ក្នុងអំឡុងឆ្នាំ 2026 ក្រុមហ៊ុន Tesla Model 3 បានធ្វើដំណើរពីក្រុមហ៊ុន Tesla Diner នៅទីក្រុង Los Angeles ទៅ Myrtle Beach, South Carolina - ទំហំ 2,732.4 គីឡូម៉ែត្រ។ វាគឺជាផ្នែកមួយនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនិងការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធ។ វាគឺជាផ្នែកមួយនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនិងការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាសម្ព័ន្ធ។ លោក David Moss លោក David Moss ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយនៅលើទីក្រុង San Francisco ដែលមានកម្រិតខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ចប់ខ្ច នៅលើផ្នែកមួយនេះមាន Tesla, អ្នកប្រឆាំង Maverick, ការបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះប សៀវភៅនេះគឺជាការបាត់បន្ថយសំខាន់នៃការប្រកួតបច្ចេកវិទ្យានេះសម្រាប់ Gran Turismo of Autonomous Driving ។ យើងនឹងបាត់បន្ថយបណ្តាញអេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេ ផ្នែក I: មជ្ឈមណ្ឌលគំនិត ប្រព័ន្ធ 1 vs. ប្រព័ន្ធ 2: ម៉ាស៊ីន Cognitive ប្រសិនបើអ្នកចង់ដឹងអំពីរបៀបដែលរថយន្តរបស់អ្នកអាចធ្វើដំណើរល្អជាងអ្នកនោះយើងគួរតែដឹងពីរបៀបដែលអ្នកធ្វើដំណើរ។ លោក Daniel Kahneman បានសរសេរប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រព័ន្ធ 1 និងប្រព័ន្ធ 2 ។ អ្នក ប្រព័ន្ធ 1 គឺល្បឿនលឿនដោយស្វ័យប្រវត្តិនិងមានប្រសិទ្ធភាព។ វាគឺជាផ្នែកនៃអារម្មណ៍របស់អ្នកដែលទទួលបានកាបូបដែលបាត់បន្ថយមុនពេលដែលអ្នកទទួលបានការយល់ដឹងថាវាត្រូវបានបាត់បន្ថយ, ឬផ្នែកដែលត្រួតពិនិត្យរថយន្តរបស់អ្នកនៅតាមរយៈផ្លូវរថភ្លើងដែលមានប្រសិទ្ធិភាពនៅពេលដែលអារម្មណ៍របស់អ្នកបាត់បន្ថយទៅនឹងអ្វីដែលអ្នកនឹងធ្វើសម្រាប់អាហារ។ វាគឺជាការសម្តែងគំរូយ៉ាងងាយស្រួល។ ប្រព័ន្ធ 2 គឺជាផ្នែកមួយនៃអារម្មណ៍របស់អ្នកដែលចូលរួមនៅពេលដែលអ្នកកំពុងធ្វើការដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាគ្នានេះមានភាពងាយស្រួលឬ – ជាការសំខាន់ – នៅពេលដែលអ្នកកំពុងរកឃើញតំបន់រចនាសម្ព័ន្ធដែលមានការរចនាសម្ព័ន្ធខុសគ្នានៅពេលដែលអ្នកកំពុងទទួលស្គាល់ថានៅពេលដែលអ្នកកំពុងទទួលស្គាល់ថានៅពេលដែលអ្នកកំពុងទទួលស្គាល់ថានៅពេលដែលអ្នកកំពុងទទួលស្គាល់ថានៅពេលដែលអ្នកកំពុងទទួលស្គាល់ថានៅពេលដែលអ្នកកំពុងទទួលស្គាល់ថានៅពេលដែលអ្នកកំពុងទទួលស្គាល់ថានៅពេលដែលអ្នកកំពុងទទួលស្គាល់ថានៅពេលដែលអ្នកកំពុងទទួលស្គាល់ថានៅ។ ក្នុងអំឡុងពេលបច្ចុប្បន្ននេះឧស្សាហកម្មរថយន្តដោយស្វ័យប្រវត្តិ (AV) បានបង្កើតម៉ាស៊ីន System 1 ។ ពួកគេដំណើរការទិន្នន័យ sensor និងការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជាការបញ្ជា ក្រុមហ៊ុន Tesla បានបណ្តាញអ៊ីនធឺណិត End-to-End: The Intuitive Savant FSD v14 របស់ក្រុមហ៊ុន Tesla បានប្រៀបធៀបជាការច្នៃប្រឌិតនៃដំណោះស្រាយ "ប្រព័ន្ធ 1" ដែលបានបង្វិលទៅកម្រិតខ្ពស់របស់ខ្លួនដោយសារតែអ្វីដែលត្រូវបានគេស្គាល់ថាជាការរៀន " end-to-end" (E2E) ។ នៅក្នុងការរចនាសម្រាប់ការរចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រចនាសម្រាប់រ FSD v12 និង v14 របស់ខ្លួនបានបាត់បន្ថយជាង 300,000 ដំណាក់កាលនៃកូដ C++ heuristic, ការផ្លាស់ប្តូរ "ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ" ជាមួយនឹងបណ្តាញអេឡិចត្រូនិធំទូលំទូលាយដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលនៅលើខ្សែភាពយន្តហោះ។ កាមេរ៉ាបានផ្គត់ផ្គង់វីដេអូស្អាតទៅក្នុងម៉ូដែលនិងម៉ូដែលបានផ្គត់ផ្គង់ការត្រួតពិនិត្យនិងការផ្គត់ផ្គង់ pedal ដោយផ្ទាល់។ វាគឺជា "កញ្ចក់ពណ៌ខ្មៅ" នៃការគាំទ្រ។ វាគឺជាការរៀនដើម្បីដំណើរការដោយមិនត្រូវបាននិយាយអំពីច្បាប់នៃផ្លូវរថភ្លើងទេប៉ុន្តែដោយការមើលមនុស្សដំណើរការរថភ្លើងដុល្លារគីឡូម៉ែត្រ។ ការរចនាសម្ព័ន្ធបច្ចេកទេសនៃ FSD v14 ត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើមូលដ្ឋាននៃការទាញយកទិន្នន័យធំទូលំទូលាយនិងការបង្ហាញអេឡិចត្រូនិច។ វាត្រូវបានប្រើ "កុំព្យូទ័រអាជីវកម្ម" ដែលទទួលបានអក្សរវីដេអូ 2D ពីកាមេរ៉ា 8 និង reconstruct a 3D volumetric representation of the world in real-time ។7 នេះគឺមិនមែនជាសៀវភៅការរកឃើញអេឡិចត្រូនិចសូម្បីតែសូម្បីតែវាគឺជាការយល់ដឹងនៃ "កន្លែងដែលអាចដំណើរការ" versus "សាកល្បង" ។ គោលបំណងនេះមានប្រសិទ្ធិភាពកម្រិតខ្ពស់។ ដោយសារតែវាបានរៀនពីវីដេអូធម្មតាវាមិនត្រូវការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធខ្ពស់ (HD) ។ វាមានតម្រូវការមិនចាំបាច់ដឹងកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ GPS ដែលត្រឹមត្រូវនៃផ្លូវដែកដើម្បីដឹងថាតើវាមានតម្រូវការមិនគួរតែកម្រិតវា។ វាមានតម្រូវការក្នុងការមើលផ្លូវដែកនិង "បង្ហាញ"ផ្លូវដែកដូចជាអ្នកដំណើរមនុស្សនៅលើផ្លូវដែកអាល្លឺម៉ង់។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យក្រុម Tesla ដើម្បីដំឡើង FSD នៅកន្លែងណាមួយពីផ្លូវដែកខ្មៅនៃ Mumbai ទៅផ្លូវដែកខ្មៅនៃប្រទេសទូទូទូទ័រដោយគ្មានក្រុមអ្នកដំណើរការមុន។8 ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើ វាត្រូវបានធ្វើឱ្យការដោះស្រាយនិងការត្រួតពិនិត្យសុវត្ថិភាពគឺជាសាកល្បងនៃប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើ។ ហេតុអ្វី Ashok Elluswamy, VP របស់ក្រុមហ៊ុន Tesla នៃ Autopilot Software, បានបង្ហាញ "ការបង្កើតម៉ូដែលមូលនិធិសម្រាប់ Robotics នៅក្រុមហ៊ុន Tesla" នៅទីក្រុង ICCV នៅខែវិច្ឆិកាឆ្នាំ 2025 ។ ការបណ្តុះបណ្តាលបច្ចេកវិទ្យានេះបានផ្តល់ឱ្យយើងនូវគំនិតអំពីការបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពនៃ "System 2" របស់ក្រុមហ៊ុន Tesla FSD ដើម្បីជួយក្នុងការបង្ហាញនិងការសុវត្ថិភាពតាមរយៈការ "ការត្រួតពិនិត្យរចនាសម្ព័ន្ធនិងដំណើរការ" ។ ម៉ូដែលមូលនិធិបានបង្ហាញពីផលិតផលដែលអាចបង្ហាញជាច្រើន។ នេះរួមបញ្ចូលទាំង: 3D ជំរុញ និង ជំរុញ សម្ភារៈដូចជាឧបករណ៍ឧបករណ៍ឧបករណ៍ឧបករណ៍ឧបករណ៍ឧបករណ៍ឧបករណ៍ឧបករណ៍ ការត្រួតពិនិត្យដំណើរការ បន្ទប់ផ្លូវ, បន្ទប់ផ្លូវនិងអាសអាភាស ទំហំល្បឿននិងលក្ខណៈផ្លូវផ្សេងទៀត លក្ខខណ្ឌ នៃ ការ សរសេរ ជា លក្ខខណ្ឌ នៃ ការ សរសេរ ជា លក្ខខណ្ឌ សាកលវិទ្យាល័យ Waymo: The Deliberative Professor Waymo បានធ្វើដំណើររចនាសម្ព័ន្ធផ្សេងគ្នានេះ។ ទោះបីជាពួកគេប្រើការអប់រំទូលំទូលាយយ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ការយល់ដឹងនិងការអនុម័តការរចនាសម្ព័ន្ធនិងការត្រួតពិនិត្យរបស់ពួកគេបានរចនាសម្ព័ន្ធយ៉ាងខ្លាំងជាងមុនដោយផ្អែកលើបំពង់ modular ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការធានាសុវត្ថិភាពខ្ពស់។ ពួកគេមិនគ្រាន់តែគិតថាអ្វីដែលត្រូវធ្វើ។ ពួកគេគិតថ្លៃ។ ដូច្នេះ Waymo មិនបានប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រ ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការរបស់ Waymo បានផ្លាស់ប្តូរការផ្សេងៗនេះ: ប្រព័ន្ធល្បឿនលឿន (ប្រព័ន្ធ 1 ) : ឧបករណ៍កូដកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រព័ន្ធកំណត់ប្រ ប្រព័ន្ធ Slow System (ប្រព័ន្ធ 2): ប្រព័ន្ធ VLM ដែលធ្វើដំណើរ (ម៉ូដែលភាសារូបភាព) ដែលបានបណ្តុះបណ្តាលលើសមត្ថភាពរបស់ Gemini ។ ប្រព័ន្ធនេះត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលសម្រាប់ការគណនានិងការគណនានិងការគណនានិងការគណនានិងការគណនាន។ ដូច្នេះប្រសិនបើរថយន្ត Waymo បានបណ្តុះបណ្តាលនៅលើផ្លូវរថយន្តដែលខ្មៅ, ប្រព័ន្ធ "ល្បឿនលឿន" អាចមើលឃើញបញ្ហានេះទេ។ ប្រព័ន្ធ VLM ដែលមានការគណនានិងការគណនានិងការគណនានិងអាចគណនានេះថាវាមិនត្រូវតែកាត់បន្ថយទេប៉ុន្តែអាចធ្វើដំណើរការ U-turn ឬធ្វើដំណើរតាមប្រសិនបើអ្នកគណនានិងការ វាត្រូវបានត្រួតពិនិត្យឡើងវិញ - វិស្វករអាចត្រួតពិនិត្យឡើងវិញ "តម្រូវការត្រួតពិនិត្យ" នៃ VLM ដើម្បីមើលឃើញហេតុអ្វីដែលវាត្រូវបានជ្រើសរើសពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺពន្លឺ។ ក្នុងការប្រៀបធៀបជាមួយនឹងវិធីសាស្រ្តកម្រិតខ្ពស់របស់ក្រុមហ៊ុន Tesla, ការផ្លាស់ប្តូររបស់ក្រុមហ៊ុន Waymo នៅលើការកំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់ក Nvidia Alpamayo: ការអនុម័តអាជីវកម្ម រហូតដល់ពេលចុងក្រោយនេះតែ Waymo និង Tesla មានសមត្ថភាពដើម្បីបង្កើតម៉ូដែលពិភពលោកធំទូលំទូលាយទាំងនេះ។ សូមចូលទៅ Nvidia ។ នៅក្នុងការចាប់ផ្តើមនៃឆ្នាំ 2026 Nvidia បានបង្ហាញ Alpamayo, ម៉ូដែលគោលបំណង "System 2" សម្រាប់រថយន្តដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ Alpamayo ផ្តល់ជូននូវការរៀបចំនៃ "Chain-of-Thought" (CoT) ទៅលើទីផ្សារអគ្គិសនីទូលំទូលំទូលាយ។ នៅក្នុងកម្មវិធីអេឡិចត្រូនិចធម្មជាតិមួយម៉ូដែលមើលឃើញរូបភាពនិងនាំចេញ "Zone Construction" ។ Alpamayo បានមើលរូបភាពនិងនាំចេញជំហានគំនិត: .3 «ខ្ញុំនឹងមើលថ្នាំបារាំងបាត់បង់បន្ទាត់ខាងលិច។ មានបុគ្គលិកដែលមានសញ្ញាបនប័ត្រ។ សញ្ញាបនប័ត្រនេះមានសញ្ញាបនប័ត្រដែលមានសញ្ញាបនប័ត្រដែលមានសញ្ញាបនប័ត្រដែលមានសញ្ញាបនប័ត្រដែលមានសញ្ញាបនប័ត្រដែលមានសញ្ញាបនប័ត្រដែលមានសញ្ញាបនប័ត្រដែលមានសញ្ញាបនប័ត្រដែលមានសញ្ញាបនប័ត្រដែលមានសញ្ញាបនប័ត្រដែលមានសញ្ញាបនប័ត្រដែលមានសញ្ញាបនប័ត្រដែលមានសញ្ញាបនប័ត្រដែលមានសញ្ញាបនប័ត្រដែលមានសញ្ញាបនប័ត្រ។ ប្រព័ន្ធនេះអនុញ្ញាតឱ្យប្រព័ន្ធនេះដំណើរការ "Long Tail" នៃព្រឹត្តិការណ៍ដំណើរការ - ការប្រវត្តិសាស្រ្តធម្មតានិងធម្មតានៃការប្រវត្តិសាស្រ្តដែលមានប្រវត្តិសាស្រ្តធម្មតានិងធម្មតានិងប្រវត្តិសាស្រ្តដែលមានប្រវត្តិសាស្រ្តធម្មតានិងធម្មតានិងមានប្រវត្តិសាស្រ្តធម្មតានិងធម្មតានិងធម្មតានដែលមានប្រវត្តិសាស្រ្តធម្មតានិងធម្មតានិងធម្មតានិងធម្មតានិងធម្មតានិងធម្មតានិងធម្មតានិងធម្មតានិងធម្មតានិងធម្មតានិងធម្មតានិងធម្មតាន។ The Insight from Andrej Karpathy: The "March of Nines" (ដំណោះស្រាយពី Andrej Karpathy) លោក Tesla និងជាអ្នកបង្កើតរបស់ OpenAI បានផ្តល់នូវគោលបំណងវិជ្ជាជីវៈសំខាន់សម្រាប់ការយល់ដឹងអំពីការសាកល្បងនេះ។ លោកបានសរសេរនូវដំណើរការទៅនឹងការដោយស្វ័យប្រវត្តិពេញលេញមិនជាការសាកល្បងទេប៉ុន្តែជា "ដំណើរការនៃទី 9" ។13 លោក Andrej Karpathy លោក Andrej Karpathy ការទទួលបានការបង្ហាញដោយស្វ័យប្រវត្តិដើម្បីធ្វើការ 90% នៃពេលវេលាគឺជាការងាយស្រួល។ វាត្រូវបានរយៈពេលមួយសប្តាហ៍នៃការកូដ។ ការទទួលបានវាទៅ 99% ត្រូវបានរយៈពេលមួយឆ្នាំ។ ការទទួលបានវាទៅ 