特斯拉FSD创2万英里零接管纪录，碰撞率减半_新能源车

1. 更新一下特斯拉 Q2 财报关于 FSD 和 Optimus 机器人相关的信息：- 特斯拉 Robotaxi 车队正在运行 FSD v15 模型的早期版本，FSD v15 一共规划了 7 个主要改进方向，所有方向的研发正在并行推进，其中约 40% 的改进已经合版并进了 FSD v15，搭载在 Robotaxi 车队中运行。- 截至 Q2，FSD 的用户总数为 148 万，Q1 为 128 万，可以理解为一个季度增长了 20 万订阅用户。同期特斯拉在北美的交付量不到 15 万辆，且北美的新车 FSD 订阅率为 55%，远远无法贡献20 万级的增量。因此，Q2 的新增订阅用户里有大量老车主以及海外 FSD 新进入的国家如荷兰、澳洲、新西兰、韩国、丹麦、比利时的用户。- 特斯拉计划为所有 HW3.0 车型提供硬件升级，升级方案涉及目前正在研发中的下一代 AI4 升级版计算平台，这个版本预计将于明年年中投产。- 在 Q2 财报中，特斯拉调整了算力的计量单位，从等效 H100 改成了供电功率。参照 Q1 财报可以算出功率和等效 H100 的换算，大约 1090 张 H100 功率为 1 MW。目前特斯拉 AI 算力为 280 EFLOPS，预计 Q3 不会有太大变化，到 Q4 会增加到 400 MW 即 43.6 万张 H100，436 EFLPOS。- 特斯拉正在研发 Megapod，一种由特斯拉 AI4 芯片 + x86 芯片组成的 AI 算力模块，未来特斯拉会把 Megapod 部署到全美乃至全球的超充站，把超充站低谷时段的供电利用起来，实现分布式 AI 算力集群。截至Q2，特斯拉在全球一共运营着大约 8700 个超充站，这些超充站的电力综合利用率偏低，许多时间是闲置的。如果重新用于为 AI 计算供电，可以提供大约 7GW 的可用功率。- 目前特斯拉 Robotaxi 进入了美国 3 个州 7 个城市，除了在加州 SF 湾区应监管要求保留安全员外，后续新进入的城市都是无安全员 Robotaxi 直接开放运营。- 特斯拉对 Robotaxi 运营扩张的理念是，在不造成任何人身伤害事故的前提下，尽可能快地扩大 Robotaxi 运营规模。目前特斯拉在得州和佛州 6 个城市的 Robotaxi 完成了超过 38 万英里的无安全员 Robotaxi 运营里程，0 重大安全事故。所有的事故都是 Robotaxi 在驻车状态下受到的他车因素影响。- 自 2026 年年初去掉安全员，推出无需监督的 Robotaxi 以来，特斯拉 Robotaxi 车队的运营里程保持了超过 10% 的周环比增长，特斯拉预计在今年的剩余时间里，这一增速还会继续保持。- 之所以选择在一个城市投放几十台 Robotaxi，然后进入不同的城市，而非专注于一个城市提高 Robotaxi 车队的规模，是因为特斯拉希望验证模型的泛化性能，证实 FSD 模型无需投入太多精力即可在不同城市铺开。- 特斯拉在 Robotaxi 进入新城市方面投入的精力很少，并预计接下来进入新城市所需的时间将下降到 0，即可以直接开放整个州的 Robotaxi 运营，不再按城市开放。- 随着 CyberCab 的投产并投入运营，这台车也会和 Model Y 一样搭载 FSD v15 模型。- 位于 Giga Texas 的 CyberCab 产线已经投产，目前产能为＞12.5 万辆/年。- 由于 CyberCab 是一个全新的整车平台，底盘需要更多的驾驶数据验证，特斯拉目前确反数据，正在基于加装了方向盘、踏板的 CyberCab 进行里程积累，以校准底盘。在这之后，CyberCab 的投放会快速上量。- 宏观来看，特斯拉 FSD 模型和 Optimus 机器人模型的 AI 范式基本一致，即 pixels in, controls out. 开发 FSD v12、13、14 和 15 模型的团队，目前也在推进 Optimus 模型的开发。- FSD 拥有海量的用户车队的数据，对于 Optimus 机器人，特斯拉拥有来自所有特斯拉工厂的工人的数据，Optimus 机器人可以通过观察工人执行任务来学习。特斯拉还有专门的数据采集团队，可以提供规模不大但非常高质量的任务演示数据，用于模型的后训练。- 对于 Optimus 机器人模型的数据，第一阶段是来自互联网上的所有公开数据中，涵盖工业和家庭作业环境中执行各种任务的数据，第二是特斯拉内部的 Optimus 学院，Optimus 机器人模型会在这个环节进入闭环强化学习，通过做错、纠错、做对来学习。- Starlink 已经集成到了 CyberCab 中，未来会集成到特斯拉所有车型中，特斯拉车上的 Starlink 也可以作为地面上中继站，为手机和需要 WiFi 的人提供通信，但需要在 Starlink 服务已覆盖的市场。

