မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
ကျွန်ုပ်တို့သိထားသည့်အတိုင်း ကမ္ဘာကြီးသည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) ကြောင့် ပြောင်းလဲသွားနိုင်သည်။ Semi-autonomous စနစ်များတွင် တိုးတက်မှုများနှင့် ပတ်သက်၍ Tesla သည် ၎င်းတို့ကို အကြီးအကျယ် အသုံးပြုနေပါသည်။
ထို့အပြင် Elon Musk က ၎င်းကို အခြားနယ်ပယ်များတွင် နောက်ဆုံးတွင် အသုံးချမည်ဟု အခိုင်အမာ ပြောကြားခဲ့သည်။ ၎င်း၏ Full Self-Driving နည်းပညာနှင့် Autopilot စနစ်အတွက်၊
Tesla သည် ကွန်ပျူတာအမြင်ကို အသုံးပြုပြီး၊ စက်သင်ယူမှုဥာဏ်ရည်တု (FSD) တို့၊
ဤအပိုင်းတွင်၊ Tesla သည် နည်းပညာကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်လာစေရန်နှင့် ၎င်းသည် AI၊ ကွန်ပျူတာအမြင်၊ ကြီးမားသောဒေတာနှင့် မောင်းသူမဲ့ကားများကို တီထွင်ရန် အခြားနည်းပညာများကို မည်သို့အသုံးပြုကြောင်း ဆွေးနွေးပါမည်။ စလိုက်ရအောင်။
Tesla က နည်းပညာကုမ္ပဏီတစ်ခု ဘယ်လိုဖြစ်လဲ ဆိုတာ အရင်ဆန်းစစ်ကြည့်ပါမယ်။
Tesla ကို နည်းပညာကုမ္ပဏီတစ်ခုအဖြစ် ဘာကြောင့် သတ်မှတ်တာလဲ။
တက်စလာ ဆော့ဖ်ဝဲလ် အများအပြားကို ထုတ်လုပ်နေပါတယ်။ Tesla ၏ ထူးခြားသော သတင်းတင်ဆက်မှုစနစ်၊ user interface ကိုနှင့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်နိုင်သော လုပ်ဆောင်ချက်များအားလုံးသည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ပေါ်တွင် အခြေခံထားသည်။
အခြားသော မော်တော်ကားထုတ်လုပ်သူများ သည် ယခုမှစတင်၍ ဝေဟင်မှ အဆင့်မြှင့်တင်မှုများကို စမ်းသပ်နေသော်လည်း Tesla သည် ၎င်းကို နှစ်ပေါင်းများစွာ လုပ်ဆောင်နေခဲ့သည်။ Tesla ဝန်ထမ်းများကို ဖန်တီးပြီး Tesla မော်တော်ကားများအတွက် လည်ပတ်မှုစနစ်များကို စဉ်ဆက်မပြတ် မြှင့်တင်နေပါသည်။
Tesla သည် ဆိုလာပြားများ၊ ခေါင်မိုးပေါ် ဆိုလာပြားများ၊ ဘက်ထရီ အမျိုးအစားများစွာ၊ အားသွင်းစခန်းများ၊ ကွန်ပျူတာများနှင့် အဓိက ကွန်ပျူတာ အစိတ်အပိုင်းများ (Tesla ကားများအတွက်) အပါအဝင် အခြားသော နည်းပညာဆိုင်ရာ ထုတ်ကုန်များကို ထုတ်လုပ်ပါသည်။
Nokia နှင့် Blackberry နှစ်ခုစလုံးတွင် ဆော့ဖ်ဝဲလ်များ ရှိသော်လည်း iPhone တွင် နှစ်ခုလုံး၏ ဟန်ချက်ညီသော ပေါင်းစပ်မှုတစ်ခုရှိသောကြောင့် မိုဘိုင်းဖုန်းလုပ်ငန်းကို သိမ်းပိုက်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ဖုန်းများကို လက်ရှိအသုံးပြုပုံကို ပြောင်းလဲစေသည်။
ဒါက ကားလုပ်ငန်းအတွက် Tesla လုပ်နေတာ။ Teslas သည် မော်တော်ယာဉ်များဖြစ်သည် (နှင့် SUV များနှင့် မကြာမီ ပစ်ကပ်ထရပ်ကားများ၊ တစ်ပိုင်းထရပ်ကားများနှင့် ATV များ)။ ဒါပေမယ့် Tesla က ဖန်တီးထားတဲ့ ပြည်တွင်းမှာ ဒါမှမဟုတ် Tesla ရဲ့ စနစ်မှာ ထည့်သွင်းထားတဲ့ နေ့စဉ်အသုံးပြုမှုအတွက် ဒီကားတွေမှာ ဆော့ဖ်ဝဲတွေ ပါ၀င်ပါတယ်။
