පටුන[සඟවන්න][පෙන්වන්න]
කෘත්රිම බුද්ධියේ (AI) ප්රතිඵලයක් ලෙස අප දන්නා ලෝකය මෙය වෙනස් විය හැක. අර්ධ ස්වයංක්රීය පද්ධතිවල වැඩිදියුණු කිරීම් සම්බන්ධයෙන්, ටෙස්ලා ඒවා දැඩි ලෙස භාවිතා කරයි.
ඊට අමතරව, එය අවසානයේ වෙනත් ක්ෂේත්රවල යෙදෙන බව ඉලෝන් මස්ක් ප්රකාශ කරයි. එහි සම්පූර්ණ ස්වයං-රියදුරු තාක්ෂණය සහ ස්වයංක්රීය නියමු පද්ධතිය සඳහා,
ටෙස්ලා පරිගණක දැක්ම භාවිතා කරයි, යන්ත්ර ඉගෙනීම, සහ කෘතිම බුද්ධිය (FSD).
මෙම කොටසින්, අපි Tesla තාක්ෂණික සමාගමක් බවට පත් කරන්නේ කුමක්ද සහ එය ස්වයං-රිය පැදවීමේ මෝටර් රථ සංවර්ධනය කිරීමට AI, පරිගණක දැක්ම, විශාල දත්ත සහ වෙනත් තාක්ෂණයන් භාවිතා කරන්නේ කෙසේද යන්න සාකච්ඡා කරමු. අපි පටන් ගනිමු.
අපි මුලින්ම ටෙස්ලා තාක්ෂණික සමාගමක් වන්නේ කෙසේදැයි විමසා බලමු.
ටෙස්ලා තාක්ෂණික සමාගමක් ලෙස සලකන්නේ ඇයි?
ටෙස්ලා සැලකිය යුතු මෘදුකාංග ප්රමාණයක් නිෂ්පාදනය කරයි. Tesla හි සුවිශේෂී තොරතුරු රසාස්වාදය පද්ධතිය, පරිශීලක අතුරුමුහුණත, සහ ස්වයංක්රීය රිය පැදවීමේ කාර්යයන් සියල්ලම මෘදුකාංග මත පදනම් වේ.
අනෙකුත් මෝටර් රථ නිෂ්පාදකයින් දැන් ගුවන් හරහා වැඩිදියුණු කිරීම් අත්හදා බැලීමට පටන් ගෙන ඇති අතර, ටෙස්ලා එය වසර ගණනාවක් තිස්සේ කරමින් සිටී. ටෙස්ලා සේවකයින් ටෙස්ලා මෝටර් රථ සඳහා මෙහෙයුම් පද්ධති නිර්මාණය කර අඛණ්ඩව වැඩිදියුණු කරමින් සිටී.
ටෙස්ලා විසින් සූර්ය පැනල, වහලයේ සූර්ය උළු, බැටරි වර්ග කිහිපයක්, ආරෝපණ මධ්යස්ථාන, පරිගණක සහ ප්රධාන පරිගණක උපාංග (ටෙස්ලා මෝටර් රථ සඳහා) ඇතුළු විවිධ තාක්ෂණික නිෂ්පාදන ද නිෂ්පාදනය කරයි.
Nokia සහ Blackberry යන දෙකෙහිම මෘදුකාංග තිබුණද, iPhone දෙකෙහිම සමතුලිත සංයෝජනයක් තිබුණි, ඒ නිසා එය ජංගම දුරකථන ව්යාපාරය ජයගෙන අප දැනට අපගේ දුරකථන භාවිතා කරන ආකාරය වෙනස් කළේය.
මෝටර් රථ ව්යාපාරය සඳහා ටෙස්ලා කරන්නේ මෙයයි. ටෙස්ලා යනු වාහන, ඔව් (සහ SUV සහ ඉක්මනින් පිකප් ට්රක්, අර්ධ ට්රක්, සහ ATVs). නමුත් මෙම වාහනවල එදිනෙදා භාවිතය සඳහා ටෙස්ලා විසින් අභ්යන්තරව නිර්මාණය කරන ලද හෝ ටෙස්ලාගේ පද්ධතියට ඇතුළත් කරන ලද මෘදුකාංග ඇතුළත් වේ.