2. 从“握住鸡蛋”到“史上最难量产”，Optimus难产，特斯拉更难产一年前特斯拉就宣称Optimus人形机器人可稳稳握住鸡蛋，完成灵巧性demo。如今看来，不管是做出通用型人形机器人，还是完成量产，都不简单。Optimus：量产遭遇硬核难题⬇️7月23日财报会上，马斯克称Optimus是特斯拉史上最难量产产品，全新零部件居多、无成熟全球供应链。弗里蒙特工厂改造产线，量产时间从夏季推迟至年底。首批机器人不对外发售，专供内部数据采集。虽然官方定下百万、千万台的远期产能目标，但业内预判年底产能难破10万台。FSD：技术落地冷暖分化⬇️FSD V15已适配Robotaxi车队，美国七城已开启无安全员运营，累计38万英里零重大事故。但欧洲市场遇阻，法国成为首个暂缓FSD准入的欧洲主要经济体，为纯视觉路线落地按下暂停键。技术路线：理念对峙行业监管⬇️特斯拉坚守纯视觉方案，Optimus与FSD共享端到端AI架构。而全球监管持续规范化，联合国新规明确倾向多模态冗余方案。反观竞品Waymo，实测事故率较人类低68%，4000辆L4车型已实现多城商业化落地，路线优势凸显。转型阵痛：业绩与市场遇冷⬇️特斯拉Q2营收同比增长26%，但净利润、营业利润大幅下滑，现金流优势衰退，财报发布后股价暴跌超14%。高额资本投入持续加码AI与机器人赛道，同时反向推进与SpaceX的业务协同。从灵巧demo到量产爬坡，Optimus的落地之路成本激增，其巨额投入、收紧的盈利空间，以及FSD视觉路线的受限，让特斯拉的宏大AI叙事开始遭遇市场质疑。“通用型人形机器人”不知道也是不是赋予观望者希望的造梦之言各方各面来说，马斯克已然开启了与市场耐心的竞速赛。#特斯拉人形机器人##特斯拉#

3. 7月23日，特斯拉发布了第二季度财报并举行了股东电话会。特斯拉表示，目前Robotaxi车队已经完成超过38万英里无人监督驾驶测试，没有发生重大事故。马斯克透露，Robotaxi行驶里程将继续保持每周超过10%的增长速度。不过，他强调安全仍然是最大限制，如果发生一次伤人事故，都可能成为全球新闻。未来，特斯拉计划进一步扩大Robotaxi覆盖范围，甚至可能以州为单位开放服务。不看车的微博视频

4. 【特斯拉 FSD v15 早期版本已上路，Robotaxi 车队率先搭载】特斯拉 Robotaxi 车队已搭载 FSD v15 早期版本进行测试，累计完成超 38 万英里无人监督行驶，安全性获认可。该版本规划了七项重大改进，未来将向公众推送，但 HW3 硬件车型可能无缘升级。#特斯拉FSD#

5. 特斯拉发布2026年二季度财报，核心信号非常明确：特斯拉正加速从纯电动车企向“AI+自动驾驶生态”全面跨越。财务与交付双增长：二季度营收282亿美元（同比增26%），交付量超48万辆（同比增25%），其中上海工厂6月交付超8.9万辆创年内新高。更关键的增量来自AI与新业务：辅助驾驶付费用户达148万；无人驾驶网约车已在全美7城扩展，行驶60万公里零重大事故；赛博无人驾驶电动车在得州投产，人形机器人产线也已在弗里蒙特开建。马斯克表示，公司正进行史上最大规模的先进基础设施产能扩建。造车是基本盘，而自动驾驶与AI生态将是支撑特斯拉未来增长的核心引擎。西安

6. #特斯拉发布2026年q2财报#特斯拉AI相关最新进展一， FSD（完全自动驾驶）有效订阅用户达到 148 万户，同比增长 55.8%，环比增长 15.6%，为史上最大季度增量。该指标纳入 2025 年 CEO 绩效考核目标，长期目标 1000 万订阅用户。特斯拉称北美地区新车 FSD 订阅搭载率创下新高，超过 55% 新车选配该项服务。二，德克萨斯超级工厂 Cybercab 正式转入量产阶段，规划年产能超 12.5 万台；三个月前该车型尚处于试生产阶段。Robotaxi 服务新增迈阿密、奥兰多、坦帕三大区域，运营城市扩大至 7 个。此前报道显示，7 月初特斯拉单日就在德州车队新增 58 台运营车辆。此前设定上半年落地的 7 座试点城市中，凤凰城、拉斯维加斯仍处于筹备阶段，暂未开放运营。三，弗里蒙特工厂、德州超级工厂 Optimus 人形机器人产线仍处在建设阶段，尚未核定产能。但特斯拉表示预计年内启动生产；首批机器人将投入 Optimus 实训基地，用于采集训练数据。

7. Ashok转发了特斯拉官方的这支视频，并评价到：根据 FSD 累计超过 120 亿英里实际行驶里程的数据，使用 FSD 比人工驾驶安全得多：两次碰撞之间的平均行驶里程足足是人工驾驶的 2 倍！ FSD 之所以能做到这一点，是因为它使用了从海量驾驶数据中提取的各种极端和罕见场景进行训练，这些数据相当于一个人驾驶 1,000 多辈子所能积累的经验。即使面对一些非常极端的情况，比如其他车辆闯红灯、突然变道冲向我们，或孩子突然跑到马路上，FSD 也已经学会准确预测发生碰撞的可能性。建议观看完整视频，了解其中一些精彩案例。

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