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特斯拉FSD新能力曝光:自动驾驶开始拥有“用户模型”,AI司机千人千面_我的网站

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二 | “孩子们很久没有比赛了,这次全青赛的锻炼机会对他们太重要了。 现在,这种“记忆能力”开始进入物理世界。 马斯克一条推文,透露了Tesla FSD正在发生的新变化: FSD开始拥有“千人千面”的能力。

三 | 从停车偏好,到驾驶干预,再到长期驾驶习惯,FSD正在尝试记住每一个人的不同。 从“一个AI服务所有用户”,走向“每个人都有自己的AI”。”全青赛高级裁判组组长、奥运冠军黄旭认为,比赛对青年选手的锻炼价值很大,也是训练的一面镜子。

四 | 在体操项目全国竞赛体系中,全青赛的年龄段“承上启下”,国家队需要从这个年龄段比赛中选拔运动员提早培养。 马斯克确认:FSD开始拥有“长期记忆” 事情起源于马斯克最近两次公开回复。

五 | 6月的一次,是关于停车习惯。 有用户提出,希望FSD能够记住自己在固定地点的停车方式,比如回家停哪里、去公司停哪里。“比赛中看到男子U14组别的选手情况比预想中好一些,U17组别也能发现一些不错的选手,如果再多一些比赛的历练,中国体操后备力量会更强大。 马斯克回应: FSD很快会记住用户的停车偏好。”黄旭说。 最近的这一次,更加关键。

六 | 为了以竞赛为杠杆,从青少年选手就开始“补短板强优势”,本次全青赛还精心设计了不少“特定规则”,一些赛事改革创新的举措也有了成效。 有用户反馈,FSD在一些驾驶决策上不符合自己的习惯,比如车道选择、变道时机等。首先是在中国女子体操“短板”项目跳马上,要求所有年龄段所有选手必须完成两跳,比赛成绩带入到团体、全能排名。 马斯克表示,未来车辆会记住用户具体的接管行为,并逐渐匹配每个人的驾驶偏好。 两次回复本质上是同一件事: FSD开始从一次性的驾驶任务,走向长期理解驾驶员。 过去,自动驾驶面对的是一个抽象用户。

七 | 其次,对青少年选手的全能水平提出了更高要求,并鼓励女选手积极发展难度。另外,为了提高技术规范性,全青赛近年来增设了“长蹦床”项目比赛,帮助青少年运动员提高技术规范性的同时发展难度、培养空中转体概念和防止伤病。举重U系列冠军赛打造明日之星 2022年全国U系列举重冠军赛在重庆激战正酣,比赛中全国青年纪录被频频刷新,世界青年纪录也被多人次超越。

八 | 无论谁坐进车里,背后的模型都是同一个。展现中国力量的舞台上,中国举重青少年选手亮点频出。 它知道:这里是什么道路,前方有什么车辆,应该如何规划路线。“全国U系列举重冠军赛是在原有的全国青年锦标赛基础上,新增加的一项全国性青少年赛事,对于挖掘和培养举重项目后备人才非常重要。

九 | 但它不知道:你喜欢提前变道,还是宁愿多等几秒;你喜欢跟车近一点,还是更关注舒适;你回家时习惯停在哪里。 这些属于人的驾驶习惯,一直没有进入自动驾驶系统。

十 | ”本次全国U系列举重冠军赛裁判长陈磊表示,受到疫情影响自2019年“二青会”后就没有举办全国性青少年举重比赛。 而现在,Tesla让这些信息成为AI决策的一部分。

十一 | 和之前我们谈论FSD不同的是,“长期记忆”不是让FSD重新学习“怎么开车”,这件事已经由基础模型完成。“这次比赛的举办很及时,因为明年将举行首届全国学生(青年)运动会,如果年轻选手没有任何比赛锻炼就参加大赛,不利于孩子们充分发挥水平和取得好成绩。 它学习的是:在安全范围内,你希望它如何开。 这也是Tesla第一次公开走向Personalized FSD: 从“一个模型服务所有司机”,走向“基础模型+个人驾驶偏好”。