သင်ကားရပ်နေစဉ်တွင် Tesla သည် TRAX၊ Caraoke နှင့် ဂိမ်းများစွာအပါအဝင် ဖျော်ဖြေရေးရွေးချယ်မှုများကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည် (တစ်နေ့နေ့တွင် ရထားစီးနေစဉ်)။ Tesla ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် လုံခြုံရေးစနစ် Sentry Mode သည် ဖျက်ဆီးမှုကဲ့သို့ ရာဇ၀တ်မှုများကို ဖြေရှင်းရာတွင် ဥပဒေစိုးမိုးရေးကို အထောက်အကူပြုသည်။ သင့်စမတ်ဖုန်းသည် သင်၏ Tesla ၏သော့ချက်အဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။
သင့်ဖုန်းကို အသုံးပြု၍ သင့်ထံလာရန် သင့် Tesla ကို သင်ခေါ်ဆိုနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင် Tesla ၏ထူးခြားသော Sentry Mode နည်းပညာကြောင့် သိသာထင်ရှားသောဖြစ်ရပ်တစ်ခုရှိလာပါက ကားသည် သင့်ဖုန်းကို အကြောင်းကြားမည်ဖြစ်သည်။
Tesla သည် Tesla ယာဉ်မောင်းများ၏ အမှန်တကယ် မောင်းနှင်မှုအလေ့အထကို စုဆောင်းထားသည့် ဒေတာကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်သောကြောင့် (ဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည် နည်းပညာ၏ အဓိကကျသော အစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်၊ အထူးသဖြင့် ၎င်းသည် ဤကဲ့သို့တိုက်ရိုက်ဖြစ်ပြီး စျေးကွက်သုတေသနစစ်တမ်းများမှတဆင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းမရှိသည့်အခါ) Tesla ၏ အာမခံသည်လည်း သက်တမ်းတိုးမည်ဖြစ်သည်။ နည်းပညာဘက်ခြမ်းမှ
Tesla သည် Autopilot အတွက် မည်သည့်နည်းပညာကို အသုံးပြုသနည်း။
စက်ရုပ်များနှင့် ကားများကဲ့သို့သော စက်များတွင် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ကို ဖန်တီးပြီး အသုံးပြုကြသည်။ ပြည့်စုံသောအဖြေကို အပြည့်အဝပေးစွမ်းနိုင်သော တစ်ခုတည်းသောနည်းလမ်းကို ဆန့်ကျင်ဘက်ပြုကြသည်။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရကားမောင်း ထို့အပြင် ၎င်းသည် စေ့စပ်သေချာသည့် ထိရောက်သော ဟာ့ဒ်ဝဲဖြင့် ဖြည့်စွက်ထားသော အစီအစဉ်နှင့် မျှော်မှန်းချက်အတွက် နောက်ဆုံးပေါ် AI ကို မှီခိုနေရသည့် တစ်ခုဖြစ်သည်။
Tesla FSD Chip
Tesla စနစ်များသည် စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ရန်နှင့် လမ်းဘေးကင်းရေးအတွက် AI ပရိုဆက်ဆာနှစ်ခုပါရှိသည်။ Tesla စနစ်သည် အမှားအယွင်းကင်းသော လုပ်ဆောင်မှုဆီသို့ ဦးတည်သည်။ အရန်ပါဝါနှင့် ဒေတာထည့်သွင်းမှုရင်းမြစ်များကြောင့်၊ ယူနစ်တစ်ခု ချွတ်ယွင်းသွားသော်လည်း ကားသည် ဆက်လက်လည်ပတ်နိုင်သည်။
Tesla သည် မမျှော်လင့်ထားသော ချို့ယွင်းမှုတစ်ခုတွင် ယာဉ်တိုက်မှုများမှ ကာကွယ်ရန် မော်တော်ယာဉ်များကို ကောင်းစွာပြင်ဆင်ထားကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် Tesla သည် ဤနောက်ထပ်သတိပေးချက်များကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။