ඔබ නවතා සිටින අතරතුර, ටෙස්ලා විසින් TRAX, Caraoke, සහ බොහෝ ක්රීඩා ඇතුළු විනෝදාස්වාද තේරීම් හඳුන්වා දී ඇත (සහ සමහර විට යම් දිනක ගමනාගමනයේදී). ටෙස්ලා දෘඪාංග සහ මෘදුකාංග ඒකාබද්ධ කරන ආරක්ෂක පද්ධති සෙන්ට්රි ප්රකාරය, විනාශකාරී ක්රියා වැනි අපරාධ විසඳීම සඳහා නීතිය ක්රියාත්මක කිරීමට සහාය වී ඇත. ඔබගේ ස්මාර්ට් ජංගම දුරකථනය ඔබගේ ටෙස්ලා යතුර ලෙස ක්රියා කරයි.
ඔබගේ දුරකථනය භාවිතා කරමින්, ඔබ වෙත පැමිණීමට ඔබට ඔබගේ ටෙස්ලා ඇමතීමට හැකිය. මීට අමතරව, Tesla හි අද්විතීය Sentry Mode තාක්ෂණයට ස්තූතිවන්ත වන පරිදි සැලකිය යුතු සිදුවීමක් තිබේ නම් මෝටර් රථය ඔබේ දුරකථනයට දැනුම් දෙනු ඇත.
ටෙස්ලා විසින් ටෙස්ලා රියදුරන්ගේ සැබෑ රිය පැදවීමේ පුරුදු මත රැස් කර ඇති දත්ත භාවිතා කරනු ඇති බැවින් (දත්ත රැස් කිරීම තාක්ෂණයේ ප්රධාන අංගයකි, විශේෂයෙන් එය සෘජුව සහ වෙළඳපල පර්යේෂණ සමීක්ෂණ හරහා සිදු නොකරන විට), ටෙස්ලාගේ රක්ෂණය ද දිගුවක් වනු ඇත. තාක්ෂණික පැත්තෙන්.
ටෙස්ලා ඔටෝ පයිලට් සඳහා භාවිතා කරන තාක්ෂණය කුමක්ද?
ඔවුන් රොබෝවරුන් සහ කාර් වැනි යන්ත්රවල මහා පරිමාණයෙන් ස්වයං පාලනයක් නිර්මාණය කර භාවිතා කරයි. ඔවුන් තර්ක කරන්නේ සම්පූර්ණ පිළිතුරක් ලබා දිය හැකි එකම ක්රමය බවයි ස්වයංක්රීය රිය පැදවීම සහ ඉන් ඔබ්බට සැලසුම් කිරීම සහ දැක්ම සඳහා අති නවීන AI මත රඳා පවතින, අනුමාන සඳහා ඵලදායී දෘඪාංග මගින් අනුපූරක වේ.
ටෙස්ලා FSD චිප්
ටෙස්ලා පද්ධති වැඩිදියුණු කළ කාර්ය සාධනය සහ මාර්ග ආරක්ෂාව සඳහා AI ප්රොසෙසර දෙකක් සමඟ පැමිණේ. ටෙස්ලා පද්ධතිය දෝෂයකින් තොරව ක්රියා කිරීම අරමුණු කරයි. උපස්ථ බලය සහ දත්ත ආදාන මූලාශ්ර නිසා, එක් ඒකකයක් ක්රියා විරහිත වුවද මෝටර් රථය දිගටම ධාවනය කළ හැක.
ටෙස්ලා මෙම අතිරේක පූර්වාරක්ෂාවන් ගනු ලබන්නේ අනපේක්ෂිත ලෙස අසාර්ථක වූ විට වාහන කඩා වැටීම් වලක්වා ගැනීම සඳහා හොඳින් සූදානම් කර ඇති බව සහතික කිරීමට ය.
