2026-ийн эхэнд, Tesla Model 3 нь Лос-Анджелес дахь Tesla Diner-ээс Өмнөд Каролины Myrtle Beach-д аялах - 2,732.4 миль. , дугуй харахгүй. Тэр хурдасгагч дээр дарнагүй. Тэр бэрхшээлгүй. Дараа нь хоёр хоногийн 20 цагийн турш, автомашины континент хооронд хооронд хооронд артерийг навигац, урлагийн ширээний хаостай холимог, болон Superchargers-д докоо, бүх Full Self-Driving (FSD) v14.2.1 ямар ч хатуу эрчимтэй эрчимтэй эрчимтэй эрчимтэй эрчимтэй эрчимтэй эрчимтэй эрчимтэй эрчимтэй эрчимтэй эрчимтэй эрчимтэй эрчимтэй. Дэвид Мосс Дэвид Мосс Гэсэн хэдий ч, Сан-Франциско дахь хатуу, хөнгөн цагаатай гадаадаас янз бүрийн хувилбарыг явж байна. Дараа нь Waymo-ийн сенсор цуврал нь хатуу хөнгөн Jaguar I-PACE-ийг багасгах нь урлагийн төвөгтэй байгаль орчинд навигацируулдаг. Эдгээр машин нь фундаменталь янз бүрийн принцип дээр ажилладаг. Тэд зүгээр л мэдэгддэг биш юм. Тэд төлөвлөж байна. Тэд лазер-д хэмжигдсэн мэдрэгч цуврал дээр суурилсан, мэдрэгч цуврал дээр суурилсан. Одоогоор Tesla, Maverick-ийн буурчлагч, хүндийн биологи: харах (камер) болон мозг (нейрон сүлжээг) -ийг нарийвчлалтай арга замыг хамардаг. Дараа нь Waymo, Google-аас оршдог методик титан, лазер, радартай, хялбар цувралтай робототехникийн флот байрлуулж, хялбар ч байтугай хотуудын хооронд олох болно. Тэгээд Nvidia, AI-ийн шинэ шийдэл нь шинэ Alpamayo шийдэл нь бүхэнгийн хувьд тоглоомын газар түлхүүр байж болох "рационализацийн" хүчин чадал demokratize гэж үздэг. Энэ долоо хоногт автомашины автомашины Gran Turismo-ийн технологийн алдартай аялал юм. Бид нейрон сүлжээг нээж, сенсор физик шинжилгээ, силикон архитектуудыг шалгах, Andrej Karpathy гэх мэт AI-ийн эх үүсвэрлэгчдийн мэдрэмжийг анхаарах болно. Бид маркетинг шугамээс гадна "March of Nines" -ээс "Fast" интуицийн болон "Slow" асуултын хооронд асуултуудтай, энэ нь долоо хоногийн автомашины технологийг төгсгөлгүй гүнзгий харах болно. Чанарын I: Бичлэгийн архитектур Систем 1 vs. Систем 2: Когнитив хөдөлгүүр Хэрэв та автомашины нэг өдөр танд танд илүү сайн ажиллуулж болохыг мэдэхийн тулд бид эхлээд хэрхэн мэдэхийг хүсч байна Нобелийн лауреат Даниэль Канеман хүний мэдлэг нь хоёр хэлбэрээр тайлбарласан: Систем 1 болон Систем 2. Түүхий Систем 1 нь хурдан, автомат, интуицийн юм. Энэ нь таны ухаалаг хэсэг юм. Энэ нь мэдэгдэж байгаа өмнө тасралтгүй тасралтгүй байна, эсвэл таны ухаалаг ухаалаг нь тавтай морилно уу гэж тавтай морилно уу. Энэ нь хялбар загвар тохируулга юм. Систем 2 нь уян хатан, нарийвчлалтай, логик юм. Энэ нь таны ухаалаг хэсэг юм. Хэрэв та комплексан математик асуудал шийдэхийн тулд туршиж байгаа үед, эсвэл - чухал нь - Хэрэв та үйлчлүүлэгч болон полицейжийн гарын үсэг нь хатуу барилгын талбайд хамаарах үед. Энэ нь идэвхтэй асуултууд, идэвхтэй үр дүнг симуляцийг, мэдлэгтэй сонголт шаардлагатай. Өнгөрсөн долоо хоногийн турш, автономын тээврийн хэрэгсэл (AV) аж үйлдвэрийн ихэвчлэн System 1 машин бий болгож байна. Тэд мэдрэгчдэд өгөгдөл, олборлолт хяналтын үйл явцыг миллисекунд боловсруулдаг. Гэхдээ Generative AI болон Large Language Models (LLMs)-д хамгийн сүүлийн үеийн шинэчлэлүүд нь System 2-ийн автомашины талаар мэдрэгчдэд зориулсан боломжийг бий болгосон байна. Тесла-ийн End-to-End нейрон сүлжээ: Интуицийн шинжлэх ухааны Тесла-ийн FSD v14 нь "Систем 1" арга хэрэгсэл, "End-to-End" (E2E) гэж нэрлэгддэг суралцах дамжуулан түүний хязгаарлалттай хязгаарлагдмал юм. Хэвийн робототехникд, галт тэрэгний модуль үйл ажиллагаа: мэдрэлийн (ямар ч?), локализаци (ямар ч?), төлөвлөгөө (ямар ч?), болон хяналтын (ямар ч? FSD v12 болон түүний дараагийн v14 нь 300,000-аас дээш шугам эвристик C++ кодыг илрүүлэх, "регил дээр суурилсан" логик нь сая видео клип дээр сургаж буй массив нейрон сүлжээг өөрчилж байна.5 Камер нь загваруудтай видеог загваруулдаг, загварыг шууд рулет, педаль хандах. Энэ нь интуицийн "цагтай хайрцаг" юм. Энэ нь галт тэрэгний нөхцөл байдал гэж нэрлэдэггүйгээр автомашины автомашины автомашины автомашины автомашины автомашины автомашины автомашины автомашины автомашины автомашины автомашины автомашины