Tesla မိုက်ခရိုပရိုဆက်ဆာအသစ်ထက် တစ်စက္ကန့်လျှင် ပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်သော တစ်ခုတည်းသောကိရိယာမှာ လူ့ဦးနှောက် (1 quadrillion operations per sec) ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ယခင်အသုံးပြုခဲ့သည့် Tesla Nvidia မိုက်ခရိုချစ်ပ်များထက် 21 ဆ ပိုမိုအားကောင်းသည်။
ဆီလီကွန် စွမ်းဆောင်ရည်-တစ်ဝပ်ကို အမြင့်ဆုံးရောက်စေပြီး ဗိသုကာနှင့် မိုက်ခရိုဗိသုကာဆိုင်ရာ မြှင့်တင်မှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားကာ ၎င်းတို့၏ Full Self-Driving ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို စွမ်းအားပြည့်စေရန် AI အနုစိတ်ပရိုဆက်ဆာများကို တည်ဆောက်ပါ။
Tesla သည် လုံးဝ မောင်းသူမဲ့ စက်ခေါင်းများအတွက် စျေးကွက်ကို သံသယကင်းစွာ ဦးဆောင်နေသော်လည်း ၎င်းသည် ခေတ်မီသော မောင်းသူမဲ့ယာဉ်ကို တီထွင်ရန် အလှမ်းဝေးနေသေးသည်။
Tesla Dojo Chip
Tesla သည် BF1/CFP362 တွင် ပါဝါ 16 TFLOPs ပါသည့် ပရိုဆက်ဆာအသစ် Tesla D8 ကို ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့သည်။ ဉာဏ်ရည်တု. ဒါကို မကြာသေးမီက ထုတ်ဖော်ခဲ့ပါတယ်။ Tesla AI နေ့တင်ဆက်မှု။
Tesla D1 သည် စုစုပေါင်း 354 လေ့ကျင့်ရေး node ပေါင်း 64 ခုကို ပေါင်းထည့်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်ဆိုင်ရာ ယူနစ်များကွန်ရက်ဟုခေါ်သော လုပ်ငန်းဆောင်ယူနစ်များကွန်ရက်ကို ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် ကြီးမားသော ချစ်ပ်တစ်ခုကို ဖန်တီးထားသည်။ လုပ်ဆောင်နိုင်သော ယူနစ်တစ်ခုစီတွင် စိတ်ကြိုက်လုပ်ဆောင်နိုင်သော 4-bit ISA CPU၊ လင့်ခ်ဖြတ်သန်းမှု၊ ထုတ်လွှင့်မှုနှင့် အသွင်ကူးပြောင်းမှုများအတွက် အထူးပြုဒီဇိုင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သော ယူနစ်တစ်ခုစီပါရှိသည်။ superscalar အကောင်အထည်ဖော်မှုကို ဤ CPU (2-wide scalar နှင့် XNUMX-wide vector pipelines) မှအသုံးပြုသည်။
ဤ Tesla ဆီလီကွန်အသစ်သည် 100 မီလီမီတာစတုရန်းမိုင်ရှိသော NVIDIA A100 accelerator တွင်တွေ့ရသော GA826 GPU ထက်သေးငယ်သည်။ ၎င်းသည် 7nm လုပ်ငန်းစဉ်ကို အသုံးပြု၍ ထုတ်လုပ်ထားပြီး အလုံးစုံ ထရန်စစ္စတာ သန်း 50,000 ရှိပြီး 645 မီလီမီတာ စတုရန်းဧရိယာကို သိမ်းပိုက်ထားသည်။
Tesla က ၎င်း၏ Dojo ချစ်ပ်သည် လက်ရှိစနစ်များထက် လေးဆပိုမိုမြန်ဆန်သော ကွန်ပျူတာအမြင်ဒေတာကို လုပ်ဆောင်ပေးမည်ဖြစ်ပြီး ကုမ္ပဏီအနေဖြင့် ၎င်း၏ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်စနစ်ကို အပြည့်အဝလုပ်ဆောင်နိုင်စေမည်ဟု Tesla မှ ပြောကြားထားသည်။
သို့သော်၊ စိန်ခေါ်မှုအရှိဆုံးနည်းပညာနှစ်ခုဖြစ်သည့် tile-to-tile အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်မှုနှင့် software ကို Tesla မှမပြီးမြောက်သေးပါ။
ထိပ်တန်း ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုခလုတ်များသည် မည်သည့်အကွက်၏ ပြင်ပ bandwidth နှင့် ယှဉ်၍မရပါ။ ဒီလိုလုပ်ဖို့ Tesla ဟာ ထူးခြားတဲ့ အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်မှုတွေကို ဖန်တီးခဲ့ပါတယ်။