නව ටෙස්ලා මයික්රොප්රොසෙසරයට වඩා තත්පරයකට වැඩි මෙහෙයුම් සිදු කළ හැකි එකම උපකරණය මිනිස් මොළයයි (තත්පරයට මෙහෙයුම් ක්වාඩ්රිලියන 1). එය කලින් භාවිතා කරන ලද ටෙස්ලා එන්වීඩියා මයික්රොචිප් වලට වඩා 21 ගුණයකින් බලවත් ය.
වොට් එකකට සිලිකන් කාර්ය සාධනය උපරිම කරන අතරම සෑම කුඩා වාස්තු විද්යාත්මක සහ ක්ෂුද්ර වාස්තු විද්යාත්මක වැඩිදියුණු කිරීම් සැලකිල්ලට ගනිමින් ඔවුන්ගේ සම්පූර්ණ ස්වයං-රියදුරු මෘදුකාංග බල ගැන්වීම සඳහා AI අනුමාන ප්රොසෙසර ගොඩනඟන්න.
ටෙස්ලා අවිවාදයෙන්ම සම්පූර්ණයෙන්ම ස්වයංක්රීය දුම්රිය එන්ජින් සඳහා වෙළඳපොළට නායකත්වය දෙන නමුත්, එය තවමත් නවීනතම ස්වයංක්රීය නියමු වාහනයක් සංවර්ධනය කිරීමට බොහෝ දුරයි.
Tesla Dojo Chip
Tesla විසින් විශේෂයෙන් නිර්මාණය කරන ලද BF1/CFP362 හි TFLOPs 16 බලයක් සහිත නව ප්රොසෙසරයක් වන Tesla D8 එළිදක්වන ලදී. කෘතිම බුද්ධිය. පසුගියදා පැවති උත්සවයකදී මේ බව අනාවරණය විය ටෙස්ලා AI දින ඉදිරිපත් කිරීම.
ක්රියාකාරී ඒකක ජාලයක් ලෙස හැඳින්වෙන ක්රියාකාරී ඒකක ජාලයක් සම්බන්ධ කිරීමෙන් දැවැන්ත චිපයක් නිර්මාණය කර ඇති අතර, ටෙස්ලා ඩී 1 පුහුණු නෝඩ් 354 ක් එකතු කරයි. සෑම ක්රියාකාරී ඒකකයකටම quad-core, 64-bit ISA CPU එකක් ඇත. සුපිරි පරිමාණ ක්රියාත්මක කිරීම මෙම CPU (4-පුළුල් පරිමාණ සහ 2-පුළුල් දෛශික නල මාර්ග) විසින් භාවිතා කරනු ලැබේ.
මෙම නව ටෙස්ලා සිලිකන් NVIDIA A100 ත්වරණකාරකයේ ඇති GA100 GPU ට වඩා කුඩා වන අතර එය වර්ග 826 mm වේ. එය 7nm ක්රියාවලියක් භාවිතයෙන් නිෂ්පාදනය කර ඇති අතර, සමස්ත ට්රාන්සිස්ටර මිලියන 50,000 ක් ඇති අතර වර්ග වර්ග 645 ක ප්රදේශයක් අත්පත් කර ගනී.
Tesla ප්රකාශ කරන්නේ එහි Dojo චිපය වත්මන් පද්ධතිවලට වඩා හතර ගුණයක වේගයෙන් පරිගණක දෘෂ්ඨි දත්ත සකසන අතර එමඟින් සමාගමට සිය ස්වයං-රිය පැදවීමේ පද්ධතිය සම්පූර්ණයෙන්ම ස්වයංක්රීය කිරීමට හැකි වනු ඇති බවයි.
කෙසේ වෙතත්, වඩාත්ම අභියෝගාත්මක තාක්ෂණික ජයග්රහණ දෙක, එනම් ටයිල්-ට-ටයිල් අන්තර් සම්බන්ධකය සහ මෘදුකාංගය, ටෙස්ලා විසින් තවමත් ඉටු කර නොමැත.
