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有关工业机器配件的内容：除此之外，大厂带动下，技术、生产制造、封装等细分领域也被不断挖掘出来，核心技术壁垒越来越高。显然，这里的代工标签已经被撕下，产业链也正向技术赋能进一步深化。而中国半导体产业的故事，也在这时慢慢向内地转移。

特斯拉将于本月22日举行一次自动驾驶投资者日活动，希望它能够在这次活动上提供一些自己在自动驾驶研发工作方面的细节；完全自动驾驶的实现具有巨大的财务影响，这使得某些技术问题变得尤为重要；对于投资者而言，当前的关键问题是，特斯拉是否能够利用它在现实物理世界中训练大规模数据的优势实现比竞争对手更好的自动驾驶。

近日，特斯拉发布公告称，将于本月22日举行自动驾驶投资者日，以下是其公告内容：“未来几周和几个月内特斯拉将要出现一系列令人兴奋的进展，我们迫不及待地想跟您分享这些成果。特斯拉将在位于帕洛阿尔托的总部举行投资者日，届时，我们将会帮助大家深入了解本公司的自动驾驶技术和路线图。我们给投资者提供了试驾环节，投资者可以亲身体验我们**的自动驾驶软件，包括一些目前正在积极开发中的特性和功能。同时，埃隆马斯克、工程副总裁Stuart Bowers、硬件工程副总裁Pete Bannon和人工智能**主管Andrej Karpathy都将莅临现场并发言。”

以下是我希望投资者们在自动驾驶投资者日上向特斯拉提出的五个问题：1、很明显特斯拉正在使用深度监督学习来执行计算机视觉任务。但是对于实际的驾驶任务-路线规划和驾驶策略（使用特斯拉自己给出的术语），特斯拉使用的是模仿学习还是强化学习，还是两者兼而有之？在模仿学习中，神经网络通过观察人类驾驶行为，并通过将感知信息和驾驶员行为产生关联来学习驾驶，在强化学习中，则是通过反复试验（通常是进行模拟）进行学习。

2、无论特斯拉在驾驶任务（和计算机视觉任务相对）上使用的是哪种方案，在谷歌Waymo这样的公司还在苦苦的挣扎之中的时候，特斯拉为什么认为自己选择的方案**呢？为什么特斯拉在实施这种方案时具有自己独特的优势？比方说，如果特斯拉选择了模拟学习方案，那么，它之所以具有独特优势是因为它所售出的汽车数量相对比较庞大，那么我们希望特斯拉能给我们提供一个证明，证明为什么模仿学习会起作用。以及为什么单独地只在模拟中进行纯粹的强化学习的方案走不通。

资讯来源：汕头罗克自动化