Dojo စနစ်
၎င်းကို ထိန်းချုပ်ရန်အတွက် အဆင့်မြင့်ဆော့ဖ်ဝဲ API များမှ Dojo စနစ်အား ဖန်တီးပါ။ စိန်ခေါ်မှုအခြေအနေများကိုဖြေရှင်းရန် နောက်ဆုံးပေါ် စွမ်းအားမြင့် ပေးပို့မှုနှင့် အအေးပေးနည်းပညာများကို အသုံးပြုကာ အတိုင်းအတာဖြင့် ထိန်းချုပ်နိုင်သော စက်ဝိုင်းများနှင့် စောင့်ကြည့်ဆော့ဖ်ဝဲကို ဖန်တီးပါ။
Tesla ဒေတာစင်တာများတွင် အသုံးပြုရန်အတွက် မျိုးဆက်သစ်စက်သင်ယူမှုတွက်ချက်မှုကို တီထွင်ရန်အတွက် ၎င်းတို့၏စက်မှု၊ အပူနှင့် လျှပ်စစ်အင်ဂျင်နီယာအဖွဲ့များ၏ ကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခုလုံးကို အသုံးချပါ။ တစ်ခုတည်းသောကန့်သတ်ချက်မှာ သင်၏စိတ်ကူးစိတ်သန်းဖြစ်သည်။
အစိတ်အပိုင်းတိုင်းနှင့်အလုပ်လုပ်ပါ။ စနစ်ဒီဇိုင်း. Dojo ကိုမည်သူမဆိုအသုံးပြုနိုင်စေမည့် အများသူငှာမျက်နှာစာ API ကိုတီထွင်ပြီး ၎င်းတို့၏ကြီးမားသောဒေတာအစုံကိုအသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်တာဝန်များကိုပေးအပ်ရန်အတွက် Tesla နှင့်ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ပါ။
ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့် စည်းမျဉ်းများ
မော်တော်ကားကိုလည်ပတ်သည့် အဓိက အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန်အတွက် သစ္စာရှိကမ္ဘာမော်ဒယ်ကို ဖန်တီးပြီး ထိုနေရာရှိ လမ်းကြောင်းကို ပုံဖော်ပါ။
နေရာနှင့်အချိန်တစ်လျှောက် ကား၏အာရုံခံကိရိယာများမှ ဒေတာများကို စုစည်းခြင်းဖြင့်၊ လေ့ကျင့်ရန်အသုံးပြုနိုင်သည့် တိကျပြီး ကျယ်ပြန့်သော မြေပြင်အမှန်တရားဒေတာကို ပေးဆောင်နိုင်သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များ ဤကိုယ်စားပြုမှုများကို မျှော်လင့်ရန်။
၎င်းတို့သည် မသေချာမရေရာမှုများဖြင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာကို စိန်ခေါ်သည့် ဖြစ်ရပ်များတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ ခိုင်မာသော စီမံကိန်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်စနစ်ကို တည်ဆောက်ပါသည်။
Tesla ရေယာဉ်စုတစ်ခုလုံး၏ အဆင့်ရှိ algorithms များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းသည် အကျိုးရှိသည်။
အာရုံကြောကွန်ယက်များ
နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အဆုံးစွန်သော သုတေသနကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အမြင်အာရုံမှ ထိန်းချုပ်မှုအထိ ပြဿနာများအထိ လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်ပါသည်။ semantic segmentation၊ object identification နှင့် monocular depth estimation ကို ပြီးမြောက်စေရန်၊ ၎င်းတို့၏ ကင်မရာတစ်ခုချင်းကွန်ရက်များသည် ပုံကြမ်းများကို စစ်ဆေးသည်။