十二 | ” 在限制报名人数且个别省区市由于发生疫情没有参赛的情况下,本次全国U系列举重冠军赛仍有286人参赛,创近年新高。

十三 | 为什么是现在? “千人千面”“越开越懂你”,智能汽车行业其实喊了很多年。“通过比赛能感觉到各省区市对举重运动的发展很支持,后备人才情况也较好,比赛中也诞生了很多好成绩。截至8月1日比赛后,已有2人3次超世界青年挺举纪录、2人3次超世界青年总成绩纪录。”陈磊表示,近年来总局举摔柔运动管理中心在全国青少年比赛中,要求对标国际比赛和全国锦标赛严格执裁和判罚,使得各省区市青少年业余体校的训练方法和理念有了明显转变和提升,运动员的技术动作更加规范,更有利于提升运动水平。羽毛球全青赛实战检验训练效果 7月31日,2022年全国青年羽毛球锦标赛在陕西宝鸡落幕,这也是这项赛事时隔三年再次举办。全国青年羽毛球锦标赛是中国羽毛球人才选拔和展示的重要平台,赛事的甲组参赛年龄为18岁,乙组为16、17岁。 但真正落地很难,用户体验完全依赖车企OTA的“自觉性”和能力高低,系统更新后体验下降的事也不罕见。 因为截至目前,绝大多数自动驾驶玩家竞争,还停留在模型、数据层面,本质上都是在解决:如何让AI成为一个更好的司机。在为期12天的比赛日中,来自全国各省市区的超过350位青年运动员充分利用这一难得的实战机会,检验近年来的训练成效。对于正在积极备战今年世青赛的中国青年羽毛球队球员而言更是如此。今年世青赛的主力球员以2004年出生的球员为主,他们需要通过实战来弥补比赛经验不足的问题,中国青年羽毛球队几位教练来到赛区观察队员的表现。中国青年羽毛球队男单主管教练邱彦博表示,男单甲组两场半决赛都打到了关键分,能够很好地检验平时的训练效果,这种激烈的感觉在平时的训练中很难达到。“国青队队员长期缺席比赛后回到赛场也都面临很大挑战。 而特斯拉在V14完成端到端重构之后,开始率先探索另一个问题: 如何让AI成为你的专属司机。”与此同时,邱彦博也看到了很多好的苗子,在场上很有想象力、很有特点,敢于表现自己,在场上不服输、不怕输。

十四 | 这背后,对应的是近几年自动驾驶领域兴起的几个研究方向: Driver Modeling、Preference Learning以及Human-in-the-loop Learning。 最早出现的是Driver Modeling,也就是“驾驶员建模”。 简单来说,就是给每个驾驶员建立一个数字画像,比如:有人开车更激进,喜欢更短跟车距离,喜欢更快完成变道;有人更保守,倾向提前减速,更少主动超车。

十五 | 传统自动驾驶系统会把这些差异忽略,默认存在一个“平均驾驶员”。

十六 | 此外,本次比赛从单项赛半决赛开始实行“抢七”赛制。 而Driver Modeling希望解决的问题是:AI应该知道,坐在驾驶位上的到底是哪一种司机。经历了两场“抢七”的广州队球员黄芯垚表示:“这样的赛制既考验球员的体能,也需要球员有合理的体能分配和战术布置,给了我们更多关于思考战术的启发,我觉得很难忘。” U系列赛为篮球发展打好“地基” 由中国篮球协会、中国中学生体育协会主办的2022年全国U15青少年篮球联赛(烟台赛区)女子16强的比赛目前正在进行,各队小球员们在篮球场上挥洒汗水、激扬青春。赛场上许多颇有天赋的小球员都打出了自己的特点,其中来自山东队的张子宇吸引了最多的目光,今年15岁的她身高已经达到2.26米,出色的天赋让她在赛场上显得格外引人关注。

十七 | 在场边观赛的前男篮国青队主教练范斌对于小球员们朝气蓬勃的表现十分欣赏,“每个孩子的拼搏精神都很令我感动,大家在赛场上胜不骄、败不馁,赛出了风格和水平,也看到了孩子们的身材条件、基本技术能力都不错,基础很好。” 范斌认为,青少年U系列赛事是中国篮球发展的地基,地基打好了,中国篮球的发展会越来越好。“这是所有孩子都能参与,具有高质量、高水平,并为中国篮球打下最好地基的联赛。

十八 | 技术上,这类方案通常会从历史驾驶数据中提取特征,比如方向盘操作、油门刹车变化、车速变化、变道频率、跟车距离。”范斌表示,通过U系列赛事可以更好地做到体教融合,打造全方位、更有用的人才。然后通过一个额外的模型,生成驾驶员特征向量(Driver Embedding)。 这个向量不会改变基础驾驶能力,而是作为规划系统的输入,影响后续决策。 但Driver Modeling仍然存在一个问题:它更多是在判断“你是什么类型的人”,而不是理解:“你具体喜欢什么”。 于是近几年出现了Preference Learning,也就是偏好学习,它关注的不再是这个司机属于激进型还是保守型,而是这个司机在具体场景下更喜欢哪个选择。例如同样遇到慢车,方案A是提前变道,提高效率;方案B是保持车道,更加舒适。

