1. 华为控股的引望公司牵头承担《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》动态驾驶任务等安全要求章节的研制工作。引望将超190万辆量产车型、累计超130亿公里真实智能驾驶行驶里程的安全实践转化为标准化技术提案，多项核心建议被标准采纳。引望是国内首批完成L3自动驾驶车型准入试点验证的解决方案供应商。同时，引望作为中国专家组核心成员单位，深度参与联合国自动驾驶系统全球技术法规（ADS GTR）的制定。

新浪微博 2026-08-05 00:00:00

2. 阿维塔07L将首批搭载华为乾崑智驾 ADS 5，背后是行业顶尖的海量行驶数据支撑。如今乾崑智驾辅助驾驶总里程突破137亿公里，牢牢占据国内榜首位置，数据还在实时不断刷新。#阿维塔07L首批搭载华为乾崑ADS5##安全背后有乾崑##买车就买乾崑智驾#

新浪微博 2026-08-08 00:00:00

3. 特斯拉AI负责人Ashok没讲的FSD V14细节，这支视频全有，建议先收藏、点赞。视频：CVPR 2026 DriveX 研讨会 Keynote 7演讲者：Phil Duan（特斯拉 AI 工程总监）时长：约 30 分钟（20 分钟演讲 + 10 分钟现场问答）主题：基于基础模型（Foundation Model）的大规模自动驾驶演讲者是谁？Phil Duan，特斯拉 AI 工程总监。领导了 Robotaxi 发布和 FSD V14 的 AI 开发，此前共同主导 FSD V12、V13，早期负责数据和感知团队，并参与构建 "全球最大的物理 AI 数据引擎"。是目前特斯拉智驾的核心人物之一。核心观点（正文 20 分钟）1. 特斯拉现状：纯视觉、Robotaxi 已实际运营整车只有 8 个摄像头，算力在车内，不需要激光雷达或外部基础设施手动驾驶特斯拉安全性约为美国平均水平 3 倍，开启 FSD 再翻一倍Robotaxi 已实际运营：达拉斯和休斯顿已有几十辆无人驾驶出租车在跑，车内无司机、无人监督，通过App叫车即可使用Cybercab（双座、无方向盘无踏板）即将量产，每英里成本极低，宣称低于公共交通2. 为什么从模块化转向端到端V12 之前是传统模块化：感知、定位、预测、规划各团队独立开发 ——被明确判定为错误路线。三个原因：① 人类驾驶决策无法靠代码编写（边缘场景、长尾事件太多，有时要 "违规" 才能通过）；② 感知→预测→规划之间的接口定义不清，感知模型更好不等于最终结果更好；③ 端到端单一大网络延迟高度确定（36 FPS 输入，光子进网络直接出动作）明确立场：站在 "苦涩的教训" 一边—— 不把人类知识写进系统，只堆算力、模型和数据3. 视频基础模型架构本质是 "视频进、动作出"的单一函数，与 LLM 的" 语言进、语言出 " 同构与 LLM 的本质差异：世界实时变化、决策有非零延迟、其他交通参与者充满不确定性对抗性场景（车辆做出不可预测甚至恶意的行为）也要考虑进来并 "烘入模型"训练时用大量代理任务（分割、几何、人体网格、人物追踪）帮助梯度流动；测试时只执行动作数据来源不止车队：加入互联网数据（推理与泛化）和 Optimus 室内数据（理解椅子等普通物体）4. 数据与算力规模700 万辆车在路，每天累计约 500 年驾驶时长单日训练集超 120 年驾驶时长、100+ PB 数据FSD 累计里程刚突破 100 亿英里（V12 后指数增长）算力接近 30 万 H100 等效，刻意维持小团队："行业里每名工程师最高的 GPU 资源"5. 核心训练难题（公开少见的技术细节）维度灾难：输入是 36Hz×8 摄像头的巨大空间，输出只有 2 个自由度（转向 + 速度）—— 直接训练极不稳定输入压缩：朴素地把像素 tokenize 会产生 "数十亿个 token，显然行不通"，必须用极其复杂的方法把视频压缩到可管理的上下文因果学习：从数百万像素里找出真正的因果关系（识别 "可左转" 与 "背景无关标志"）极其困难，代理任务就是为此存在。6. 现场问答为什么不用 VLA？轨迹是否做碰撞后处理？3D 任务真值如何设定？数据如何筛选？本视频为搬运汉化，仅供学习交流，版权归所有方，如侵删。电动知士大雨的微博视频