99.9% ត្រូវបានរយៈពេល 5 ឆ្នាំ។ ដើម្បីបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថ លោក Karpathy បាននិយាយថាម៉ូដែល "ប្រព័ន្ធ 1" នៅពេលបច្ចុប្បន្ននេះ (ដូចជាកំណែដំបូងនៃ FSD) គឺជាមូលដ្ឋាននៃការ "ការរុករកការត្រួតពិនិត្យតាមរយៈការរុករក" ។14 ពួកគេត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរដោយ Reinforcement Learning (RL) ដែលជាវិធីសាស្រ្តតែមួយដែលមានគោលបំណងដើម្បីបាត់បន្ថយការរុករក។ អ្នកធ្វើដំណើររយៈពេលមួយសប្តាហ៍ (ប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រហែលជាប្រ លោកបានបង្ហាញថានៅពេលដែលអគ្គិសនីពិតប្រាកដត្រូវការដោះស្រាយបញ្ហានៃ "ការគេស្គាល់ទំហំ" នៃការអេឡិចត្រូនិចបច្ចុប្បន្ន។ ម៉ូដែលរបស់ថ្ងៃនេះគឺដូចជាម៉ាស៊ីន "ការបញ្ចប់ដោយផ្ទាល់ដោយផ្ទាល់" - ពួកគេត្រូវបានបង្ហាញថានៅពេលបច្ចុប្បន្នថានៅពេលបច្ចុប្បន្នថានៅពេលបច្ចុប្បន្នថានៅពេលបច្ចុប្បន្នថានៅពេលបច្ចុប្បន្នថានៅពេលបច្ចុប្បន្នថានៅពេលបច្ចុប្បន្នថានៅពេលបច្ចុប្បន្នថានៅពេលបច្ចុប្បន្នថានៅពេលបច្ចុប្បន្នថានៅពេលបច្ចុប្បន្នថានៅពេលបច្ចុប្បន្នភាព។ ខ្សែភាពយន្តដែលធ្វើដំណើរទៅលើផ្លូវនេះគឺមានសុវត្ថិភាព; វាគឺតែដឹងថានៅក្នុងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលរបស់វា "ខ្សែភាពយន្ត" ជាធម្មតានៅក្នុងការប្រៀបធៀបជាមួយនឹង "ខ្សែភាពយន្ត" ។ Karpathy បានប្រាកដថាការបណ្តុះបណ្តាលខ្សែភាពយន្តនេះ - ការផ្លាស់ប្តូរពីការបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្ត ហេតុអ្វី ផ្នែកទីពីរ: ខ្ញុំព្យូទ័រនៅលើផ្លូវ - ការសាកល្បងសាកល្បង The Great Schism: Vision vs. Fusion (ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយ) ប្រសិនបើអ៊ីនធឺណិតគឺជំងឺមហារីក, កុំព្យូទ័រគឺជំងឺមហារីក។ ហើយនៅទីនេះការផ្លាស់ប្តូររវាង Tesla និង Waymo គឺជាការច្បាស់លាស់បំផុត។ វាគឺជាការពិភាក្សាដែលមានមូលដ្ឋាននៅក្នុងឧស្ម័នឧស្ម័នឧស្ម័នឧស្ម័នឧស្ម័នឧស្ម័នឧស្ម័នឧស្ម័នឧស្ម័នឧស្ម័ន។ ជំហាន 1: ការប្រៀបធៀបដោយ Sensor Suite Feature Tesla (Vision-Only) Waymo (Sensor Fusion - Gen 6) Primary Sensors 8 External Cameras 13 Cameras, 4 LiDAR, 6 Radar, Audio Receivers Depth Perception Inferred (AI estimation via Occupancy Nets) Direct (LiDAR Time-of-Flight) Map Reliance Low (Standard Nav Maps) High (HD Centimeter-Level Maps) Cost (Est.) < $500 per vehicle > $10,000+ (Significant reduction from Gen 5) Aesthetics Invisible (Integrated into body) Visible (Roof "Dome" + Peripherals) Theory "Humans drive with eyes; cars should too." "Superhuman safety requires superhuman senses." សិល្បៈសំខាន់ 8 កាមេរ៉ាខាងក្រៅ 13 ម៉ាស៊ីនកាមេរ៉ា, 4 LiDAR, 6 radar, ទាញយកអ៊ីនធឺណិត ការយល់ដឹងបន្ថែមទៀត Inferred (ការគណនានៅតាមរយៈការ Occupancy Nets) អាកាសធាតុ: LiDAR Time-of-Flight គំនិត Reliance ទំហំទំហំទំហំទូលាយ (Standard Nav Maps) មាត្រដ្ឋានកម្រិតខ្ពស់ (HD Centimeter-Level Maps) តម្លៃ (អឺរ៉ុប) $500 ក្នុងមួយរថយន្ត > $10,000+ (ការកាត់បន្ថយសំខាន់ពី Gen 5) អាសយដ្ឋាន មិនអាចមើលឃើញ (រួមបញ្ចូលទៅក្នុងរាងកាយ) រូបភាព (កញ្ចក់ "Dome" + ឧបករណ៍ខាងក្រៅ) គំនិត "មនុស្សធ្វើដំណើរដោយគំនិតរបស់ពួកគេ។ ម៉ូតូក៏គួរតែធ្វើដំណើរ។" "ការសុវត្ថិភាពរបស់បុគ្គលិកមានតម្រូវឱ្យមានអារម្មណ៍របស់បុគ្គលិក។" ក្រុមហ៊ុន Tesla: The Camera Purist គោលនយោបាយរបស់ Tesla ដែលបានបង្កើតឡើងដោយលោក Elon Musk ត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយគោលនយោបាយដំបូង: ប្រព័ន្ធផ្លូវទាំងអស់នេះត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់បណ្តាញអេឡិចត្រូនិ (អេឡិចត្រូនិ) និងអ្នកចាប់អារម្មណ៍អេឡិចត្រូនិ (អេឡិចត្រូនិ) ដូច្នេះប្រសិនបើប្រព័ន្ធកាមេរ៉ានិងអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិដែលមានអត្ថប្រយោជន៍ណាស់គួរតែអាចដំណើរការវា។ ក្រុមហ៊ុន Tesla បានបាត់បន្ថយ radar (6) និង sensors ultrasonic (2) ពីរថយន្តរបស់ខ្លួនដោយផ្អែកលើ Tesla Vision (1,3,4,5) ។ អត្ថប្រយោជន៍: វាគឺជាការងាយស្រួលខ្លាំងណាស់និងអាចកាត់បន្ថយ។ រាល់ក្រុមហ៊ុន Tesla Model 3 និង Model Y ដែលបានកាត់បន្ថយបន្ទាត់នេះគឺជាក្រុមប្រឹក្សាភិបាលទិន្នន័យដែលអាចរកបាននិង robottaxi ។ វាមានឡាស៊ែរកាត់បន្ថយដែលមិនមានភាពងាយស្រួលនៅលើទ្វារ។ តម្លៃនៃក្រុមប្រឹក្សាភិបាលកាត់បន្ថយគឺមិនគិតថ្លៃប្រៀបធៀបជាមួយថ្ម។ កាមេរ៉ាគឺជាប្រព័ន្ធសម្ពាធចម្ងាយ។ ពួកគេមិនអាច "មើលឃើញ" ទំហំ។ ពួកគេមិនអាច "មើលឃើញ" ទំហំនោះទេ។ ពួកគេគួរតែកំណត់វាដូចជាមនុស្សមួយដែលមានខ្ញុំនៅតែមួយ (ការកំណត់ទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទ សម្រាប់ការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថ ស្លាក: The All-Seeing Fusion លោក Waymo បាននិយាយថា ប្រសិនបើអ្នកត្រូវតែមានការយល់ដឹងអំពីសុវត្ថិភាពរបស់មនុស្សអ្នកត្រូវតែមានការយល់ដឹងអំពីសុវត្ថិភាពរបស់មនុស្សអ្នកត្រូវតែមានការយល់ដឹងអំពីសុវត្ថិភាពរបស់មនុស្ស។ អ្នកត្រូវតែមានការយល់ដឹងអំពីសុវត្ថិភាពរបស់មនុស្ស។ អ្នកត្រូវតែមានការយល់ដឹងអំពីការយល់ដឹងអំពីសុវត្ថិភាពរបស់មនុស្ស។ អ្នកត្រូវតែមានការយល់ដឹងអំពីការយល់ដឹងអំពីសុវត្ថិភាពរបស់មនុស្ស។ អ្នកគួរតែមានការយល់ដឹងអំពីការយល់ដឹងអំពីសុវត្ថិភាព។ កញ្ចក់ Driver Generation 6 របស់ Waymo គឺជាការអស្ចារ្យនៃការរួមបញ្ចូល sensor ។17 LiDAR (Light Detection and Ranging): រចនាពិភពលោកនៅក្នុងទីផ្សារម៉ាស៊ីនឡាស៊ែរក្នុងការផ្តល់នូវការវាយតម្លៃទំហំត្រឹមត្រូវទៅនឹងសង់ទីម៉ែត្រដោយគ្មានតម្រូវការនៃបរិស្ថានពន្លឺ។ វាត្រូវបានប្រើថ្នាំឡាស៊ែរ (នៅទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំ 905nm ឬ 1550nm) ដើម្បីត្រឹមត្រូវពេលវេលា។ វាត្រូវបានធ្វើការនៅទំហំខ្មៅ។ វាត្រូវបានកាត់បន្ថយពន្លឺ។ វាត្រូវបានកាត់បន្ថយដោយរូបថតនៃទីក្រុងដែលត្រូវបានកាត់បន្ថយនៅលើជញ្ជាំង។ កម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់នៃកម្រិតខ្ពស់។ ម៉ាស៊ីនកាមេរ៉ា: Waymo ប្រើ 13 ម៉ាស៊ីនកាមេរ៉ា (ពី 29 ក្នុង Gen 5) ដើម្បីអានពន្លឺដំណើរការ, សញ្ញាបនប័ត្រនិងពន្លឺ brake (ពន្លឺនិងសញ្ញាបនប័ត្រ) ។ ម៉ាស៊ីនត្រួតពិនិត្យ: ម៉ាស៊ីនត្រួតពិនិត្យដែលមានម៉ាស៊ីនត្រួតពិនិត្យដែលអនុញ្ញាតឱ្យម៉ាស៊ីនត្រួតពិនិត្យរថយន្តដើម្បី "សួរ" សន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹកសន្លឹក។ វាត្រូវបានកាត់បន្ថយទំហំនៃការចាប់អារម្មណ៍ដោយការកាត់បន្ថយទំហំនៃការចាប់អារម្មណ៍និងការកាត់បន្ថយការកំណត់។ ការ "ការចាប់អារម្មណ៍" នេះបង្កើតខ្សែភាពយន្តសុវត្ថិភាពដែលអាចបត់បែនបាន។ ប្រសិនបើកាមេរ៉ាត្រូវបានបាត់បន្ថយដោយព្រះអាទិត្យ, LiDAR អាចមើលរថយន្តមុនពេលវេលា។ ប្រសិនបើ LiDAR ត្រូវបានបាត់បន្ថយដោយទឹកខ្ពស់ (ដែលអាចបាត់បន្ថយពន្លឺឡាស៊ែរ) កាមេរ៉ាអាចមើលតាមវា។19 សម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈ ការពិភាក្សាជាធម្មតាត្រូវបានកាត់បន្ថយទៅក្នុងតម្រូវការ "សរសេរទៅនឹងសរសេរ" ។ LiDAR ផ្តល់នូវការបង្ហាញគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិត កាមេរ៉ាផ្តល់នូវទំហំទូលំទូលាយនៃទិន្នន័យ (ទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហ ក្រុមហ៊ុន Tesla បានបង្ហាញថាការទូទាត់ (AI) នឹងក្លាយជាការល្អឥតគិតថ្លៃដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហានៃកាមេរ៉ាយ៉ាងល្អឥតគិតថ្លៃ។ ក្រុមហ៊ុន Waymo បានបង្ហាញថាការមានទិន្នន័យ "ការពិត" ពី LiDAR គឺជាការកាត់បន្ថយនៃការសុវត្ថិភាពដែលមិនអាចត្រូវបានដោះស្រាយដោយកម្មវិធីតែមួយ។ ផ្នែកទី 3 - The Heart (Silicon) - The Compute Bottleneck ការផ្លាស់ប្តូរទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅទៅ។ ដូច្នេះមិនមែនមានព័ត៌មានដែលអាចរកបានដោយសាធារណៈអំពីឧបករណ៍កុំព្យូទ័ររបស់ Waymo, សូមអរគុណភាពដោយឥតគិតថ្លៃដើម្បីបន្ថែមនៅក្នុងសេចក្តីអធិប្បាយឬ ping ខ្ញុំដោយផ្ទាល់។ Tesla AI4: ការប្រកួតប្រជែងប្រសិទ្ធិភាព ក្រុមហ៊ុន Tesla បានរចនា silicon របស់ខ្លួន។ ឧបករណ៍បច្ចុប្បន្ននេះ, HW4 (AI4) គឺជាកុំព្យូទ័រកំណត់ផ្ទាល់ខ្លួនដែលមានមូលដ្ឋានលើដំណើរការ 7nm របស់ក្រុមហ៊ុន Samsung ។20 វិញ្ញាបនប័ត្រ: ពិនិត្យឡើងវិញ 100-150 TOPS (Tera Operations Per Second) ជាមួយ INT8 វិញ្ញាបនប័ត្រ ប្រព័ន្ធ ប្រតិបត្តិការ: ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ The Bottleneck: ការស្រាវជ្រាវបង្ហាញថាការតភ្ជាប់របស់ក្រុមហ៊ុន Tesla គឺមិនមែនគ្រាន់តែមានល្បឿនលឿនលឿនទេប៉ុន្តែទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហ ការកាត់បន្ថយទំហំប្រហែលនេះគឺជាការសំខាន់។ ម៉ូដែលធំទូលំទូលាយ "ប្រព័ន្ធ 2" (VLMs) មានតម្រូវការកាត់បន្ថយទំហំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទ ហ្វេសប៊ុក Thor: The Sledgehammer ខណៈពេលដែលក្រុមហ៊ុន Tesla បានបង្កើត chip ដែលបានកំណត់ដោយផ្ទាល់ខ្លួន, Nvidia បានបង្កើតប្លាស្ទិច "Thor" សម្រាប់ឧស្សាហកម្មផ្សេងទៀត។ វិញ្ញាបនប័ត្រ: អតិបរមា 2,000 TFLOPS (ប្រើភាពត្រឹមត្រូវ FP4) សាកលវិទ្យាល័យ: បានបង្កើតឡើងលើដំណើរការ TSMC 4N (សាកលវិទ្យាល័យកម្រិត 5nm) ។ វាត្រូវបានរួមបញ្ចូលប្រព័ន្ធ CPU, GPU និងការគ្រប់គ្រងទៅជាប្រព័ន្ធ SoC មួយ (ប្រព័ន្ធនៅលើ chip) ដោយផ្អែកលើប្រព័ន្ធ Blackwell ។ អត្ថប្រយោជន៍: Thor ត្រូវបានរចនាឡើងដោយគោលបំណងសម្រាប់ម៉ូដែល Transformer និងម៉ូដែលប្រភេទធំ (LLMs) ដែលអនុញ្ញាតឱ្យ "System 2" គោលបំណង។ វាត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីដំណើរការម៉ូដែលដូចជា Alpamayo ជាមួយនឹងកម្មវិធីផ្សេងទៀតនៃរថយន្ត។ វាត្រូវបានគាំទ្រដោយ FP4 (4-bit floating point) quantization ដែលអនុញ្ញាតឱ្យវាត្រូវបានដំណើរការម៉ូដែលធំទូលំទូលាយជាមួយនឹងប្រសិទ្ធិភាពទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យ។21 ជំហានទី 2 - Silicon Showdown Spec Tesla AI4 (Current) Nvidia Thor (Next-Gen) Compute ~150 TOPS (INT8) ~2,000 TFLOPS (FP4) Process Node Samsung 7nm TSMC 4N (5nm class) Memory Type GDDR6 LPDDR5X Memory Bandwidth ~384 GB/s ~273 GB/s (per chip) Primary Use Vision Inference VLM/LLM Reasoning + Vision Adopters Tesla Mercedes, Zeekr, Lucid, BYD ការទិន្នន័យ 150 ដំណឹង (INT8) ~ 