အဲဒါတွေကို သင်တွေးကြည့်တဲ့အခါ Tesla ဟာ မော်တော်ကားလုပ်ငန်းမှာ လူသိများတဲ့ နာမည်တစ်ခုလို့ ယူဆနိုင်ပါတယ်။ လျှပ်စစ်မော်တော်ကားများရဲ့ ရှေ့ဆောင်လုပ်ငန်းဖြစ်တဲ့ Tesla ဟာ သံသယကင်းပါတယ်။ သို့သော် ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏အောင်မြင်မှု၏လျှို့ဝှက်ချက်ဖြစ်သည့် နည်းပညာကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်သည်။
သူတို့ရဲ့လုပ်ငန်းကို အောင်မြင်စေခဲ့တဲ့ အရာတွေထဲက တစ်ခုကတော့ အသုံးပြုခြင်းပါပဲ။ ဉာဏ်ရည်တု နည်းပညာများ။ Tesla ၏ မော်တော်ယာဉ်များ၏ အလိုအလျောက်စနစ် အပြည့်အ၀သည် ကုမ္ပဏီ၏ လက်ရှိ ထိပ်တန်းဦးစားပေးများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ပြီး ယင်းရည်မှန်းချက်ကို အောင်မြင်စေရန်အတွက် ၎င်းတို့သည် AI နှင့် ၎င်း၏ အစိတ်အပိုင်းများစွာကို အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။
2021 ခုနှစ်အစတွင် ရောက်ရှိမည်ဟု ကြေငြာခြင်းဖြင့်၊ တက်စလာ တိုက်ငယ်တွင် လှုပ်လှုပ်ရွရွ ဖန်တီးခဲ့သည်။ Elon Musk သည် Tesla India ၏ ထုတ်လုပ်မှုဗဟိုချက်အဖြစ် အိန္ဒိယနိုင်ငံ Bangalore ကို တည်ထောင်ရန် အဆင်သင့်ဖြစ်လုနီးပါးဖြစ်သည်။
အိန္ဒိယရှိ AI ကျွမ်းကျင်သူများသည် အိန္ဒိယနိုင်ငံတွင် များစွာချီးကျူးခံရသော “ကိုယ်ပိုင်ကားမောင်းသည့်ကားများ” ဆက်လက်လည်ပတ်နေပုံနှင့်ပတ်သက်၍ မီမီများနှင့် တွစ်တာများတွင် ရွှင်မြူးခဲ့ကြသည်။
ကမ္ဘာကို နောက်ဆုံးမှာ အုပ်စိုးမယ့် ဉာဏ်ရည်တုလှိုင်းလုံးတစ်ခု စတင်နေပါပြီ။
အသေးစိတ်အချက်အလက်များနှင့် အခြားအချက်အလက်များအပါအဝင် Tesla သည် ၎င်း၏စနစ်ထဲသို့ AI ပေါင်းစပ်မှုကို ဤပို့စ်တွင် နက်နက်နဲနဲ ဆန်းစစ်ပါမည်။
ဒီတော့ AI က ကားတွေမှာ အလိုအလျောက် မောင်းနှင်နိုင်အောင် ဘယ်လို သင်ပေးသလဲ။
ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ လွတ်လပ်စွာ မောင်းနှင်နိုင်စေရန်အတွက် ၎င်းတို့၏ အာရုံခံကိရိယာများနှင့် စက်ရူပါရုံကင်မရာများမှ ဒေတာများကို အဆက်မပြတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ။ ထို့နောက် ဘာလုပ်ရမည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဤဒေတာကို အသုံးချသည်။
စက်ဘီးများ၊ လမ်းသွားလမ်းလာများနှင့် မော်တော်ယာဥ်များ၏ နောက်လာမည့်ရွေ့လျားမှုများကို နားလည်သဘောပေါက်ပြီး ခန့်မှန်းနိုင်ရန် AI ကို အသုံးပြုထားသည်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို လျင်မြန်စွာ စီစဉ်ရန်နှင့် စက္ကန့်ပိုင်းခွဲ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် ဤအချက်အလက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