新浪微博 2026-08-08 00:00:00

4. 硬件、数据和算法架构！正是这些让阿维塔07L的辅助驾驶使用体验，走在了整个行的业前列！咱们看看啊，全车27颗传感器组成的感知网络，1颗激光雷达搭配3颗4D毫米波雷达、12个超声波雷达外加11颗高清摄像头，真正实现了全方位立体化的感知体系和能力（尤其还是业界量产最高规格896线激光雷达了），还有背后行业顶尖的海量行驶数据支撑（如今乾崑智驾辅助驾驶总里程突破137亿公里），这些都是它的底气！#阿维塔07L首批搭载华为乾崑ADS5##安全背后有乾崑##买车就买乾崑智驾#

新浪微博 2026-08-08 00:00:00

5. 阿维塔07L另一重自信底气，来自行业领先的数据积淀实力！#阿维塔07L首批搭载华为乾崑ADS5# 背后是行业顶尖的海量行驶数据支撑。如今乾崑智驾辅助驾驶总里程突破137亿公里，牢牢占据国内榜首位置，数据还在实时不断刷新。越多真实路况素材，就能训练出越聪明稳健的算法。这体现在开车的体验上格外明显，穿梭城市小路、城郊混杂路况时，拥有更强的场景适配能力，处置应对更加从容顺畅。 #安全背后有乾崑##买车就买乾崑智驾#

新浪微博 2026-08-09 00:00:00

6. 阿维塔07L首批搭载华为乾崑智驾 ADS 5，背后有行业顶尖的海量行驶数据支撑。如今乾崑智驾辅助驾驶总里程突破137亿公里，牢牢占据国内榜首位置，数据还在实时不断刷新。越多真实路况素材，就能训练出越聪明稳健的算法。这体现在开车的体验上格外明显，穿梭城市小路、城郊混杂路况时，拥有更强的场景适配能力，处置应对更加从容顺畅。#阿维塔07L首批搭载华为乾崑ADS5##安全背后有乾崑##买车就买乾崑智驾#

新浪微博 2026-08-08 00:00:00

7. Tesla FSD软硬件反应时间对比测试：HW4比HW3旧软件快57.8%，v14 Lite升级效果显著一位YouTuber对三辆特斯拉进行反应时间测试，测试条件为以23英里/小时行驶时模拟行人横穿马路。结果显示，配备HW4硬件和FSD v14.3.4的车辆反应时间为0.450秒；HW3搭配v14 Lite时为0.675秒；HW3搭配v12.6.4时为1.065秒。HW4相比HW3旧软件快57.8%，v14 Lite软件升级相比旧版本快36.6%，表明硬件和软件协同优化是提升安全性能的关键。

新浪微博 2026-08-08 00:00:00

8. 这个画面有点游戏唯美感是怎么回事？特斯拉在法国的测试，195000公里全自动驾驶(监督下)，其中超过60%在城市和乡村道路上进行-且无显著事故。而且，在过去的7月份，特斯拉在法国的注册量增长了86%(历史上第二好的7月份)，在丹麦从2025年7月起增长了52%。如果FSD能全面落地欧洲的话，应该是个不错的增量。#特斯拉##大v聊车#

新浪微博 2026-08-04 00:00:00

9. #享界G9预售43.98万起# 享界G9预售价公布:43.98万元起，搭载华为乾崑智驾ADS 5，全车38个传感器，并支持前向自清洗激光雷达，辅助驾驶能力可适配全地形路况。并成为首款获批北京市时速120公里L3级自动驾驶道路测试牌照的车型。 #华为发布会#