автомашины автомашины автомашины автомашины автомашины автомаши FSD v14-ийн техникийн архитектур нь массив өгөгдлийн олборлолт, нейрон рендерийг суурилсан юм. Энэ нь "Occupancy Networks" -ийг ашигладаг. Энэ нь 8 камераар 2D видео хандахын тулд 3D дэлхий даяар дэлхий даяар шинэчлэх боломжтой.7 Энэ нь хялбар объектын олборлолт жагсаалт биш юм. Энэ нь "дууштай газар" -ийг "хязгаарлагч" -ийг харьцуулах юм. Энэ арга хэрэгсэл нь өргөн хүрээтэй юм. Энэ нь хатуу видео дээр суралцаж байгаа тул өндөр нарийвчлалтай (HD) газрын зураг шаардлагатай биш юм. Энэ нь галт тэрэгний шугамээс галт тэрэгний шугамээс галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний галт тэрэгний Гэсэн хэдий ч, "Систем 1" энд-аас эцсийн суралцах байгалийн нь Ахиллийн хавтгай юм. Энэ нь үр дүнтэй биш, deterministic юм. Энэ нь хүндийн ач холбогдол, хооронд хүндийн алдааг хамардаг. Тэгээд энэ нь символийн "резулангийн" хавтгайтай байх нь, Энэ нь тайлбарлахад харьцуулах болно Энэ нь үр дүнтэй шийдэл авсан бөгөөд дебагжуулалт, аюулгүй байдлын баталгаажуулалт нь статистик чадварыг харьцуулахад үр дүнтэй логик юм.9 Энэ нь корреляцийн систем юм, хэзээ ч үр дүнтэй биш юм. Үнэндээ Эшок Elluswamy, Tesla-ийн Autopilot Програм хангамжийн VP, "Тесла-д робототехникийн үндсэн загвар бий болгох" -ийн Олон улсын Компьютерийн Визийн Конференц (ICCV) -д Аравдугаар сар 2025. Энэ технологийн хэлбэл нь Tesla FSD-ийн "Систем 2" -ийн тэсвэртэй байдал, аюулгүй байдал, "тэсвэрлэх цуврал, үйл явц" дамжуулан туслахыг тусалдаг. 3D оюутнууд болон дамжуулалт Автомашины, хоорондын, дугуй, гэх мэт зүйлс Ажлын хяналтын Газрын хязгаар, шугам, семантики Өндөр хурдны хязгаарлалт болон бусад автомашины онцлог Тавтай морилно уу: Decisions expressed as simple language Waymo's Hybrid Architecture: Deliberative профессор Waymo нь фундаменталь янз бүрийн архитектурын замыг олж авсан. Тэд мэдрэмж, урьдчилан сэргийлэх зориулалтаар уян хатан суралцахыг хэрэглэдэг боловч тэдний төлөвлөгөө, хяналтын давхарга нь илүү структуроор байсан бөгөөд ихээхэн аюулгүй байдлыг хангахын тулд модуль хоолой дээр суурилсан. Тэд зөвхөн юу хийх ёстой гэж мэддэггүй; тэд энэ нь тооцох болно.5 However, Waymo is not ignoring the AI revolution. In their latest 6th Generation Driver, they have integrated a "System 2" component explicitly. They utilize a Vision-Language-Action (VLA) model—a type of multimodal AI that can process visual data and "reason" about it using language capabilities. Waymo архитектурын янз бүрийн хуваалцах: Өндөр систем (Систем 1): Хэт авианы автомашины бууруулах, хоорондоо бууруулах нь милисекундын дотор хариудаг сенсор хоолойны кодуур. Энэ нь 99% нь рутин байна. Энэ давхар нь камер, LiDAR, радар дамжуулалтыг нэгтгэсэн дэлхий даяар нэрийн вектор руу холбох.10 Slow System (System 2): Gemini-ийн хүчин чадал дээр боловсруулсан Driving VLM (Visual Language Model) -ийг боловсруулсан. Энэ систем нь энгийн, хэлбэрийн асуултуудтай. Жишээ нь, Waymo-ийн тээврийн хэрэгсэл зам дээр амархан автомашинуудыг харах бол, "Fast" систем зүгээр л хязгаарлалыг харах боломжтой. "Slow" VLM нь "хязгаарлагч", "хязгаарлагч" болон "хязгаарлагч" -ийг мэддэг бөгөөд энэ нь зүгээр л байлгахыг хүсч байгаа боловч "U-Turn" -ийг гүйцэтгэхийн тулд эсвэл полицейжийн хязгаарлагчдийн хязгаарлагдмал хязгаарлагчыг дагаж болно.10 Энэ "Think Fast, Think Slow" архитектур нь Waymo нь ухаалаг хүний тохируулгатай робот нь найдвартай байх боломжийг олгодог. Энэ нь шалгаж болно-инженер VLM-ийн "резонирующие трасс" хянах боломжтой бөгөөд энэ нь зеленый гэрэл (морилно уу, полицейжийн ажилтан энэ нь тогтвортой байхыг хүсч байгаа тул) унтраах гэж үзэж байна.11 Эдгээр "эксплицируемол" нь цэвэр энд-аас энд сүлжээний "црэнтэй хайрцаг" байдалд хязгааргүй байхын тулд хянагч, аюулгүй байдлын аудиторууд зориулсан чухал шаардлага юм. Tesla-ийн тоноглогдсон аргаар харьцуулахад Waymo-ийн төвлөрсөн, өндөр нарийвчлалтай картографийн болон холболт дээр зайлсхийх нь Сан-Франциско дахь 2025-ийн долоо хоногийн үед том цахилгаан бууруулах үед хязгаарлалт юм. хот дахь том хэсэгт цахилгаан бууруулах үед Waymo-ийн хэд хэдэн тээврийн хэрэгсэл нь нарийвчлалтай зайлсхийж, хязгаарлалт хамарсан, орон сууцны хязгаарлалт үүсгэсэн. Энэ үйл явц нь тогтвортой холбоо, урьдчилан сэргийлсэн үйл ажиллагаа явуулж байгаа системийн хязгаарлалт дээр анхааралтай. Хэрэглэгчид эцэст нь хязгаарлалтгүй, хязгаарлалттай компьютер дээр ажиллуулж чадна, дэлхий даяар заг NVIDIA Alpamayo: Амьдралын демократизац Өнгөрсөн доор Waymo болон Tesla-ийн зөвхөн энэ том дэлхий даяар загвар бий болгох боломжтой. Nvidia-ийг үүсгэх. 