မော်တော်ကားသည် ၎င်း၏ လက်ရှိလမ်းကြားတွင် ဆက်သွားသင့်သလား သို့မဟုတ် လမ်းကြောပြောင်းသင့်ပါသလား။ အဲဒီနေရာကို ဆက်သွားရမှာလား ဒါမှမဟုတ် သူတို့ရှေ့က ကားကို ကျော်သွားမလား။ ယာဉ်သည် မည်သည့်အချိန်တွင် အရှိန်မြှင့်သင့်သည် သို့မဟုတ် အရှိန်မြှင့်သင့်သနည်း။
Tesla သည် algorithms များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်နှင့် ကားများကို လုံးလုံးကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရရှိစေရန်အတွက် Tesla သည် ၎င်း၏ AI များကို ကျွေးမွေးရန် သင့်လျော်သောဒေတာကို စုဆောင်းရမည်ဖြစ်သည်။ ပိုကောင်းတဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်တွေက အမြဲတမ်း လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကနေ ရလာမှာဖြစ်ပြီး Tesla က ဒီနယ်ပယ်မှာ တောက်ပနေပါတယ်။
Tesla သည် ယခုလမ်းပေါ်ရှိ ရာနှင့်ချီသော Tesla ကားအစီးရေ ရာနှင့်ချီမှ ၎င်း၏ အချက်အလက်အားလုံးကို လူစုလူဝေးဖြင့် စုဆောင်းထားခြင်းက ၎င်းတို့အား ပြိုင်ဆိုင်မှု အားသာချက်တစ်ခု ဖြစ်စေသည်။ အတွင်းပိုင်းနှင့် အပြင်ပိုင်း အာရုံခံကိရိယာများသည် အခြေအနေအမျိုးမျိုးတွင် Teslas ပြုမူပုံကို ခြေရာခံသည်။
၎င်းတို့သည် အချို့သောအခြေအနေများကို တုံ့ပြန်ပုံနှင့် စတီယာရင်ဘီး သို့မဟုတ် ဒက်ရှ်ဘုတ်ကို မည်မျှကြာကြာထိလေ့ရှိသည် အပါအဝင် ယာဉ်မောင်း၏အပြုအမူဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကိုလည်း စုဆောင်းပါသည်။
"အတုယူလေ့လာခြင်း" သည် Tesla ၏ဗျူဟာ၏အမည်ဖြစ်သည်။ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ စစ်မှန်သောယာဉ်မောင်းသန်းပေါင်းများစွာသည် စီရင်ဆုံးဖြတ်ခြင်း၊ တုံ့ပြန်ခြင်းနှင့် လှုပ်ရှားခြင်းတို့ကို ပြုလုပ်ကြပြီး ၎င်းတို့၏ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ထိုလုပ်ဆောင်ချက်များမှ သင်ယူကြသည်။ ထိုကီလိုမီတာများအားလုံးသည် မယုံနိုင်လောက်အောင် ခေတ်မီဆန်းပြားသော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
သူတို့ရဲ့ ခြေရာခံစနစ်က တကယ့်ကို အဆင့်မြင့်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Tesla သည် အခိုက်အတန့်၏ ဒေတာလျှပ်တစ်ပြက်တစ်ခုကို သိမ်းဆည်းထားပြီး ၎င်းကို ဒေတာအစုသို့ ပေါင်းထည့်ပြီးနောက် ရောင်စုံကုဒ်ပုံစံသဏ္ဍာန်များကို အသုံးပြုကာ ကမ္ဘာကြီး၏ စိတ္တဇကိုယ်စားပြုမှုကို ပြန်လည်ဖန်တီးသည်။ အာရုံကြောကွန်ယက်ကို ကနေ လေ့လာနိုင်ပါတယ်။ Tesla ကားတစ်စီးသည် ကား သို့မဟုတ် စက်ဘီး၏ အပြုအမူကို လွဲမှားစွာ ဟောကိန်းထုတ်သည့်အခါ ၎င်းသည် ဖြစ်ပေါ်သည်။
အခြားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအပေါ် အားကိုးကြသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာTesla က ၎င်း၏ AI များကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည့် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာထက် သိသိသာသာ ထိရောက်မှုနည်းပါးသည် (ဥပမာ၊ Grand Theft Auto ကဲ့သို့ ဗီဒီယိုဂိမ်းများမှ မောင်းနှင်သည့်အပြုအမူ)။