2,000 TFLOPS (FP4) ដំណើរការ Node ក្រុមហ៊ុន Samsung 7nm TSMC 4N (គម្រោង 5nm) ប្រភេទគំនិត កម្រិត GDDR6 ទាញយក LPDDR5X រូបភាព Bandwidth ទំហំ: 384 GB ~273 GB / s (ក្នុងមួយ chip) ការប្រើប្រាស់សំខាន់ រូបភាព Inference លក្ខណៈពិសេស VLM / LLM + Vision អាសយដ្ឋាន ក្រុមហ៊ុន Tesla ក្រុមហ៊ុន Mercedes, Zeekr, Lucid, BYD The Insight: ការបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះប ផ្នែកទីបី: តម្រងទិន្នន័យ - គុណភាព vs. ទំហំ និងនៅក្នុងការជួញដូរសម្រាប់អតិថិជនដោយផ្ទាល់ខ្លួនក្រុមហ៊ុនទាំងពីរនេះកំពុងប្រើអាហារផ្សេងគ្នានៃការផ្សេងគ្នានេះ។ ក្រុមហ៊ុន Tesla: The Ocean of Data ក្រុមហ៊ុន Tesla មានរថយន្តជាង 5 លានមួយនៅលើផ្លូវ។ ផ្នែកសំខាន់នៃរថយន្តទាំងនេះកំពុងធ្វើដំណើរការដោយ FSD (Supervised) ឬធ្វើដំណើរនៅក្នុង "ម៉ូដពន្លឺ" ។ ប្រព័ន្ធ Shadow Mode: ប្រសិនបើកុំព្យូទ័របង្វិល "បង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិលបង្វិល នេះអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុន Tesla ទទួលបានទិន្នន័យទូទៅជាដុល្លារដុល្លារក្នុងមួយឆ្នាំ។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេទទួលបាន "ការកាត់បន្ថយ" នៃព្រឹត្តិការណ៍អស្ចារ្យ - ម៉ែត្រនៅលើផ្លូវរថភ្លើង, កាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់បន្ថយកាត់ប The V14 Leap: ជាមួយនឹង FSD v14, Tesla បានកើនឡើងទំហំការបណ្តុះបណ្តាលរបស់ខ្លួនដោយ 10x.22 ពួកគេកំពុងធ្វើការបណ្តុះបណ្តាលនៅលើកម្រិតខ្ពស់នៃ Nvidia H200s (និងបន្ទាប់មកឧបករណ៍កុំព្យូទ័រ Dojo របស់ពួកគេផ្ទាល់ខ្លួន) ដែលកំពុងធ្វើការដើម្បី "កម្លាំងខ្មៅ" នៃដំណោះស្រាយតាមរយៈកម្រិតខ្ពស់នៃបទពិសោធន៍។ ស្លាក: The Curated Library រោងចក្ររបស់ Waymo គឺមានទំហំទូលំទូលាយយ៉ាងទូលំទូលាយក្នុងការប្រៀបធៀប - រោងចក្រនេះមានរាប់រាប់រាប់រយរថយន្ត, មិនមែនជារាប់រយនាក់។ ពួកគេបានកើនឡើងប្រហែល 100 លានគីឡូម៉ែត្រដោយស្វ័យប្រវត្តិ។10 ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ Waymo បាននិយាយថាទិន្នន័យរបស់ពួកគេគឺមានគុណភាពខ្ពស់បំផុត។ ដោយសារតែរថយន្តរបស់ Waymo ប្រើ LiDAR, ទិន្នន័យការបណ្តុះបណ្តាលរបស់ពួកគេមានគុណភាពល្អឥតគិតថ្លៃ។ ពួកគេមិនចាំបាច់គិតថានៅពីកន្លែងដែលអ្នកដោះស្រាយដោះស្រាយដោះស្រាយដោះស្រាយដោះស្រាយដោះស្រាយដោះស្រាយដោះស្រាយដោះស្រាយដោះស្រាយ។ ការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃការរៀបចំនៃ ប្រព័ន្ធរបស់ Waymo បានរៀនពីការដំណើរការរបស់ខ្លួន។ វាត្រូវបានប្រើម៉ូដែល "Critic" ដើម្បីប្រៀបធៀបការអនុវត្តរបស់ខ្លួននិងការអនុវត្ត suboptimal សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល។ នេះបានបង្កើត "flywheel" ដែលរថយន្តបានរៀនដោយខ្លួនឯង។10 The Insight: Tesla មានការប្រកួតប្រជែងនៃទំហំទូលំទូលាយ; ពួកគេបានឃើញអ្វីគ្រប់យ៉ាងប៉ុណ្ណោះប៉ុន្តែជាមួយនឹងទិន្នន័យគំនិត "ប្រហែល" ។ Waymo មានការប្រកួតប្រជែងនៃទិន្នន័យគំនិតទូលំទូលាយ។ ពួកគេបានឃើញតិចជាងប៉ុណ្ណោះប៉ុណ្ណោះប៉ុណ្ណោះជាមួយនឹងភាពត្រឹមត្រូវនៃកុំព្យូទ័រ "ប្រហែល" ហើយពួកគេបានរៀបចំនៃការផ្សេងទៀត។ Tesla បាននិយាយថា "ទិន្នន័យគំនិតមានគុណភាពទាំងអស់របស់ខ្លួន។" លោក Waymo បាននិយាយថា "វេចខ្ចប់នៅក្នុងវេចខ្ចប់ចេញ" ត្រូវបានអនុវត្តសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្ត ផ្នែក V: ការអភិវឌ្ឍចុងក្រោយនិងការត្រួតពិនិត្យពិតប្រាកដ ការធ្វើដំណើរ Coast-to-Coast: A New Benchmark ក្នុងអំឡុងឆ្នាំ 2026 ការបណ្តុះបណ្តាលនេះបានផ្លាស់ប្តូរពីការបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលទៅការបណ្តុះបណ្តាល។ អ្នកគ្រប់គ្រងក្រុមហ៊ុន Tesla លោក David Moss បានឯកសារការធ្វើដំណើរដោយគ្មានការបណ្តុះបណ្តាលពីទីក្រុង Los Angeles ទៅ Myrtle Beach ដោយប្រើ FSD v14.2 ។ ការធ្វើដំណើរបានរយៈពេល 2 ថ្ងៃនិង 20 ម៉ោង។ រថយន្តនេះបានគ្រប់គ្រងការបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្ត ការទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍នេះគឺមានប្រសិទ្ធិភាពសម្រាប់ខុសគ្នានៃខុសគ្នានៃខុសគ្នានៃខុសគ្នានេះ។ ការបង្កើនប្រសិទ្ធិភាព: វាត្រូវបានបង្ហាញថាគំរូ " end-to-end" ត្រូវបានបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពតាមរយៈតម្រូវការនៃតម្រូវការនៃតម្រូវការនៃតម្រូវការនៃតម្រូវការនៃតម្រូវការនៃតម្រូវការនៃតម្រូវការនៃតម្រូវការនៃតម្រូវការនៃតម្រូវការនៃតម្រូវការនៃតម្រូវការនៃតម្រូវការនៃតម្រូវការនៃតម្រូវការ។ ទោះបីជាការពិតប្រាកដថាវាអាចធ្វើបាន។ ទោះបីជាការពិតប្រាកដថាវាអាចធ្វើបានដូច្នេះវាបានបង្ហាញថា MTBF (រយៈពេលរយៈពេលរវាងបញ្ហានៃ FSD) នៃ FSD បានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងដោយកម្រិតខ្ពស់ចាប់តាំងពី v12. ការត្រួតពិនិត្យសហគមន៍: ការត្រួតពិនិត្យដែកនេះត្រូវបានរក្សាទុកតាមរយៈទិន្នន័យ Whole Mars FSD, ការបន្ថែមកម្រិតនៃការត្រួតពិនិត្យដែលជាធម្មតានៅពីការបាត់បង់របស់ក្រុមហ៊ុនផលិត។24 លើសពីនេះទៀតខ្ញុំបានសរសេរប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រស ប្រសិនបើប្រព័ន្ធនេះមានកម្រិតខុសគ្នានៃ 1 ក្នុង 10,000 