【科技联播】特斯拉 Robotaxi VS 萝卜快跑，市场更买谁的账？

以下是科技联播第 9 期主要内容速览：

1. 星舰第五次试飞成功，“筷子”如何改变火箭回收游戏规则？
2. 特斯拉 Robotaxi 亮相，无驾驶位设计市场遇冷
3. Nvidia 收购 OctoAI，AI 部署方案再升级
4. 合成数据成“毒药”？AI 模型的“近亲繁殖”危机
5. 火星也曾宜居？好奇号揭开红色星球气候变迁之谜
6. 大脑衰老可逆转：神经干细胞活性如何提升？

10 月 13 日，SpaceX 进行了星舰的第五次试飞任务。星舰由两部分组成，包括下面的超重型火箭助推器，和顶部搭载的无人驾驶的星际飞船。这一次试飞两部分都成功返回了地面。

值得一提的是超重型火箭助推器的回收，本次采用了全新的尝试。虽然在今年 6 月份第 4 次试飞的时候，火箭推进器已经能够安全返回，不过当时还是通过溅落海面的方式回收的。而这一次，火箭助推器在与星际飞船分离后，被操控着回靠到一个造型奇特的塔台边，并由一对庞大的金属钳夹住，稳定在半空中——SpaceX 将这对钳子称为“筷子”。

要想在时间和位置都精确地做到这一点，技术和工程方面都需要极大的调整。而这一设计的收益也非常显著——因为如果推进器是溅落在海面，那它的回收和再次利用的周期将会大大延长，而且将其拖回重新部署的成本也将附加于每次的火箭发射成本中，这与 SpaceX 尽可能降低成本的目标相违背。

而如果推进器可以原地返回到发射台上，那它的回用流程将大大简化。据估计，有了这对“筷子”的帮助，火箭助推器可以在返回后数分钟内被轻松地放置回发射台，并在重新加油后再度起飞。

马斯克在今年 6 月份采访的时候就讲过，这一过程可能只需要花上30 分钟。如果真是这样，那未来飞向火星的航班很可能就像北京到上海的高铁一样，如果迟到错过了第一趟，只需要在候车厅等半个小时就可以继续旅程了。

还是马斯克，10 月 11 日，在特斯拉的 “We,Robot”活动现场，马斯克亲自发布了全新的自动驾驶汽车Robotaxi，之前也叫 Cybercab。这个现场活动的另一个主角是去年年底就公布过的Optimus Gen 2。

对于这个活动，马斯克的一句话能很好地概括：“The future should look like the future”（未来应该看起来像未来）。现场效果也的确如此，如果只是看画面，很难想象曾经只能在科幻电影中看到的景象，现在可以在现场亲身体验。

其中看起来最像“未来”的就是 Robotaxi 这款车的造型——不只是外观极具未来感，更是直接取消了方向盘和踏板，这意味着它将完全依靠 AI 自动行驶，丝毫不具备真人驾驶的功能。

同样是自动驾驶出租车，百度的萝卜快跑则更接地气，虽然可以做到没有司机，但是并没有取消驾驶位置。市场对百度的这种接地气的做法比较买账，从萝卜快跑在武汉运营以来，到 7 月份，百度的港股股价曾一度上涨超过12%。

然而，特斯拉收到的反馈却与萝卜快跑形成鲜明对比。在“We, Robot”活动之后，特斯拉的股价在美国市场次日开盘后便呈现出下跌趋势，截至当天中午，股价已经下跌超过 8%，交易价格降至 219 美元。与之相对的，其网约车竞争对手 Uber 和 Lyft 的股价均上涨了 10%。

除了“没有驾驶位是否可以保证安全”、“是否可以通过政府法规允许上路运营”等顾虑之外，投资人质疑更多的，还是这次活动比起一个发布会，更像是一个科技秀。因为在活动上，埃隆马斯克对于如何实现 Robotaxi 的运营和盈利并没有公布更多的计划和细节。投资人很难根据现有信息去推算出特斯拉是否会开辟出一个新的盈利点。

取消驾驶位，马斯克一定非常清楚，这样激进的做法一定让很多人担忧其安全性。但为什么马斯克还是要如此做呢？答案可能还是那句话，“要让未来更像未来”。

只不过，马斯克总是愿意远眺全人类的未来，而投资人看到的只是摆在眼前的商业计划书。

如果马斯克不是这样的，那么现在的火箭仍然是一次性的，汽车也是只能烧油的。

9 月 30 日，据福布斯报道，Nvidia 收购了一家专门从事生成式 AI 工具的初创公司 OctoAI。现在进入 OctoAI 的官网说明页，就可以看到一则置顶的正式声明：“OctoAI现在是NVIDIA的一部分。”

OctoAI 成立于 2019 年，原名为 OctoML，总部位于西雅图。其产品目前包括一个云平台，使开发人员能够以高性能和高成本效益部署和运行 AI 模型。此次 Nvidia 对于 OctoAI 的收购，无疑具有重要的战略意义。通过整合 OctoAI 的技术，Nvidia 现在可以向企业提供更灵活、更可扩展的 AI 部署解决方案。这使得 Nvidia 能够将其业务范围扩展到自己的 GPU 生态系统之外，并在企业 AI 市场中占据更大份额。

而作为 Nvidia 竞争对手的 AMD，近来也有了新的动作。10 月 10 日，AMD 推出了一款名为 Instinct MI325X 的新型 AI 芯片，并将与 Nvidia 即将推出的 Blackwell 展开竞争。该芯片计划在 2024 年底前投产。

