Tesla Model S v AMG GT 4 v BMW M5 v Porsche Panamera Turbo S - ARRANCONES, CARRERA EN MOV. Y FRENADO
„Elon Musk“ negali jaudintis. Akivaizdu, kodėl jis buvo toks entuziastingas „Twitter“: „Model 3“, suprojektuotas ir įvertintas kaip pirmoji masinė rinka „Tesla“, pradeda parduoti 10 mlrd.. Viskas jaučiasi kaip Teslos momentas.
Per ateinančius dvejus metus „Tesla“ turės daugiau nei 300 000 automobilių jei viskas vyksta pagal planą. Tačiau tai bus ne tik automobiliai kelyje, bet ir daugiau nei 300 000 duomenų srauto duomenų rinkimo prietaisų, kurie suteiks vertingą informaciją Tesla naudojimui.
Kitaip tariant, „Tesla“ turi galimybę tapti dideliu automobilių pasaulio rinktuvu - automobilių „Netflix“. Jei, tai yra, Tesla nėra per vėlu į žaidimą.
Nesvarbu, ar „Tesla“ žada savo pažadą, kad „Model 3“ įdiegimas nebus pakartotas „X“ modelio diegimas, ateinančius 10–15 metų bus daug galimybių: jos automobiliai jau perduoda informaciją „wifi“, kai jie prijungti, kaip rodo atsisiunčiama 2015 m. paskelbta „Autopilot“ sistema.
Toliau: Duomenys perduodami iš automobilio atgal į įmonę, teikiantys daugybę duomenų transportavimo rinkai, kuri iš esmės yra duomenų dykuma.
„Visi dabar konkuruoja, kad taptų transporto sektoriaus duomenų kompanija, kuri yra vienas iš sektorių, pvz., Sveikatos priežiūros ir keletas kitų sektorių, kurie gamina tonų ir tonų duomenų, bet veikia labai neveiksmingai“, - teigia Steven Weber, pasakoja UC Berkeley profesorius, turintis informacinių technologijų ir duomenų pagrindą Inversinis.
„Jis kasdien paliečia visų žmonių gyvenimą. Mes visi sėdime eismo kamščiuose. “
Dideli duomenys automobilio bendrovei reiškia daugybę dalykų. Metrikos vidutinės kelionės trukmės, dienų tarp mokesčių, atstumo tarp mokesčių, miesto ir priemiesčio bei kaimo vairuotojų, kaip dažnai žmonės atnaujina programinę įrangą, kiek žmonių važiuoja automobiliu, kiek žmonių niekada nenaudoja oro kondicionieriaus ir kaip dažnai vairuotojai aktyviai įjungia juodą režimą - tai visi klausimai, kuriuos Tesla tikriausiai nori sužinoti apie savo vairuotojus.
„Netflix“ yra didžiausia duomenų kompanija, su kuria visi susipažinę. Jei ji nebuvo naudojama „Netflix“ rinkti duomenis, transliacijos platforma būtų netvarka. Kadangi „Netflix“ gali prognozuoti, ką norite žiūrėti iš savo daugiau nei 14 000 parinkčių pagal savo istoriją, „Netflix“ vairuojantys algoritmai žino, ką norite geriau nei tu žinokite, ko norite.
Tesla gali rinkti duomenis panašiu būdu. Pasaulyje, kur Tesla puikiai dirba, duomenys, kuriuos jis renka, leis automobiliui numatyti, kur jūs einate kiekvieną paros laiką. Jei eismo įvykis, kurį paprastai užima kiekvieną naktį 9:17 val., Yra tam tikras užkandis, jūsų Tesla arba bet kokia automobilių kompanija, kuri naudojasi tokiais duomenimis, gali tai atpažinti ir pasiūlyti kitą maršrutą.
„Tesla“ taip pat galės stebėti automobilio, kurio žmonės nenaudoja, savybes. Nors „Netflix“ įmonių vadovai naudojasi dideliais duomenimis, kad išsiaiškintų, kas rodo, kad jis tęsiasi dar vieną sezoną, „Tesla“ gali naudoti didelius duomenis, kad būtų sunku ir nepanaudotų funkcijų.
Dideli duomenys yra svarbūs savarankiškoms transporto priemonėms, kad sužinotumėte, ką daryti, o ne, Kun Xie, Niujorko universiteto civilinės ir miesto inžinerijos doktorantė, pasakoja: Inversinis. Tačiau pavyzdžiai, kaip antai maršruto sąmoningumas, yra tai, kad dideli duomenys gali pagerinti žmonių gyvenimą ir saugumą, kol laukiame, kol vairai išnyks.
