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“五一”如何叹广州？城乡微度假、玩水滑雪花样多_我的网站

A |     贾浩楠 发自 副驾寺     智能车参考 | 公众号 AI4Auto          ChatGPT能记住你的聊天历史，知道你的表达习惯，甚至可以根据过去的交流调整回答方式。    中国小康网讯 记者张玉荣 实习记者郑佩瑜 通讯员穗文旅 五一”假期，广州已进入初夏，阳光舒朗，山海湖岛并存，古城乡村相融、传统现代相融、文商旅融合，值得将假期时光托付。

B |          现在，这种“记忆能力”开始进入物理世界。正佳广场科学馆奇幻夜科普秀活动。         马斯克一条推文，透露了Tesla FSD正在发生的新变化：          FSD开始拥有“千人千面”的能力。近年来多个小长假黄金周，广州的乡村游都得到广大市民游客的青睐，乡村游占比日益上升。北纬23°8森林营地将于“五一”期间举办“动态恐龙展”“猩猩互动”“奥特曼与怪兽”“萌兔乐园”等活动。         从停车偏好，到驾驶干预，再到长期驾驶习惯，FSD正在尝试记住每一个人的不同。

C |          从“一个AI服务所有用户”，走向“每个人都有自己的AI”。         马斯克确认：FSD开始拥有“长期记忆”          事情起源于马斯克最近两次公开回复。同样位于从化区的“越秀风行国家级田园综合体”将于“五一”假期推出多元活动，其规划“龙潭田园客厅+横江华美牧场+乌石电商”三大片区组团，构建“三街两园两带两基地”产业布局。         6月的一次，是关于停车习惯。现已进入初夏时节的广州，舒朗天气给力之外，文旅产品的丰富供给也让游客趋之若鹜，在广州玩水上运动、滑雪娱雪等活动一应俱全。“五一”期间，广州热雪奇迹携手集卡社共同为游客筑造一个奇妙的冰雪魔法世界。早于2011年落户南沙的“水上运动基地”拥有6公里长的水域面积供游客体验各种水上运动。

D | 广州从化国际赛车场将举办摄影大赛等活动。该赛车场建设于广州市从化区江埔街江埔村，是国内第一条Mini GP赛道、广东省第一条国际卡丁车赛道、广州市第一条国际赛道，主赛道全长1156.041米。         有用户提出，希望FSD能够记住自己在固定地点的停车方式，比如回家停哪里、去公司停哪里。         马斯克回应：          FSD很快会记住用户的停车偏好。         最近的这一次，更加关键。

E | 广州从化国际赛车场游客正在体验卡丁车。此外，“正佳星球超级萌宠节”将推出萌宠运动会、萌物创意市集、萌宠集章互动、动物公益科普等超百场丰富活动。位于广州天河区龙洞村的“德和圆民族文化村”将举办“哈尼族传统文化活动抓鸡大赛”、状元楼抛绣球等少数民族主题活动。

F | 广州融创乐园将推出“首届非遗文化节”主题系列活动。

G |          有用户反馈，FSD在一些驾驶决策上不符合自己的习惯，比如车道选择、变道时机等。         马斯克表示，未来车辆会记住用户具体的接管行为，并逐渐匹配每个人的驾驶偏好。

H |          两次回复本质上是同一件事：          FSD开始从一次性的驾驶任务，走向长期理解驾驶员。陕北横山腰鼓、非遗打铁花、顶中幡、叠椅、叠罗汉等高超技艺轮番上演。         过去，自动驾驶面对的是一个抽象用户。         无论谁坐进车里，背后的模型都是同一个。在广州最南端——南沙，毗邻“地铁4号线黄阁汽车城站-A口”的“广汽科技馆”免费向游客开放……编辑：麦婉华。         它知道：这里是什么道路，前方有什么车辆，应该如何规划路线。         但它不知道：你喜欢提前变道，还是宁愿多等几秒；你喜欢跟车近一点，还是更关注舒适；你回家时习惯停在哪里。         这些属于人的驾驶习惯，一直没有进入自动驾驶系统。         而现在，Tesla让这些信息成为AI决策的一部分。         和之前我们谈论FSD不同的是，“长期记忆”不是让FSD重新学习“怎么开车”，这件事已经由基础模型完成。         它学习的是：在安全范围内，你希望它如何开。

I |          这也是Tesla第一次公开走向Personalized FSD：          从“一个模型服务所有司机”，走向“基础模型+个人驾驶偏好”。         为什么是现在？          “千人千面”“越开越懂你”，智能汽车行业其实喊了很多年。

J |          但真正落地很难，用户体验完全依赖车企OTA的“自觉性”和能力高低，系统更新后体验下降的事也不罕见。         因为截至目前，绝大多数自动驾驶玩家竞争，还停留在模型、数据层面，本质上都是在解决：如何让AI成为一个更好的司机。         而特斯拉在V14完成端到端重构之后，开始率先探索另一个问题：          如何让AI成为你的专属司机。         这背后，对应的是近几年自动驾驶领域兴起的几个研究方向：          Driver Modeling、Preference Learning以及Human-in-the-loop Learning。         最早出现的是Driver Modeling，也就是“驾驶员建模”。