ඉහළ ශ්රේණියේ ජාලකරණ ස්විචයන්ට ඕනෑම ටයිල් එකක බාහිර කලාප පළල සමඟ තරඟ කළ නොහැක. මෙය සිදු කිරීම සඳහා ටෙස්ලා අද්විතීය අන්තර් සම්බන්ධතා නිර්මාණය කළේය.
ඩෝජෝ පද්ධතිය
ඩොජෝ පද්ධතිය තනන්න, එය පාලනය කිරීමට ඉහළ මට්ටමේ මෘදුකාංග API සිට සිලිකන් ස්ථිරාංග අතුරුමුහුණත් දක්වා. අභියෝගාත්මක තත්ත්වයන් විසඳීමට, සහ පරිමාණ කළ හැකි පාලන ලූප සහ අධීක්ෂණ මෘදුකාංග නිර්මාණය කිරීම සඳහා අති නවීන අධි බල සැපයුම් සහ සිසිලන තාක්ෂණයන් භාවිතා කරන්න.
ටෙස්ලා දත්ත මධ්යස්ථානවල භාවිතා කිරීම සඳහා ඊළඟ පරම්පරාවේ යන්ත්ර ඉගෙනුම් පරිගණනය සංවර්ධනය කිරීම සඳහා ඔවුන්ගේ යාන්ත්රික, තාප සහ විදුලි ඉංජිනේරු කණ්ඩායම්වල සම්පූර්ණ ප්රවීණත්වය භාවිතා කරන්න. එකම සීමාව ඔබේ පරිකල්පනයයි.
සෑම සංරචකයක් සමඟම වැඩ කරන්න පද්ධති නිර්මාණය. ඕනෑම කෙනෙකුට ඩොජෝ වෙත ප්රවේශ විය හැකි පොදු මුහුණුවරකින් යුත් API එකක් සංවර්ධනය කරන්න, සහ ඔවුන්ගේ අතිවිශාල දත්ත කට්ටල උපයෝගී කර ගනිමින් පුහුණු කාර්ය භාරය ලබා දීමට Tesla fleet learning සමඟ සහයෝගයෙන් කටයුතු කරන්න.
ස්වයං පාලන ඇල්ගොරිතම
මෝටර් රථය ක්රියාත්මක කරන ප්රධාන ඇල්ගොරිතම සංවර්ධනය කිරීම සඳහා එම අවකාශයේ ඉහළ විශ්වාසනීය ලෝක ආකෘතියක් සහ සැලසුම් ගමන් පථයක් සාදන්න.
ස්ථානය සහ වේලාව හරහා මෝටර් රථයේ සංවේදක වලින් දත්ත එකතු කිරීමෙන්, ඇල්ගොරිතමයකට පුහුණු කිරීමට භාවිතා කළ හැකි නිරවද්ය සහ විස්තීර්ණ භූගත සත්ය දත්ත සැපයිය හැක. ස්නායු ජාල මෙම නිරූපණයන් අපේක්ෂා කිරීමට.
අවිනිශ්චිතතාවයෙන් යුත් සැබෑ ලෝකයේ අවස්ථා අභියෝගාත්මක ලෙස ක්රියා කළ හැකි අති නවීන ක්රමවේද භාවිතා කරමින් ඔවුන් ශක්තිමත් සැලසුම් සහ තීරණ ගැනීමේ පද්ධතියක් ගොඩනඟයි.
සමස්ත ටෙස්ලා බලඇණියේ මට්ටමේ ඇල්ගොරිතම විශ්ලේෂණය කිරීම ප්රයෝජනවත් වේ.
ස්නායුක ජාල
අති නවීන පර්යේෂණ උපයෝගී කර ගනිමින් සංජානනයේ සිට පාලනය දක්වා වූ ගැටළු පිළිබඳව ගැඹුරු ස්නායුක ජාල පුහුණු කළ හැක. අර්ථකථන ඛණ්ඩනය, වස්තු හඳුනාගැනීම සහ ඒකක ගැඹුර ඇස්තමේන්තු කිරීම සිදු කිරීම සඳහා, ඔවුන්ගේ එක්-කැමරා ජාලයන් අමු පින්තූර පරීක්ෂා කරයි.
