Optimus:特斯拉機器人即將發售？約15萬人民幣你買不_人工智能考研考哪些科目AID價格

在2021年時，特斯拉首度舉辦了AIDay活動，分享了一些特斯拉科技發展與愿景，而在2022年的第2屆特斯拉AIDay活動中，則是主要分享了更多AI(ArtificialIntelligence)、也就是人工智能的發展，其中就包含了人形化機器人的展示，以及更多自動駕駛科技的細節。

特斯拉執行長ElonMusk表示：「我們要探討更多將會運用在自動駕駛科技上的AI技術，以及未來將會怎樣運用在現實生活中，而自動駕駛科技與人形化機器人還有很多未來發展空間，我相信我們現在在做的，會對未來有著相當深遠與大幅度的影響，這對于未來的高階人工智能(ArtificialGeneralIntelligence)會是重要基礎。

數據：薩爾瓦多、MicroStrategy、特斯拉和Block的比特幣投資未實現虧損擴大:6月13日消息，在周一的加密貨幣市場動蕩之后，薩爾瓦多、MicroStrategy、特斯拉和Block的比特幣持倉出現了更嚴重的未實現虧損。

根據Coinbase通過TradingView提供的數據，比特幣價格暴跌至自2020年12月以來的低點，過去24小時下跌超過10%，截至美國東部時間7點15分，轉手價格為23750美元。

據最新統計，薩爾瓦多擁有2301枚比特幣，平均購買價格為45171.86美元。截至周一，該國的比特幣投資正在迅速接近高達50%的未實現虧損。

MicroStrategy目前擁有129218枚比特幣，平均購買價格為30700美元，未實現虧損達18%——盡管Michael Saylor堅持認為他的公司沒有必要考慮出售比特幣。

與此同時，特斯拉擁有約4.2萬枚比特幣，平均購買價格為31620美元，未實現虧損略高于20%。

最后，Jack Dorsey的Block（前身為Square）持有8027枚比特幣，未實現虧損略高于8%，平均購買價格最低，為27407美元。

根據The Block Research儀表盤的數據，目前有72%的比特幣供應是盈利的，低于一個月前的92%。（The Block）[2022/6/13 4:23:17]

特斯拉CEO馬斯克認可利用比特幣挖礦加熱浴缸:最近有消息稱，特斯拉CEO埃隆·馬斯克(Elon Musk)稱用狗狗幣挖礦來加熱浴缸是一個“好主意”，一位著名的推特用戶“Documenting Bitcoin”給馬斯克貼了標簽，讓他看用比特幣挖礦加熱的浴缸。馬斯克在推特上回應道:“不錯。”

5月29日，Blockfolio應用程序為馬斯克提供了一個狗狗幣挖礦潛在的新“用例”，用DOGE挖礦平臺的備用能源加熱浴缸，聽起來只是個諷刺的主意。馬斯克回應稱，這是一個“好主意”。（U.Today）[2021/6/1 23:01:43]

在機器人的部分，特斯拉并非第一次揭示打造機器人的計劃，在2021年時就曾經透露了相關計劃，而在2022年的AIDay活動中，雖然是以更為「裸露」、沒有華美外殼的裝扮站上舞臺，但是卻能夠自行走動并做出一些簡易動作；特斯拉也特別以影片方式，介紹特斯拉在工廠中所進行的測試、甚至特斯拉用打工實習來形容。

特斯拉漲2%，此前取消接受比特幣支付:行情顯示，特斯拉漲2%，此前取消接受比特幣支付。[2021/5/13 22:00:16]

ElonMusk以Optimus稱呼的原型機器人，搭載了數十個驅動器，能做出更多模擬人類動作，負責的工程團隊表示，針對人形機器人他們特別打造專屬電池規格，在身體軀干部位安置了2.3kWh的電池組，以供應每一個機器人充飽電一次，就能夠進行整天的工作。ElonMusk預計在3到5年內的時間，就能夠量產推出特斯拉的機器人，售價則預估會在2萬美金左右。

而圍繞著AI人工智能主題的內容，除了計劃先行推出能夠執行簡單、高重復性工作的機器工人之外，人工智能也與自動駕駛科技發展有很大關系，因此在2022AIDay活動中，特斯拉用了更多時間在分享自動駕駛科技發展的科技細節，尤其是能夠自動判斷千變萬化道路狀況的人工智能科技發展。

特斯拉在2021年時就已經開放了FSDBeta(FullSelfDriving)，給予車主們加入測試行伍的機會，而特斯拉也表示，在2021年時共計有2,000為車主加入，在2022年時則增加到16萬位車主的加入，一如名稱Beta所代表的測試版本，特斯拉持續強調「這仍然只是測試版本」，駕駛依然需要將注意力放在道路狀況上，以避免可能發生的意外。

但對于特斯拉來說，更多車主加入測試行列，也意味著有著更多數據資料的積累，特斯拉也持續進行更新，在1年內的時間已經推出了35個更新版本，在長期積累與數目龐大的模型組建，同時特斯拉也擁有龐大數據庫與超級計算機Dojo的運算下，讓自動駕駛的人工智能科技逐步成長茁壯，而這些人工智能科技未來也同樣會運用在機器人上。

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