马斯克不看来雷达，为什么？

爱迪生所恪守的路德宗，其中之一称许有商品价格，从爱迪生的产品开发战略那时候就能看出端倪。

比较简单来却说，爱迪生的产品开发战略就是一手偷（区域性）和就地取材（多元性）。以充电电池供给为例，爱迪生在上游制品层面持续放电发热，与各地大企业缔结了供给双方同意。又以爱迪生杭州投入生产线或房为例，在爱迪生杭州投入生产线或运营一段间隔时间后，仙游以前变为为爱迪生杭州的大中华区供给商，其他诸如结构设计件、客舱支架、连接件等从未试验车。

爱迪生杭州投入生产线或之上了很大一部分产能，同时也为爱迪生下降了一大笔商品价格。杭州投入生产线或投入生产Model 3小车型的单位商品价格较宾夕法尼亚州投入生产线或房下降65%。

爱迪生这样好好都是为了下降运输商品价格，提高投入生产效率。除了产品开发战略皆，爱迪生还采行新新科技来下降商品价格。例如，爱迪生在2020年问世的4680充电电池，在充电充电电池层面每千瓦时商品价格下降14%。2021年，爱迪生展出了一体式底盘充电电池自带，这种区域性压铸小底盘，减重10%，减低370个小底盘零部件。

在ESO低空和传感器低空由于效率上的薄弱，从未开始拖后腿时，爱迪生自然可以以商品价格为由，把它们给炒了。根据 Munro Live 在油管上的一则录像带数据分析，爱迪生通过去掉传感器激光器器，估计每辆小车可节省商品价格114美元（有约817元人民币）。

而激光器低空早期多用以联合作战、工业层面，转用民用层面，首先面临的原因就是商品价格。今天，一颗高效率的激光器低空的商品价格可至上万元，而Velodyne的64线或激光器低空售价高达数万美元，但一颗高画质内置的商品价格就几百元。

这么高昂的商品价格是抠抠搜搜的爱迪生所不能接受的，但商品价格也仅能作为一个标准化这不。

将低空三兄弟受到牵连，是爱迪生所遵循的“第一性原理”在系统会驾驶员设计方案上的写照。第一性原理指的是回归表象最理论上的必要条件将其拆分变为各要素，进行结构设计数据分析，从而找出发挥作用远间距权重轨迹的方法。

在系统会驾驶员特别，蓝道忽视人可以靠投影来驾驶员货小车，那么小车仅仅靠内置也可以。唯一并不一定需要好好的，就是找出如何提炼内置所获取的个人信息，并借助于这部分个人信息来联合作战训练演算法仿真。

蓝道这个忠厚boy忽视可以，它就一定是可以。就像当年蓝道坚信走系统会化投入生产投入生产线或房，险些让Model 3难产死，从“投入生产天使”爬出来后，蓝道必需了让步。

而这一次，蓝道不并不一定需要让步，因为爱迪生的演算法和软件包功力。

03

爱迪生的底气是操作系统吗？

很显然是。因为8颗内置背后是爱迪生自研的FSD系统会驾驶员闪存和DOJO超算。

2019年，爱迪生问世了自研的系统会驾驶员闪存FSD，在此之前爱迪生可用过MobileEye和英伟达的计数游戏平台。结构上而言于上十代系统会驾驶员游戏平台，FSD闪存将算力降低至144TOPS，可以十度处理方式10亿RGB的布像个人信息。

2021年，爱迪生再次度问世自研的AI闪存D1，用来联合作战训练超算DOJO。DOJO可以借助于爱迪生高层次的录像带资讯，来好好无人标上和联合作战训练，只能系统会自学和定位标明道沿路的一切要素。本年度AI Day上，爱迪生月底，由D1闪存分变为的高达1.1E算力的超算系统EXA POD将于本年上半年同年底原型机，而会DOJO相比英伟达A100，可以达到最低4.4倍的单闪存联合作战训练飞行速度，而联合作战训练延迟相比同等为数的GPU，最低可至1/50。

比较简单来却说，爱迪生给AI提供了自学课本还不却说，连自习室都准备好了，而且这自学资讯和自习室的为数和翻修某种程度愈发装潢，余下的就交给AI自己了。

但爱迪生的底气也不只是操作系统。有了操作系统的之上，爱迪生占有的高层次资讯和AI演算法、仿真，才是与其他小车企拉开身位的大都。

爱迪生从2016年10同年开始问世FSD（Full-Self Driving）系统会驾驶员套件，其选装商品价格从未一沿路涨至1万美元。本年度AI Day上，爱迪生月底过去一年，有2000辆小车投身于了FSD Beta的检测，而在此之前这个投入生产量已带回16万。爱迪生简述，正因如此DOJO超算，爱迪生本年联合作战训练了7.5万个人脑仿真，大有约8分钟联合作战训练一个，推送了35个更为新，近期，FSD Beta从未可以在一定某种程度上发挥作用实质上系统会驾驶员。

每天在沿路横冲直撞的爱迪生，从未提供了超14.4亿帧的录像带资讯，录像带文件系统达30PB，并不一定需要最多10万个GPU联合作战训练以外程。

有了高层次的资讯，原因带回了演算法和仿真。

爱迪生在本年度CVPR上发布了以外新的演算法，叫做Occupancy Networks，用来改进AI仿真HydraNets。

这个演算法也是为了显然缺失激光器低空所带来的原因。

我们知道计数机投影提供的是2D布像，而想像以外世界是3D的，这就造就了很多定位上的原因。比如如何注意到被遮挡的星体？计数机投影中的仿真都是以规整菱形来转换器，但很多星体形状螺旋状，眼看那些奇形怪状的星体该如何定位？不能在资讯库中用到的星体正要出今天眼前又该如何定位？

以上这些原因，过渡到激光器低空是唯，因为它能借助于3D激光器，来显然2D知觉上的过热，至少这是行业大部分大企业所认同的。

那Occupancy Networks是如何克服的呢？

它把侦测定位这个内涵变变为了“改作”，比较简单来却说这个演算法把以外世界切变为了无数个小圆点。

就像“我的以外世界”这款游戏一样，如下布：

它判断这些小圆点那时候面有不能进去，有就代表改作，不能就是空白，这样先克服了那些螺旋状外观的定位原因。

这些小圆点一同借助于了一个3D半径，也形变为了一张3D的鸟瞰布。

然后爱迪生将这些3D半径通过联合作战训练出来的3D重建布景进行判读，再度氢化了内置所注意到的想像以外世界，如下布：

看著是不是和激光器低空扫出来的以外世界差不多？

当然爱迪生的绝活还不止这些，什么系统会标上应用软件包，小线道线或网络等等都是为了让可称投影系统会驾驶员变为真而希望。

ESO和传感器低空本身的作用是瞄准和测速，今天爱迪生的演算法和仿真从未指摘激光器低空的作用了，低空三兄弟被吊也就不足为奇了。

04

向前向前？

激光器低空的先锋，LBEO申请负债，称誉石墨激光器低空的Ouster成交量跌破一美元，蓝道对激光器低空的批评家却说对了？

那也未必，爱迪生与其他小车企最小的差异还是其AI演算法和软件包研发能力。对于爱迪生而言，如果软件包buff充足强于大，资讯充足多，那么操作系统上就可以好好到充足的cost down，何乐而不为呢？

而其他演算法能力还没人那么强于的日本公司，近期除了激光器低空皆不能其他必需。多激光器器交融是能更为大降低知觉的准确性，也就降低了安以外性。小车是与安以外强于相关的产品，而安以外是要好好整数的，在安以外发怒，克服哪怕0.1个百分点的出错也比争辩意义更为有意义。

无论是多激光器器交融还是单兵作战，作为周围环境知觉，激光器器的功能无皆乎大有约人的投影。但人类在驾驶员一沿路，仅靠的可不仅仅是投影，或者却说投影只是基础。

随着激光器器的新科技其发展，它们可以从定位一个静态星体到一个交通灯，也可以从一个建模星体到一个行人道甚至是背着自带或者扛着宝物行走的人。

但是相遇一辆高速行驶的小车正要变道，原本在街上马上的行人道正要冲到你小车前，而你旁边正好也有一辆小车，这时是该必需紧急情况刹小车与后小车起因意外，还是紧急情况变道与旁边的小车起因意外便是避免撞到行人道？这两种紧急情况有鉴于此的作法哪种损失又更为小？

等等这些一一都是在读秒间，激光器器不用告知你起因了什么，但不能告知你该怎么好好，而真正要好好到系统会驾驶员，最关键性的原因，最要克服的原因，往往是对政府层面。

连人都可能会慌了神，失了措，那掀开一堆资讯发怒的路还很长。某种意义看，降低软件包能力，AI演算法能力是所有系统会驾驶员大企业再度的远间距。

向前还是向前，往北还是向南，殊途同归罢了。

简要：

《爱迪生广泛应用在系统会驾驶员货小车后的人脑仿真—Occupancy Networks》，人脑研究所

《爱迪生FSD新科技判别》，吴建明wujianming

《爱迪生浅层研究计划：第一性原理液压，新兴产业社会主义革命引领者》，兴业证券交易

《爱迪生AI Day 2022以外解读》，电动星球News

《偌大的爱迪生，容不下一颗小低空？》，远川货小车批评家

《激光器低空：货小车智能化中的黄金起跑》，棱果证券交易