ඔවුන්ගේ කුරුළු-ඇස් දසුන් ජාල මාර්ග සැකැස්ම, ස්ථිතික යටිතල පහසුකම් සහ ත්රිමාණ වස්තූන් පිළිබඳ ඉහළ-පහළ ඉදිරිදර්ශනය ජනනය කිරීමට සියලුම කැමරාවලින් දර්ශන භාවිතා කරයි.
ඔවුන්ගේ ජාලයන්ට ලොව ඇති වඩාත්ම සංකීර්ණ සහ විවිධ තත්වයන් ඇතුළත් 1M පමණ මෝටර් රථ සමූහයෙන් දත්ත නිරන්තරයෙන් පෝෂණය වේ.
ස්වයංක්රීය නියාමක ස්නායු ජාල වල සම්පූර්ණ ගොඩනැගීම සෑදෙන ජාල 48 පුහුණු කිරීමට GPU පැය 70,000ක් අවශ්ය වේ. එක් එක් කාල පියවරේදී, ඔවුන් සාමූහිකව විවිධ ආතතීන් (අනාවැකි) 1,000ක් නිපදවයි.
යටිතල පහසුකම් ඇගයීම
නවෝත්පාදනයේ වේගය වේගවත් කිරීමට, කාර්ය සාධන වැඩිදියුණු කිරීම් නිරීක්ෂණය කිරීමට සහ පසුබෑම් නැවැත්වීමට ඔවුන් යටිතල පහසුකම් සහ විවෘත හා සංවෘත-ලූප් දෘඩාංග-ඉන්-ලූප් තක්සේරු මෙවලම් පරිමාණයෙන් නිර්මාණය කර ඇත.
ඔවුන් තම බලඇණියේ නිර්නාමික ලාක්ෂණික ක්ලිප් භාවිතා කරන අතර ඒවා බොහෝ පරීක්ෂණ අවස්ථා වලට ඇතුළත් කරයි. ස්වයංක්රීය පරීක්ෂණ හෝ සජීවී නිදොස්කරණය සඳහා භාවිතා කිරීම සඳහා ඔවුන්ගේ ස්වයංක්රීය නියමු වැඩසටහන සඳහා ඇදහිය නොහැකි තරම් ජීවමාන දෘශ්ය සහ අනෙකුත් සංවේදක දත්ත ජනනය කරමින් ඔවුන්ගේ සත්ය පරිසරය අනුකරණය කරන කේතයක් ලියන්න.
Tesla විශාල දත්ත, කෘතිම බුද්ධිය සහ යන්ත්ර ඉගෙනීම උත්තේජනය කරන්නේ කෙසේද?
විශාල දත්ත
විශාල දත්ත ටෙස්ලා විසින් ගැටළු විසඳීමට පමණක් භාවිතා නොකරයි; එය පාරිභෝගික සතුට ඉහළ නැංවීමට ද යොදා ගනී. ඔවුන් තම සේවාලාභීන්ගේ සබැඳි ප්රජාවන්ගෙන් තොරතුරු ලබා ගන්නා අතර, ඔවුන් එය ඔවුන්ගේ පසුකාලීන නිෂ්පාදන වැඩිදියුණු කිරීමට භාවිතා කරයි. මෙම ආකාරයේ සේවාදායක අන්තර්ක්රියා ව්යාපාරයේ අසා නැත.
විශාල දත්ත පිරිවැය ඉතිරි කිරීමට, නව වෙළඳපල සොයා ගැනීමට, පාරිභෝගිකයින් සතුටු කිරීමට, නව නිෂ්පාදන නිර්මාණය කිරීමට සහ එහි වාහන වැඩිදියුණු කිරීමට ටෙස්ලා දරන උත්සාහයට සහාය වේ.
