美国女罪犯因为超高颜值走红 而这已经不是第一次了

摘要：长得好看，在网络时代确实有优势。前一阵有个美国妹子因为飙车被抓火了，倒不是她跑出了什么惊天动地的速度，主要是，不少网友觉得她长得好看。被抓妹子名叫Felicity Michaela Hughes，才18岁。据介绍警方发现她在高速公路上超速行驶，然后当即展开追捕。 结果妹子一看有人追她，跑得更快了，直接加速逃逸。这一追一逃就是一个多小时，速度与激情都快演完一半了。当然现实不是电影，她的车技也没那么好，最终因为跑进死路被警方逼停，这期间她撞了一辆警车，造成一名警员受伤。所以其实这是一场危险驾驶，超速追逐，但这件事儿却随后在网络小火了一下。主要是网上曝光了相关的执法画面，而在画面中，妹子的颜值确实打动了不少网友。不仅身材好，五官也精致，真给人一种在拍电影的感觉。也是因此，网友的态度变得非常离谱了起来。比如当即有人留言，表示这哪里是撞到警车了，这明显是撞进我的心里了。还有人说她是无辜的，呼吁赶紧放人。也有人表示她有罪，说她偷走了自己的心。「土豪」网友声称会代付保释金，不过据报道她的保释金要5万美元，不知道会不会真有人帮她付款。还有个老哥更逗，认为她的车技、逃逸、超速都不是致命的，反而身材真的是要了自己的老命。这群网友三观跟着五官跑，纷纷留言拱火玩梗，还有人说什么「一眼就看出来有冤情」，「罚她社交软件禁言几天就行了」，「抛开一切不谈她有罪吗？」「未知全貌不评价，看完全貌感觉无辜」。也是看热闹不嫌事儿大，现实不是打游戏，这么开车可是很容易闹出人命的。但如果你经常上网，就会发现这一套还是挺眼熟的，因为类似的情况并不少见。之前不少罪犯都因为颜值刚被抓就走红，甚至刚出狱就出道了。说几个比较知名的，比如在2014年，Jeremy Ray Meeks就凭借自己的外表火速成名。而他被逮捕时，罪名快跟恐怖分子有一拼了，持有枪支、重大盗窃等等。本来算是一个标准的反派，但因为颜值出众，就这么在网上获得超高人气。警方当年都无语了，说他的照片是当地官方建立社交媒体账号以来发过的最火的图片。后续的故事走向也极为抽象，Meeks的老妈干脆搞了一个众筹，试图为他筹集保释金，毕竟他当时的保释金高达105万美元。后来他还是要老老实实服刑的，但出狱后人生立马迎来转机，不用再拿着枪在街头火拼了，有模特经纪公司早就打上了他的主意，然后帮他开启了模特生涯。2017年也有一个离谱的情况。小伙Mekhi Alante Lucky当时也就20岁，他因为超速驾驶、偷车被捕，但也是从此扭转了命运。要知道在此之前老哥在犯罪道路上算是越走越远的，什么袭击路人，非法入侵等等。但出名的过程与刚才说到的老哥一模一样，被捕的照片发到了网上，然后因为帅气被疯传，顺便签约了一家模特公司。最离谱的情况应该是这位2021年轰动网络的Cameron Herrin，他是一位赛车手，但因为街头赛车发生车祸，导致一对母女丧命，当时被判了24年监禁。说起来这都闹出人命了，而且死者中的孩子才一岁多，相当惨，但这哥们还是因为颜值爆火。一些粉丝坚持向他表达爱意，说他不是罪犯等等，甚至在社交媒体上有一个词条用来为他伸张正义，浏览量上亿。尽管他的行为已经让别人的生命永远定格，但依然有人觉得对他的判罚过重了。后来不少人一度怀疑，有人在操控水军帮忙刷屏。当然，网友的追捧没有让他从轻处罚，还是要蹲大牢蹲到四十多岁的，但你也很难分清那些网友是在开玩笑还是认真的。说起来，也有罪犯因为颜值闹出笑话。例如前一阵在人才辈出的佛罗里达，有个33岁老哥因为涉嫌盗窃船只被捕了。这本来也就是个普通的盗窃案，但老哥为了逃避追捕，想到了一个绝妙的主意，那就是女装。这位老哥名叫Joshua Kolotka，警方在调查案件的时候一眼就把他认了出来。当然也不算是认出了本人，就是发现他很可疑。当时他戴着金色假发，穿着连衣裙，还戴了一个超大的墨镜，留着一脸胡茬准备蒙混过关，结果一个照面就被警方按住了。后来官方还贴心地发布了女装前后的照片，也是让网友哭笑不得。总之，我以前还以为「颜值即正义」是个只适用于影视剧里的段子，哪成想现实也是如此。只能说在网络时代，喜欢看乐子的人越来越多了吧。 原文：美国女罪犯因为超高颜值走红 而这已经不是第一次了