၎င်းတို့၏ bird's-eye-view networks များသည် လမ်းအပြင်အဆင်၊ ပုံသဏ္ဍာန်အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် 3D အရာဝတ္ထုများကို အပေါ်မှအောက်သို့ ရှုမြင်နိုင်ရန် ကင်မရာများအားလုံးမှ ဗီဒီယိုဖိုင်များကို အသုံးပြုပါသည်။
၎င်းတို့၏ ကွန်ရက်များသည် ကမ္ဘာပေါ်တွင် အရှုပ်ထွေးဆုံးနှင့် ကွဲပြားသော အခြေအနေများ ပါ၀င်သည့် ၎င်းတို့၏ မော်တော်ယာဉ် 1M ဝန်းကျင်မှ ဒေတာများကို အဆက်မပြတ် တိုက်ကျွေးနေပါသည်။
Autopilot အာရုံကြောကွန်ရက်များ တည်ဆောက်မှုတစ်ခုလုံးကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် ၄၈ ကွန်ရက်သည် လေ့ကျင့်ရန် GPU နာရီ ၇၀,၀၀၀ လိုအပ်သည်။ ခြေလှမ်းတိုင်းတွင် မတူညီသော tensor (ခန့်မှန်းချက်) 48 ကို စုပေါင်းထုတ်လုပ်သည်။
အခြေခံအဆောက်အအုံ အကဲဖြတ်ခြင်း။
၎င်းတို့သည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအရှိန်ကို အရှိန်မြှင့်ရန်၊ စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်မှုများကို စောင့်ကြည့်ရန်နှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုများကို ရပ်တန့်ရန် အတိုင်းအတာဖြင့် အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် အဖွင့်အပိတ် ဟာ့ဒ်ဝဲ-စက်ဝိုင်း အကဲဖြတ်သည့်ကိရိယာများကိုလည်း ဖန်တီးထားသည်။
၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ ရေယာဉ်စု၏ အမည်ဝှက်ထားသော ဝိသေသကလစ်များကို အသုံးပြုကာ ၎င်းတို့အား စမ်းသပ်မှု အခြေအနေများစွာတွင် ထည့်သွင်းထားသည်။ အလိုအလျောက် စမ်းသပ်ခြင်း သို့မဟုတ် တိုက်ရိုက် အမှားရှာပြင်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုရန် ၎င်းတို့၏ Autopilot ပရိုဂရမ်အတွက် မယုံနိုင်လောက်အောင် သက်ရှိရုပ်ပုံများနှင့် အခြားအာရုံခံကိရိယာဒေတာများကို ၎င်းတို့၏ လက်တွေ့ပတ်ဝန်းကျင်ကို အတုယူပြီး ကုဒ်ရေးပါ။
Tesla သည် Big Data၊ Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning ကို မည်သို့ အသုံးချသနည်း။
Big Data
ပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် ကြီးမားသောဒေတာကို Tesla မှအသုံးပြုရုံသာမက၊ စားသုံးသူတွေရဲ့ ပျော်ရွှင်မှုကို မြှင့်တင်ဖို့အတွက်လည်း အသုံးပြုပါတယ်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များ၏ အွန်လိုင်းအသိုင်းအဝိုင်းများမှ အချက်အလက်များကို ရယူကြပြီး ၎င်းတို့၏နောက်ဆက်တွဲကုန်ထုတ်လုပ်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုကြသည်။ ဤဖောက်သည် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှု အမျိုးအစားကို လုပ်ငန်းတွင် မကြားဖူးပါ။
Big data သည် Tesla ၏ ကုန်ကျစရိတ်ကို သက်သာစေရန်၊ စျေးကွက်အသစ်များရှာဖွေရန်၊ စားသုံးသူများကို ကျေနပ်စေရန်၊ ထုတ်ကုန်အသစ်များဖန်တီးရန်နှင့် ၎င်း၏မော်တော်ယာဉ်များကို မြှင့်တင်ရန် ကြိုးပမ်းမှုများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
