Технология уже готова, люди ещё нет Я уже больше года 96% времени провожу за рулём на автопилоте Tesla. Писал про 11-часовую поездку с сыном, после которой Oura показала уровень стресса ниже, чем в обычный день в офисе. Про Shadow Mode и страховку Lemonade, которая оценивает мили на FSD вдвое дешевле обычных. Пару раз FSD в буквальном смысле спасла меня: выкладывал ролик, как сама притормозила и ушла вправо за секунды до того, как мимо пролетел лихач, решивший обогнать через островок. Для меня вопрос, работает ли технология, уже закрыт. Но недавно увидел цифры от GM, ближайшего конкурента Tesla в США по этой технологии. Hands-free система Super Cruise у GM существует с 2017 года. Сегодня она установлена примерно на 750 тысячах машин, пользователи проехали с ней больше миллиарда миль, а сеть поддерживаемых дорог выросла до 600 тысяч миль. Новым покупателям GM даёт Super Cruise бесплатно на три года. Когда бесплатный период заканчивается, платить $25 в месяц продолжают только 30–40% пользователей. То есть шесть-семь человек из десяти три года ездили с технологией, которая позволяет не держать руки на руле, и решили, что $25 в месяц она не стоит. Продукт на рынке уже девять лет. Мне кажется, мы постоянно переоцениваем, с какой скоростью люди меняют привычки под новые технологии. Особенно сейчас с AI. Технология может быть готова намного раньше, чем люди готовы её принять. Здесь проблема уже не инженерная. Отпустить руль - это акт доверия. Я вижу ровно то же самое с AI-агентами. Если агент делает работу, а ты после него проверяешь каждое действие, экономии практически нет. Порой работы становится даже больше. Пока не отпустишь контроль - не сработает. Похоже, именно на этом мы застрянем в ближайшие годы и в автомобилях, и в компаниях. Не качество технологии, а скорость, с которой человек научится ей доверять. @maxvotek | linkedin | substack

Waymo разработала собственный чип для роботакси — специализированный ASIC с производительностью свыше 1000 TOPS, который уже устанавливается в новейшее поколение машин на базе Zeekr. Как пишет Bloomberg, чип производится на мощностях TSMC по 5-нанометровому техпроцессу и должен ускорить обработку данных с сенсоров и работу AI-моделей, отвечающих за реакцию машины в сложной городской среде. До сих пор Waymo полагалась на продукцию Nvidia и AMD, встраивая её в компьютеры собственной разработки. Заявленный паритет с новейшими системами Nvidia для автономного вождения достигнут на 5-нанометровом техпроцессе, который TSMC уже не считает передовым. В этом, в общем-то, и суть ASIC — специализированного чипа, который и не должен поддерживать все функции, зато на своих задачах справляется быстрее и в итоге дешевле. Диверсификация на марше, я бы сказал. https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-20/google-s-waymo-has-built-a-custom-chip-for-its-robotaxis