十九 | 在参与篮球运动的过程中,孩子们可以锻炼身心、全面发展,有更好的身体去保障学习,未来能进入理想的大学或者专业队,大学生球员也可以通过选秀回到职业赛场,在更高的平台为国争光。【编辑:岳川】

| 而Tesla这次提到的Intervention,其实更接近这一方向。 当然还有第三个方向,是Human-in-the-loop,它解决的问题是如何让人在自动驾驶学习过程中持续参与。 传统机器学习通常依赖大量标注数据。但自动驾驶里,真正有价值的数据,往往不是正常驾驶,而是:AI不知道该怎么办的时候。 特斯拉过去大量收集车队数据,本质上就是利用全球车辆作为数据采集网络。而未来,如果把这些反馈进一步和个人账号绑定,那么数据价值会发生变化: 它不只是帮助Tesla优化一个统一模型,还可以帮助车辆理解某一个用户。 Tesla目前没有公开FSD个性化功能的具体架构,但结合FSD V12之后的端到端路线,可以做一个合理推测:单独训练一个“每人一个模型”的可能性最低。 原因很简单,如果每个用户都有独立模型,那么会导致训练成本巨大,更新困难,也会破坏Tesla统一模型的优势。 更符合FSD现有体系的方案,可能是:基础端到端模型 + 用户偏好记忆层。也就是底层模型负责视觉理解、道路判断、安全驾驶、通用规划。 上层增加一个轻量化的User Preference Layer,记录停车习惯、驾驶节奏、路线偏好、历史接管行为。 基础模型负责“能不能这么开”,偏好模型负责“你是不是喜欢这么开”。

| 这其实和今天大模型的发展路径高度类似:GPT不会因为每个人重新训练一次。而是通过Memory、User Profile等机制实现个性化。 不过,真正的难点也在这里:个性化不能突破安全边界。AI要明白不能学习你喜欢超速、喜欢危险变道等等行为。

| 这也是特斯拉此次探索最值得关注的地方:它不是让AI变成另一个你,而是“在安全约束内,越来越像用户”。 AI汽车进入“千人千面”时代 说过去几年,自动驾驶竞争的核心是:谁的数据更多,谁的模型更强,谁的能力更接近人类驾驶员。 但特斯拉的Personalized FSD一出,下一阶段,竞争可能会发生变化。 今天,大多数智能汽车仍然依靠统一策略服务所有人。但未来,AI司机可能会越来越像真人司机,不是因为它拥有情绪,而是因为它了解你的习惯。 这意味着,User Model可能成为自动驾驶新的能力层。

| 马斯克一石二鸟,解决了两个问题,首先是再次给智能汽车新卖点指出方向,而且是避免高度同质化、低效内卷的路径。 在车位到车位自动驾驶逐渐普及之后,量产车上的AI司机如何建立差异,会成为新的问题。 所有车辆都能完成基础导航和智能驾驶,那么下一步比拼的就是:谁更懂你、谁更符合你的驾驶习惯、谁更像一个长期陪伴你的司机。

| 当然,对技术能力的要求更高了。 尤其是对于“one for all”的自动驾驶供应商来说,可能很难腾出资源去开发这样的功能,而即使他们愿意开放权限给车企在基础模型上自由开发,有代码级AI能力的OEM却寥寥无几。 所以,利好全栈自研玩家! 其次,之前有一句话把老马问道语塞:特斯拉造车卖车的模式,跟自动驾驶追求的目标,是不是本质上矛盾? 完全自动驾驶普及后,好像的确没有再买私家车的必要。

| 所以,Personalized FSD也给马斯克解了一个燃眉之急——Robotaxi落地如火如荼,但私家车,以及把AI司机搭载在私家车上依然有价值、有必要。 毕竟Robotaxi用一个AI服务所有用户就是最优解,不可能给出千人千面的高级定制体验。

| Personalized FSD路径,其实与生成式AI的发展非常相似。 ChatGPT通过Memory变得更加个性化,AI Agent通过长期记忆完成复杂任务。 未来,汽车作为连接物理世界的重要入口,也可能拥有自己的长期记忆,当然,这并不意味着自动驾驶已经进入成熟阶段。 Tesla的具体实现方式、安全约束机制,以及个性化能力的边界,都还有待进一步验证。 但至少,一个趋势已经出现。
Current article:http://www.liawucunsainantaonao.sbs/news/20260826_18837.xls
Published on:21:50:49
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