K |          简单来说，就是给每个驾驶员建立一个数字画像，比如：有人开车更激进，喜欢更短跟车距离，喜欢更快完成变道；有人更保守，倾向提前减速，更少主动超车。         传统自动驾驶系统会把这些差异忽略，默认存在一个“平均驾驶员”。         而Driver Modeling希望解决的问题是：AI应该知道，坐在驾驶位上的到底是哪一种司机。         技术上，这类方案通常会从历史驾驶数据中提取特征，比如方向盘操作、油门刹车变化、车速变化、变道频率、跟车距离。然后通过一个额外的模型，生成驾驶员特征向量（Driver Embedding）。         这个向量不会改变基础驾驶能力，而是作为规划系统的输入，影响后续决策。         但Driver Modeling仍然存在一个问题：它更多是在判断“你是什么类型的人”，而不是理解：“你具体喜欢什么”。         于是近几年出现了Preference Learning，也就是偏好学习，它关注的不再是这个司机属于激进型还是保守型，而是这个司机在具体场景下更喜欢哪个选择。

L | 例如同样遇到慢车，方案A是提前变道，提高效率；方案B是保持车道，更加舒适。         AI通过长期观察用户选择，逐渐学习这个特定用户更倾向哪一种。         这与大模型的Preference Learning逻辑非常类似，模型能力是基础，用户反馈决定个性。         而Tesla这次提到的Intervention，其实更接近这一方向。         当然还有第三个方向，是Human-in-the-loop，它解决的问题是如何让人在自动驾驶学习过程中持续参与。         传统机器学习通常依赖大量标注数据。但自动驾驶里，真正有价值的数据，往往不是正常驾驶，而是：AI不知道该怎么办的时候。         特斯拉过去大量收集车队数据，本质上就是利用全球车辆作为数据采集网络。

M | 而未来，如果把这些反馈进一步和个人账号绑定，那么数据价值会发生变化：          它不只是帮助Tesla优化一个统一模型，还可以帮助车辆理解某一个用户。         Tesla目前没有公开FSD个性化功能的具体架构，但结合FSD V12之后的端到端路线，可以做一个合理推测：单独训练一个“每人一个模型”的可能性最低。

N |          原因很简单，如果每个用户都有独立模型，那么会导致训练成本巨大，更新困难，也会破坏Tesla统一模型的优势。

o |          更符合FSD现有体系的方案，可能是：基础端到端模型 + 用户偏好记忆层。也就是底层模型负责视觉理解、道路判断、安全驾驶、通用规划。         上层增加一个轻量化的User Preference Layer，记录停车习惯、驾驶节奏、路线偏好、历史接管行为。         基础模型负责“能不能这么开”，偏好模型负责“你是不是喜欢这么开”。         这其实和今天大模型的发展路径高度类似：GPT不会因为每个人重新训练一次。而是通过Memory、User Profile等机制实现个性化。

p |          不过，真正的难点也在这里：个性化不能突破安全边界。

q | AI要明白不能学习你喜欢超速、喜欢危险变道等等行为。         这也是特斯拉此次探索最值得关注的地方：它不是让AI变成另一个你，而是“在安全约束内，越来越像用户”。         AI汽车进入“千人千面”时代          说过去几年，自动驾驶竞争的核心是：谁的数据更多，谁的模型更强，谁的能力更接近人类驾驶员。         但特斯拉的Personalized FSD一出，下一阶段，竞争可能会发生变化。         今天，大多数智能汽车仍然依靠统一策略服务所有人。但未来，AI司机可能会越来越像真人司机，不是因为它拥有情绪，而是因为它了解你的习惯。

r |          这意味着，User Model可能成为自动驾驶新的能力层。

s |          马斯克一石二鸟，解决了两个问题，首先是再次给智能汽车新卖点指出方向，而且是避免高度同质化、低效内卷的路径。         在车位到车位自动驾驶逐渐普及之后，量产车上的AI司机如何建立差异，会成为新的问题。         所有车辆都能完成基础导航和智能驾驶，那么下一步比拼的就是：谁更懂你、谁更符合你的驾驶习惯、谁更像一个长期陪伴你的司机。         当然，对技术能力的要求更高了。

t |          尤其是对于“one for all”的自动驾驶供应商来说，可能很难腾出资源去开发这样的功能，而即使他们愿意开放权限给车企在基础模型上自由开发，有代码级AI能力的OEM却寥寥无几。         所以，利好全栈自研玩家！          其次，之前有一句话把老马问道语塞：特斯拉造车卖车的模式，跟自动驾驶追求的目标，是不是本质上矛盾？          完全自动驾驶普及后，好像的确没有再买私家车的必要。         所以，Personalized FSD也给马斯克解了一个燃眉之急——Robotaxi落地如火如荼，但私家车，以及把AI司机搭载在私家车上依然有价值、有必要。         毕竟Robotaxi用一个AI服务所有用户就是最优解，不可能给出千人千面的高级定制体验。         Personalized FSD路径，其实与生成式AI的发展非常相似。         ChatGPT通过Memory变得更加个性化，AI Agent通过长期记忆完成复杂任务。

u |          未来，汽车作为连接物理世界的重要入口，也可能拥有自己的长期记忆，当然，这并不意味着自动驾驶已经进入成熟阶段。         Tesla的具体实现方式、安全约束机制，以及个性化能力的边界，都还有待进一步验证。         但至少，一个趋势已经出现。

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Published on:17:10:54