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周五三件事
4月5日周五，发生了三件有趣的事：
1. 美股交易时间上午，路透社发表了一篇题为《中国电动汽车竞争激烈，特斯拉取消低成本汽车计划》的文章。文章援引“熟悉内情的消息人士”的话，称在特斯拉公司二月底的一次会议上，马斯克指示公司高层“全力发展robotaxi”，并取消生产廉价车型Model 2的计划。
2. 半小时后，马斯克发文回应：“路透社又说谎”，驳斥了Model 2计划被取消的谎言。
3. 美股盘后，马斯克发了一个简短的帖子并将其置顶：8月8日发布特斯拉Robotaxi。
这三个事件，触发了周五特斯拉股票价格三个明显的拐点（灰色为盘后交易）。
1月25日，特斯拉23年四季度财报电话会议，马斯克在回答关于紧凑型汽车（俗称Model 2）的问题时这样说：
我之所以想把这条新的革命性的生产线设置在得州超级工厂，是因为我们确实需要工程师们驻扎在生产线上。这不是那种现成的，拿来就能用的生产线。对特斯拉的工程师们来说，驻扎在奥斯汀的生产线上，比其他地方要容易得多。我们目前预计明年下半年开始投产。这将是一次具有挑战性的生产爬坡，我怎么强调都不为过，我们几乎会睡在生产线上。事实上，并非几乎，是就会。但我相信，一旦投产，它将全面超越世界上任何其他的制造技术，达到一个全新的水平。生产制造的S型曲线总是很难预测，它一开始总是非常缓慢，然后就会呈指数增长。
FSD累计里程
埃隆官宣robotaxi之前两个小时，X上的“Tesla AI”官方账号宣布FSD累计行驶里程超过了10亿英里（约16亿公里）。
埃隆补充说：“不需要太久，特斯拉FSD就将超过100亿英里。”这个图表中三个重要的时间转折点分别为：
1. 21年10月，推出安全评分Safety Score，并扩大beta测试规模2. 23年8月，V11扩大推送规模3. 24年3月底，V12去除beta字样，改称supervised，并开始全美为期一个月的免费试用。（图表斜率变化惊人）
关于FSD累计里程，2016年发布的《特斯拉宏图之第二篇章》“自动驾驶”一节有这样的描述：即使有一天，软件已经高度完善，甚至远超人类驾驶员，获得监管部门批准完全自动驾驶也还有很长时间，而这个时间会随地区不同而有很大差异。我们预计，获得世界各地监管部门批准，需要积累大约60亿英里（接近100亿公里）的自动驾驶里程。目前自动驾驶车辆的学习里程才刚刚超过每天300万英里（接近500万公里）。按照目前FSD的里程累计速度，考虑四月份全美免费试用，以及试用后购买率的潜在增长，FSD累计行驶里程有希望在五月底达到20亿英里，并在一年之内达到60亿英里的总量。
robotaxi
对特斯拉来说，robotaxi并不是什么新概念，它是特斯拉公司发展轨迹上的一个既定目标。一直以来，问题只在于何时实现。从埃隆的置顶帖看来，答案已经逐渐浮出水面了。
《特斯拉宏图之第二篇章》中有这样的描述：
全自动驾驶得到监管部门批准后，这将意味着您可以从几乎任何地方召唤您的特斯拉。上车后，在抵达目的地的途中，您可以睡觉、阅读或做任何其他事情。
您还可以很便捷地在特斯拉 App上设定一个按键，将您的座驾加入到特斯拉共享车队，让爱车在您工作或休假时为您赚取收入，从而大大抵消、甚至有可能超出月贷款或租赁成本。这将大大降低真实的拥有成本，以至于几乎每个人都可以拥有一部特斯拉。由于大部分车主每天的车辆使用率只有5%至10%，全自动驾驶车辆的基本经济效用，将很可能是非自动驾驶汽车的数倍。
而在客户用车需求大于客户拥有车辆数量的城市，特斯拉将会运营自己的车队，无论您身处何处，我们都确保您可以召唤到我们的汽车。
简而言之，特斯拉蓝图之第二篇章包含：
1. 创造惊人高效的、配备集成储电功能的、美观的太阳能板2. 扩充电动汽车产品线，满足各细分市场需求3. 通过大量的车队学习功能，开发出比人类手动驾驶安全10倍的自动驾驶技术4. 让车辆在闲置的时候，通过分享来为你赚钱。
至少近三年，每年特斯拉提交给美国证监会SEC的年报10-K文件都有明确指出：我们打算在未来建立特斯拉自动驾驶乘车出行网络，我们希望，这也能让我们在交通方式不断发展的同时，获得新的客户群。如果通过8月8日的发布，我们能看到特斯拉robotaxi落地的路径和日程表，那么，2016年制定的宏图二，也即第二个十年计划，将能真正在十年完结之前圆满完成了。
《埃隆·马斯克传》第80章“robotaxi”披露的robotaxi车型一款概念设计图
自动驾驶的成功秘诀
特斯拉投资者Sven@X发文总结了他对于特斯拉自动驾驶的看法：特斯拉已经赢得了自动驾驶竞赛，但无人知晓。原因何在？根据当前的信息（如Andrej、Ashok等人的CVPR演讲，Dave Lee和James Douma的讨论），我总结出以下简化步骤，其中DC=数据中心，OTA=在线升级，FLEET=特斯拉车队，NN=神经网络1.DC：从训练数据集开始
2.DC：根据数据集训练NN（见 1.）
3.OTA：将NN部署到FLEET
4.FLEET：收集视频
5.OTA: 发送剪辑回DC
6.DC：自动标记片段
7.DC：将片段添加到当前训练数据集
8.转到2.目前为止，所有的组件，车队、数据中心和在线升级均为公司自研的高度自动化流程。训练数据集的大小（车队规模每年增加50% -> 更大型、更干净、更多样化的数据集）和训练计算速度（H100 和 Dojo）将得到改进。如果你认为这是一场通往L5级自动驾驶的竞赛，那么就会想到以下问题，尤其是在竞争方面：- 车队的规模有多大？
- 车队的规模增长有多大？
- 进入车队有多容易/多快？
- 整个循环/流程的自动化程度如何？到目前为止，我还没有看到任何对手拥有与特斯拉竞争的基础设施和速度。这也带来了成本优势（无论是每英里成本、传感器套件成本还是训练计算成本）。最终，特斯拉将胜出。
马斯克肯定了Sven的分析，他说：“差不多吧。
要实现通用的自动驾驶，难度之大令人咋舌，需要你以上描述的所有条件，甚至更多。
今年（我们）在训练计算、海量数据管线和海量视频存储方面的投资累计将远远超过100亿美元。
但是，这与由特斯拉设计人工智能推理计算机、正在由驾驶员进行训练、在道路上行驶的价值约2500亿美元的汽车相比，简直是小巫见大巫。
来源：https://view.inews.qq.com/k/20240406A05LP300
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