新浪微博 2026-08-05 00:00:00

10. 近日特斯拉发布实测视频，展示最新监督版FSD在西班牙、法国、瑞士、德国、立陶宛、意大利多国道路的实际运行画面，囊括城市街巷、环岛路口、城际公路、高速路段等多元路况，记录系统避让行人、非机动车、应急车辆，自主变道、车流跟驰等实操表现，素材均为搭载HW4.0硬件的测试车辆、安全员全程值守状态下采集所得。从实际落地权限来看，欧洲审批进度差异极大。立陶宛是正式获批开放民用的五国之一，当地车主可正常解锁使用FSD功能；荷兰作为首个发证国，认证成为欧盟互认基准，丹麦、爱沙尼亚、比利时相继跟进放行，这五国也是现阶段欧洲仅有的商用落地区域，四个多月累计实测里程超5200万公里，特斯拉披露FSD工况事故率远低于人工驾驶。德国KBA仅开展内部道路试点测试，暂未面向普通车主开放；法国官方此前明确拒绝现行版本准入，指出系统存在超速管控缺失、驾驶员监测不严两大安全短板，短期内不会放行；意大利、西班牙、瑞士仍处在道路实测与监管审查阶段，视频素材仅用作技术验证与产品演示，暂不允许车主付费开通功能。整体而言，这套FSD在欧洲统一落地时间尚未敲定，预计欧盟全域审批要等到2026年末。即便已经开放使用的国家，法规依旧界定其属于L2级辅助驾驶，驾驶员必须时刻专注路况、随时接管车辆，不存在全自动行驶权限。#汽车资讯#

新浪微博 2026-08-08 00:00:00

11. ads5.0漫游一镜到底来咯🏃昨天，和一位资深的ads玩家 @执着的林森玩了一把ads5.0新增的漫游模式除了中途相机断电了半分钟左右，全程1小时一镜到底，全程0接管约前40分钟全程无干预，剩下约20分钟加入了干预玩法，不错，两种都好玩……#全新问界M9# #ads5.0漫游模式刘智驾的微博视频

新浪微博 2026-08-04 00:00:00

12. 主板烧到96℃能煎蛋，特斯拉老车主破大防：别更FSD V14 Lite

微信公众号 2026-08-04 00:00:00

13. X上又爆发了一轮针对FSD“取消手动调速”的争论。起因是特斯拉KOL David Moss发帖说：希望 AI3、AI4 都永远不要恢复手动车速控制，并称“所有输入都是错误”。特斯拉自动驾驶负责人Ashok回复：“Max speed control is an anti pattern. We are working on better learning of user’s implied preferences.” 即：“最高速度控制是一种反模式。我们正在改进对用户隐含偏好的学习。”这条内容在X上获得了大量的讨论，支持和反对方进行了激烈的争吵。支持方认为，驾驶员可能恶意压速，也可能设置错误的车速；把选择权交还给驾驶员，并没有真正解决自动驾驶应该以什么速度行驶的问题。反对方则认为：如果特斯拉愿意承担超速罚单，那车辆开多快都无所谓；现实中FSD仍可能识别不到限速，甚至屏幕已经显示新的限速，车辆却没有及时减速。既然系统还做不到稳定正确地选速，就不应该取消驾驶员的最终干预手段。这并不是第一次出现类似争论。从时间线上推测，这一轮争论很可能与v14 Lite开始向HW3，也就是AI3车辆扩散有关。过去AI3用户还可以手动调整最高速度，升级到v14 Lite后也开始使用Speed Profiles，因此更多老车主遇到了相同的控速问题。2025年10月，FSD V14推送，过去的最高速度调节，变成了Sloth、Chill、Standard、Hurry、Mad Max 五个速度档位取代，方向盘滚轮也改为切换档位。按照Tesla的设计，车辆会综合速度档位、道路限速、周边车流、导航路线和历史数据，自行决定行驶速度。但FSD的模型控速在出海时还会面对更大的挑战：法规合规。欧洲的DCAS，以及中国明年开始执行的L2强标都明确要求，系统不得超速，显然FSD的Hurry、Mad Max 模式是有超速风险的。但法规又留了个口子，允许用户单次手动设定最高速度。所以，Tesla究竟会为欧洲和中国版本重新加入一个合规的控件，还是重新设计五档Speed Profiles的工作逻辑，会是接下来很有意思的一件事。

新浪微博 2026-08-05 00:00:00

14. 68小时、4397公里零接管，特斯拉FSD赢在美国路况？

微信公众号 2026-08-03 00:00:00

15. 8月3日，特斯拉数据显示，FSD监督版累计行驶里程突破130亿英里，其中城市道路突破50亿英里。此前马斯克曾表示，当FSD累计达到100亿英里数据规模后，将迎来关键拐点。如今，不少用户测试显示，FSD已能完成数万公里几乎零接管驾驶，特斯拉Robotaxi运营也保持无重大安全事故记录。这意味着，特斯拉距离真正无人驾驶可能只剩监管批准。未来一旦全球法规放行，人类或将正式进入自动驾驶时代。