သတင်းအချက်အလက်သည် ယာဉ်မောင်းများအား လမ်းပိုင်းတစ်လျှောက် ပျမ်းမျှယာဉ်အသွားအလာအရှိန်မြင့်တက်လာစေရန် တွန်းအားပေးသည့်အန္တရာယ်များရှိသည့်နေရာမှ မည်သည့်အရာကိုမဆိုပြသသည့် အလွန်အမင်းဒေတာသိပ်သည်းသောမြေပုံများကို ဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။
Edge ကွန်ပျူတာ ကားတစ်စီးစီသည် ယခုလုပ်ဆောင်ရမည့် လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည်၊ cloud ရှိ စက်သင်ယူမှုသည် သင်္ဘောတစ်ခုလုံးကို လေ့ကျင့်ပေးသည် ။
ထို့အပြင်၊ မော်တော်ကားများသည် ကွန်ရက်များတည်ဆောက်ကာ ဧရိယာနှင့်ပတ်သက်သော အသိပညာမျှဝေရန် အိမ်နီးချင်း Tesla မော်တော်ယဉ်များနှင့် ချိတ်ဆက်နိုင်သည့် တတိယအဆင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်းလည်း ရှိပါသည်။
ဤကွန်ရက်များသည် အခြားထုတ်လုပ်သူများမှ ထုတ်လုပ်သည့် မော်တော်ယာဉ်များအပြင် ယာဉ်လမ်းကြောင်းကင်မရာများ၊ မြေပြင်အခြေစိုက် အာရုံခံကိရိယာများ သို့မဟုတ် ဖုန်းများကဲ့သို့သော အခြားစနစ်များနှင့်လည်း ချိတ်ဆက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ဉာဏ်ရည်တု
ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရကားများသည် ၎င်းတို့၏အာရုံခံကိရိယာများနှင့် စက်ရူပါရုံကင်မရာများမှ အချက်အလက်များကို အဆက်မပြတ်အကဲဖြတ်သည်။ ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် ဤအချက်အလက်ပေါ်အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များချကြသည်။
စက်ဘီးများ၊ လမ်းသွားလမ်းလာများနှင့် ကားများ၏ ရွေ့လျားမှုများကို နားလည်ရန်နှင့် ကြိုတင်မှန်းဆရန် AI ကို အသုံးပြုကြသည်။ ၎င်းတို့သည် စက္ကန့်ပိုင်းအကဲဖြတ်မှုများ ပြုလုပ်နိုင်ပြီး ဤအသိပညာကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့၏ လုပ်ဆောင်မှုများကို လျင်မြန်စွာ စီစဉ်နိုင်သည်။
ကားသည် ယခုလမ်းကြားတွင် ရှိနေသင့်သလား၊ သို့မဟုတ် ပြောင်းလဲသင့်ပါသလား။ ရှေ့က ကားကို ကျော်တက်သင့်သလား။ ကားက ဘယ်အချိန်မှာ အရှိန်လျှော့သင့်သလဲ
ကားများကို အပြည့်အဝ အလိုအလျောက် မောင်းနှင်နိုင်ရန် Tesla သည် အယ်လဂိုရီသမ်များကို လေ့ကျင့်ပေးပြီး ၎င်း၏ AI များကို ကျွေးမွေးရန်အတွက် လိုအပ်သော အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရမည်ဖြစ်သည်။ ပိုကောင်းတဲ့ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာက အမြဲတမ်း ပိုကောင်းအောင် စွမ်းဆောင်နိုင်မှာဖြစ်ပြီး Tesla က ဒီကိစ္စမှာ ထူးချွန်ပါတယ်။
Tesla သည် ယခုလမ်းပေါ်ရှိ ရာနှင့်ချီသော ကားအစီးရေ ရာနှင့်ချီထံမှ ဒေတာအားလုံးကို စုဆောင်းထားသောကြောင့် Tesla သည် ပြိုင်ဆိုင်မှု တစ်ရပ်ဖြစ်သည်။ အတွင်းပိုင်းနှင့် ပြင်ပအာရုံခံကိရိယာများသည် အခြေအနေအမျိုးမျိုးတွင် Teslas လည်ပတ်ပုံအပေါ် တဘ်များကို သိမ်းဆည်းထားသည်။