2026-ийн эхэнд, Nvidia нь автономт тээврийн хэрэгсэл зориулсан "System 2" -ийн нээлттэй эх сурвалж загвар Alpamayo-ийг танилцуулсан.4 Alpamayo өргөн автомашины зах зээлд "Chain-of-Thought" (CoT) аргументийг танилцуулж байна. Традицийн AI-д загварыг харахын тулд загварууд "Construction Zone" -ийг олж авах болно. .3 "Би орангуй ширээний ширээг хамардаг. Ажлын ширээг хамардаг үйлчлүүлэгч байдаг. Ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний ширээний Энэ интернэт монолог нь системийн "Long Tail" -ийг ажиллуулах боломжийг олгодог - олон сая мильт хооронд нэг удаа ач холбогдолтой алдартай ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой Andrej Karpathy-ийн үзэсгэлэн: "Nines March" Tesla-ийн алдартай AI захирал, OpenAI-ийн суурилсан гишүүд, энэ бооцооны мэдрэмжийг мэдрэхийн тулд чухал шинжлэх ухааны бүтэц санал болгож байна. Тэрээр бүрэн автономыг sprint гэж биш, "Nine-ийн марш" гэж үздэг.13 Andrej Karpathy, Андрей Карпатын, Автомашины демо нь 90% -ийг ажиллуулахын тулд хялбар юм. Энэ нь кодлох урт хугацаатай. Энэ нь 99% -ийг олж авах нь жил хэрэглэдэг. Энэ нь 99.9% -ийг олж авах нь 5 жил хэрэглэдэг. Учир нь дугуй удаангахын тулд та "шивээс 9" -ийг хэрэглэдэг (99.9999%), энэ нь системийн хэд хэдэн сая мильт хооронд зөвхөн нэг удаа хязгаарлагддаг. Karpathy одоогийн "Систем 1" загварууд (FSD-ийн эхний хувилбар гэх мэт) ихэвчлэн "хүцгэн дамжуулан хянах" гэж бодож байна.14 Тэд Reinforcement Learning (RL) дээр суурилсан бөгөөд зүгээр л хаяггүй байдал юм. Та нэг цаг (миллион фрэймс), хүн нэг удаа хүлээн авах, загварыг нэг "хүцгэн" сигнал хүлээн авах. Энэ нь маш их үр дүнтэй арга юм. Өнөөдөргийн загварууд нь "хязгааргүй автомашины" хөдөлгүүрийн шиг байдаг - тэд статистик чадварыг суурилсан дараагийн токено (боодол) урьдчилан сэргийлэх болно. Гэхдээ тэдэнд "World Model" -ийг хязгааргүй байдаг - физик, байгалийн, объектын байгалийн үнэхээр мэддэг. System 1 загварыг мэддэггүй галт тэрэг нь галт тэрэг нь эрчимтэй юм; Энэ нь зүгээр л таны сургалтын өгөгдлийг мэддэг бөгөөд "бал" нь ихэвчлэн "хүршүүртэй" гэсэн үг юм. Карпати нь энэ хүршүүртэй - нарийвчлал нь асуултанд дамжуулах - дараагийн долоо хоногийн төвтэй асуултууд юм.15 Үнэндээ Эдүүлбэр » Эдүүлбэр » Эдүүлбэр » Эдүүлбэр » Эдүүлбэр » Эдүүлбэр » Эдүүлбэр » Эдүүлбэр » Эдүүлбэр » Эдүүлбэр » Эдүүлбэр » Эдүүлбэр » Эдүүлбэр » Эдүүлбэр » Эдүүлбэр » Эдүүлбэр Их Шизм: Vision vs. Fusion Архитектур нь ухаалаг юм бол сенсор нь ухаалаг юм. Тэгээд энд, Тесла, Waymo хооронд дивергенцийг хамгийн алдартай байдаг. Энэ нь физик, эдийн засгийн, философид харуулсан асуултууд юм. Зураг 1: Sensor Suite харьцуулалт 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." үндсэн сенсор 8 Зохиогчийн эрх 13 Камер, 4 LiDAR, 6 Радар, аудио хүлээн авагч Өндөр мэдлэг Inferred (AI Occupancy Nets дамжуулан тооцоо) Direct (LiDAR Time-of-Flight) газрын зураг Reliance Нийт (Standard Nav Maps) High (HD сантиметр түвшин газрын зураг) Бүтээгдэхүүний үнэ ( > 500 $ автомашины > $10,000+ (Gen 5-аас маш их бууруулах) Эстетик Invisible (хүлэгдсэн нэгтгэсэн) Зөвлөгөө (Dome + Peripherals) Төгсгөл "Хөгжүүлэгч нь харах; автомашины бас байх ёстой." "Супер хүнсний аюулгүй байдал нь супер хүнсний мэдрэмжийг шаарддаг." Tesla: Камер Purist Тесла-ийн философи, Elon Musk-ийн дэмжлэгддэг, анхны принципед харуулсан байна: Бүх галт тэрэгний систем нь биологийн нейрон сүлжээ (хүний) болон оптикийн мэдрэгч (хүний) зориулагдсан байна. Тиймээс, хялбар дэвшилтэт силикон мозг, камер систем нь энэ нь