Tačiau visa ši spekuliacija apie didelį Teslos duomenų poveikį gali būti nenaudinga. Bendrovė yra nepalankioje padėtyje, nes keliuose nėra pakankamai automobilių, kad pakankamai rimtai surinktų prasmingus duomenis. Žinoma, duomenys gali būti vertingi Tesla, bet tai bus vertinga tik į Teslą. Kitos įmonės jau galėjo dominuoti masinių duomenų rinkoje iki to laiko, kai Tesla sugebės gauti visus tuos 3 modelius.
Net jei 3 modelis atitiktų dvejų metų trukmės ženklą, jis vis tiek atsiliks nuo nusistovėjusių automobilių kompanijų. Tai jau nekalbama apie tokias įmones kaip Uber ir Lyft, kurios kasdien renka daugybę duomenų apie savo keleivius, nors tai yra kitokios rūšies duomenys: keleiviai, kurie naudojasi paslauga, o ne vairuotojai, kurie naudojasi tuo pačiu automobiliu per ilgą laiką.
„Jie turi gana stačią kalną, į kurią pakilti, - sakė Weberis. „Man sunku pamatyti, kaip jie turės palankią duomenų poziciją, nes visi kiti konkuruoja. Ir jūs žinote, laiko švaistymas. Dveji metai yra labai ilgas laikas. “
Vis daugiau ir daugiau naujų automobilių ant kelio yra vietos stebėjimas. Vertindami, kaip greitai žmonės pasidžiaugė asmeninių duomenų rinkimu iš tokių įmonių kaip „Netflix“, žmonės nesirūpins duomenimis. „Tesla“ renka, nes jie jau bus panaudoti atsisakyti tokio tipo duomenų kitoms automobilių bendrovėms.
„App“ pagrįstas transportavimas yra geriausias būdas rinkti ir analizuoti didžiulius duomenų kiekius taip, kad pagerintų žmonių gyvenimą - nuo didelių duomenų požiūriu, o ne Uberio užimtumo požiūriu.
Transporto duomenų vertę geriausiai galima paaiškinti didmiesčio mero ar transporto direktoriaus požiūriu. Pirmasis žingsnis yra išsiaiškinti, kur suskirstyti transportavimo būdai. Tada atsakingi žmonės turi išsiaiškinti, kaip galima išspręsti šią problemą. Galiausiai, miesto lyderiai gali pradėti suskaidytą infrastruktūrą, kuri visur Amerikoje užgaulioja. Dideli duomenys gali išspręsti šias pirmas dvi problemas, o lyderiai žiūri į įmones, kurios renka duomenis Uberio lygmeniu, o ne Teslos skalę.
„Žmogaus jutimo sistema yra labai išvystyta ir labai sudėtinga. Mūsų pirštų sąnariuose yra daug įvairių receptorių, kurių tankis yra labai didelis, ir įterpti į odą “, - aiškina„ ETH Zurich “pažangiosios interaktyviosios technologijos laboratorijos vadovas Otmaras Hilligesas. „Realaus grįžtamojo ryšio teikimas, kai sąveikauja su virtualiais objektais, yra labai sudėtinga problema ir šiuo metu yra neišspręsta“.
Mokslininkai teigia, kad jų planas yra iš anksto suplanuoti techniką, kad sukurtų visą kūno kostiumą. Jei jų planas išnyks, netrukus galėsite ne tik nuvilti per virtualius pasaulius, bet galėsite pajusti vėją ant veido ar pasirinkti gėles, kurias matote pakeliui.
Tūkstantmečiai yra labiausiai tikėtina, kad kenčia nuo perfekcionizmo, tyrimas atskleidžia
Pastaruoju metu psichologai atliko vieną iš didžiausių perfekcionizmo tyrimų ir sužinojo, kad per pastaruosius 25 metus jis iš esmės padidėjo, o perfekcionistai laikui bėgant tampa neurotiškesni. Rezultatai taip pat rodo, kad šiandienos jaunimas kenčia nuo to, kad ne visada būna tobulas daugiau nei el.
Kodėl Hoverboards yra tikėtina, kad nepavyktų
1925 m. Hugo Gernsback parašė kūrinį „Penkiasdešimt metų nuo dabar“, kuris pasirodė San Antonio Light'e, laikraštyje iš San Antonio, Teksase. Šiame kūrinyje jis skaitė skaitytojus: mus ir pranašišką mūsų didžiųjų Amerikos miestų vaizdą pusę amžiaus. “Iki ...