Впечатления от full self-driving Теслы #life Водить? Не моё! Несколько месяцев тестирую режим самоходной тачки (можно кидать в коменты Брюса Уиллиса, утирающегося купюрами). Ну что, водители автоматизируются даже быстрее разрабов. Я не ожидал, что оно заработает настолько круто и сразу. Первые пару дней ощущение просто магии. Будущее наступило! Так речь еще о Нидерландах с их бешеными велосипедистами, как вообще разрешили? (правда, Full Self-Driving пока разрешен временно, дальше в Брюсселе будут голосовать, одобрять ли его навсегда). Оно точно уже лучше меня водит: более плавно, размеренно. Баги есть, но мелкие, не такие, чтоб прям машина на встречку вылетела. Из того, что пока заметил: - слишком вежливая; всё время уступая другим, порой может упустить свой съезд; - не всегда полосу правильно угадывает для поворота; - иногда совсем не может выбрать полосу, и в итоге дрочится мечется между ними раз 5-6 подряд, очень странно выглядит; - иногда не видит светофор-стрелку и тупит, не едет на зеленый; - что хуже, может под зеленую стрелку вкопаться, среагировав на основной красный свет, вот это уже чревато тем, что кто-то сзади въедет; - пару раз Тесла сбивалась с пути и паниковала - бросала режим FSD и вкапывалась; - ах да, паркуется пока все еще убого, даже я лучше паркуюсь. Как вы поняли, пока от тесел лучше подальше держаться. Но это все выглядит как мелочи, должны поправить. Каждый раз, когда режим FSD сбрасывается (например, если просто тормоз нажал), можно оставить голосом обратную связь о том, что произошло. Можно представить, какие у Теслы колоссальные объемы мультимодальных данных для дообучения. Тут просится сравнение с разрабами: джун за Клод кодом и начинающий водитель за рулем самоходной Теслы - это похожие ситуации. У меня сейчас жена как раз учится водить, и за руль самоходной тачки я ее не сразу посажу. Также очень сложно угадать, как наши дети будут учиться водить. Условно, лет через 20 большинство машин будут ездить сами (пусть даже как сейчас у Теслы на уровне L2 supervised), будут общаться друг с другом, чтоб предотвращать ДТП. Тогда кажется, аварии вообще почти до нуля можно свести. Хотя я не эксперт в автопилотах, так что это спекуляции. Понятно, что одни только юридические вопросы порешать - это на пару поколений может растянуться. Тут, к слову, посоветую выпуск подкаста Interesting Times “Why are we still driving” Пс. Приятель работал в Тесле, лично с Маском, подтвердил слухи про Илона. Тот может собрать в команду в субботу, заявить «так блять… я щас сел в Теслу, она все еще хочет меня убить!». Может вырвать случайного разработчика: «вот Ты лично что сделал за последний месяц, чтоб Тесла никого не убивала?». Ну и под капотом, в коде и инфраструктуре такой бардак, приятель удивляется, как это все работает, как вообще полтора миллиона машин катаются по миру и не то чтобы каждый день кого-то давят. ппс. Ладно, так уж и быть, поклянчу бусты, но чисто для реактов first world problems 🥹 и хохотуна el risitas 🤣

NVIDIA и LG заключили соглашение по развитию робототехники и ИИ-фабрик NVIDIA и LG объявили о масштабном сотрудничестве, в рамках которого LG представит двуногого робота-гуманоида в первом квартале 2027 года. Устройство будет работать под управлением модели NVIDIA Isaac GR00T и бортовой вычислительной платформы Jetson Thor, а аппаратную часть (сенсоры, батареи и приводы) обеспечат подразделения холдинга LG. Также компании обкатывают колесного робота CLOiD — его уже отправляют работать на завод LG по производству стиральных машин в Теннесси. Кроме роботов, партнеры строят вычислительную инфраструктуру. К 2027 году LG запустит ИИ-фабрику на базе платформ NVIDIA DSX и Vera Rubin, а к началу 2028 года откроет крупный дата-центр на 80 МВт в Чхонане. В автомобильном сегменте LG задействует платформу NVIDIA DRIVE Hyperion, где архитектура будет отвечать за работу мультимедиа, автопилота и софта в машинах формата AI-Defined Vehicles.

🌟 NVIDIA открыла доступ к самой крупной модели для беспилотных автомобилей Alpamayo 2 Super - рассуждающая VLA модель на 34 миллиарда параметров, которая сшивает изображение с передних, боковых и задних камер в круговой обзор и рассчитывает траекторию движения.

Впервые NVIDIA показала её на конференции GTC в Тайбэе в начале июня, но доступ открылся только сейчас.

NVIDIA делает упор на редких ситуациях, с которыми беспилотники справляются хуже всего, - перестроения, повороты через встречный поток, перегруженные перекрёстки. В основе лежит Cosmos 3 Super Reasoner, после базового обучения модель прогнали через RL, то есть на последствиях её собственных решений в смоделированных поездках. Помимо маршрута модель выдаёт текстовое обоснование манёвра, и оператор-разработчик может проследить, какая деталь в кадре привела к конкретному решению.

В компании связывают это с проверкой безопасности по стандарту ISO/PAS 8800 и предлагают использовать тот же механизм для автоматической разметки видео с тестовых машин - расшифровки, которая обычно занимает месяцы ручной работы.

В тесте LingoQA, где систему просят объяснить дорожную обстановку, NVIDIA ставит Alpamayo 2 Super на первое место и утверждает, что модель обходит Qwen2.5-VL 72B на 17 пунктов, а Gemini 2.5 Pro примерно на 15.

Лицензия модели позволяет дообучать Alpamayo 2 Super на собственных данных и ставить в серийные машины.