රියදුරන්ට ක්රියාමාර්ග ගැනීමට බල කරන අවදානම් පිහිටීමේ සිට යම් මාර්ගයක සාමාන්ය මාර්ග තදබදයක් දක්වා සාමාන්ය රථවාහන වේගය ඉහළ යාම දක්වා ඕනෑම දෙයක් පෙන්වන අතිශය දත්ත ඝන සිතියම් නිර්මාණය කිරීමට තොරතුරු භාවිත කෙරේ.
එජ් කම්පියුටින් වලාකුළෙහි යන්ත්ර ඉගෙනීම මගින් සමස්ත වාහන නැව පුහුණු කරන අතරම, එක් එක් මෝටර් රථය මේ මොහොතේ ගත යුතු ක්රියාමාර්ගය තීරණය කරයි.
මීට අමතරව, තුන්වන මට්ටමේ තීරණ ගැනීමේ මට්ටමක් ඇත, එමගින් මෝටර් රථ අසල්වැසි ටෙස්ලා වාහන සමඟ ජාල ගොඩනඟා ගැනීමට සහ ප්රදේශය පිළිබඳ දැනුම බෙදා ගැනීමට සම්බන්ධ විය හැකිය.
මෙම ජාල බොහෝ විට වෙනත් නිෂ්පාදකයින් විසින් සාදන ලද වාහන සමඟ මෙන්ම රථවාහන කැමරා, භූගත සංවේදක, හෝ ස්වයංක්රීය මෝටර් රථ බහුලව පවතින නුදුරු අනාගතයේ ලෝකයක දුරකථන වැනි වෙනත් පද්ධති සමඟද සන්නිවේදනය කරනු ඇත.
කෘතිම බුද්ධිය
ස්වයංක්රීය මෝටර් රථ තමන්ටම ධාවනය කිරීමට හැකිවීම සඳහා, ඔවුන්ගේ සංවේදක සහ යන්ත්ර දර්ශන කැමරාවලින් දත්ත අඛණ්ඩව ඇගයීමට ලක් කරයි. එවිට ඔවුන් මෙම තොරතුරු මත පදනම්ව තීරණ ගනී.
ඔවුන් බයිසිකල්, පදිකයින් සහ මෝටර් රථවල චලනයන් තේරුම් ගැනීමට සහ අපේක්ෂා කිරීමට AI භාවිතා කරයි. ඔවුන්ට මෙම දැනුම උපයෝගී කරගනිමින් ද්වි-තත්පර විනිශ්චයන් කිරීමට සහ ඔවුන්ගේ ක්රියාකාරකම් ඉක්මනින් සැලසුම් කිරීමට හැකිය.
මෝටර් රථය දැන් තිබෙන මංතීරුවේ සිටිය යුතුද, නැතහොත් එය වෙනස් කළ යුතුද? එය එලෙසම යා යුතුද නැතිනම් ඔවුන් ඉදිරියෙන් යන මෝටර් රථය අභිබවා යා යුතුද? මෝටර් රථය වේගය අඩු කළ යුතු හෝ වේගවත් කළ යුත්තේ කවදාද?
මෝටර් රථ සම්පූර්ණයෙන්ම ස්වායත්ත කිරීමට, ටෙස්ලා විසින් ඇල්ගොරිතම පුහුණු කිරීමට සහ එහි AIs පෝෂණය කිරීමට අවශ්ය දත්ත රැස් කළ යුතුය. වැඩි පුහුණු දත්ත සෑම විටම වඩා හොඳ කාර්ය සාධනයකට තුඩු දෙනු ඇත, සහ ටෙස්ලා මේ සම්බන්ධයෙන් විශිෂ්ටයි.
දැන් පාරේ ඇති සිය දහස් ගණන් ටෙස්ලා වාහනවලින් එහි සියලු දත්ත රැස් කරන බැවින් ටෙස්ලාට තරඟකාරී පැත්තක් ඇත. අභ්යන්තර සහ බාහිර සංවේදක විවිධ තත්ත්වයන් යටතේ ටෙස්ලා ක්රියා කරන ආකාරය පිළිබඳව ටැබ් තබා ගනී.