навигацийг чадвартай байх ёстой.5 Tesla radar (6) болон хэт авианы сенсор (2) өөрийн тээврийн хэрэгсэлээс бууруулж, Tesla Vision (1,3,4,5) -ийг тусгаарлагддаг. Pro: Энэ нь гайхамшигтай үнэ төлбөргүй, өргөн хүрээтэй юм. Газрын буудалтай Tesla Model 3 болон Y нь боломжийн өгөгдлийн цуглуулагч, робототехник юм. Хавтгай дээр хязгаарлалттай шилжих лазер байхгүй. Сенсор цуврал нь үнэ цэнэтэй батерийн харьцуулахад. Зөвлөгөө: Камер нь пассив мэдрэгч юм. Тэд "зөвлөгөө" "зөвлөгөө" "зөвлөгөө" "зөвлөгөө" "зөвлөгөө" "зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" "Зөвлөгөө" " Tesla-ийн програм хангамж дээр уян хатан "Occupancy Networks" ашигладаг. Эдгээр сүлжээн нь видео feed-ийг авч, дэлхий даяар 3D томометр загвар бий болгохын тулд видео дээр "виртуал LiDAR" тоноглогдсон.7 Энэ нь програм хангамжийн инженерийн гайхамшигтай ач холбогдол юм, гэхдээ энэ нь үнэлгээтэй байх болно. Хэрэв AI-ийн гэрэлтүүлэг нь гэрэлтүүлэгтэй ачаалалтай ачаалалтай ачаалалтай байдаг бол (ямар Autopilot-ийн ачаалалтай шиг), энэ нь зөөлөн орон сууц "зөөж" болно. Систем нь контекст дээр суурилсан "халюцины" байх ёстой. Waymo: All-Seeing Fusion Waymo нь хүний аюулгүй байдалээс дээш байхын тулд та нар нь суперхристийн мэдрэмжийг шаарддаг. Хүргэлзүүлсэн, хязгаарлагдмал, хязгаарлагдмал насанд хүрэгчдэд зориулагдсан. Робот нь эдгээр хязгаарлалыг хуваалцах ёстой. Waymo-ийн 6-р Generation Driver Stack нь сенсор интеграцийг гайхалтай юм.17 LiDAR (Light Detection and Ranging): Энэ нь гэрэлтүүлэгний нөхцөл байдалд сантиметрт нарийвчлалтай хязгаарлалт хэмжих, сая лазер томоохон дэлхий даяар хэвлэх. Энэ нь лазер импульс (905nm эсвэл 1550nm хавтгай дөрвөлжин) ашигладаг Flight-of-Time хэмжих. Энэ нь цайрдсан дээр ажилладаг. Энэ нь гэрэлтүүлэг дамжуулан хэрчих. Энэ нь хавтгай дээр зурагтай туннель нь илрүүлэх чадахгүй. Радар: Waymo нь хөнгөн, цагаа, снег дамжуулан үздэг дэвшилтэт зургийн радар ашигладаг. Хамгийн чухал нь, радар Доплер нөлөө ашиглан хурд нь дундаж хэмнэх. Камер нь өмнө нь автомашины хурдны өөрчлөлтийг тооцохын тулд хэд хэдэн зураг хэрэгтэй; радар хурдны вектор өөрчилж үед энэ мэддэг. Камер: Waymo нь 13 камер (Genes 5 дахь 29ээс доор) ашигладаг, аялал жуулчлалын гэрэлтүүлэг, жагсаалт, гагнуурын гэрэлтүүлэг (хүйтэн болон хэлбэрээр).17 Аудио хүлээн авагч: Микрофоны тусгай багц нь автомашины сирен, нунтаг, тэр ч байтугай тусламжийн тээврийн хэрэгслийн насос "зөвлөж" боломжийг олгодог.17 6th Generation цуврал нь зардалтай, мэдрэгчний тоог багасгаж, хүрээ болон тодорхойлолт нэмэгдүүлж байна. Энэ "сенсор fusion" нь хязгаарлагдмал аюулгүй байдлын сүлжээг үүсгэдэг. Камер нь сонголтыг харуулсан бол LiDAR нь одоо ч байтугай галт тэрэгээ үздэг. Хэрэв LiDAR нь хурдан доош (лазер бэрхшээлтэй байж болох) харуулсан бол радар нь галт тэрэгээр үздэг.19 Сургалтын физик: Сигнал шугам Асуулт нь ихэвчлэн "Signal-to-Noise" харьцуулалттай. LiDAR нь геометрийн өндөр сигналтай, бага шуудангийн хувилбар олгодог. Энэ нь танд зөв газар юм, харин хязгаарлагч юм. Энэ нь боловсруулахын тулд шаардлагатай "приорс" (хивчлал) бага байдаг. Камер нь ихэнх өгөгдөл (хөнгөн, текстура, текст) хандах боловч геометрийн талаар "шуусан" байдаг. АИ-ийн багаж загвар нь 3D арьс нь 3D арьс биш юм, эсвэл хавхлага нь хавхлага биш юм. Тесла нь компьютерийн (AI) -ийг эцэст нь камергийн шугам бүрэн шийдэхийн тулд маш сайн байх болно. Waymo LiDAR-ийн "хуучин" өгөгдөл нь програм хангамжийн зөвхөн хязгаарлагдмал аюулгүй байдлын шугам юм гэж бодож байна. Чанарын III: Heart (Silicon) - Compute Bottleneck Програм хангамж нь зөвхөн чип дээр ажиллуулсан шиг сайн юм. "Систем 2" асуултууд, End-to-End нейрон сүлжээнд дамжуулахын тулд онгоцны компьютерийн маш их эрчим хүчний шаарддаг. Энэ нь Tesla болон Nvidia-ийн тоног төхөөрөмжийн стратегийн (ямар ч хүмүүсийг эрчимжүүлэх) маш их өөрчлөн байдаг. Waymo-ийн компьютерийн тоног төхөөрөмжийн талаар нийтлэг мэдээлэл байхгүй бол, бидэнтэй холбоо барина уу. Tesla AI4: үр ашигтай тоглоом Тесла өөрийн силикон боловсруулсан. Одоогийн тоног төхөөрөмж, HW4 (AI4) Samsung 7nm