គីឡូម៉ែត្រអ្នកអាចដំណើរការ 3000 គីឡូម៉ែត្រយ៉ាងងាយស្រួលដោយគ្មានបញ្ហានេះទេប៉ុន្តែដើម្បីជា robottaxi (គ្មានអ្នកដំណើរការ) អ្នកត្រូវការកម្រិតខុសគ្នានៃ 1 ក្នុង 10,000,000 គីឡូម៉ែត្រ អ្នកដំណើរការរបស់បុគ្គលិកនៅតែមានភាពសុវត្ថិភាពជាង FSD v14 ក្នុងចំណោមគីឡូម៉ែត្រទាំងអស់ដែលបានដំណើរការ។ ការពិតរបស់ Waymo ខណៈពេលដែលក្រុមហ៊ុន Tesla បានក្លាយជាអ្នកដំណើរការ cross-country មួយតែមួយ, Waymo គឺជាអ្នកដំណើរការសេវាកម្មអាជីវកម្ម នៅក្នុងទីក្រុងដូចជា Phoenix, San Francisco, និង Los Angeles, ម៉ាស៊ីន Waymo បានដំណើរការដោយគ្មានការដោះស្រាយ, ទទួលបានអ្នកដំណើរការទូទាត់, និងដំណើរការជាមួយនឹងរថយន្តអាកាសធាតុ, ទ្រង់, និងការរចនាសម្ព័ន្ធក្នុងមួយថ្ងៃ។ ថ្ងៃនេះ ថ្ងៃនេះ The Stat: Waymo មានកម្រិតខ្ពស់ជាងអ្នកដំណើរការរបស់មនុស្សក្នុងតំបន់ដែលវាដំណើរការ (0.7 កម្រិតខ្យល់ក្នុងមួយ លានម៉ែត្រ versus 4.85 សម្រាប់មនុស្ស) ។25 នេះជាការតភ្ជាប់: Waymo គឺជាឧបករណ៍កាត់បន្ថយ។ វាមិនអាចធ្វើដំណើរទៅ Myrtle Beach នៅថ្ងៃសុក្រ។ វាមានតម្រូវការក្នុងការធ្វើដំណើរនិងការត្រួតពិនិត្យ។ ផ្នែកទី 6: ការអនុម័តចុងក្រោយនិងដំណើរទស្សនា អ្នកដែលទទួលបានជោគជ័យនៃ Gran Turismo គឺជាអ្នកដែលទទួលបានជោគជ័យពីការទទួលបានជោគជ័យនិងការទទួលបានជោគជ័យពីការទទួលបានជោគជ័យ។ The Short Term (2026-2028): លោក Waymo បានគ្រប់គ្រង Robotaxi, លោក Tesla បានគ្រប់គ្រង ADAS Waymo: Will continue to scale city by city. Their unit costs are dropping (Gen 6), and their safety case is proven. They will own the "Uber-without-a-driver" market in major dense metros. The addition of VLM (System 2) will help them handle the rare edge cases that previously stalled them. ពួកគេនឹងមានទីផ្សារ "Uber-without-a-driver" ក្នុងទីផ្សារធំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលាយ។ Tesla: FSD v14 នឹងក្លាយជាប្រព័ន្ធ "ការត្រួតពិនិត្យ" អស្ចារ្យ។ វាមានការត្រួតពិនិត្យរបស់អ្នករហូតដល់ទៅរហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់រហូតដល់ The Long Term (2029+): ការបណ្តុះបណ្តាល យើងនឹងមើលឃើញ "អតិបរមា" នៅពេលដែលក្រុមហ៊ុន Mercedes ឬក្រុមហ៊ុន Hyundai មានសមត្ថភាព "គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍" ដូចជាក្រុមហ៊ុន Waymo ដែលផ្គត់ផ្គង់ដោយ Nvidia ។ ទិន្នន័យរបស់ Tesla: ប្រសិនបើ - និងវាជាការធំទូលំទូលាយប្រសិនបើ - ក្រុមហ៊ុន Tesla អាចដោះស្រាយបញ្ហានេះដោយប្រើវេទិកាវីដេអូធំទូលំទូលាយរបស់ពួកគេនិងការបណ្តុះបណ្តាល end-to-end របស់ពួកគេ, ពួកគេនឹងទទួលបានការប្រកួតពិភពលោក។ ពួកគេមានសមត្ថភាពផលិតកម្ម (ម៉ោងម៉ាស៊ីន លាននាក់) និងរចនាសម្ព័ន្ធទូទាត់ (ប្រសិនបើមានតម្លៃថ្លៃ) ដើម្បីដោះស្រាយអតិថិជនដោយស្វ័យប្រវត្តិនៅគ្រប់ទីកន្លែង, ពី Mumbai ទៅ Montana, ទីតាំងដែលគំនូរ HD របស់ Waymo នឹងមិនអាចទទួលបានទេ។ នេះគឺគ្រាន់តែជាការគិតថ្លៃប៉ុណ្ណោះប៉ុណ្ណោះប៉ុណ្ណោះដោយផ្អែកលើថាមពលមធ្យមទូលំទូលាយនៃការស្រាវជ្រាវ AI របស់ Google និងការអភិវឌ្ឍយ៉ាងឆាប់រហ័សរបស់វានៅក្នុងដំណោះស្រាយ Gemini នៃម៉ូដែលជាមធ្យមជាច្រើនមានឱកាសថា Google អាចដំណើរការកម្មវិធី paralel ជាមួយនឹងអន្ដរចនាសម្ព័ន្ធប្រព័ន្ធផ្សេងគ្នា។ The Wild Card: System 2 ការកាត់បន្ថយ ការស្រាវជ្រាវច្នៃប្រឌិត (ដែលបានបង្ហាញនៅក្នុង 26) មានន័យថាការ "កាត់បន្ថយ" គោលនយោបាយប្រព័ន្ធ 2 កម្រិតខ្ពស់និងលឿននៃម៉ូដែលធំទៅក្នុងបណ្តាញប្រព័ន្ធ 1 កម្រិតខ្ពស់និងមានប្រសិទ្ធិភាព។ សាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យសាកលវិទ្យាល័យ លោក Tesla និងលោក Waymo ទាំងពីរកំពុងធ្វើការនេះ។ លោក Waymo ប្រើ VLM របស់ខ្លួនដើម្បីបង្រៀនគោលនយោបាយរថយន្តរបស់គាត់។ លោក Tesla ប្រើកញ្ចក់វីដេអូដែលបានរក្សាទុក (រក្សាទុកដោយក្រុមហ៊ុន auto-labelers) ដើម្បីបង្រៀនបណ្តាញ end-to-end របស់គាត់។ អ្នកឈ្នះនឹងជាក្រុមហ៊ុនដែលបានធ្វើការដោយស្វ័យប្រវត្តិល្អបំផុតនៃការ “បណ្ឌិត-បណ្ឌិត” នេះ។ Tesla មានច្រើនជាង “បណ្ឌិត” (រថយន្ត) និងទិន្នន័យ។ Waymo មាន “បណ្ឌិត” ល្អបំផុត (បណ្ឌិត-បណ្ឌិត-បណ្ឌិត) ។ ដូច្នេះវាគឺជាការប្រកួតអស្ចារ្យសម្រាប់អ្នកទាំងពីរ។ ស្លាក: The Infinite Mile ការធ្វើដំណើរពីទីក្រុង Los Angeles ទៅទីក្រុង Myrtle Beach គឺជាការជោគជ័យនៃការវិស្វកម្ម, ការបង្ហាញពីរបៀបដែលបណ្តាញអេក្រង់អេក្រង់បានមកដល់។ ប៉ុន្តែការផ្លាស់ប្តូររវាង "ធ្វើការ 99% នៃពេលវេលា" និង "ធ្វើដំណើរល្អឥតគិតថ្លៃដើម្បីដោះស្រាយនៅក្នុងទីកន្លែងបង្អួច" មិនត្រូវបានវាយតម្លៃនៅក្នុងទីម៉ែត្រ; វាត្រូវបានវាយតម្លៃនៅក្នុងទីកន្លែងបង្អួច។ ក្រុមហ៊ុន Tesla បានរចនាផ្លូវនេះជាមួយនឹងគំនិតនៃការដោយស្វ័យប្រវត្តិជាទូទៅនិងមានតម្លៃថ្លៃដែលត្រូវបានផ្គត់ផ្គង់ដោយទំហំទូលំទូលាយរបស់ក្រុមហ៊ុនរបស់ខ្លួននិងការជឿទុកចិត្តនៃការ "គំនិតតែប៉ុណ្ណោះ" របស់ខ្លួន។ Waymo បានរចនាផ្លូវដូចវាបានរចនាឡើងដោយបង្កើតមូលនិធិនៃ sensor និង maps ដែលធានានូវសុវត្ថិភាពដោយមានតម្លៃនៃល្បឿននិងទំហំ។ ក្នុងនាមជា Nvidia អនុញ្ញាតឱ្យ "មេរោគ" នៃរថយន្តជាមួយនឹងឧបករណ៍ដូចជា Alpamayo, ការពន្យល់រវាងទាំងពីរនេះអាចបំបែក។ រថយន្តនឹងរៀនដើម្បីគិត។ ពួកគេនឹងរៀនដើម្បីពន្យល់ដោយខ្លួនឯង។ ហើយនៅកន្លែងណាមួយនៅក្នុងការជួបប្រជុំគ្នានៅក្នុងរវាងកាមេរ៉ាឡាស៊ែរនិងម៉ាស៊ីនស៊ីលីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគីនគី គំនិត Elon Musk ឆ្លើយតបបន្ទាប់ពីអ្នកគ្រប់គ្រង Tesla បានបញ្ចប់ការដំណើរការដោយស្វ័យប្រវត្តិជាលើកដំបូងនៅអាមេរិក - UNILAD Tech, accessed January 7, 2026, https://www.uniladtech.com/vehicles/car-news/musk-responds-tesla-owner-first-autonomous-drive-867091-20260102 ក្រុមហ៊ុន Tesla FSD បានបញ្ចប់ការដំណើរការរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខានរំខាន ការដោះស្រាយដោយខ្លួនឯងបានដោះស្រាយដោយ NVIDIA?, បានចូលទៅក្នុង 7 ខែមករា 2026 ។ https://www.youtube.com/shorts/gVbpwlNdUTg ការសាងសង់រថយន្តដោយស្វ័យប្រវត្តិដែលមានគោលបំណងជាមួយ NVIDIA Alpamayo ..., accessed January 7, 2026, https://developer.nvidia.com/blog/building-autonomous-vehicles-that-reason-with-nvidia-alpamayo/ Deep Dive: Tesla, Waymo, and the Great Sensor Debate - ការស្រាវជ្រាវផ្សេងគ្នានៃការផ្សេងគ្នានៃការផ្សេងគ្នានៃការផ្សេងគ្នានៃការផ្សេងគ្នានៃការផ្សេងគ្នានៃការផ្សេងគ្នានៃការផ្សេងគ្នានៃការផ្សេងគ្នានៃការផ្សេងគ្នានៃការផ្សេងគ្នានៃការផ្សេងគ្នានៃការផ្សព្វផ្សាយ ការចែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែក ក្រុមហ៊ុន Tesla បានកំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់ - Veltyx, accessed January 7, 2026, https://www.veltyx.de/en/post/tesla-s-fsd-redefines-autonomous-driving តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីធ្វើឱ្យប្រសិនបើអ្នកមានអារម្មណ៍អំពីការធ្វើឱ្យប្រសិនបើអ្នកមានអារម្មណ៍អំពីការធ្វើឱ្យប្រសិនបើអ្នកមានអារម្មណ៍អំពីការធ្វើឱ្យប្រសិនបើអ្នកមានអារម្មណ៍អំពីការធ្វើឱ្យប្រសិនបើអ្នកមានអារម្មណ៍អំពីការធ្វើឱ្យប្រសិនបើអ្នកមានអារម្មណ៍អំពីការធ្វើឱ្យប្រសិនបើអ្នកមានអារម្មណ៍អំពីការធ្វើឱ្យប្រសិនបើអ្នកមានអារម្មណ៍អំពីការធ្វើឱ្យប្រសិនបើអ្នកមានអារម្មណ៍អំពីការធ្វើឱ្យប្រសិនបើអ្នកមានអារម្មណ៍អំពីការធ្វើឱ្យប្រសិនបើអ្នកមានអារម្មណ៍អំពីការធ្វើឱ្យប្រសិនបើអ្នកមានអារម្មណ៍អំពីការធ្វើឱ្យប្រសិនបើអ្នកមានអារម្មណ៍ Kyle និយាយអំពីគោលបំណងនិងគោលបំណងនៃ Waymo និង Tesla : r/SelfDrivingCars - Reddit, accessed January 7, 2026, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1lkcco0/kyle_talks_pros_and_cons_of_waymo_and_tesla/ វិញ្ញាបនប័ត្រធ្វើការដោយស្វ័យប្រវត្តិ - Waymo, accessed January 7, 2026, https://waymo.com/blog/2025/12/demonstrably-safe-ai-for-autonomous-driving Waymo: "ការត្រួតពិនិត្យនិងសុវត្ថិភាព" ការធ្វើដំណើរដោយស្វ័យប្រវត្តិ AI - EEWorld, accessed January 7, 2026, https://en.eeworld.com.cn/news/qcdz/eic715466.html NVIDIA ផ្តល់ជូននូវក្រុមហ៊ុន Alpamayo នៃម៉ូដែលនិងឧបករណ៍អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អ លោក Andrej Karpathy បាននិយាយដល់លោក Dwarkesh ថា AGI គឺនៅតែមានអំឡុងពេលមួយឆ្នាំ។ - The Neuron, accessed January 7, 2026, https://www.theneuron.ai/explainer-articles/andrej-karpathy-told-dwarkesh-that-agi-is-still-a-decade-away លើសពីការបង្វិល: 5 ការពិតប្រាកដអំពី AI ពី Andrej Karpathy, បានចូលទៅក្នុង 7 ខែមករា 2026, https://dev.to/amananandrai/beyond-the-hype-5-counter-intuitive-truths-about-ai-from-andrej-karpathy-afk លោក Andrej Karpathy — AGI គឺជាការយូរជាង 10 ឆ្នាំ - Dwarkesh Podcast, accessed January 7, 2026, https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy គោលបំណងនៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូល។ ដំណោះស្រាយ Robot Report, accessed January 7, 2026, https://www.therobotreport.com/new-waymo-robotaxis-offers-better-performance-at-lower-cost/ សូមអរគុណចំពោះអ្នកគ្រប់គ្រង Waymo Driver: r/singularity - Reddit, accessed January 7, 2026, https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ewdrd1/meet_the_6thgeneration_waymo_driver/ Tesla's Robotaxi Bet: Vision-Only vs. Multi-Sensor Reality Check - EYE2DRIVE, accessed January 7, 2026, https://www.eye2drive.com/2025/06/19/tesla-testing-vision-only-autonomy-in-robotaxi-fleet/ Tesla AI4 vs. NVIDIA Thor: ការពិតប្រាកដនៃកុំព្យូទ័រដោយស្វ័យប្រវត្តិ eBay Electrek, accessed January 7, 2026, https://electrek.co/2025/11/25/tesla-ai4-vs-nvidia-thor-reality-self-driving-computers/ ការបង្ហាញរបស់ NVIDIA Jetson Thor