ယခုကျွန်ုပ်တို့သည် AI ၏အားသာချက်များကိုအသုံးပြုသည့် Tesla အစိတ်အပိုင်းများကိုစစ်ဆေးပါမည်။
Tesla သည် AI ကို အခွင့်ကောင်းယူသည့် အစိတ်အပိုင်းများဖြစ်သည်။
ကင်မရာနှင့် အာရုံခံကိရိယာများ
Tesla က ပြီးမြောက်ရမယ့် တာဝန်တွေကို တော်တော်လေး လူသိများပါတယ်။ ဤလုပ်ငန်းအားလုံးကို လမ်းသွားလမ်းလာသတ်မှတ်ခြင်းမှ လမ်းသွားလမ်းလာ ခြေရာခံခြင်းအထိ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဆောင်ရွက်ပါသည်။ Tesla သည် ဤအကြောင်းကြောင့် ကင်မရာ 8 လုံး၏အကူအညီဖြင့် လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ ထို့အပြင်၊ ဤကင်မရာများစွာ၏ရှေ့မှောက်တွင် မျက်မမြင်ဇုန်မရှိသည့်အပြင် ကားပတ်လည်ဧရိယာတစ်ခုလုံးကို ဖုံးအုပ်ထားကြောင်း အာမခံပါသည်။
သင်ဖတ်လိုက်သည်က အမှန်ပင်။ LIDAR မရှိပါ။ High-definition mapping အတွက် စနစ်မရှိပါ။ Tesla သည် ကွန်ပြူတာအမြင်ဖြင့်သာ အသုံးပြုလိုကြောင်း၊ စက်သင်ယူမှုအလိုအလျောက်လေယာဉ်မှူးမော်ဒယ်ကိုဖန်တီးရန် နှင့် ကင်မရာဗီဒီယိုဖိဒ်များ။ ထို့နောက် Convolutional Neural Networks (CNNs) ကို ခြေရာခံနိုင်ရန်နှင့် ဗီဒီယိုအကြမ်းပိုင်းကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် အသုံးပြုပါသည်။ အရာဝတ္ထုများကိုရှာဖွေပါ။.
တက်စလာ autopilot ကင်မရာများအပြင် ရေဒါနှင့် ultrasonic အာရုံခံကိရိယာများလည်း ပါရှိသည်။ ရေဒါကို ယာဉ်များနှင့် အခြားအရာဝတ္ထုများကြား ခွဲခြားသိရှိနိုင်စေရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ ယာဉ်မောင်းဘေးကင်းရေးကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက်၊ ultrasonic အာရုံခံကိရိယာများသည် passive objects များနှင့် အနီးကပ်စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့်အညီ လုပ်ဆောင်ပါသည်။
ကား၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို နားလည်ပြီး autopilot စွမ်းရည်များကို တတ်နိုင်သမျှ တုံ့ပြန်နိုင်စေရန်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို Tesla ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။
Tesla FSD Chip -3
ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် လမ်းများပေါ်တွင် ဘေးကင်းလုံခြုံရေးအတွက် Tesla စနစ်များတွင် AI ပရိုဆက်ဆာနှစ်ခု ပါဝင်သည်။ Tesla စနစ်သည် အမှားအယွင်းမရှိစေရန် ကြိုးပမ်းသည်။ ယူနစ်တစ်ခု ပျက်သွားသော်လည်း အရန်ဓာတ်အားနှင့် ဒေတာထည့်သွင်းမှု ရင်းမြစ်များကြောင့် အပိုယူနစ်များကို အသုံးပြု၍ မော်တော်ကားသည် လုပ်ဆောင်နိုင်သေးသည်။