📌Лицензирование: Open MDW 1.1 License 🟡Блогпост 🟡Модель 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #VLA #AutonomousVehicles #Alpamayo #NVIDIA

Владелец Tesla из Квебека Фред Ламберт получил штраф за превышение скорости, когда его машиной рулила система автономного вождения FSD. В зоне с ограничением 50 км/ч включённый в режиме Standard автопилот сам разогнался до 78 км/ч. Навстречу ехал полицейский автомобиль, радар зафиксировал превышение, и водителя остановили на месте. FSD он активировал меньше чем за две минуты до этого. Претензия у Ламберта не к тому, что робот превышает. В Квебеке обычно можно ехать на 10-20 км/ч выше лимита, и полиция не трогает аккуратного водителя, но 28 сверху уже тянут на штраф. А до этой скорости машина разогналась сама. Раньше в Tesla можно было вручную задать допустимое превышение скорости, но в версии FSD 14 эту настройку убрали. Вместо неё водителю предлагают пять фиксированных профилей: «Ленивец», «Спокойный», «Стандарт», «Спешка» и «Безумный Макс». Тонкую настройку выкинули, оставив выбор между слишком медленным и слишком быстрым. «Нет настройки для скорости, с которой действительно комфортно», — резюмирует Ламберт.

Меня уже месяц не отпускает от этого эссе одного из партнеров Sequoia Эссе по нашим меркам уже «старое», выпущено в марте, в июне я его увидела и начала внедрять сама. Вот пару инсайтов: 1. $1 к $6. На каждый доллар на софт шесть уходит на услуги и труд. Сейчас мы в AIcelerate берём деньги не за сиденья, а за выполненные действия. Когда биллинг привязан к работе, а не к лицензии, ты физически чувствуешь, что зашёл в другой бюджет. 2. Copilot vs autopilot. Бек формулирует то, что я объясняю на каждой встрече: мы берём ответственность за результат и доставляем его, мы независимая система. 3. Чего в эссе нет, но что я лично ощущаю каждый день: автопилот это принципиально новая другого уровня система. Как авто пилотные машины, клиенту не важно как она едет, она как-то там это делает. Здесь также, то есть система настолько должна закрывать от и до весь запрос, и не включать в себя адаптацию, сложный онбординг, долгое обучение, ведь в этот момент ты не зарабатываешь. Тебя наняли, чтобы найти больше сделок, а не тратить время на адаптацию. И главное, с чем я согласна на сто процентов: moat в этом поколении не технология. Когда клиент отдаёт тебе работу, а не покупает тул, он не сравнивает фичи. Он решает, верит ли, что ты доставишь результат. Доверие зарабатывается пилотами и цифрами, и оно не копируется релизом чужой модели. Увлекательное эссе, подходящее на методичку.

Смертельный таран: в Калифорнии Tesla въехала в летнюю террасу кафе В городе Сими-Вэлли электромобиль Tesla на скорости не вписался в поворот на парковке, вылетел на тротуар и протаранил уличную площадку Urbane Cafe. В результате аварии погибла 79-летняя женщина, оказавшаяся заблокированной под машиной, еще пять человек получили травмы разной степени тяжести. За рулем кроссовера находилась 64-летняя женщина, а в салоне находились четверо несовершеннолетних пассажиров. Полиция штата выясняет причины произошедшего и проверяет, был ли в этот момент активирован автопилот. Это уже второй подобный случай за месяц: ранее в Техасе другая Tesla на высокой скорости влетела в жилой дом, унеся жизнь пожилой женщины, после чего ее семья подала на компанию Илона Маска в суд.

Flappy Bird: делаем игру сложнее и добавляем автопилот на чистой математике Автор клона Flappy Bird убивает два вечера на нейросеть, а решение оказывается в четырёх переменных и формуле из школьного учебника физики. Сначала он лезет в TensorFlow: обучение с подкреплением, Q-learning, попытки подружить библиотеку с браузером. Но вся физика игры — это скорость, гравитация, труба и прыжок, которые школьная формула v = v₀ + gt считает за пару миллисекунд, поэтому её место занимает перебор вариантов, как в шахматном движке, который просчитывает последовательности прыжков и выбирает лучшую. После того как в игру добавляются движущиеся трубы, летящие шары и смена дня с ночью, на высоких уровнях бот иногда начинает зацикливаться. Узнаем, почему предсказание ломается именно там, где до этого справлялась вся остальная математика.