越南政府呼吁富士康工厂省电 可能波及苹果MacBook与iPad

摘要：有媒体援引知情人士透露的消息报道称，越南的官员们集体呼吁苹果的核心供应商之一富士康在该国北部地区的消费电子组装工厂自愿减少大约30%的用电量，该国北部地区去年曾发生过大范围停电事件。知情人士还透露，节能措施的具体要求已发送给越南多家制造商，这是一种预防措施，旨在避免重蹈去年夏天的停电事件覆辙，当时电力急剧短缺导致逾10亿美元的产出损失。 其中一名知情人士表示，向富士康提出的这一最新要求是“一种鼓励性质措施”，而不是强制要求，预计对富士康的生产计划不会产生显著影响。近年来，越南越来越欢迎跨国巨头企业，叠加亚欧地区地缘政治局势愈发紧张，共同促使越来越多的跨国公司将传统的制造业基地转移到越南以及印度。上个月，美国消费电子巨头苹果承诺在越南增加支出。过去一年，苹果公司将其在越南的关键供应商数量从25家增加到35家。富士康越南北部地区的工厂则主要负责生产组装苹果MacBook和iPad。值得注意的是，这个东南亚国家的经济增长可谓极度依赖外国投资，并一直在努力吸引半导体制造、iPhone等高端消费电子制造这类能源密集型产业。有统计数据显示，近年来的最高峰时期外资一度占据越南固定资产总额的约49%，并且2023年外资企业出口额占据越南总商品出口额的74%，这些均表明外资在推动越南经济增长方面发挥了重要作用，也暗示外资很大程度上能够左右这个国家的经济增长。然而，根据世界银行(World Bank)的初步预测数据显示，去年5月和6月的史无前例热浪引发了越南电力急剧短缺，很大程度上中断该国北部地区的商业活动，造成高达约14亿美元的损失，相当于该国国内生产总值(GDP)的0.3%。在今年3月，越南总理范明政向对于该国经济至关重要的外国投资者们承诺，不会再发生电力短缺。其中一位知情人士表示，越南政府已要求燃煤类发电厂推迟设备维护进程，以满足最热月份更高的电力需求。知情人士没有具体说明是哪一政府机构发出请求，以及什么时候向富士康发出请求，也没有说明自愿减少用电需要持续多长时间。其中一位知情人士表示，这一最新请求是开放式的。苹果方面没有回应置评请求。富士康是全球最大规模的消费电子产品合同制造商。该公司在越南北部有数家制造工厂，包括在北江省，当地政府称该公司当地工厂负责组装苹果Macbook以及iPad。美东时间5月7日，在苹果举办的“Let Loose”在线活动中，苹果宣布推出全新款iPad Air和iPad Pro。在这次更新中，13英寸的iPad Pro成为苹果历史上最薄的设备。全新款的iPad Pro是苹果最高端、最先进的平板电脑产品线，新一代iPad Pro配备了苹果的最新M4芯片，该芯片被认为是一款功能无比强大的人工智能芯片，而苹果笔记本电脑目前还在使用M3芯片。电力监管机构ERAV网站上的一份声明显示，国有的省级电力分销商Bac Giang Power Company 在3月份表示，已要求该省份的工业园区和有关部门“协调实施省电”。Bac Giang Power Company 副主在另一份声明中表示:“电力负荷的调整、生产计划的调整以及企业节电的实施措施将对电力系统产生巨大影响。”越南全国范围内的节能省电措施似乎不尽相同。另一个北方省份工业园区的一位官员曾表示，在本月的一些时间里，制造商们被正式要求减少电力消耗规模。虽然有预测数据显示，越南今年的天气条件没有2023年那么严峻，但当局仍然大幅增加煤炭进口，并鼓励民间节能以避免短缺。今年3月，越南的外国商会敦促政府保证电力供应规模，韩国KoCham表示，由于电力供应风险，韩国半导体公司普遍推迟了投资决定。 原文：越南政府呼吁富士康工厂省电 可能波及苹果MacBook与iPad

