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(この記事は主に gail alfar の x に関する記事を翻訳したものです)

1.

誰もがロボタクシーの到着に興奮しています。カリフォルニア州バーバンクにあるワーナー・ブラザース・スタジオの駐車場近くで、黄色の迷彩に包まれ、バックミラーのない車両が自動運転しているのをネットユーザーが目撃した。

この車はおそらく10月10日用ですテスラロボタクシーはこのイベントでデビューし、デモを行ったり、人々に乗車を提供したりしました。

tesla robotaxi に関して、現在わかっていることは次のとおりです。

a. テキサスのギガファクトリーで量産されます (イーロンがこれについて言及しました)

b. テキサスギガファクトリーでは、「cortex」と呼ばれる大規模コンピューティングクラスターによって強力にサポートされます。

8 月 6 日、イーロンは、テキサス ギガファクトリーにある新しい人工知能トレーニング スーパークラスターである cortex の内部ビデオを共有しました。ビデオでは、nvidia h100 および h200 gpu を示しています。 cortex にはこれらの gpu が約 100,000 個搭載され、tesla robotaxi に必要な ai トレーニングに強力なパワーを提供します。

イーロン: 今日の cortex の内部ビデオ – 現実世界の ai 問題を解決するために、オースティンのテスラ本社に建設中の巨大な新しい ai トレーニング スーパークラスター

テスラのいくつかの特許に基づいて、ロボタクシーの特徴のいくつかについて推測できます。

a. ロボタクシーはワイヤレスでスーパーチャージされます。

b. ロボタクシーは自ら消毒します。

c. robotaxis は車両管理用の機能を備えています

2. ワイヤレス充電

テスラはワイヤレス充電の特許を取得しており、wipo の web サイトで参照できます。 notateslaapp によると:

4 つの特許のうち最初の特許は、温度センサーとワイヤレス充電アプリケーションに関するものです。 2 番目の特許は、ワイヤレス充電マット近くの接地源へのエネルギー漏洩を防止または低減するように設計された短絡スイッチに関するものです。 3番目の特許は、実際にはワイヤレス充電回路自体とその作り方に関するものです。最後の特許は、ワイヤレス充電のレイアウトとシステムの変更をインテリジェントに推定して適応するためのものです。

3. 自動消毒

テスラが最近取得した特許を通じて、ロボタクシーの清掃システムについて推測することもできます。 6月に特許研究者のseti park氏がxに関するこの驚くべきシステムの詳細を発表した。

テスラの特許wo2023/163943a1は、複数の人が共有できる密閉空間、特に車内を自動的に消毒するシステムと方法を提案している。

この特許の核心は、密閉空間内の現在の環境条件を検出し、それに応じて洗浄プロセスを生成し、実行することです。この洗浄プロセスは、車両内のさまざまなコンポーネントを利用するように設計されています。

システムの主な機能は次のとおりです。

a. さまざまなセンサーによる環境検出: 温度、湿度、病原菌の存在などを検出します。

b. パーソナライズされた洗浄プロセス: 検出された環境条件に基づいて適切な洗浄プロセスを生成します。

c. さまざまな洗浄方法: hvac 空調システム、紫外線照明、蒸気発生器などを使用します。

d. 自動プロセス: 人がいないときに自動的にクリーニングプロセスを実行します。

e. 適応システム: 外部の天候、車両の使用履歴などに基づいて清掃方法を調整します。

4. フリート管理

すでに米国の多くの場所で事業を展開している自動運転会社ウェイモは、車両管理に関してウーバーと協力しているが、テスラの最近の特許wo2023/069635a9は、そうした協力が必要ない可能性があることを示している。

この特許では、匿名のデータ収集と予知保全を使用して数千台の車両を同時に管理できる、高度な人工知能を活用したシステムについて説明しています。プライバシー保護特性を備えたこの技術は、大規模なロボタクシー運用に合わせてカスタマイズされているようで、テスラが独自にロボタクシーサービスを開始する準備が十分に整っていることを示しています。

特許取得済みのコアイノベーション:

1️⃣匿名化された車両データの収集と処理

機能: 匿名の識別子を使用して車両データを収集および分析します。

利点: 個々の車両のプライバシーを保護しながら、大規模な車両の監視が可能になります。

2️⃣人工知能による車両警報技術

機能: 複数の車両から収集したデータに基づいて潜在的な問題を予測します。

利点: 予防的なメンテナンスにより、フリート全体の信頼性が向上します。

3️⃣対象を絞った命令の配布

機能: 警告結果に基づいて特定の車両に指示を送信します。

利点: プライバシーを損なうことなく、大規模なフリートを効率的に管理します。

4️⃣に基づく機械学習予報

役割: 収集したデータと結果に基づいて予測精度を継続的に向上させます。

利点: 時間の経過とともに潜在的な問題を特定して解決するシステムの能力が強化されます。

5. 

ゲイル・アルファル氏はこう語った。

私はテキサス州オースティン内の複雑な建設現場や混雑したエリアで毎日 tesla fsd 12.5 を使用しています。 tesla vision システムは、全員ではないにせよ、ほとんどの人よりも運転が上手です (実際、全員に当てはまるとは言いがたいです)。

テスラのビジョン システムが認識していることは 1 つだけです。それは、ある場所から別の場所へ安全に運転することです。しかし、人間は常に頭を使ってあらゆる種類のことを行っています。これは何も悪いことではなく、人間の性質であり、人生の事実です。

いつの日か、私たちは今日のエレベーターと同じようにロボタクシーを見ることになるでしょう。中に入り、階ボタンを押し、エレベーターから降ります。ロボタクシーも同様です。

写真: テスラコノミクス