ដែលជាប្លាស្ទិចច្បាស់បំផុតសម្រាប់ឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យានិងឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យានិងឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យានិងឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យានិងឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យានិងឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យានិងឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យានិងឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យានិងឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យានិងឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យានិងឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យានិងឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យានិងឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យាន។ ប្រទេសចិនឧស្សាហកម្មការចែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែករំលែក Tesla vs. Waymo vs. Cruise: Who's Leading the Autonomous Vehicle Race? (ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយផ្សព្វផ្សាយ) IPC PatentPC, accessed January 7, 2026, https://patentpc.com/blog/tesla-vs-waymo-vs-cruise-whos-leading-the-autonomous-vehicle-race-market-share-stats ក្រុមហ៊ុន Tesla FSD បានទទួលបានការធ្វើដំណើរដោយស្វ័យប្រវត្តិដំបូងរបស់អាមេរិក Coast-to-Coast Drive : r/singularity - Reddit, accessed January 7, 2026, https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1q0pvbr/tesla_fsd_achieves_first_fully_autonomous_us/ លោក Elon នៅលើ Waymo: "មិនមែនមានឱកាសប្រឆាំងនឹង Tesla" លោក Waymo ពិនិត្យឡើងវិញ Strategy Safety AI: r/SelfDrivingCars - Reddit, accessed January 7, 2026, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1pj4ufx/elon_on_waymo_never_really_had_a_chance_against/ ការចែករំលែកម៉ូដែលភាសាធំទូលំទូលាយសម្រាប់ការចែករំលែកដោយស្វ័យប្រវត្តិ - arXiv, accessed January 7, 2026, https://arxiv.org/html/2501.09757v1 ការផ្លាស់ប្តូរប្រព័ន្ធ 2 ទៅប្រព័ន្ធ 1 - arXiv, accessed January 7, 2026, https://arxiv.org/html/2407.06023v1 Ashok Elluswamy “គំរូមូលដ្ឋានសម្រាប់ FSD”, ការបង្ហាញ ICCV 2025 https://www.youtube.com/watch?v=IkW8hIGimfs https://www.uniladtech.com/vehicles/car-news/musk-responds-tesla-owner-first-autonomous-drive-867091-20260102 https://www.teslarati.com/tesla-fsd-successfully-completes-full-coast-to-coast-drive-with-zero-interventions/ https://www.youtube.com/shorts/gVbpwlNdUTg https://developer.nvidia.com/blog/building-autonomous-vehicles-that-reason-with-nvidia-alpamayo/ https://research.contrary.com/report/tesla-waymo-and-the-great-sensor-debate https://www.researchgate.net/publication/387997832_The_curious_long_tail_of_automated_driving_It_reads_minds_but_stops_too_far_from_the_ticket_machine https://www.veltyx.de/en/post/tesla-s-fsd-redefines-autonomous-driving https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1mmxu53/whats_the_difference_in_approach_between_tesla/ https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1lkcco0/kyle_talks_pros_and_cons_of_waymo_and_tesla/ https://waymo.com/blog/2025/12/demonstrably-safe-ai-for-autonomous-driving https://en.eeworld.com.cn/news/qcdz/eic715466.html https://nvidianews.nvidia.com/news/alpamayo-autonomous-vehicle-development https://www.theneuron.ai/explainer-articles/andrej-karpathy-told-dwarkesh-that-agi-is-still-a-decade-away https://dev.to/amananandrai/beyond-the-hype-5-counter-intuitive-truths-about-ai-from-andrej-karpathy-afk https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy https://cleantechnica.com/2025/12/16/issues-under-the-surface-with-tesla-fsd-vs-waymo-driver/ https://www.therobotreport.com/new-waymo-robotaxis-offers-better-performance-at-lower-cost/ https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ewdrd1/meet_the_6thgeneration_waymo_driver/ https://www.eye2drive.com/2025/06/19/tesla-testing-vision-only-autonomy-in-robotaxi-fleet/ https://electrek.co/2025/11/25/tesla-ai4-vs-nvidia-thor-reality-self-driving-computers/ https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvidia-jetson-thor-the-ultimate-platform-for-physical-ai/ https://eu.36kr.com/en/p/3617790434980357 https://patentpc.com/blog/tesla-vs-waymo-vs-cruise-whos-leading-the-autonomous-vehicle-race-market-share-stats https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1q0pvbr/tesla_fsd_achieves_first_fully_autonomous_us/ https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1pj4ufx/elon_on_waymo_never_really_had_a_chance_against/ https://arxiv.org/html/2501.09757v1 https://arxiv.org/html/2407.06023v1
