພວກເຂົາແມ່ນກ້າວຫນ້າທາງດ້ານແທ້ໆ. ຍົກຕົວຢ່າງ, Tesla ເກັບພາບຖ່າຍຂໍ້ມູນຂອງປັດຈຸບັນ, ເພີ່ມມັນໃສ່ຊຸດຂໍ້ມູນແລະຫຼັງຈາກນັ້ນສ້າງການສະແດງອອກທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນຂອງໂລກໂດຍໃຊ້ຮູບຊົງທີ່ມີລະຫັດສີ. ເຄືອຂ່າຍ neural ສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກ. ນີ້ເກີດຂື້ນໃນເວລາທີ່ຍານພາຫະນະ Tesla ຄາດຄະເນພຶດຕິກໍາຂອງລົດຫຼືລົດຖີບບໍ່ຖືກຕ້ອງ.
ທຸລະກິດອື່ນໆທີ່ພັດທະນາຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດແມ່ນອີງໃສ່ ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ, ເຊິ່ງມີປະສິດຕິຜົນໜ້ອຍກວ່າຂໍ້ມູນຕົວຈິງທີ່ໃຊ້ໂດຍ Tesla ເພື່ອຝຶກ AIs ຂອງມັນ (ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ພຶດຕິກຳການຂັບລົດຈາກເກມວີດີໂອເຊັ່ນ: Grand Theft Auto).
ຕອນນີ້ພວກເຮົາຈະກວດສອບອົງປະກອບ Tesla ທີ່ໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກ AI.
ອົງປະກອບ Tesla ທີ່ໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກ AI
ກ້ອງຖ່າຍຮູບ ແລະເຊັນເຊີ
ຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ Tesla ຕ້ອງສໍາເລັດແມ່ນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກດີ. ການດໍາເນີນງານທັງຫມົດເຫຼົ່ານີ້, ຈາກການກໍານົດເສັ້ນທາງໄປສູ່ການຕິດຕາມຜູ້ຍ່າງທາງ, ແມ່ນດໍາເນີນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. Tesla ດໍາເນີນການໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງ 8 ກ້ອງຖ່າຍຮູບສໍາລັບເຫດຜົນນີ້. ນອກຈາກນັ້ນ, ການປະກົດຕົວຂອງກ້ອງຖ່າຍຮູບຈໍານວນຫຼາຍນີ້ຮັບປະກັນວ່າບໍ່ມີເຂດຕາບອດແລະພື້ນທີ່ທັງຫມົດປະມານລົດແມ່ນກວມເອົາ.
ມັນເປັນຄວາມຈິງທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ອ່ານ! ບໍ່ມີ LIDAR ບໍ່ມີລະບົບສໍາລັບແຜນທີ່ຄວາມລະອຽດສູງ. Tesla ຕ້ອງການໃຊ້ພຽງແຕ່ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະຟີດວິດີໂອຂອງກ້ອງຖ່າຍຮູບເພື່ອສ້າງຕົວແບບທົດລອງອັດຕະໂນມັດ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, Convolutional Neural Networks (CNNs) ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະວິດີໂອດິບເພື່ອຕິດຕາມແລະ ກວດສອບວັດຖຸ.
ລົດຍົນ Tesla autopilot ຍັງມີເຊັນເຊີ radar ແລະ ultrasonic ນອກເຫນືອໄປຈາກກ້ອງຖ່າຍຮູບ. radar ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກວດຫາແລະວັດແທກການແຍກລະຫວ່າງຍານພາຫະນະແລະວັດຖຸອື່ນໆ. ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຄວາມປອດໄພຂອງຜູ້ຂັບຂີ່, ເຊັນເຊີ ultrasonic ຍັງເຮັດວຽກໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບການຕິດຕາມຄວາມໃກ້ຊິດກັບວັດຖຸ passive.
ເພື່ອເຂົ້າໃຈສິ່ງອ້ອມຂ້າງຂອງລົດແລະເຮັດໃຫ້ຄວາມສາມາດຂອງ autopilot ຕອບສະຫນອງເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້, ເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນປະສົມປະສານກັບຮາດແວ Tesla.
