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5月6日消息,特斯拉近日透露,Cybertruck的前备箱使用了“学习算法”来进行防夹检测,这解释了为何在一些测试中会出现不一致的结果。
Cybertruck锋利的棱角设计曾让许多人担忧其安全性,网上流传着大量用Cybertruck前备箱切菜的视频,让其安全隐患显得更加突出。
IT之家注意到,特斯拉最近发布了新的软件更新,声称改进了前备箱的物体检测系统。更新说明中写道:“电动前备箱在即将关闭时可以更好地检测到障碍物。”然而,部分车主更新后测试发现,防夹功能表现并不稳定。
Cybertruck首席工程师WesMorrill解释了其中的原因:前备箱的防夹检测使用的是学习算法(learningalgorithm),当前备箱多次尝试关闭但未成功锁定时,会增加关闭力度。
这就可以解释为什么重复测试会出现不同的结果。Morrill举例说明,如果前备箱内有较大的袋子,也可能会触发防夹检测。这时用户可能会再次尝试关闭,算法就会认为用户这么做一定是有原因的,前备箱应该关上,于是增加关闭力度。简而言之,特斯拉希望Cybertruck的前备箱能够通过反复施加更大的力度来实现自动关闭。
将学习算法应用于前备箱或后备箱尚属首次,虽然有些冒险,但随着人工智能的进步,或许最终能实现完美的效果。
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快照生成时间:2024-05-07 09:45:28
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