🚗 自動運転はなぜL2で止まっているのか？

アルゴリズムが悪いのではなく、データが不足しているのです。

それはインセンティブメカニズムを用いてユーザーの携帯電話を「ビジュアルノード」に変え、街の景色を収集し、トレーニングサンプルをアップロードして、AIレベルの「動的地図」を構築します。
これはテスラが最も不足している部分です👇
🧠 なぜ #NATIX が重要なのか？
それは風景を撮影するのではなく、AIに必要な街の風景認識データを収集することです。
極端/エッジドライビングシーンを注釈付けし、より安定したモデルを訓練する
ブロックチェーンを活用してプライバシーを保護し、データの信頼性と追跡可能性を確保する
もしテスラが疾走する車だとしたら、NATIXはまだ舗装されていない「デジタル道路」です。
L4の未来は、ハードウェアではなく、AIのコーパスにあります。
そしてNATIXは、この基盤を構築しています。

🧠 #NATIX とは何ですか？ NATIX は、街景レベルの環境感知データの収集と訓練に特化した、分散型の現実世界データネットワークです。これは、自動運転やスマートシティなどの AI モデルに特に適しています。インセンティブメカニズムを通じて、一般ユーザーにスマートフォンを「視覚ノード」に変え、街景を収集し、データをアップロードし、交通行動を注釈付けすることを奨励し、世界規模のシミュレーションデータマップを構築します。そして、これこそがテスラにとって現在最も不足している能力です。

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