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    63充电中
    前天16:40

    简单开了一下特斯拉 Model 3 新 Performance。

    动力性满分,电门的响应速度极快,如果 Model 3 是 1,那小米 SU7 是 0.7,大部分其他车是 0.5。

    转向阻尼还是很细腻的,但是中低速车头的响应速度感觉不如老 Model 3 P,这种区别就像是焕新 3 和老 3 的对比,老 3 的转向真的是和自行车一样只拿打哪。

    底盘,虽然新 3P 上了 CDC,但是依然巨硬,堪比纯种跑车,过个稍微高一点的减速带,脑袋在车里晃得和钟摆一样了,但是中高速下的车身响应极快,车身凌厉得和叶问一样。

    座椅,非常棒,包裹性大幅提升,老 3 的包裹性是 0.4 的话,新 3P 的包裹性有 0.75,我这体格过个弯,人在座椅里稳稳的,一点不晃。

    德卤爱开车
    2024-07-03

    前几天马斯克提到下一个模型的训练参数数量将增加5倍,这就需要用到生成模拟数据来提高训练效率,

    刚好通过特斯拉专利来了解一下算法训练流程:

    - 数据收集,从车辆搭载的视觉系统中获取图像数据,包括第一组数据(实际车辆视觉系统收集的数据)和第二组数据(模拟系统生成的补充图像数据)。

    - 数据预处理,将两组数据转换成统一的格式,以便于检测和分析。

    - 数据合并,将处理后的第一组和第二组数据结合起来,形成一个新的数据集。

    - 数据处理,对合并后的数据集进行进一步处理,可能包括平滑处理、缺失信息的插值、应用动力学模型或置信度值等。

    - 模拟驾驶,使用模拟系统导入驾驶环境场景,模拟虚拟车辆的驾驶。

    - 模拟结果分析,完成模拟后,分析模拟结果,确定是否需要更新驾驶参数。

    - 优化参数确定,根据模拟结果,确定与驾驶环境场景相关的优化驾驶参数。

    -训练数据生成,基于确定的优化驾驶参数,生成机器学习算法的训练数据。

    - 模型训练,使用处理后的数据集来训练机器学习算法,以改进自动驾驶的性能。

    - 模型更新,根据训练结果,更新机器学习模型,以适应新的驾驶条件和环境。

    通过以上模拟环境来验证和优化自动驾驶算法,从而提高训练效率和算法的鲁棒性。

    不是郑小康
    2024-07-03

    才发现特斯拉在新加坡推出了一个总功率 110 kW、百公里加速 8.6s 的 Model 3。

    因为新加坡地少人多,700 多平方公里有 560 万人口,所以严格监管汽车市场。卖车需要有 COE 拥车证,一张拥车证有效期 10 年。

    重点来了,A 类 COE 要求电机功率最大 110 kW,成本折合人民币 66.2 万元,B 类 COE 可以超过 110 kW,但成本要 73.4 万元。

    推这个慢车,可以让新加坡车主少花大几万。当然也有 B 类 COE 的后驱 Model 3,要钱还是要动力,大家随意选。

    但是因为这不是一个全新的电机,只是软件限制了电机的功率,所以官网的能耗和续航是没有变化的。

    但总觉得动力弱了这么多,实际的用车能耗会变得更低。

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