ຊິບ Tesla FSD -3
ສໍາລັບການປັບປຸງປະສິດທິພາບແລະຄວາມປອດໄພໃນຖະຫນົນຫົນທາງ, ລະບົບ Tesla ປະກອບມີສອງໂປເຊດເຊີ AI. ລະບົບ Tesla ພະຍາຍາມບໍ່ມີຂໍ້ຜິດພາດ. ເຖິງແມ່ນວ່າຫນຶ່ງຫນ່ວຍງານລົ້ມເຫລວ, ລົດໃຫຍ່ຍັງສາມາດເຮັດວຽກໂດຍໃຊ້ຫນ່ວຍງານພິເສດໄດ້ເນື່ອງຈາກພະລັງງານສໍາຮອງແລະແຫຼ່ງປ້ອນຂໍ້ມູນ.
Tesla ໃຊ້ມາດຕະການພິເສດເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າລົດມີອຸປະກອນດີເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການປະທະກັນໃນກໍລະນີຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ບໍ່ໄດ້ຄາດຄິດ. ພຽງແຕ່ ສະຫມອງຂອງມະນຸດ ສາມາດປະຕິບັດການດໍາເນີນງານຫຼາຍຕໍ່ວິນາທີຫຼາຍກ່ວາ microprocessor Tesla ໃຫມ່ (1 quadrillion ການດໍາເນີນງານຕໍ່ວິນາທີ). ນັ້ນແມ່ນປະມານ 21 ເທົ່າທີ່ມີທ່າແຮງຫຼາຍກ່ວາ microchips Tesla Nvidia ທີ່ໃຊ້ໃນເມື່ອກ່ອນ.
Tesla ແມ່ນແນ່ນອນເປັນຜູ້ນໍາຕະຫຼາດສໍາລັບຫົວຈັກອັດຕະໂນມັດຢ່າງເຕັມສ່ວນ, ແຕ່ວ່າມັນຍັງເປັນທາງຍາວໄກຈາກການຜະລິດລົດ autopilot ທີ່ທັນສະໄຫມ.
ໃນອະນາຄົດ, ລົດໃຫຍ່ທີ່ມີຄຸນນະພາບທີ່ພວກເຮົາໄດ້ອະທິບາຍໄວ້ໃນບົດຂຽນນີ້ແນ່ນອນຈະກາຍເປັນເລື່ອງ ທຳ ມະດາ. Tesla ໄດ້ສ້າງໂປເຊດເຊີ AI ທີ່ທັນສະໄໝຂອງຕົນເອງ ແລະສະຖາປັດຕະຍະກຳເຄືອຂ່າຍ neural.
ການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural
ຮູບແບບດັ່ງກ່າວຍັງຕ້ອງໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຫຼັງຈາກເຄືອຂ່າຍ neural ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນ. ພວກເຮົາຮູ້ວ່າ Tesla ໄດ້ວາງຫ້ອງສະຫມຸດແລະເຄື່ອງມືທີ່ຫລາກຫລາຍເພື່ອໃຫ້ຄວາມສາມາດໃນການເບິ່ງເຫັນຄອມພິວເຕີທີ່ທັນສະໄໝ.
Pytorg, ເຊິ່ງໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍພະແນກຄົ້ນຄວ້າ AI ຂອງ Facebook, ແມ່ນຫນຶ່ງໃນກອບດັ່ງກ່າວ (FAIR). PyTorch ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍ ເທັກໂນໂລຢີ Tesla ການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກ.
ມັນເປັນທີ່ສັງເກດວ່າ Tesla ບໍ່ໄດ້ອີງໃສ່ແຜນທີ່ຫຼື LIDAR ເພື່ອບັນລຸການເປັນເອກະລາດຢ່າງສົມບູນ. ກ້ອງຖ່າຍຮູບແລະວິໄສທັດຄອມພິວເຕີທີ່ບໍລິສຸດແມ່ນໃຊ້ສະເພາະ, ແລະທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງແມ່ນເຮັດໃນເວລາຈິງ.
