讲话人1 - 0:00
欢迎收听橙市播客。今天咱们要聊一个特别有意思的话题，特斯拉那个神秘兮兮的神经网络世界模拟器。
讲话人2 - 0:07
这玩意儿听起来就像科幻电影里的黑科技。我前两天开车还遇到个特别吓人的情况，一辆车突然就失控打滑了。
讲话人1 - 0:16
对这种场景就是自动驾驶最头疼的边缘问题，概率极低，但危险性极高。现实中可能好几个月才能遇到一次。
讲话人2 - 0:25
那特斯拉是怎么解决这个问题的？总不能全靠路上跑的几百万辆车采集数据。
讲话人1 - 0:30
所以他们才搞出了这个神经网络世界。模拟器说白了就是AI生成的虚拟驾驶宇宙，专门制造各种极端场景来训练自动驾驶系统。
讲话人2 - 0:41
等等。这模拟器具体能模拟什么？就是让车在虚拟世界里开开这么简单吗？
讲话人1 - 0:45
远不止，它可以模拟各种匪夷所思的场景，比如暴雪天开车，甚至是路上突然出现外星飞船这种超现实情况，每天能生成几百万次这种极端场景。
讲话人2 - 0:57
这也太夸张了。那训练效果怎么？虚拟世界里的经验真能用在实际驾驶中？
讲话人1 - 1:03
关键是模拟器的逼真程度，它能精准复刻真实世界的物理规律和视觉感受，八个摄像头视角的画面和真实传感器采集的一模一样。
讲话人2 - 1:13
听起来就像是在玩一个超级真实的驾驶模拟游戏。
讲话人1 - 1:17
没错，而且特斯拉工程师真的会用方向盘在模拟器里开车，当自动驾驶系统犯错时，他们就去纠正，就像教新手开车一样。
讲话人2 - 1:26
不过现在自动驾驶每开400英里才需要一次人为干预，数据量不是已经很充足了吗？
讲话人1 - 1:32
差远了，要达到完全自动驾驶的标准，需要的数据量至少是现在的400倍。而且马斯克想要的是通用智能，能应对各种未知的新情况。
讲话人2 - 1:43
难怪他们说这是个数据黑洞，不过其他公司应该也在做类似的技术吧。
讲话人1 - 1:48
英伟达的数字孪生平台、李飞飞的空间智能实验室都在探索类似方向，这可能是自动驾驶突破数据瓶颈的关键。
讲话人2 - 1:58
看来虚拟模拟技术正在重新定义自动驾驶的未来。
讲话人1 - 2:02
确实如此，今天的节目就到这里，咱们下期再见。
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