先不去聊很多专业的内容（其实主要是自己也不懂）
就说两个方面，感受一下特斯拉AI DAY的硬核能力：
一、FSD能力下的无保护城市道路左转：
比如说城市道路口的无保护左转，就是一个经典的城市辅助驾驶的场景：
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在这个视频中，当特斯拉在路口的时候，遇到的困境主要有：
1.雨天。
2.地面没有引导标线。
3.左侧行人正在过街，前方车辆正在前行或右转。
4.右前侧有车辆行驶横穿视野。
5.视野中横穿的车辆随时对行人状态形成遮蔽。
6.通过十字路口之后，立即就有路边停车形成的障碍
……
所以，特斯拉实际上模拟了多种通过的方法，比如：
1.抢在行人过街前通过，虽然系统认为车辆有能力抢在行人过街前通过，但这可能会严重的威胁行人安全（心理压力和不舒适，甚至行人突然加速等），也会受到各地交通法规的限制，所以，这一方法不算好。
2.减速，等待行人通过后再通过，这个状态看起来没什么问题，但是给右侧的来车造成了风险，从下面的图片中可以看出，对侧正在行驶的车辆因为特斯拉的通行而不得不减速，否则会发生碰撞的可能，所以，这一方法似乎也不算好。
3.安全交互的方法。最终特斯拉通过安全交互的方法来实现了车辆的通过，首先，我们保持一个低速，等待行人和前方横行的车辆通过，当特斯拉和车辆及行人都保持有安全距离后，我们再通过这个路口。
而实际上，在这种无保护左转的过程中，车辆经常要面对超过20个在不断变化的目标，这就给车辆的辅助驾驶带来很大的困难，尤其是对目标的预测是很大的挑战，不仅仅在逻辑上，在数据上也是。所以，特斯拉的工程师用了“爆炸”这两个字。
所以，特斯拉的工程师创造了一个框架模型来解决这个问题：
在上图左边的每一层都是特斯拉处理这个无保护左转的过程，比如如何应对行人这个问题：
第一层：现实视觉所能看见的东西
第二层：分析后提供一些目标路径
第三层：对目标路径进行推演和筛选
第四层：找到最优解决问题
第五层的时候实际上又开启了一个新的框架（如何应对前右侧来车）。
在这个框架下，特斯拉可以快速处理在城市高阶辅助驾驶过程中遇到的各种问题，当然，这还依赖于特斯拉的神经网络的进步。在后面，特斯拉的自动标注系统在DOJO超算的推动下，将极大的提高效率：
自动训练场景的标注速度提升了1000倍
这是个非常可怕的效率，现在不知道有什么途径可以追上特斯拉的这个自动标注速度的能力，或许只有像马斯克所说的，等特斯拉开放“Dojo”的付费使用能力？
简单地说，我们还在考虑到底能不能的能力的时候，人家已经在做好不好的答案了……
二、AI机器人的一些能力：
实际上，我个人觉得AI机器人更多的是前瞻性的能力演示，一方面吹点牛逼，一方面可以招募些人，毕竟这玩意看上去还是挺上头的。
在发布会上，特斯拉也声明，机器人的行驶算法和汽车的FSD相同：通过传感器和计算机视觉，利用海量数据持续训练，变得越来越强大。
这家伙还很有力气，他的执行器可提起半吨重的钢琴，理论上，将来的这些粗活，可能都要交给机器人来做了。
当然了，喜欢吹牛逼的老马也说了，特斯拉机器人的产量将可以达到数百万台，价格会比汽车便宜得多，可能不到2万美元，有望在3-5年时间内交付