үйл явц дээр суурилсан өөрчлөн ач холбогдолтой компьютер юм.20 Спец: 100-150 TOPS (Tera Operations Per Second) INT8 нарийвчлалтай. Архитектур: 8 камераар видео дамжуулахад optimized. Энэ нь мэргэшсэн Neural Processing Units (NPUs) болон хязгаарлагдмал Dual-SoC загвартай. The Bottleneck: судалгаа нь Тесла-ийн хязгаарлалт нь зөвхөн зэвэрдэггүй хурд биш, памэрийн диапазоны өргөн юм. Өндөр давтамжтай видео боловсруулах, хатуу Transformers (V14 загвар гэх мэт) нь гигант хэмжээгээр өгөгдлийг чип-ийн памэрийн дотор болон гарын үсэгээс дамжуулах хэрэгтэй. AI4 нь GDDR6 памэрийн ашигладаг (тавтай морилно уу PC) ~384 ГБ / с диапазоны өргөн авах.20 Энэ барааны хязгаарлалт нь чухал юм. Өндөр "Систем 2" загварууд (VLMs) "контекст хавтгай" -ийг хадгалахын тулд массив памэлийн хязгаарлалт шаарддаг. Тесла-ийн үзэсгэлэнт зөвхөн арга хэмжээ нь хязгаарлагдмал видео өгөгдлийн ихэнх агуулгыг ашигладаг. Elon Musk-ийн дараагийн үеийн чип, AI5 нь 5x памэлийн хязгаарлалт, 10x компьютерийн хязгаарлалттай байх болно. Гэсэн хэдий ч, AI5 нь 2026 эсвэл 2027-ээс долоо хоногт байх ёстой. Энэ нь Tesla-ийг хязгаарлалттай байрладаг: FSD v14 нь одоогийн HW4 тоног төхөөрөмжийн хязгаарлалттай болгон Нвидиа Thor: The Sledgehammer Тесла өөрчлөн чипс үүсгэх үед Nvidia салбарт "Thor" платформ үүсгэдэг. Спец: 2000 TFLOPS хүртэл (FP4 нарийвчлал ашиглан).20 Архитектур: TSMC 4N үйл явц дээр суурилсан (шингээний 5nm түвшний түвшний). Энэ нь CPU, GPU, хяналтын системийг Blackwell архитектур дээр суурилсан нэг SoC (System on Chip) -д нэгтгэсэн. Хязгаар: Thor нь Transformer загварууд болон Large Language Models (LLMs) нь "Систем 2" аргументийг эрчимжүүлэх зорилготой юм. Энэ нь Alpamayo гэх мэт загварууд нь автомашины програм хангамжийн бусад багтаагддаг. Энэ нь нарийн FP4 (4-битын флуокийг тоноглогдсон) квантизийг дэмждэг бөгөөд энэ нь бага памятник нөлөөтэй их загварууд ажиллуулах боломжийг олгодог.21 Зураг 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 Баримтлал ~150 Топс (INT8) ~ 2,000 TFLOPS (FP4) үйл явцыг Node Самсунг 7nm TSMC 4N (5nm зэрэг) Хэмжээ төрөл ГДДР6 LPDDR5X нь Хэмжээ Bandwidth ~ 384 GB / с ~273 GB / с (чип нь) үндсэн хэрэглээ Ажлын Inference VLM / LLM Мэргүүцэл + Vision Эдүүлбэр Тесла Mercedes, Zeekr, Lucid, BYD Тавтай морилно уу: Tesla-ийн ургамал интеграцид тэдний эртний алдартай байх боломжийг олгодог боловч Nvidia-ийн өгөгдлийн төвд олон тооны R & D түвшин автомашинамд хязгаарлагддаг. Thor нь өрсөлдөгчүүд нь Tesla-ийн хуучин HW4 силикон нь хязгаарлагдмал асуултын хүчин чадалтай байх боломжийг олгодог чулуу чип юм. Тесла-ийн бооцоо нь тэдний маш их оптимизирован програм хангамж нь өрсөлдөгчүүд нь хязгаарлагдмал хүчин чадалтай илүү хүчин чадалтай харьцуулах болно.20 Өнгөрсөн хэсэг: Data Fuel – Quality vs. Quantity AI-ийн өгөгдөл ялгаж, автономиятай аялал, хоёр компаниуд маш янз бүрийн хоол хүнс хэрэглэж байна. Тесла: мэдээллийн океан Тесла автомашины 5 сая гаруй автомашины автомашины галт тэрэг байдаг. Эдгээр нь ихэвчлэн FSD (Шинэлсэн) эсвэл "Shadow Mode" -д ажилладаг. Shadow Mode: Тэр ч байтугай хүн автомашины ажиллуулж байгаа үед, Tesla компьютерийн фоноор ажиллуулж, урьдчилан сэргийлэх болно. Хэрэв компьютерийн "сэрээг харах" гэж үздэг бөгөөд хүн шууд байна, систем энэ давуу талтай, Tesla-ийн серверд өгөгдөл татаж байна.5 Эдүүлбэр: Тесла нь жил бүр миллиардын км-ийн өгөгдлийг цуглуулдаг. Энэ нь тэдний "хөнгөн цагаан" гайхалтай үйл явдлыг харах боломжийг олгодог - автомашины матриц, хавтгай, Хойд Дакота дахь хөнгөн цагаан цагаан цагаан цагаан цагаан цагаан цагаан цагаан цагаан цагаан цагаан цагаан цагаан цагаан цагаан цагаан. V14 Leap: FSD v14-тэй, Tesla нь 10x.22-ийн сургалтын параметрүүд нь ихэвчлэн Nvidia H200s (а тэр ч байтугай өөрийн Dojo суперкомпьютер) дээр сургаж байна. Waymo: Curated Библиоте Waymo-ийн флот харьцуулахад хөнгөн байна - хилүүд тээврийн хэрэгсэл, сая биш. Тэд 100 сая автомашины миль цуглуулж байна.10 Гэсэн хэдий ч, Waymo нь тэдний өгөгдөл нь хязгааргүй өндөр чанарын байна. High-Fidelity Labels: Waymo автомашины LiDAR