世界瞬息万变，也许你刚刚深入了解全球化时代带来的利弊，我们又迅速进入了一个共享时代，它是全球化的产物，也是全球化的进阶物。
所谓共享时代，就是人人可以共同享受一样的物质资源。公共场合的无线局域网、大街上整齐摆放的共享单车、大商场里的共享充电宝，毫无疑问，这些都是可以为我们共享的物资。给我们的衣食住行带来了极大的便利，满足了我们日益增长的需求。与此同时，无人驾驶技术越发成熟，在2010年到2015年间，与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过2万件，外国已经有无人驾驶汽车面世。试想一下，当无人驾驶的汽车和飞机也成为共享品，那么快捷经济的共享时代是否将再上升一个高度。对于共享和无人驾驶的碰撞，各位网友、粉丝，对于此话题你是怎么看的？你有何高见？快“畅言一下”跟大家聊聊你的看法吧。
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低空经济主要发展无人机、eVTOL（城市载人）以及新型动力航空器。低空经济中长距仅“干线+支线”物流有诉求，且仅适用于无人驾驶航空器。我理解就是说低空经济的航空器可以和高速、公路抢生意，但不要和高铁抢生意。我也非常期待未来国家给高速、公路的基础设施投资转移到低空经济基础设施投资上来。2023年，我国每年交通投资3.5万亿￥，其中公路固定投资大概2.5万亿￥，民航固定资产投资1150亿￥，从这2.5万亿￥里分1/10市场给低空经济也比民航固定投资大1倍，非常值得期待。
(0)无人驾驶（Driverless） 无人驾驶技术广泛应用的主要障碍之一是传感器的相对成本和复杂性，因此需要花费大量的精力来寻找感知世界的新方法。从界面设计的角度来看，无人驾驶车辆出人意料的复杂，创造完全自主无人驾驶汽车的进程仍在继续。然而，尽管有大量的跨国资源致力于开发这项技术，但其前景并不像许多人最初认为的那样可观。从长远来看，无人驾驶成为常态社会将发生范式转变，拥有私家车可能不再对很多人有吸引力，无论是陆运、空运还是海运，运输都将成为一种商品。很难想象某个行业不会受到无人驾驶汽车的影响，因此政府应该保障立法与技术的和谐发展。
(1)马斯克的这份自信，到底源自哪里？ 已经和FSD算法打通，特斯拉这次发布的视频没有对Optimus做任何技术上的解析。 但马斯克透露，特斯拉已经打通了FSD和机器人的底层模块，实现了一定程度的算法复用。 那么底层的FSD算法技术究竟是什么呢？又有哪些可以应用于机器人？ 特斯拉的FSD算法指的是其全自动驾驶（Full Self-Driving）系统所采用的算法。 采用它是为了实现车辆的自主导航和自动驾驶功能，让车辆能够在各种交通环境下进行感知、决策和控制。 FSD算法主要依赖于神经网络和计算机视觉技术。 其核心是神经网络模型：通过对实时传感器（如相机、激光雷达等）获取的数据进行处理和分析，并从中提取有关道路、车辆、行人和障碍物等信息，可以实现车辆的环境感知和物体识别。 FSD算法还能够生成车辆的控制指令，包括加速、制动、转向等。 特斯拉利用大规模的数据集训练模型，可以提高算法在复杂环境下的性能和鲁棒性。 正如我们刚才提到的，特斯拉这次称已经打通了FSD和机器人的底层模块，并认为自动驾驶的本质其实就是机器人。 而FSD算法在机器人的感知、决策和控制方面也可以起到重要作用。 和特斯拉环境感知主要依赖视觉相似的，机器人同样也是如此。 在感知层面，特斯拉的一个重要技术是Occupancy Network (占据网络)，用于对3D空间中一些长尾障碍物的检测，来估测障碍物的位置大小，甚至可以估计物体的运动情况。 FSD算法利用传感器数据进行环境感知，这些传感器也可以帮助机器人感知周围环境，识别物体、人和障碍物等。FSD算法在处理传感器数据时，具备对道路、车辆和行人等物体进行识别的能力，可以帮助机器人在执行任务时识别和定位物体。 在自动驾驶中，FSD算法可以根据感知到的环境信息进行路径规划和决策。 类似地，这种路径规划和决策的方法也可以应用于机器人，帮助机器人在复杂的环境中选择最佳路径和执行适当的决策。 在去年Tesla AI Day上，特斯拉就公布了一种在线矢量地图构建模型Lanes Network，可以得到车道线的拓扑结构，帮助自动驾驶汽车实现变道。 然而，由于机器人和自动驾驶领域的差异，可能需要对FSD算法进行适应和改进，以满足机器人特定的需求和任务。 这一切能够实现，都要基于特斯拉强大的技术软件基础（就是特斯拉超算中心里的东西）。 虽然在技术上Optimus已经有所突破，但网友还是期待它能够实现这样的效果：不过也有一位斯坦福博士发文表示：机器人领域仍在等待着类似GPT-3的时刻。自然语言处理已经汇聚了自回归变换器+下一个词预测+强化学习高级特征的”配方”。然而，对于机器人技术而言，没有任何一种”配方”被证明能够达到同样的效果。（量子位 ）
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