台积电计划到2027年将特种工艺产能扩大50%

摘要：台积电在5月中旬举行的欧洲技术研讨会上透露，随着在德国和日本新建晶圆厂以及在中国台湾扩大产能，台积电计划到2027年将其特种工艺制程产能扩大50%。为实现这一目标，台积电不仅需要转换现有产能，还需要为此新建晶圆厂。台积电同时公布下一个特殊制程节点：N4e，一种4nm级超低功耗工艺节点。 台积电业务发展暨海外运营处副总裁张晓强（Kevin Zhang）表示，“过去台积电总是对即将建成的晶圆厂进行预先审查再决定，但台积电很长一段时间以来，第一次一开始就决定兴建专为将来特殊工艺设计的晶圆厂，以满足未来需求。未来4~5年，台积电特殊工艺产能将增长至1.5倍，我们将扩大制造网络的覆盖范围，以提高整个晶圆厂供应链的弹性。”据悉，台积电除了用于制造逻辑芯片N5、N3E等众多节点，还为功率半导体、混合模拟I/O芯片和超低功耗应用（如物联网）等应用提供一系列专用节点，这些工艺通常使用较成熟制程。台积电近年来扩张战略的几个目标，包括在中国台湾以外地区设立新的晶圆厂，以及全面扩大产能，以满足未来对各种工艺技术的需求。据了解，截至目前，台积电最先进的专用节点是N6e，即N7/N6的变体，支持0.4V、0.9V工作电压。随着N4e节点的推出，台积电正在研究低于0.4V的电压。台积电目前尚未透露关于新节点的更详细信息，预计明年将会有更多消息。 原文：台积电计划到2027年将特种工艺产能扩大50%

消息称特斯拉内部处于混乱 滚动式裁员将持续到6月

摘要：特斯拉CEO埃隆·马斯克计划削减公司至少10%的员工，一个多月以来，他的计划仍未完成。这意味着焦虑的员工每天都会醒来查看消息，想知道他们是否还有工作。据知情人士透露，特斯拉滚动式裁员可能至少会持续到6月。 过去几年，特斯拉的员工队伍已经经历了巨大的转变——这家曾经对清洁能源有着疯狂愿景的硅谷新贵现在集中在得克萨斯州，并专注于其他事业，包括人工智能（AI）和机器人。一些仍在公司工作的员工表示，马斯克优先考虑发展自动驾驶出租车而不是价值25000美元的电动汽车，这削弱了士气。曾经激励了无数马斯克追随者的使命已经变得模糊不清。特斯拉内部处于一片混乱，马斯克尚未向员工发出“完全明确”的指示表明裁员已经结束，这导致员工们互相开着关于焦虑和失眠的黑色幽默玩笑。一名员工将特斯拉的状况比作电视剧《鱿鱼游戏》，参赛者为生存而战。特斯拉裁员浪潮已经波及包括销售、人力资源和几乎整个超充部门在内的数千人，预计将削弱特斯拉的重要部分，该公司今年初拥有超过14万名员工。今年4月有报道称，马斯克已推动裁员20%。马斯克表示，特斯拉仍计划发展超充网络，尽管速度较慢。在多个技术团队遭到裁员后，目前还不清楚该公司是否有足够的人员来维持超级充电站的运转。加利福尼亚州的一名前员工表示，北加州负责维护和修理超级充电站的80人团队被裁掉24人，导致地理和专业支持上都出现了空白。该人士表示，该地区目前在圣罗莎和尤里卡之间200多英里的范围内只有1名员工。加拿大另一位担任类似职位的人士预测，他和其他数十人被解雇后会出现混乱，因为许多特斯拉充电站相隔数小时车程，一旦更多公司的客户获得访问权限，所需的工作量只会增加。一位前销售员工表示，裁员正值电动汽车行业需求疲软之际，这给已经适应公司文化变化的员工队伍带来压力。该人士表示，他在特斯拉的近十年里已经看到大量的人员流动，每次离职都让特斯拉损失了至关重要的经验知识。今年5月辞去特斯拉产品发布负责人的Rich Otto在一篇帖子中表示：“伟大的公司是由优秀的人才和优秀的产品组成的，而后者只有在员工蓬勃发展的情况下才有可能实现。最近震撼公司及其士气的裁员使这种和谐失去平衡，很难看到长期的发展局面。” 原文：消息称特斯拉内部处于混乱 滚动式裁员将持续到6月

美国国家公路交通安全管理局对大众ID.4汽车展开召回调查

摘要：5月21日，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）宣布对大众ID.4汽车展开召回调查。这次召回涉及2021年至2023年生产的ID.4车辆，之前针对车门的召回已经解决了相关问题。NHTSA表示，目前尚未发现该问题导致人员伤亡的情况。 据了解，当车速低于9mph / 15kmh时，如果车辆受到较大横向力的影响，可能会发生意外打开车门的情况。此时，车门向把手发出“打开指令”，而这种情况在行驶过程中出现的概率较小。然而，一些消费者反映，在行驶过程中车门间歇性打开，并且无法实现合理检测。同时，他们还指出，车门把手存在让乘员进出困难的问题。值得注意的是，在侧面碰撞时打开的车门会增加乘员弹出或过度侵入的风险。此次召回调查的主要目的是解决这些问题并确保驾驶者的安全。大众公司表示将会密切关注此事，并尽快采取相应措施以解决问题。我们也将持续关注此事的最新进展。 原文：美国国家公路交通安全管理局对大众ID.4汽车展开召回调查

智能驾驶的“GPT时刻” 怎么就被特斯拉搞出来了？

摘要：5 月 15 日，针对特斯拉 FSD（Full-Self Driving，全自动驾驶）付费选装率仅 2% 的消息，特斯拉 CEO 马斯克在 X 平台上回复称，实际情况远远超过了这个数字。这一回应是针对知名特斯拉投资者加里·布莱克对未来 FSD 接受率的质疑而作。根据信用卡数据提供商 YipitData 提供的数据，在试用了一个月 FSD 的美国特斯拉车主中，只有 2% 的用户选择继续订阅该服务，远低于预期的 6%。 布莱克认为，这可能是因为 FSD 服务的附加值不高，或者订阅价格（每月 99 美元）过高。他呼吁特斯拉需认真评估这些因素，以更好地迎合车主需求。与此同时，马斯克 4 月底访华，引发了关于特斯拉 FSD 在中国落地的讨论。不过，据中国日报报道，尽管特斯拉提出在中国推出“无人驾驶出租车”，但中国政府尚未完全批准 FSD 在中国全面落地，可能会先支持其在国内进行测试和示范。那么，处于风口浪尖的特斯拉 FSD 实际体验如何？是否会再次引发鲶鱼效应？01 智能驾驶的 ChatGPT 时刻随着新能源汽车进入智能化下半场，智能驾驶一直是行业追逐的技术制高点之一。人们不仅关注驾驶场景通过率和通勤效率，还更加关心智能驾驶是否更加人性化。之前特斯拉 FSD 的 V11 版本，和很多智能驾驶系统一样，速度控制生硬，处理突发情况时会突然刹车或加速，带有明显的机械感。尤其是在狭窄路段或恶劣天气等特殊情况下，这种生硬的速度控制会让用户感到不安。但现在，特斯拉 FSD V12 的出现改变了这一格局。体验过特斯拉 FSD V12 的知乎博主“EatElephant”表示，它最大优势之一是其拟人化的能力。V12 版本的最大提升在于速度和转向控制的顺畅度。乘客即使在后排坐着，也几乎感觉不到在红绿灯启停和路口转弯时的任何顿挫感。第二，V12 在处理一些非结构化场景（比如缺少车道线与交通规则的约束）有了很大的提升，比如在转弯的时机和幅度、减速的具体程度等方面。例如，在 V11 版本中，当车辆在直行时遇到前方远处左转的车辆时，智能驾驶系统的反应是明显减速。虽然这样可以规避碰撞风险，但减速的幅度通常过大，导致明显的顿挫感，也增加了被后车追尾的风险。而在 V12 版本中，面对类似情况，系统似乎能够更准确地判断前方车辆的行驶路线和速度。因此，它可以以非常合适的速度减缓，让车上乘客几乎感觉不到，同时又留出足够的安全距离，避免了不必要的不舒适感和后方车辆的追尾风险。第三，V12 应对各种场景的能力显著提升，大大减少需要人工干预的次数。比如，特斯拉 FSD V12 不仅能够识别并绕过路面上的铁皮等障碍物，还能在道路施工时根据引导标识在临时开辟的道路上行驶，就像人类司机一样灵活应对。即使需要驶向对向车道，也能够不受逆行标识和中心黄线的限制。在夜间行驶时，它能够像人类一样先右转驶入两辆靠边的停车之间巧妙的避让对向来车，待对向来车驶离后再向左打方向盘继续前进，展现出了出色的驾驶技能。同时，知乎博主“EatElephant”还提到，FSD V12 展示了一些类似智慧涌现的能力。在测试中，车辆遇到这样一个难题：路口前有一个车道，V12 无法使用倒车档完成掉头。在乘客等待时，V12 发现了一个小停车场，果断改变路线绕过，尝试代替标准掉头。尽管最后出口处系统提示接管，但这一行为是自动驾驶技术中的一次重大突破，因为通常系统会严格遵循导航路线，自行偏离导航的行为几乎不可接受。这些进步也体现在人工干预的次数。相比之前版本，V12.3 版本在城市环境下的无关键接管行驶里程大幅增加，从约 100 多英里（约合 160 公里）提升到了 386.7 英里（约合 622 公里）。相比之下，同济大学教授、汽车学院副院长熊璐曾表示，北京、上海、广州等地的自动驾驶企业，平均每百公里需要接管 3.5 次到 10 次不等，基本上每行驶十几或几十公里就需要人工接管一次。目前，特斯拉 FSD 或许正迎来自己的“ChatGPT 时刻”，尽管仍存在一些不足之处。例如系统在驾驶时有时会让人感觉距离路边太近，让人有些担心；对来车的识别和避让不够及时，比如遇到消防车时的反应不够灵敏；对一些特殊路标或车道的识别可能出现错误，对于坑洼的识别和避让也有些问题。不过，这并不妨碍特斯拉大幅增加对智能驾驶的投入。据了解，到今年年底，特斯拉计划在自动驾驶技术上累计投入达到 100 亿美元。考虑到 2016 年至 2023 年的总支出在 20 亿美元左右，这意味着今年特斯拉在智能驾驶上的支出将达到 80 亿美元左右。这是一笔巨额投资，表明特斯拉对进一步提升 FSD 技术的决心。02 FSD V12 是如何炼成的？特斯拉 FSD V12 的体验显著提升背后，是其技术路径逐渐收敛的结果。自从 2020 年推出 FSD 功能以来，特斯拉一直在引领智能驾驶技术发展方向。与传统的依赖激光雷达和高精度地图的方法不同，特斯拉坚持采用了纯视觉技术，使得车辆能够更好地理解周围环境。2022 年特斯拉 AI Day 上的占据栅格技术框架 | 图片来源：特斯拉在随后的两年中，特斯拉通过一系列活动，如 AI Day 等，公布了大量关于 FSD 技术的方案。这些方案涉及到数据闭环、共享主干网络、BEV 感知以及占据网络等概念。尽管这些技术处于行业领先地位，但之前的版本一直受到用户诟病，认为其用户体验改进不够明显。然而，随着 FSD 的发展到 V12 阶段，情况发生了变化。与 FSD 11 相比，FSD V12 最大的变化在于采用了端对端神经网络技术（End-to-End Neural Network, E2E NN）。这种技术使系统能够更好地理解和处理复杂的驾驶环境，减少驾驶员的干预，提高了自动驾驶的精准度和自动化程度。以往，FSD 的基本流程通常包括感知、决策和执行三个阶段。在早期版本中，感知阶段需要通过视觉或雷达获取周围物体信息，并对其进行识别和分类，而决策阶段则依赖于预先编写的控制规则。特斯拉 FSD 车辆变道 | 图片来源：特斯拉然而，在 FSD V12 中，采用了端对端神经网络技术，这些步骤发生了革命性的变化：感知阶段不再需要手动识别和分类物体，决策阶段也不再需要预先编写的控制规则。系统只需要通过大量视频输入来让神经网络学习，就能够在不同情况下做出正确的决策。这使得特斯拉在 FSD V12 中能够减少大量代码，使系统更加轻便、灵活，同时即使在没有网络连接的情况下，也能够在陌生的环境中正常运行。马斯克去年底曾表示，特斯拉的 FSD Beta V12 从头到尾没有编程，没有程序员写一行代码来识别道路、行人等概念，全部交给了神经网络自己思考，C++代码只有 2000 行，而 V11 有 30 万行。其实，端到端模型并不是一个新概念，早在之前就有人提出过。然而，许多人对神经网络的可解释性和可靠性一直存在疑虑。尽管端到端系统提高了模型的能力上限，但也放大了神经网络作为“黑盒”的不可解释性问题，这会给研发迭代和问题解决带来巨大挑战。所以，很多公司不敢轻易尝试。特斯拉 FSD 让大家看到端到端模型的潜力。当然，这个过程并不是一蹴而就的。特斯拉一直在自动驾驶技术中，强调端到端的“纯度”。从 V10.9 版本开始，他们去掉了车道线感知的后处理代码，改为由模型直接输出车道线。在 AI Day 上，特斯拉也展示了如何将学习型轨迹生成和神经网络决策模型引入规划控制模块。然而，特斯拉的技术更新主要集中在技术栈的中上游，如感知和预测，而控制行车功能的决策规划模块却很少改变。这导致用户体验的改善不够显著。V12 的重大突破在于打通了整个技术栈的最后一环（决策规划），使系统能够进行端到端数据驱动，最终实现了更自然、更智能的驾驶行为。随着 V12 采用了端到端技术架构，直接优化了规划控制输出，因此用户体验的改善将会更加迅速。5 月初，马斯克宣布，特斯拉的 FSD 系统即将迎来三大更新版本，分别为 V12.4、V12.5 和 V12.6。其中，V12.4 版本预计将在 5 月中旬推出，该版本将全面更新模型训练，以提高系统的准确性和可靠性。其次，针对用户反馈的加速过猛和刹车过急问题，V12.4 以及后续版本将重点优化驾驶舒适度，从而提升乘客的驾乘体验。回到本文开头，马斯克造访中国，似乎正在让 FSD“落地中国”这件事变得更具可信性。甚至，外网盛传比亚迪和特斯拉在 FSD 将展开合作的消息，更将 FSD 入华的潜力获得更大的释放——世界上最大的两家新能源车公司的合作，会产生怎样的结果？如果传言成真，特斯拉 FSD 是否会改变当前智能驾驶领域的局面？中国车企的智能驾驶“故事”又将如何继续发展呢？这大概是所有人都会幻想，却不太敢问的问题。 原文：智能驾驶的“GPT时刻” 怎么就被特斯拉搞出来了？