据分析，如果开发者和云巨头都将 AMD 的 AI 芯片视为 Nvidia 的替代品，很可能会给 Nvidia 带来定价方面的压力——此前 Nvidia 产品的毛利率约为 75%，而且堪称供不应求。此外，有了这样的压力，说不定还能促使 Nvidia 一举跨过困扰了许久的难产风波。

随着 AI 技术的发展，由各类 AI 模型生成的合成数据，都已具备了越来越高的使用价值。然而，10 月 8 日，一项由 Meta、纽约大学和加州大学洛杉矶分校（UCLA）联合发布的最新研究，却为我们揭示了合成数据在使用上的巨大风险——如果将这些合成数据反过来再度用于 AI 模型训练，就很可能会导致AI 模型的崩溃。

这一现象就很类似于生物界的“近亲繁殖”。在生物学中，近亲繁殖会导致基因多样性的减少，增加遗传疾病的风险。类似地，当 AI 模型在使用合成数据进行训练时，模型便很可能会去过度适应这些数据中的特定模式，从而忽略了现实世界数据的复杂性和多样性。这种过度适应，经过数次迭代以后便会迅速放大，进而导致模型的性能急剧下降，直至完全崩溃。

实际上，这一发现并非第一次被提出。早在今年 7 月，牛津、剑桥等多家大学联合发表于《自然》期刊的一篇论文就提出过这一现象，认为使用合成数据无异于给训练数据“投毒”。当时，在利用合成数据训练模型进行 9 次迭代后，模型便开始出现了诡异的乱码，并最终崩溃。

而此次的发现则更加极端——研究人员发现，即使合成数据仅占总数据集的极小部分，甚至仅仅是 1% 的比例，仍然可能会导致模型崩溃。这意味着，要想保持模型不崩溃，合成数据比例需要无限接近于 0。而且模型越大，崩溃程度会越严重，像 ChatGPT 和 Llama 这样的大型模型，会显著放大此类崩溃现象。

这无疑是一个令人担忧的结论。在科技联播第二期，我们就曾提到过，可被用于 AI 模型训练的公开训练数据，尤其是各类高质量数据，可能在短期内耗尽的问题。如今，随着 AI 普及率的不断提高，互联网公开数据中掺杂的合成数据量必然会相应增加，届时如何避免此类崩溃现象阻碍 AI 技术的进一步发展，必将是我们需要正视并加以解决的难题。

10 月 7 日，NASA 在官网发布了“好奇号”火星探测器的最新发现，提供了关于火星古代气候变化的新细节，揭示了它是如何从可能的宜居环境变得不再适合人类居住的。

研究人员利用好奇号上的火星样本分析仪（SAM），把从盖尔陨石坑采集到的样本加热至近 900 摄氏度，然后利用可调谐激光光谱仪（TLS）分析在加热阶段产生的气体，测量了陨石坑样本中碳酸盐的同位素组成。从气候角度来看，较重的碳酸盐同位素往往会留在地表，而较轻的则更容易逸出到大气中。因此，通过解读这些同位素的占比数据，可以一窥火星大气所经历的一系列变化。

而来自盖尔陨石坑的这些碳酸盐同位素值则指向了某种“极端蒸发量”，表明这些碳酸盐很可能是在只能支持短暂液态水存在的气候条件下形成的。由此，研究人员提出了形成这些碳酸盐的两种可能机制：一是在一系列干湿循环中形成的；二是在寒冷的条件下，在含盐量很高的水中形成的。

这意味着，火星很可能经历过一个“适宜居住”和“不适宜居住”交替的循环；或是伴随液态水越来越多地被冰冻，存留下来的水体变得越来越咸，以至于像死海一样对生命不利的循环——而最有可能情况则是这两种循环同时都在进行。

这一研究结果也在同日被发表于《美国国家科学院院刊》。

10 月 2 日，《自然》期刊发表的一篇文章为我们展示了一种促进大脑神经干细胞活性、逆转大脑衰老的新可能。

来自斯坦福大学的研究者们借助 CRISPR 筛选，从 2 万多个基因中找到了与神经干细胞活性相关的基因。神经干细胞是一类存在于中枢神经系统中的干细胞，可以充当后备军，提供新的神经元来弥补大脑中损失的神经元。但它的活跃性会随着年龄增长逐渐降低。

而在本次研究中，科学家们发现与神经干细胞活性抑制有关的是一类参与葡萄糖转运过程的Slc2a4 基因。敲除该基因可以有效提升老年小鼠个体的新生神经元数量，从而恢复大脑韧性。同时，这也意味着如果老年个体周围神经干细胞的葡萄糖水平过高，可能会抑制它们的活性，并间接促进认知衰退——这一发现也与过往某些糖尿病药物可以缓解年龄相关认知衰退的报道相一致。

作者结合以上研究及实验得出结论：葡萄糖代谢与大脑认知有很大关系。

这一研究结果的真实性和可行性尚需更多研究和临床试验加以验证，但它仍然为治疗阿尔茨海默病等神经退行性疾病提供了一个较为明确的新方向。此外，老年人坚持日常较低碳水的饮食方式，或许能帮助调节衰老神经干细胞对葡萄糖的转运和吸收，并恢复它们的活力。这样看来，“千金难买老来瘦”还是有一定科学依据的。

这就是本期想跟你聊的几条科技新闻，很高兴你能看到这里，让我们一起保持对科技发展脉动的感知。