මීට අමතරව, ඔවුන් රියදුරන් හැසිරෙන ආකාරය, විවිධ අවස්ථාවන්ට ඔවුන්ගේ ප්රතික්රියා සහ ඔවුන් සුක්කානම් රෝදය හෝ උපකරණ පුවරුව ස්පර්ශ කරන ආකාරය නිරීක්ෂණය කරයි. ඔවුන් සතුව ඉතා සංකීර්ණ ලුහුබැඳීමේ පද්ධතියක් ඇත.
උදාහරණයක් ලෙස, Tesla විසින් කාලය තුළ ක්ෂණිකව වාර්තා කරයි, එය දත්ත එකතු කිරීමට එකතු කරයි, පසුව ස්නායුක ජාලයට ඉගෙන ගත හැකි පරිසරයේ වියුක්ත රූපයක් ජනනය කිරීමට වර්ණ ආකෘති භාවිතා කරයි.
මෝටර් රථයක් හෝ බයිසිකලයක් හැසිරෙන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳව ටෙස්ලා වාහනයක් වැරදි උපකල්පනයක් කරන විට මෙය සිදු වේ.
යන්ත්ර ඉගෙනීම
පාලකවල රියදුරෙකුගේ අතේ පිහිටීම සහ ඒවා දිගටම ක්රියාත්මක වන ආකාරය පිළිබඳ තොරතුරු පවා ලබා ගත හැකි අභ්යන්තර සහ බාහිර සංවේදක භාවිතයෙන්, ටෙස්ලා යන්ත්ර ඉගෙනීම එහි සියලුම වාහනවලින් මෙන්ම ඒවායේ ප්රධාන දත්ත කිහිපයක් සාර්ථකව ලබා ගනී. රියදුරන්.
නිශ්චිත මාර්ගයක් තුළ රථවාහන වේගය සාමාන්ය ලෙස ඉහළ යාමේ සිට අන්තරායන් පැවතීම දක්වා සෑම දෙයක්ම ප්රදර්ශනය කරන සහ රියදුරන් ක්රියාමාර්ග ගැනීමට පවා පොළඹවන ඉතා දත්ත ඝන සිතියම් නිර්මාණය කිරීමට තොරතුරු යොදා ගනී.
කොටසක් අතරතුර පරිගණක තාක්ෂණය එක් එක් මෝටර් රථය මත මෝටර් රථය දැන් ගත යුතු ක්රියාමාර්ගය තීරණය කරයි, ටෙස්ලා හි වලාකුළු මත පදනම් වූ යන්ත්ර ඉගෙනීම මුළු ඇණියම පුහුණු කිරීම භාරව සිටී.
සමහර දේශීය තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සහ තොරතුරු හුවමාරු කර ගැනීම සඳහා, මෝටර් රථවලට අසල ඇති වෙනත් ටෙස්ලා වාහන සමඟ ජාලගත කිරීමට හැකි වේ.
නිගමනය
ටෙස්ලා සෑම විටම දත්ත රැස් කිරීම සහ විශ්ලේෂණය නිෂ්පාදනය කරන ව්යාපාරයක් වන අතර එය කරන ඕනෑම දෙයක් සඳහා බලවත්ම මෙවලම වේ. ඔවුන්ගේ CPU නිර්මාණය කිරීමේදී ඔවුන් කිසිදු ව්යතිරේකයක් නොකළේය.
සංවර්ධනය ස්වයංක්රීය වාහන සහ සංස්ථාව විසින් සංඛ්යාන දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීම මගින් කෘත්රිම බුද්ධිය, දත්ත විශ්ලේෂණය, විශාල දත්ත, යන්ත්ර ඉගෙනීම, පරිගණක දැක්ම, ස්නායුක ජාල, FSD චිප් සහ තවත් බොහෝ ඇල්ගොරිතම වලට ස්තූතිවන්ත වෙමින් අප ධාවනය කරන ආකාරය සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් කිරීමට හැකි වී ඇත.
ඔබමයි