Tesla ຈ້າງ Pytorg ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມເຊັ່ນດຽວກັນກັບກິດຈະກໍາຊ່ວຍເຫຼືອຕ່າງໆເຊັ່ນ ການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດ ການຈັດຕາຕະລາງການ, calibration ຂອງຂອບເຂດຕົວແບບ, ການປະເມີນຜົນຢ່າງລະອຽດ, ການທົດສອບ passive, ການທົດສອບຈໍາລອງ, ແລະອື່ນໆ
Tesla ໃຊ້ເວລາປະມານ 70,000 GPU ຊົ່ວໂມງການຝຶກອົບຮົມ 48 ເຄືອຂ່າຍທີ່ເຮັດໃຫ້ 1,000 ການຄາດຄະເນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ການຝຶກອົບຮົມນີ້ແມ່ນສືບຕໍ່, ບໍ່ພຽງແຕ່ຄັ້ງດຽວ. ພວກເຮົາຮູ້ວ່າປັນຍາປະດິດແມ່ນຂະບວນການທີ່ຊ້ຳແລ້ວຊ້ຳອີກທີ່ກ້າວໜ້າໄປຕາມເວລາ. ດັ່ງນັ້ນ, ທັງໝົດ 1000 ການພະຍາກອນແຍກຕ່າງຫາກຍັງຄົງຖືກຕ້ອງ ແລະບໍ່ເຄີຍຕົກ.
HydraNet
ມີວຽກເຮັດງານທຳປະມານ 100 ຕໍາແໜ່ງ ທີ່ພວມມີຄວາມຄືບໜ້າໃນທຸກເວລາ, ເຖິງແມ່ນວ່າລົດບໍ່ເຄື່ອນທີ່ ແລະ ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນຢູ່ທາງແຍກ. ການນໍາໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural ສໍາລັບທຸກໆວຽກງານແມ່ນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະບໍ່ມີປະສິດຕິຜົນ. ຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຖືກປະມວນຜົນໃນເວລາຈິງໂດຍ AI ໃນລົດ Tesla.
ດັ່ງນັ້ນ, ກະດູກສັນຫຼັງທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນ ResNet-50, ເຊິ່ງສາມາດປະມວນຜົນຮູບພາບ 1000 x 1000 ໃນເວລາດຽວກັນ, ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຫນ່ວຍປະມວນຜົນກາງສໍາລັບຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງ Computer Vision.
ຢູ່ໃກ້ກັບດ້ານເທິງຂອງເຄືອຂ່າຍ, ການອອກແບບເຄືອຂ່າຍ neural HydraNet ແບ່ງອອກເປັນຫຼາຍສາຂາ (ຫຼືຫົວ). ໂດຍການໃຫ້ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມແຕ່ລະຊຸດຈຸນລະພາກມີນ້ໍາຫນັກແຕກຕ່າງກັນສໍາລັບຫົວຫຼາຍ, ຫົວເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຖືກສອນຢ່າງເປັນເອກະລາດແລະຮຽນຮູ້ສິ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ແນ່ນອນ, ມີຫຼາຍຕົວຢ່າງຂອງ HydraNets ເຫຼົ່ານີ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເພື່ອປະມວນຜົນ AI ສໍາລັບຍານພາຫະນະ. ຂໍ້ມູນຂອງ HydraNet ແຕ່ລະຄົນຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳອີກ.
ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ວຽກງານຫນຶ່ງສາມາດມີການເຄື່ອນໄຫວໃນການຈັດການປ້າຍຢຸດ, ອີກອັນຫນຶ່ງເພື່ອຈັດການກັບຄົນຍ່າງທາງ, ແລະອີກຢ່າງຫນຶ່ງເພື່ອກວດກາສັນຍານຈະລາຈອນ. ຫນ້າທີ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນທັງຫມົດດໍາເນີນການໂດຍກະດູກສັນຫຼັງທົ່ວໄປ.
ອີງຕາມສະຖາປັດຕະ HydraNet, ພຽງແຕ່ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ຂະຫນາດໃຫຍ່ແມ່ນຈໍາເປັນສໍາລັບແຕ່ລະວຽກງານເຫຼົ່ານີ້.
ນີ້ແມ່ນຂ້ອນຂ້າງຄ້າຍຄືກັນກັບການຮຽນຮູ້ການໂອນ, ບ່ອນທີ່ຕັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມສໍາລັບຕັນທົ່ວໄປສໍາລັບບາງວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ກະດູກສັນຫຼັງຂອງ HydraNets ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນຫຼາຍໆດ້ານ, ໃນຂະນະທີ່ຫົວຫນ້າໄດ້ຖືກສອນກ່ຽວກັບວຽກສະເພາະ.
ນີ້ຈະຫຼຸດລົງຈໍານວນເວລາທີ່ຕ້ອງການໃນການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງແລະເລັ່ງການ inference.
Tesla Autopilot
ລົດທີ່ມີຄວາມສາມາດ autopilot ສາມາດຊີ້ນໍາອັດຕະໂນມັດ, ເລັ່ງ, ແລະຢຸດຢູ່ໃນເລນ. ມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍໃຊ້ແນວຄວາມຄິດເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກ. ມັນສັງເກດເຫັນພື້ນທີ່ອ້ອມຮອບລົດໂດຍໃຊ້ກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ເຊັນເຊີ ultrasonic, ແລະ radar.
ຜູ້ຂັບຂີ່ໄດ້ຮັບຮູ້ສິ່ງອ້ອມຂ້າງໂດຍເຊັນເຊີ ແລະ ກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ແລະຂໍ້ມູນນີ້ຖືກວິເຄາະໃນບໍ່ເທົ່າໃດວິນາທີເພື່ອຊ່ວຍເຮັດໃຫ້ການຂັບຂີ່ປອດໄພຂຶ້ນ ແລະ ມີຄວາມເຄັ່ງຕຶງໜ້ອຍລົງ.
ໃນສະພາບອາກາດທີ່ສົດໃສ, ມືດ, ແລະສະຖານະການຕ່າງໆ, radar ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສັງເກດແລະຄາດຄະເນພື້ນທີ່ອ້ອມຂ້າງລົດໃຫຍ່. ໃນທຸກໆສະຖານະການ, ວິທີການ ultraviolet ກໍານົດຄວາມໃກ້ຊິດ, ແລະວິດີໂອຕົວຕັ້ງຕົວຕີຈະກໍານົດວັດຖຸທີ່ຢູ່ໃກ້ຄຽງແລະສົ່ງເສີມການຂັບຂີ່ທີ່ປອດໄພ.
ນອກຈາກນັ້ນ, autopilot ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຊ່ວຍຜູ້ຂັບຂີ່ແລະບໍ່ຫັນປ່ຽນ Tesla ໄປສູ່ຍານພາຫະນະທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ. ມັນເປັນການປະຕິບັດທົ່ວໄປທີ່ຈະເຕືອນຄົນຂັບລົດໃຫ້ຮັກສາມືຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບລໍ້.
ຊຸດຂອງການແຈ້ງເຕືອນໃຫ້ເອົາລໍ້ແມ່ນກະຕຸ້ນຖ້າທ່ານເຮັດບໍ່ໄດ້. ຖ້າບໍ່ສົນໃຈດົນກວ່ານັ້ນ, ລົດຍົນເລີ່ມຊ້າລົງກ່ອນທີ່ຈະມາຢຸດ. ໂດຍການເບຣກ, ການລ້ຽວ, ຫຼືປິດການນຳໃຊ້ກ້ານຄວບຄຸມການລ່ອງເຮືອ, ຜູ້ຂັບຂີ່ສາມາດລົບລ້າງຟັງຊັນ autopilot ໄດ້ສະເໝີ.
ເບິ່ງຕານົກ
ຮູບພາບທີ່ຮາດແວ Tesla ຕີຄວາມຫມາຍມັກຈະຕ້ອງການຂະຫນາດພິເສດ. ຄຸນສົມບັດວິວຕາຂອງນົກເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນໃນການວັດແທກໄລຍະທາງທີ່ໄກກວ່າ ແລະສະຫນອງການເປັນຕົວແທນຂອງໂລກພາຍນອກທີ່ຖືກຕ້ອງກວ່າ.
ມັນເປັນລະບົບການຕິດຕາມສາຍຕາທີ່ "ສະແດງ" ຮູບພາບດ້ານເທິງຂອງລົດເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຈອດລົດງ່າຍດາຍແລະນໍາທາງສະຖານທີ່ຂະຫນາດນ້ອຍງ່າຍຂຶ້ນ. ໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງໃຫ້ເຫດຜົນກ່ຽວກັບຄວາມສາມາດຈອດລົດຂອງເຈົ້າ, ດຽວນີ້ເຈົ້າສາມາດເອົາລໍ້ໄດ້ຢ່າງປອດໄພ.
ອະນາຄົດຂອງ Tesla
ຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາສໍາລັບຂະຫນາດກາງ SUV ທີ່ມີລະດັບຄວາມເຂັ້ມແຂງ, ໄດ້ 2022 Tesla Model Y ເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ດີເລີດສໍາລັບ EVs. ເນື່ອງຈາກການຍົກລະດັບຊອບແວເປັນປົກກະຕິ, Model Y ມີການປ່ຽນແປງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຄືກັນກັບຜະລິດຕະພັນອື່ນໆຂອງ Tesla.
ໂດຍການເພີ່ມຄວາມປອດໄພ ແລະການເຮັດວຽກ, ການຍົກລະດັບເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ລົດຂອງທ່ານມີປະໂຫຍດຫຼາຍຂຶ້ນ. ສໍາລັບຄົນທີ່ຕ້ອງການເດີນທາງໄກກັບຄອບຄົວແລະກະເປົ໋າຕ່າງໆ, ຮ່າງກາຍທີ່ກວ້າງຂວາງແລະການເຂົ້າເຖິງເຄືອຂ່າຍ Supercharger ຂອງ Tesla ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ດີເລີດ.
ນັບຕັ້ງແຕ່ການເລີ່ມຕົ້ນຂອງຕົນ, Tesla ໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກຂໍ້ມູນຈາກຖານລູກຄ້າໃນປະຈຸບັນ, ແລະວຽກງານຂອງຕົນກ່ຽວກັບຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຄວາມທະເຍີທະຍານຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງຕົນທີ່ຈະວາງ AI ເປັນຫຼັກຂອງການດໍາເນີນງານທັງຫມົດ.
AI ແລະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຈະສືບຕໍ່ເປັນ Elon Musk ແລະທີມງານຂອງລາວໃນພັນທະມິດທີ່ຊື່ສັດຂອງ Tesla ໃນຂະນະທີ່ພວກເຂົາກ້າວໄປສູ່ການລິເລີ່ມໃຫມ່ທີ່ສຸດຂອງພວກເຂົາລວມທັງຄວາມປາຖະຫນາຂອງພວກເຂົາທີ່ຈະຫັນປ່ຽນຕາຂ່າຍໄຟຟ້າກັບແຜງພະລັງງານແສງອາທິດໃນເຮືອນຂອງພວກເຂົາ.
ສະຫຼຸບ
Tesla, ບໍລິສັດທີ່ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບວ່າເປັນຫນຶ່ງໃນຜູ້ປະດິດສ້າງທີ່ຮຸກຮານທີ່ສຸດຂອງຕະຫຼາດ, ສະເຫມີເຮັດໃຫ້ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດ. ພວກເຂົາເຈົ້າປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບດຽວກັນໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບການສ້າງ chip ຂອງຕົນເອງ.
ທຸລະກິດໄດ້ພັດທະນາຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ຈະປ່ຽນແປງຢ່າງສິ້ນເຊີງວິທີທີ່ພວກເຮົາຂັບລົດລົດໃຫຍ່ຍ້ອນປັນຍາປະດິດແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
ຂໍໃຫ້ເບິ່ງວ່າເວທີດັ່ງກ່າວຮັກສາຄໍາຫມັ້ນສັນຍາແລະພັດທະນາທຸລະກິດຂອງຕົນໄດ້ດີເທົ່າໃດ. ບ່ອນທີ່ບໍລິສັດຈະໄປໃນຕະຫຼາດສໍາລັບຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດໃນອະນາຄົດຍັງຈະເຫັນໄດ້ຫຼັງຈາກການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