ашиглан, тэдний сургалтын өгөгдөл нь төгс "хуучин" уян хатантай байдаг. Тэд хоорондоо ямар ч хязгаарлагдмал байх ёстой. Тэд мэддэг. Симуляци: Waymo ихээхэн симуляци (Carcraft) дээр суурилсан байна. Тэд бодит дэлхий даяар оюутнуудыг авч, виртуал дэлхийд сая хувилбаруудтай, физик тоноглогдсон миллиардын симуляцийн миль дээр системийг сургаж байна.10 Closed Loop Feedback: Waymo-ийн систем нь өөрийн галт тэрэгний талаар сурах. Энэ нь "Критик" загварыг ашигладаг. Энэ нь автомашины автомашины суралцаж "flywheel" бий болгодог.10 The Insight: Tesla өргөн тоглоом тоглож байна; тэд "шууштай" үзэл өгөгдлийн гадна бүх зүйлийг үзсэн байна. Waymo гүнзгий тоглоом тоглож байна; тэд бага үзсэн байна, гэхдээ "тавтай морилно уу" сенсор тоноглогдсон бөгөөд тэд өөрсдийгөө симулируулдаг. Tesla гэж бодож байна, "мэнх нь өөрсдийн чанарыг байна." Waymo "гүнзгий, хөлзгий" AI сургалтанд хэрэглэдэг бөгөөд камер зөвхөн өгөгдлийг LiDAR өгөгдлийн харьцуулахад "гүнзгий" гэж бодож байна. Чанарын V: Хамгийн сүүлийн үеийн хөгжил & Reality Check Coast-to-Coast Drive: Шинэ бенчмарк 2026-ийн эхний сард спор нь теорийн талаарх талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаар Энэ амжилт нь хэд хэдэн шалтгаан нь чухал юм: Generalization: Энэ нь "end-to-end" загварыг олон улсын шугам, янз бүрийн галт тэрэгний жагсаалт, янз бүрийн цаг агаарын нөхцөлүүд дээр ерөнхийдөө болгодог. Үнэлгээ: Нэг диск статистик хэлбэрээр хязгаарлагдмал юм ( "One-ийн дээж хэмжээ"), энэ нь боломжийг олгодог нь FSD-ийн MTBF (Mean Time Between Failures) нь v12-ээс хойш хэмжээгээр сайжруулсан байна. Community Validation: Drive нь Whole Mars FSD мэдээллийн сан дамжуулан дагаж авсан бөгөөд үйлдвэрлэгчдийн баталгаажуулалтыг багасгахын тулд чанарын баталгаажуулалтыг нэмж байна.24 Үүнээс гадна, би хувийн тусламжтай Tesla FSD v14-ийг 2025-2026-ийн аялал жуулчлалын хугацааны хугацаанд өөрийн сүлжээний талаархи зарим анекдоттай амжилт мэдэгдсэн. Миний найз нөхөд Сан Франциско-аас Лос-Анд, Bay Area-аас Lake Tahoe (шигүүр газар) руу эцсийн эцсийн дараагийн аялал дууссан. Тэд энэ нь V13-ээс чухал ач холбогдолтой сайжруулдаг гэж бодож байна. V14 нь жишээ нь жишээ нь жишээ нь жишээ нь жишээ нь жишээ нь жишээ нь жишээ нь жишээ нь жишээ нь ач холбогдолтой. Гэсэн хэдий ч, критик нь скептик байна. Тэд "Gambler's Fallacy" гэж нэрлэдэг. Хэрэв систем нь 10,000 мильт бүр 1-ийн хязгаарлалттай байдаг бол та хязгаарлалтгүй 3000 мильг ачаалаж болно. Гэхдээ робототакси байхын тулд (хязгаарлагчгүй), та нь 10,000,000 мильт бүр 1-ийн хязгаарлалттай байх хэрэгтэй. Хязгаарлагч нь хязгаарлалттай бүх мильт ачаалаас FSD v14 илүү аюулгүй байна.25 Waymo Сэтгэгдэл Тесла нь нэг хоорондын тээвэрлэлт олох үед Waymo нь арилжааны үйлчилгээг ажиллуулдаг Финикс, Сан Франциско, Лос-Анджелес гэх мэт хотуудад Waymo-ийн тээврийн хэрэгслийн тээврийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэгслийн хэрэг Өнөөдөр Өнөөдөр The Stat: Waymo has a crash rate significantly lower than human drivers in the areas it operates (0.7 crashes per million miles vs 4.85 for humans).25 Хязгаарлалт: Waymo нь геоарч байна. Энэ нь Myrtle Beach-д галт тэр ч байтугай явах чадахгүй байна. Энэ нь газрын зураг, баталгаажуулалт хэрэгтэй. Чанарын VI: Өнгөрсөн урьдчилан сэргийлэх, дараагийн зам Гран Туризмын шагналыг олохыг хүсч байна уу? Эдгээр асуултууд нь цаг хугацаа, шагналын тодорхойлолттай байдаг. 1. Хязгаарлалт (2026-2028): Waymo Robotaxi, Tesla ADAS-ийг доминирует Waymo: Энэтхэг хотуудын хоорондоо дэлгэрэнгүй байх болно. Тэдний нэгжийн зардал багасгах болно (Gen 6), тэдний аюулгүй байдал нь баталсан байна. Тэд ихэнх хатуу метрод "Uber-без-a-driver" зах зээлийг эзэмшиж болно. VLM (System 2) нэмэлт нь тэднийг өмнө нь хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал тохиолдолд ажиллуулах туслах болно. Тесла: FSD v14 нь гайхамшигтай "Сургалтын" систем байх болно. Энэ нь танд далайн далайн тээвэрлэх болно, гэхдээ та одоо ч байтугай анхааралтай байх ёстой. "Унсургалтгүй" (руулгыг бууруулах) нь гарын авлага нь v14 нь гарын авлагатай юм. HW4-ийн тоног төхөөрөмжийн хязгаарлалт нь бүрэн L5 автомашины бууруулах болно, AI5-ийг чадахгүй байна. 2. The Long Term (2029+): Convergence "Android" Момент: Nvidia-ийн Alpamayo болон Thor платформ бусад автомашины үйлдвэрлэгчдэд туслах болно. Бид Mercedes-ийн эсвэл Hyundai-ийн Waymo, Nvidia-ийн дэмжлэгтэй "результац" хүчин чадалтай "машины автомашины" үзэх болно. Tesla-ийн Data Victory: Хэрэв - болон энэ нь том юм бол - Tesla нь ихэнх видео флот, энд-аас эцсийн сургалт ашиглан "резултац" асуудал шийдэх боломжтой бол, тэд дэлхийн тоглолтонд амжилттай байх болно. Тэд үйлдвэрлэлийн хүчин чадалтай (миллионы автомашин) болон үнэ цэнэтэй бүтэцтэй байдаг (хэвийн мэдрэгч) Mumbai-аас Montana-аас, Waymo-ийн HD газрын зураг нь ямар ч орчинд автоматаар байршуулах болно. Waymo Pivot: Энэ нь бүрэн спекулятив юм, Гэхдээ Google AI Research-ийн уян хатан эрчим хүч, Multi-modal загварын Gemini цуврал дахь хурдан дэвшилтэт дээр суурилсан, Google нь фундаменталь янз бүрийн системийн архитектуртай параллель хөтөлбөрт тайлан ажиллуулах боломжтой. The Wild Card: Системийн 2 Distillation Судалгааны дэвшилтэт (26-д нэрлэдэг) том загварыг хурдан, үр ашигтай System 1 сүлжээнд хурдан, амархан System 2 аргументийг "дистиллинг" зорилготой юм. Судалгааны систем (System 1) нь профессор (System 2) нь суралцаж байна. Судалгааны систем (System 1) нь суралцаж байна. Судалгааны систем (System 1) нь суралцаж байна. Тесла, Waymo аль аль нь энэ хийх нь босоо байна. Waymo нь VLM-ийг ашигладаг. Tesla нь автомашины тэмдэглэгээтэй видео клипүүд (автомашины тэмдэглэгээтэй) ашигладаг. Шагналт: Шагнагч энэ "хуучин - оюутнуудын" хоолой хамгийн сайн автоматжуулах компани байх болно. Тесла нь илүү "хуучин" (машины) болон өгөгдөл байна. Waymo нь илүү сайн "хуучин" байна. Conclusion: The Infinite Mile Лос-Анджелес-д Myrtle Beach-д аялал нь инженерийн үзэсгэлэн байсан бөгөөд нейрон сүлжээний хязгаарлагдмал хязгаарлалыг харуулсан юм. Гэхдээ "99% -ийг ажиллуулах" болон "тавтай морилно уу, эцэст дээр засвар хийх" хооронд хязгаарлалт нь мильд хэмндэг биш юм. Энэ нь 9-д хэмндэг. Тесла энэ шугам дөрвөлжин аялалтай, хямд автомашины визийг бий болгож байна, түүний автомашины ширхэг, "хэдийгээр зөвхөн" бооцоо нь алдартай. Waymo галт тэрэг бий болгож, хурд, ширхэг үнэ цэнэтэй аюулгүй байдлыг баталгаажуулдаг сенсор, газрын зураг суурилуулах. Nvidia нь Alpamayo гэх мэт хэрэгсэл ашиглан автомашины "хүний" -ийг демократийг бий болгож байгаа бол хоёр нь янз бүрийн ялгаатай байж болно. Автомашины судлах болно. Тэд тэднийг тайлбарлахад суралцах болно. Аяар камер, лазер, силикон чип хооронд хязгааргүй гарын авлага хооронд машин дахь гениал нь эцсийн хувьд дугуй авч болно. Үзүүлэлт Элон Маск Tesla-ийн оюутнуудын анхны Америк дахь бүрэн автоматаар ажиллуулах дараа хариулдаг - UNILAD Tech, 7 оны нэгдүгээр сарын 2026, https://www.uniladtech.com/vehicles/car-news/musk-responds-tesla-owner-first-autonomous-drive-867091-20260102 Тесла FSD-ийг эцсийн хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоолой - Teslarati, accessed January 7, 2026, https://www.teslarati.com/tesla-fsd-successfully-completes-full-coast-drive-with-zero-interventions/ Self Driving Has Been Solved by NVIDIA?, 2026 оны зургадугаар сарын 7-р, https://www.youtube.com/shorts/gVbpwlNdUTg NVIDIA Alpamayo нь автоматаар тээврийн хэрэгсэл бий болгох ..., 7 оны нэгдүгээр сарын 2026-ийг олж авсан https://developer.nvidia.com/blog/building-autonomous-vehicles-that-reason-with-nvidia-alpamayo/ Deep Dive: Tesla, Waymo, болон Great Sensor Debate.Contrary судалгаа, 2026 оны нэгдүгээр сарын 7-нд хандах, https://research.contrary.com/report/tesla-waymo-and-the-great-sensor-debate Автомат тээвэрлэх нь гайхалтай урт зүрх: Энэ нь мэдрэмжийг уншсан боловч тавтай морилно уу - ResearchGate, 7 оны нэгдүгээр сарын 2026, https://www.researchgate.net/publication/387997832_The_curious_long_tail_of_automated_driving_It_reads_minds_but_stops_too_far_from_the_ticket_machine Tesla-ийн FSD-ийн Автономт Driving - Veltyx, 7 оны нэгдүгээр сарын 2026, https://www.veltyx.de/en/post/tesla-s-fsd-redefines-autonomous-driving Tesla FSD болон Waymo хоорондоо янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн янз бүрийн Kyle Waymo болон Tesla-ийн тусламжтай байдал, тусламжтай байдал талаар хэлж байна : r/SelfDrivingCars - Reddit, 7 оны нэгдүгээр сарын 2026, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1lkcco0/kyle_talks_pros_and_cons_of_waymo_and_tesla/ Зохиогчийн эрх © 2018 Зохиогчийн эрх © 2018 Зохиогчийн эрх © 2018 Зохиогчийн эрх хуулиар хамгаалагдсан. Waymo: "Тэвчтэй, аюулгүй" автономтой тээврийн AI - EEWorld, 7 оны нэгдүгээр сарын 2026-ийг олж авсан https://en.eeworld.com.cn/news/qcdz/eic715466.html NVIDIA Alpamayo Open-Source AI-ийн загварууд, хэрэгсэл, аюулгүй, асуултууд дээр суурилсан автономын тээврийн хэрэгслийн хөгжлийн хурдасгах, 2026 оны нэгдүгээр сарын 7-нд хандах, https://nvidianews.nvidia.com/news/alpamayo-autonomous-vehicle-development Andrej Karpathy нь Dwarkesh-д AGI-ийг одоо ч долоо хоногийн дотор байна. - The Neuron, accessed January 7, 2026, https://www.theneuron.ai/explainer-articles/andrej-karpathy-told-dwarkesh-that-agi-is-still-a-decade-away Үүнээс гадна Hype: 5 Counter-Intuitive Truths About AI from Andrej Karpathy, accessed January 7, 2026, https://dev.to/amananandrai/beyond-the-hype-5-counter-intuitive-truths-about-ai-from-andrej-karpathy-afk Andrej Karpathy — AGI нь долоо хоногийн дотор байна - Dwarkesh Podcast, 2026 оны нэгдүгээр сарын 7-р, https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy Тесла FSD vs Waymo Driver - CleanTechnica, 2026 оны нэгдүгээр сарын 7 нь авдаг https://cleantechnica.com/2025/12/16/issues-under-the-surface-with-tesla-fsd-vs-waymo-driver/ Шинэ Waymo robotaxi нь бага үнэтэй илүү сайн гүйцэтгэлийг санал болгож байна - The Robot Report, accessed January 7, 2026, https://www.therobotreport.com/new-waymo-robotaxis-offers-better-performance-at-lower-cost/ 6th-generation Waymo Driver-ийг татаж авах : r/singularity - Reddit, 7 оны нэгдүгээр сарын 2026-д хандах, 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, 2026 оны зургадугаар сарын 7 нь авдаг https://www.eye2drive.com/2025/06/19/tesla-testing-vision-only-autonomy-in-robotaxi-fleet/ Tesla AI4 vs. NVIDIA Thor: автомашины компьютерийн ягаан туяаны үр дүнд, Ectrek Electrek, 2026 оны нэгдүгээр сарын 7 нь авдаг https://electrek.co/2025/11/25/tesla-ai4-vs-nvidia-thor-reality-self-driving-computers/ NVIDIA Jetson Thor, Physical AI-ийн хамгийн сүүлийн үеийн платформыг танилцуулах, 2026 оны нэгдүгээр сарын 7-р удаа үзсэн https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvidia-jetson-thor-the-ultimate-platform-for-physical-ai/ БНХАУ-ын Intelligent Driving Industry: Dramatic Changes in Computing Power - 36 аж ахуйн нэгж, 2026 оны нэгдүгээр сарын 7-нд хандах, https://eu.36kr.com/en/p/3617790434980357 Tesla vs. Waymo vs. Cruise: Автономт тээврийн хэрэгслийн аялал жуулчлалын тэргүүлэгч кем байна? (Market Share Stats) Ebay PatentPC, 2026 оны нэгдүгээр сарын 7 нь олж авсан https://patentpc.com/blog/tesla-vs-waymo-vs-cruise-whos-leading-the-autonomous-vehicle-race-market-share-stats Tesla FSD анхны бүрэн автономын АНУ-ын Coast-to-Coast Drive авах : r/singularity - Reddit, 7 оны нэгдүгээр сарын 2026, https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1q0pvbr/tesla_fsd_achieves_first_fully_autonomous_us/ Waymo дээр Elon: "Теслатай харьцуулахад тавтай морилно уугүй" Waymo Details AI Safety Strategy : r/SelfDrivingCars - Reddit, 7 оны нэгдүгээр сарын 2026, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1pj4ufx/elon_on_waymo_never_really_had_a_chance_against/ Автоном тээврийн хэрэгслийн Multi-modal Large Language Models Distilling - arXiv, 2026 оны нэгдүгээр сарын 7 нь олж авсан https://arxiv.org/html/2501.09757v1 Систем 2 систем 1 руу дистиллинг - arXiv, 2026 оны нэгдүгээр сарын 7 нь, https://arxiv.org/html/2407.06023v1 Ashok Elluswamy "FSD-ийн үндсэн загвар", ICCV 2025 танилцуулга 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