Tesla သည် မမျှော်လင့်ထားသော ချို့ယွင်းမှုတစ်ခုတွင် ယာဉ်တိုက်မှုမဖြစ်စေရန် ကားများကို ကောင်းစွာတပ်ဆင်ထားကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် Tesla သည် ဤအပိုအစီအမံများကို အသုံးပြုသည်။ သာ လူ့ဦးနှောက်ကို Tesla မိုက်ခရိုပရိုဆက်ဆာအသစ် (တစ်စက္ကန့်လျှင် 1 quadrillion လည်ပတ်မှု) ထက် တစ်စက္ကန့်လျှင် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ယခင်က အသုံးပြုခဲ့သည့် Tesla Nvidia microchips များထက် 21 ဆ ပိုမိုအားကောင်းသည်။
Tesla သည် အပြည့်အဝ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရစက်ခေါင်းများအတွက် စျေးကွက်ခေါင်းဆောင်တစ်ဦးဖြစ်သည်မှာ သေချာသော်လည်း ၎င်းသည် နောက်ဆုံးပေါ် မော်တော်ကားမောင်းသူကားကို ထုတ်လုပ်ရန် အလှမ်းဝေးနေသေးသည်။
အနာဂတ်တွင်၊ ဤစာစီစာကုံးတွင် ကျွန်ုပ်တို့ဖော်ပြထားသော အရည်အသွေးများရှိသော မော်တော်ကားသည် သာမာန်အဖြစ်ဖြစ်လာမည်မှာ သေချာပါသည်။ Tesla သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် နောက်ဆုံးပေါ် AI ပရိုဆက်ဆာများနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်တည်ဆောက်ပုံကို ဖန်တီးခဲ့သည်။
Neural Network သင်တန်း
မော်ဒယ်ကိုလည်း မသေခင်ကတည်းက လေ့ကျင့်ထားရမယ်။ ဖန်တီးထားသည်။ ခေတ်မီကွန်ပြူတာအမြင်စွမ်းရည်များကိုခွင့်ပြုရန်အတွက် Tesla သည် ကျယ်ပြန့်သော စာကြည့်တိုက်များနှင့် ကိရိယာများကို ထားရှိထားကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ သိရှိပါသည်။
PythorFacebook ၏ AI သုတေသနဌာနမှ ဖန်တီးထားသည့် မူဘောင် (FAIR) တစ်ခုဖြစ်သည်။ PyTorch ကိုအသုံးပြုသည်။ Tesla နည်းပညာအစု နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံကိုလေ့ကျင့်ရန်။
Tesla သည် ပြီးပြည့်စုံသော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့် ရရှိရန် မြေပုံများ သို့မဟုတ် LIDAR ကို အားမကိုးသည်မှာ မှတ်သားစရာပင်။ ကင်မရာများနှင့် သန့်စင်သော ကွန်ပျူတာအမြင်များကို သီးသန့်အသုံးပြုထားပြီး အရာအားလုံးကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်ပါသည်။
Tesla သည် လေ့ကျင့်ရေးအပြင် အရန်လုပ်ငန်းများအတွက် Pytorg ကို အလုပ်ခန့်ထားသည်။ automated လုပ်ငန်းအသွားအလာ အချိန်ဇယားဆွဲခြင်း၊ မော်ဒယ်အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များကို ချိန်ညှိခြင်း၊ စေ့စေ့စပ်စပ် အကဲဖြတ်ခြင်း၊ passive စမ်းသပ်ခြင်း၊
Tesla သည် အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် 70,000 GPU နာရီများကို အသုံးချပြီး ကွဲပြားသော ခန့်မှန်းချက်ပေါင်း 48 ကို ပြုလုပ်နိုင်သော ကွန်ရက် ၄၈ ခုကို လေ့ကျင့်ပေးပါသည်။ ဤသင်တန်းသည် တစ်ကြိမ်တည်းမဟုတ်ဘဲ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ဉာဏ်ရည်တုသည် အချိန်နှင့်အမျှ တိုးတက်နေသော ထပ်ခါထပ်ခါ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ သိရှိပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် သီးခြားခန့်မှန်းချက် 1,000 စလုံးသည် တိကျပြီး ဘယ်သောအခါမှ ရပ်တန့်မသွားပါ။
HydraNet
ကားတစ်စီးမရွေ့လျားဘဲ လမ်းဆုံလမ်းခွတွေမှာ ဖြစ်နိုင်ခြေများတဲ့ အချိန်မျိုးမှာတောင် အလုပ်အကိုင် 100 ခန့် တိုးတက်မှုရှိပါတယ်။ အလုပ်တိုင်းအတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို အသုံးပြုခြင်းသည် ငွေကုန်ကြေးကျများပြီး ထိရောက်မှု မရှိပေ။ Tesla ကားများတွင် AI မှ အချက်အလက်အများအပြားကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်ပါသည်။
ရလဒ်အနေဖြင့် ResNet-50 မျှဝေထားသောကျောရိုးသည် 1000 x 1000 ပုံများကို တစ်ပြိုင်နက်တည်းလုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး Computer Vision အလုပ်အသွားအလာအတွက် ဗဟိုလုပ်ဆောင်မှုယူနစ်အဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။
ကွန်ရက်၏ထိပ်အနီးတွင်၊ HydraNet အာရုံကြောကွန်ရက်ဒီဇိုင်းကို အကိုင်းအခက်များစွာ (သို့မဟုတ် ခေါင်းများ) ခွဲထားသည်။ မိုက်ခရို-အသုတ်တစ်ခုစီ၏ လေ့ကျင့်မှုဒေတာကို ဦးခေါင်းများစွာအတွက် ကွဲပြားစွာ ချိန်တွယ်ထားခြင်းဖြင့်၊ ဤဦးခေါင်းများကို လွတ်လပ်စွာ သင်ကြားပြီး ကွဲပြားသောအရာများကို သင်ယူသည်။
မှန်ပါသည်၊ ဤ HydraNets များသည် ယာဉ်များအတွက် AI ကို လုပ်ဆောင်ရန် အတူတကွ လုပ်ဆောင်သည့် သာဓကများစွာ ရှိပါသည်။ HydraNet တစ်ခုစီ၏ အချက်အလက်များကို ထပ်တလဲလဲ ဖြစ်နေသော ပြဿနာများကို ကုစားရန် အသုံးပြုပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ရပ်တန့်ထားသော ဆိုင်းဘုတ်များကို ကိုင်တွယ်ရန်၊ နောက်တစ်ခုက လမ်းသွားလမ်းလာများကို ကိုင်တွယ်ရန်၊ နောက်တစ်ခုက ယာဉ်ကြောအချက်ပြမှုများကို စစ်ဆေးရန် အလုပ်တစ်ခု လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဤထူးခြားသော တာဝန်များအားလုံးကို ဘုံကျောရိုးတစ်ခုဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။
HydraNet ဗိသုကာအရ၊ ဤလုပ်ငန်းတစ်ခုစီအတွက် အလွန်ကြီးမားသော အာရုံကြောကွန်ရက်၏ အနည်းငယ်မျှသာ လိုအပ်ပါသည်။
၎င်းသည် အချို့သောဆက်စပ်အလုပ်များအတွက် ဘုံဘလောက်တစ်ခုအတွက် ကွဲပြားသောဘလောက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးသည့် လွှဲပြောင်းသင်ယူမှုနှင့် အတော်လေးဆင်တူသည်။ HydraNets ၏ ကျောရိုးများကို အမျိုးမျိုးသော အလုပ်များတွင် လေ့ကျင့်ထားသော်လည်း ဦးခေါင်းများကို သီးခြားအလုပ်များတွင် သင်ကြားပေးသည်။
၎င်းသည် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်သော အချိန်ပမာဏကို လျော့နည်းစေပြီး အနုမာနကို မြန်ဆန်စေသည်။
တက်စလာ Autopilot
အလိုအလျောက် မောင်းနှင်နိုင်စွမ်းရှိသော ကားများသည် လမ်းကြောတစ်ခုအတွင်း အလိုအလျောက် ခုတ်မောင်းခြင်း၊ အရှိန်မြှင့်ခြင်းနှင့် ရပ်ခြင်းတို့ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ၎င်းကို နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက် သဘောတရားများ အသုံးပြု၍ တည်ဆောက်ထားသည်။ ၎င်းသည် ကင်မရာများ၊ ultrasonic အာရုံခံကိရိယာများနှင့် ရေဒါများကို အသုံးပြု၍ ကားပတ်ပတ်လည်ရှိ ဧရိယာကို စောင့်ကြည့်သည်။
ယာဉ်မောင်းများသည် အာရုံခံကိရိယာများနှင့် ကင်မရာများဖြင့် ၎င်းတို့၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို သိရှိထားပြီး မောင်းနှင်မှုပိုမိုဘေးကင်းကာ စိတ်ဖိစီးမှုလျော့နည်းစေရန် ကူညီပေးရန်အတွက် ဤအချက်အလက်များကို မီလီစက္ကန့်အတွင်း ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာထားသည်။
တောက်ပသော၊ အမှောင်နှင့် ရာသီဥတုအခြေအနေအမျိုးမျိုးတွင်၊ မော်တော်ယာဥ်များပတ်ပတ်လည်ရှိ အာကာသကို စောင့်ကြည့်ပြီး ခန့်မှန်းရန် ရေဒါကို အသုံးပြုသည်။ အခြေအနေတိုင်းတွင် ခရမ်းလွန်ရောင်ခြည်နည်းလမ်းများက အနီးကပ်ကို ဆုံးဖြတ်ပေးကာ passive ဗီဒီယိုသည် အနီးနားရှိ အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ကာ ဘေးကင်းစွာ မောင်းနှင်မှုကို အားပေးသည်။
ထို့အပြင်၊ autopilot သည် ယာဉ်မောင်းကို အထောက်အကူဖြစ်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး Tesla ကို အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ယာဉ်အဖြစ်သို့ မပြောင်းလဲပေ။ ယာဉ်မောင်းများအား ၎င်းတို့၏လက်များကို ဘီးပေါ်တွင်ထားရန် သတိပေးလေ့ရှိသည်။
အကယ်၍ သင်မလုပ်ပါက ဘီးယူရန် သတိပေးချက်များ ဆက်တိုက်ပေးပါသည်။ အချိန်ကြာကြာ လျစ်လျူရှုထားလျှင် ရပ်တန့်မသွားမီ မော်တော်ကားသည် နှေးကွေးလာသည်။ ဘရိတ်အုပ်ခြင်း၊ ကွေ့ခြင်း၊ သို့မဟုတ် ခရုဇ်ထိန်းချုပ်မှုစတံကို ပိတ်ခြင်းဖြင့်၊ ယာဉ်မောင်းများသည် အော်တိုပီလော့၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို အမြဲတမ်း လွှမ်းမိုးနိုင်သည်။
ငှက်မျက်လုံးကြည့်ရန်
Tesla ဟာ့ဒ်ဝဲက မကြာခဏ ဘာသာပြန်ပေးသော ပုံများသည် အပိုအတိုင်းအတာ လိုအပ်နိုင်သည်။ Bird's Eye View လုပ်ဆောင်ချက်သည် ဝေးကွာသောအကွာအဝေးများကို တိုင်းတာရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေပြီး ပြင်ပကမ္ဘာကို ပိုမိုတိကျသောကိုယ်စားပြုမှုကို ပေးဆောင်စေသည်။
၎င်းသည် ကားပါကင်ကို ရိုးရှင်းစေရန်နှင့် သေးငယ်သောနေရာများကို သွားလာရလွယ်ကူစေရန် ကားတစ်စီး၏ ထိပ်တန်းမြင်ကွင်းကို “ပုံဖော်ပေးသည်” ဟူသော အမြင်အာရုံစောင့်ကြည့်ရေးစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်၏ကားပါကင်စွမ်းရည်နှင့်ပတ်သက်၍ ယုတ်ညံ့သောတရားမျှတမှုပေးစရာမလိုဘဲ၊ သင်သည် ယခုဘီးကို ဘေးကင်းစွာ မောင်းနှင်နိုင်ပြီဖြစ်သည်။