ထို့အပြင်၊ ယာဉ်မောင်းများသည် အခြေအနေအမျိုးမျိုးအပေါ် ၎င်းတို့၏တုံ့ပြန်မှုများနှင့် စတီယာရင်ဘီး သို့မဟုတ် ဒက်ရှ်ဘုတ်ကို မည်မျှကြာကြာထိလေ့ရှိသည်ကို သတိပြုမိကြသည်။ ၎င်းတို့တွင် အလွန်ခေတ်မီသော ခြေရာခံစနစ်တစ်ခုရှိသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ Tesla သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ မှတ်တမ်းတင်ပြီး ဒေတာစုဆောင်းမှုတွင် ပေါင်းထည့်ကာ အာရုံကြောကွန်ရက်မှ သင်ယူနိုင်သည့် ပတ်ဝန်းကျင်၏ စိတ္တဇရုပ်ပုံတစ်ပုံကို ဖန်တီးရန် ရောင်စုံပုံစံများကို အသုံးပြုသည်။
Tesla ကားတစ်စီးသည် ကား သို့မဟုတ် စက်ဘီး၏ ပြုမူပုံနှင့်ပတ်သက်၍ မမှန်ကန်သော ယူဆချက်တစ်ခုကို ပြုလုပ်သည့်အခါ ၎င်းသည် ဖြစ်ပေါ်သည်။
စက်သင်ယူ
ထိန်းချုပ်မှုများရှိ ယာဉ်မောင်းတစ်ဦး၏ လက်တည်နေရာနှင့် ၎င်းတို့ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေပုံအကြောင်း အချက်အလက်များကိုပင် ကောက်ယူနိုင်သည့် အတွင်းပိုင်းနှင့် အပြင်ပိုင်း အာရုံခံကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် Tesla စက်သင်ယူမှုတွင် ၎င်း၏ယာဉ်အားလုံးမှ ၎င်း၏ အဓိကဒေတာအချို့ကို စုဆောင်းနိုင်သည့်အပြင် ၎င်းတို့၏ အဓိကအချက်အလက်များကို အောင်မြင်စွာ စုဆောင်းနိုင်ခဲ့သည်။ ယာဉ်မောင်းများ။
သတင်းအချက်အလက်ကို လမ်းအရှည်တစ်ခုတစ်လျှောက် ပျမ်းမျှယာဉ်အသွားအလာအမြန်နှုန်း မြင့်တက်လာခြင်းမှ အန္တရာယ်များရှိနေခြင်းနှင့် ယာဉ်မောင်းများကို အရေးယူဆောင်ရွက်ရန် အချက်ပြသည့်တိုင် ဖော်ပြသည့် အလွန်ဒေတာသိပ်သည်းသောမြေပုံများကို ဖန်တီးရန်အတွက်လည်း အချက်အလက်ကို အသုံးပြုထားသည်။
အပိုင်းကို စဉ်စားပါ။ အစွန်းကွန်ပျူတာ ကားတစ်စီးစီတွင် ယခုကား၏လုပ်ဆောင်ရမည့်လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည်၊ Tesla ၏ cloud-based machine learning သည် ရေယာဉ်စုတစ်ခုလုံးကို လေ့ကျင့်ရန် တာဝန်ယူပါသည်။
အချို့သော ဒေသဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့် သတင်းအချက်အလက်များကို ဖလှယ်ရန်အတွက် မော်တော်ကားများသည် အနီးနားရှိ အခြား Tesla ကားအချို့နှင့် ချိတ်ဆက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ကောက်ချက်
Tesla သည် မည်သည့်အရာအတွက်မဆို အစွမ်းထက်ဆုံးကိရိယာဖြစ်သည့် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ထုတ်လုပ်သည့် လုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ သူတို့ရဲ့ CPU တွေကို ဒီဇိုင်းထုတ်တဲ့အခါ ခြွင်းချက်မရှိပါဘူး။
၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရမော်တော်ယာဉ်များ နှင့် ကော်ပိုရေးရှင်းမှ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဉာဏ်ရည်တု၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ကြီးမားသောဒေတာ၊ စက်သင်ယူမှု၊ ကွန်ပျူတာအမြင်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များ၊ FSD ချစ်ပ်နှင့် အခြား အယ်လဂိုရီသမ်များစွာတို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့မောင်းနှင်သည့်ပုံစံကို လုံးလုံးပြောင်းလဲနိုင်စေသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave