特写特讯！美国体验特斯拉FSD：亮点频现，仍待完善

美国体验特斯拉FSD：亮点频现，仍待完善

北京，2024年6月14日 - 近日，我有幸在美国体验了特斯拉的FSD（全自动驾驶）功能，总体感受是亮点频现，但仍有待完善。

亮点：

• **强大的感知能力：**FSD能够准确识别周围环境，包括车辆、行人、交通信号灯等，并做出相应的驾驶决策。在复杂的路况下，FSD也能保持平稳流畅的驾驶。
• **优秀的自动变道能力：**FSD能够自动识别合适的变道时机，并安全地完成变道操作。在高速公路上，FSD能够自动跟车、变道、超车，大大降低了驾驶疲劳感。
• **智能的停车能力：**FSD能够自动识别停车位，并自动泊车入位。即使是狭窄的停车位，FSD也能轻松完成泊车操作。

需要完善的地方：

• **在某些情况下，FSD对周边环境的识别还不够准确，可能会出现一些误判。**例如，在光线昏暗的环境下，FSD可能会误将路边的树木识别为行人而紧急刹车。
• **FSD的驾驶风格略显保守，在一些情况下可能会影响通行效率。**例如，在允许超车的情况下，FSD可能不会主动超车。
• **FSD目前仍在测试阶段，尚未完全成熟，存在一定的安全风险。**因此，用户在使用FSD时仍需保持警惕，并随时准备接管车辆。

**总体而言，特斯拉FSD在自动驾驶技术方面取得了显著的进步，展现出巨大的潜力。**相信随着技术的不断完善，FSD将能够为用户提供更加安全、舒适、便捷的驾驶体验。

以下是一些关于特斯拉FSD的额外信息：

• FSD目前在美国部分地区开放测试，尚未在全球范围内开放。
• FSD需要选装，价格为1.5万美元。
• 使用FSD时，用户仍需保持警惕，并随时准备接管车辆。

请注意：

• 本文仅代表作者个人观点，不构成任何投资建议。
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百度CTO王海峰：人工智能规模定律指引未来发展方向

北京讯（记者 张晗）6月14日，在2024智源大会上，百度CTO王海峰发表演讲，表示“人工智能的规模定律，在未来若干年仍然会有效”。他指出，随着数据量、算力、算法的不断提升，人工智能模型的性能将持续提升，这将推动人工智能技术在各行各业的广泛应用。

王海峰表示，规模定律是人工智能领域的一个重要规律，它指的是人工智能模型的性能往往与训练数据量和算力呈正相关关系。近年来，随着大数据技术的發展，人工智能模型的训练数据量得到了大幅增长，同时，计算芯片的性能也得到了大幅提升，这使得人工智能模型的性能取得了突破性进展。

以自然语言处理为例，在过去，自然语言处理任务往往需要多个子模型协同完成，例如，分词、句法分析、语义匹配、机器翻译等等。而现在，随着大语言模型的出现，一个模型就可以完成绝大多数自然语言处理任务。此外，大语言模型还可以支持跨语言理解、多模态融合等功能，这使得它们在各行各业的应用前景更加广阔。

王海峰强调，人工智能规模定律不仅体现在自然语言处理领域，也体现在其他人工智能领域，例如，计算机视觉、语音识别、机器人控制等等。随着人工智能模型性能的不断提升，人工智能技术将渗透到社会生活的各个方面，并深刻改变人们的生产生活方式。

王海峰最后表示，百度将继续加大对人工智能基础设施的投入，并积极探索人工智能在各行业的应用，推动人工智能技术的规模化发展和应用落地。

以下是本报道的几点扩充：

• 王海峰在演讲中还提到了百度在人工智能领域的最新进展，例如，百度研发的文心一言大模型，在多项自然语言处理任务上取得了世界领先的成绩。
• 王海峰还呼吁业界共同努力，推动人工智能技术规范发展，避免人工智能技术被滥用。

以下是本报道的新标题：

人工智能规模定律指引未来发展方向 百度CTO王海峰：大模型将成主流