Tesla ၏အနာဂတ်
ပြင်းထန်တဲ့ အကွာအဝေးရှိတဲ့ အလယ်အလတ်တန်းစား SUV ကို ရှာဖွေနေတယ်ဆိုရင်၊ 2022 Tesla မော်ဒယ် Y EV များအတွက် ကောင်းမွန်တဲ့ အစပြုမှုတစ်ခုပါ။ ပုံမှန်ဆော့ဖ်ဝဲလ် အဆင့်မြှင့်တင်မှုများကြောင့် Tesla ၏ အခြားထုတ်ကုန်များစွာကဲ့သို့ Model Y သည် အဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေသည်။
ဘေးကင်းမှုနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို တိုးမြှင့်ခြင်းဖြင့်၊ ဤအဆင့်မြှင့်တင်မှုများသည် သင့်မော်တော်ယာဥ်ကို ပိုမိုအသုံးဝင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။ မိသားစုနှင့် ခရီးဆောင်အိတ်မျိုးစုံဖြင့် ခရီးဝေးသွားလိုသူများအတွက် ကျယ်ဝန်သောကိုယ်ထည်နှင့် Tesla ၏ Supercharger ကွန်ရက်သို့ ဝင်ရောက်အသုံးပြုခြင်းသည် အံ့သြဖွယ်ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
စတင်ချိန်မှစ၍ Tesla သည် ၎င်း၏ လက်ရှိဖောက်သည်အခြေခံမှ ဒေတာများကို အကျိုးခံစားခဲ့ရပြီး ၎င်း၏လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအားလုံး၏ အဓိကနေရာတွင် AI ကို ထားရှိရန် ၎င်း၏ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေသော ရည်မှန်းချက်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။
AI နှင့် big data များသည် Elon Musk နှင့် Tesla ၏ သစ္စာရှိ မဟာမိတ်များ တွင် ဆက်လက်တည်ရှိနေမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ အိမ်သုံး ဆိုလာပါဝါပြားများဖြင့် လျှပ်စစ်ဓာတ်အားလိုင်းများကို ပြောင်းလဲရန် ၎င်းတို့၏ ဆန္ဒများ အပါအဝင် ၎င်းတို့၏ အသစ်သော အစပျိုးမှုများသို့ ပြောင်းရွှေ့သွားမည်ဖြစ်သည်။
ကောက်ချက်
စျေးကွက်၏ အပြင်းထန်ဆုံး ဆန်းသစ်တီထွင်သူများထဲမှ တစ်ခုအဖြစ် အသိအမှတ်ပြုခံထားရသည့် Tesla ကုမ္ပဏီသည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ၎င်း၏အစွမ်းထက်ဆုံးကိရိယာကို အမြဲပြုလုပ်ထားသည်။ သူတို့ရဲ့ ကိုယ်ပိုင်ချစ်ပ်တွေကို ဖန်တီးတဲ့အခါ တူညီတဲ့ စည်းမျဉ်းတွေကို လိုက်နာခဲ့ကြတယ်။
လုပ်ငန်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့ မော်တော်ယာဥ်မောင်းနှင်ပုံအား လုံးဝပြောင်းလဲနိုင်သည့် အလားအလာရှိသည့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကို တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားပါသည်။
ပလက်ဖောင်းသည် ၎င်း၏ကတိများကို ကောင်းစွာလိုက်နာပြီး ၎င်း၏လုပ်ငန်းကို မည်ကဲ့သို့ တိုးတက်စေသည်ကို ကြည့်ကြပါစို့။ ကုမ္ပဏီသည် အနာဂတ်တွင် မောင်းသူမဲ့ကားများအတွက် စျေးကွက်တွင် မည်သည့်နေရာသို့ ရောက်သွားမည်ကို ယင်းနည်းပညာများကို အသုံးချပြီးနောက် မြင်တွေ့ရဦးမည်ဖြစ်သည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave