型男大主厨

（乡村行·看振兴）三代人与一颗青椒 见证山西长子农业变迁,（乡村行·看振兴）三代人与一颗青椒 见证山西长子农业变迁_我的网站

A |     贾浩楠 发自 副驾寺     智能车参考 | 公众号 AI4Auto          ChatGPT能记住你的聊天历史，知道你的表达习惯，甚至可以根据过去的交流调整回答方式。    　　长治8月23日电 题：三代人与一颗青椒 见证山西长子农业变迁　　作者 刘盼 刘小红　　在山西长治长子县，一颗青椒，连着李家三代人的岁月，也串起当地特色农业一步步成长的全过程。从田间摸索改良种植法子，到建起智慧大棚科学种养，再到打通更广的市场销路，李生贵、李强、李家奇一家人，一辈接着一辈干，陪着长子青椒产业走过数十年发展之路。         现在，这种“记忆能力”开始进入物理世界。

B |          马斯克一条推文，透露了Tesla FSD正在发生的新变化：          FSD开始拥有“千人千面”的能力。         从停车偏好，到驾驶干预，再到长期驾驶习惯，FSD正在尝试记住每一个人的不同。         从“一个AI服务所有用户”，走向“每个人都有自己的AI”。         马斯克确认：FSD开始拥有“长期记忆”          事情起源于马斯克最近两次公开回复。长子县地处上党盆地西侧，土层深厚肥沃、昼夜温差大、光照充足，十分利于青椒养分积累。         6月的一次，是关于停车习惯。         有用户提出，希望FSD能够记住自己在固定地点的停车方式，比如回家停哪里、去公司停哪里。         马斯克回应：          FSD很快会记住用户的停车偏好。         最近的这一次，更加关键。刘盼摄　　长子县地处上党盆地西侧，土层深厚肥沃、昼夜温差大、光照充足，十分利于青椒养分积累，种出的青椒个大肉厚、耐储运，天然适配外销市场需求。作为传统农业大县，该县多年来将青椒确立为“一县一业”核心主导产业，接连出台全产业链惠农补贴、设施大棚建设扶持、良种培育、品牌推广等配套政策，持续撬动资源，为本土种植能手深耕田间、做大产业搭建广阔平台。　　最早扎根田间的，是父辈李生贵。早年长子青椒零星种植，农户种地多靠经验、看天气。

C |          有用户反馈，FSD在一些驾驶决策上不符合自己的习惯，比如车道选择、变道时机等。看到青椒蕴藏的增收潜力，李生贵于1979年一头扎进田间试验。他结合本地气候、土壤条件，反复改良大棚结构，研发“生贵移动大棚”，把无土育苗、防虫管护、水肥科学施用等多项技术整合落地。

D | 他没有把技术留作自家窍门，主动走到各村田间，手把手教周边农户搭建大棚、规范栽种。

E |          马斯克表示，未来车辆会记住用户具体的接管行为，并逐渐匹配每个人的驾驶偏好。

F |          两次回复本质上是同一件事：          FSD开始从一次性的驾驶任务，走向长期理解驾驶员。

G | 　　在李生贵的带动下，短短几年间，长子青椒种植范围逐步覆盖全县300多个村，远销全国各地，成为中国北方最大的青椒生产基地。

H |          过去，自动驾驶面对的是一个抽象用户。         无论谁坐进车里，背后的模型都是同一个。同时，青椒也成为长子县经济发展和农民增收的主要产业。

I | 1998年，长子获评“中国青椒之乡”。         它知道：这里是什么道路，前方有什么车辆，应该如何规划路线。         但它不知道：你喜欢提前变道，还是宁愿多等几秒；你喜欢跟车近一点，还是更关注舒适；你回家时习惯停在哪里。　　依托本地冷凉气候优势，李生贵和农技人员一同摸索出“春青椒秋西葫芦”一年两茬种植模式，精准抓住南方蔬菜上市空档，让长子青椒顺利走进广州、深圳等南方市场。         这些属于人的驾驶习惯，一直没有进入自动驾驶系统。         而现在，Tesla让这些信息成为AI决策的一部分。当各地纷纷复刻同款种植模式，本地春茬青椒销路遇冷后，李生贵又牵头开展越夏青椒种植试验，通过采取利凉遮阳降温剂技术措施，实现了青椒夏季种植秋季采收，拉长供货周期，错开各地上市高峰，留住外来采购客商，稳住了农户的种植收益。接过父辈锄头与产业心愿的儿子李强，走出了传统种地的旧模式。

J | 刘盼摄　　接过父辈锄头与产业心愿的儿子李强，走出了传统种地的旧模式。深耕农业超30年，他建起现代化农业产业园区，告别“靠天种地”的老路子。大棚里装上传感器、智能控制阀，搭建物联网管控系统，工作人员在手机上，就能完成通风、灌溉、棚体管护等各项操作。　　李强一边守住长子青椒本土招牌，一边引进彩椒、香椿等新品种，完善种植品类；严格落实绿色种植标准，拿到绿色基地认证，带着长子青椒打入北京新发地，拿下深圳“圳品”认证，让本地蔬菜走向更大的市场。　　据了解，李强所在的产业园建于2016年，拥有8座温室大棚、103座高标准覆被式大棚及2800平方米育苗温室，配套物联网实验室、田头市场、秸秆处理站等设施，是集种植创新、品种示范、质量追溯、农民培训于一体的综合性园区。

K |          和之前我们谈论FSD不同的是，“长期记忆”不是让FSD重新学习“怎么开车”，这件事已经由基础模型完成。         它学习的是：在安全范围内，你希望它如何开。目前，园区带动150余人就业，认证绿色基地436亩，年产绿色蔬菜8400吨，产值超2100万元，先后获评2023年国家现代农业全产业链标准化示范基地、2024年省级龙头企业等称号。　　如今，年轻一代李家奇回到家乡，加入家族的青椒事业。年轻人带来新思路，他扎根园区田间，一边学习祖辈留下来的种植经验，一边活用新的传播方式，通过线上推介、直播展示，把长子青椒的种植过程、产品优势分享给各地消费者，为线下外销渠道补上线上新通路，让更多人认识长子青椒。小小的青椒，不仅成为李家代代传承的念想，更化作长子农户稳定增收的支柱。

L |          这也是Tesla第一次公开走向Personalized FSD：          从“一个模型服务所有司机”，走向“基础模型+个人驾驶偏好”。刘盼摄　　数十年光阴流转，李家三代人共同守着同一片乡土，接续耕耘、步步创新。         为什么是现在？          “千人千面”“越开越懂你”，智能汽车行业其实喊了很多年。小小的青椒，不仅成为李家代代传承的念想，更化作长子农户稳定增收的支柱。祖孙三人一路走来的探索与改变，正是长子县传统农业迈向现代化发展的生动缩影，持续为县域乡村振兴注入活力。         但真正落地很难，用户体验完全依赖车企OTA的“自觉性”和能力高低，系统更新后体验下降的事也不罕见。         因为截至目前，绝大多数自动驾驶玩家竞争，还停留在模型、数据层面，本质上都是在解决：如何让AI成为一个更好的司机。         而特斯拉在V14完成端到端重构之后，开始率先探索另一个问题：          如何让AI成为你的专属司机。         这背后，对应的是近几年自动驾驶领域兴起的几个研究方向：          Driver Modeling、Preference Learning以及Human-in-the-loop Learning。         最早出现的是Driver Modeling，也就是“驾驶员建模”。         简单来说，就是给每个驾驶员建立一个数字画像，比如：有人开车更激进，喜欢更短跟车距离，喜欢更快完成变道；有人更保守，倾向提前减速，更少主动超车。         传统自动驾驶系统会把这些差异忽略，默认存在一个“平均驾驶员”。         而Driver Modeling希望解决的问题是：AI应该知道，坐在驾驶位上的到底是哪一种司机。

M |          技术上，这类方案通常会从历史驾驶数据中提取特征，比如方向盘操作、油门刹车变化、车速变化、变道频率、跟车距离。然后通过一个额外的模型，生成驾驶员特征向量（Driver Embedding）。         这个向量不会改变基础驾驶能力，而是作为规划系统的输入，影响后续决策。         但Driver Modeling仍然存在一个问题：它更多是在判断“你是什么类型的人”，而不是理解：“你具体喜欢什么”。         于是近几年出现了Preference Learning，也就是偏好学习，它关注的不再是这个司机属于激进型还是保守型，而是这个司机在具体场景下更喜欢哪个选择。例如同样遇到慢车，方案A是提前变道，提高效率；方案B是保持车道，更加舒适。         AI通过长期观察用户选择，逐渐学习这个特定用户更倾向哪一种。         这与大模型的Preference Learning逻辑非常类似，模型能力是基础，用户反馈决定个性。         而Tesla这次提到的Intervention，其实更接近这一方向。

N |          当然还有第三个方向，是Human-in-the-loop，它解决的问题是如何让人在自动驾驶学习过程中持续参与。         传统机器学习通常依赖大量标注数据。但自动驾驶里，真正有价值的数据，往往不是正常驾驶，而是：AI不知道该怎么办的时候。         特斯拉过去大量收集车队数据，本质上就是利用全球车辆作为数据采集网络。而未来，如果把这些反馈进一步和个人账号绑定，那么数据价值会发生变化：          它不只是帮助Tesla优化一个统一模型，还可以帮助车辆理解某一个用户。         Tesla目前没有公开FSD个性化功能的具体架构，但结合FSD V12之后的端到端路线，可以做一个合理推测：单独训练一个“每人一个模型”的可能性最低。         原因很简单，如果每个用户都有独立模型，那么会导致训练成本巨大，更新困难，也会破坏Tesla统一模型的优势。         更符合FSD现有体系的方案，可能是：基础端到端模型 + 用户偏好记忆层。也就是底层模型负责视觉理解、道路判断、安全驾驶、通用规划。         上层增加一个轻量化的User Preference Layer，记录停车习惯、驾驶节奏、路线偏好、历史接管行为。         基础模型负责“能不能这么开”，偏好模型负责“你是不是喜欢这么开”。         这其实和今天大模型的发展路径高度类似：GPT不会因为每个人重新训练一次。而是通过Memory、User Profile等机制实现个性化。         不过，真正的难点也在这里：个性化不能突破安全边界。AI要明白不能学习你喜欢超速、喜欢危险变道等等行为。

o |          这也是特斯拉此次探索最值得关注的地方：它不是让AI变成另一个你，而是“在安全约束内，越来越像用户”。         AI汽车进入“千人千面”时代          说过去几年，自动驾驶竞争的核心是：谁的数据更多，谁的模型更强，谁的能力更接近人类驾驶员。

p |          但特斯拉的Personalized FSD一出，下一阶段，竞争可能会发生变化。

q |          今天，大多数智能汽车仍然依靠统一策略服务所有人。但未来，AI司机可能会越来越像真人司机，不是因为它拥有情绪，而是因为它了解你的习惯。         这意味着，User Model可能成为自动驾驶新的能力层。

r |          马斯克一石二鸟，解决了两个问题，首先是再次给智能汽车新卖点指出方向，而且是避免高度同质化、低效内卷的路径。

s |          在车位到车位自动驾驶逐渐普及之后，量产车上的AI司机如何建立差异，会成为新的问题。         所有车辆都能完成基础导航和智能驾驶，那么下一步比拼的就是：谁更懂你、谁更符合你的驾驶习惯、谁更像一个长期陪伴你的司机。

t |          当然，对技术能力的要求更高了。         尤其是对于“one for all”的自动驾驶供应商来说，可能很难腾出资源去开发这样的功能，而即使他们愿意开放权限给车企在基础模型上自由开发，有代码级AI能力的OEM却寥寥无几。         所以，利好全栈自研玩家！          其次，之前有一句话把老马问道语塞：特斯拉造车卖车的模式，跟自动驾驶追求的目标，是不是本质上矛盾？          完全自动驾驶普及后，好像的确没有再买私家车的必要。         所以，Personalized FSD也给马斯克解了一个燃眉之急——Robotaxi落地如火如荼，但私家车，以及把AI司机搭载在私家车上依然有价值、有必要。         毕竟Robotaxi用一个AI服务所有用户就是最优解，不可能给出千人千面的高级定制体验。         Personalized FSD路径，其实与生成式AI的发展非常相似。         ChatGPT通过Memory变得更加个性化，AI Agent通过长期记忆完成复杂任务。         未来，汽车作为连接物理世界的重要入口，也可能拥有自己的长期记忆，当然，这并不意味着自动驾驶已经进入成熟阶段。         Tesla的具体实现方式、安全约束机制，以及个性化能力的边界，都还有待进一步验证。         但至少，一个趋势已经出现。

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Published on:20:26:45