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意在补贴 特斯拉将4680电池德国产线搬回美国_我的网站

A |     「我成功在国行iPhone上跑通了AI模型！」                    「然后呢？」                    「然后就没怎么用过了。

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格伦海德工厂全貌但现在，特斯拉正在将制造4680电池的部分产线，包括卷绕、组装和化成等生产设备从德国转移回美国得克萨斯州。」                    iPhone 17 Pro Max发布都一个月了，苹果国行Apple Intelligence还是遥遥无期。10月17日，澎湃新闻记者从国内知情人士处获悉，特斯拉在德国的电池工厂由于当地的环保政策迟迟不能开建，而美国刚出台的《通货膨胀削减法案》，也利好在美国建立电池工厂。此外，该知情人士认为，德国的近期能源成本攀升并不是特斯拉暂缓德国电池工厂建设的主要原因之一，“因为德国还保留着汽车工厂。

C | ”2020年9月，特斯拉在其电池日上发布了其自身研发的4680大圆柱电池。相较于传统2170圆柱形电池，4680电池的能量将是前者的5倍，车辆续航里程将提高16%，功率提升6倍。等不及的网友们，决定自己动手，丰衣足食。                             于是，在iPhone上部署端侧AI模型，成了互联网的新显学。从保姆级教程到实操演示，各种野生秘籍在社交媒体上遍地开花。
此前，根据特斯拉对于4680电池的产能规划，美国加州的加藤路工厂产能将达到每年10GWh；美国得州电池工厂的产能预计年内将建成60GWh；德国格伦海德工厂将建成产能20GWh。                   我们也折腾了一番——下载模型、跑分测试、实际体验……整个过程确实有趣，甚至有点上头。但当兴奋劲过去，一个扎心的事实浮现出来：这玩意儿好玩、有趣，但不实用。

D | 一言难尽的“德国速度”，坎坷的投产之路实际上，在环保方面，不仅是电池工厂，特斯拉在德国的汽车工厂就历经坎坷。                   能用和好用，是两回事                    在iPhone上体验端侧模型，门槛其实不算高。                   打开App Store，搜索PocketPal AI，下载安装。2019年，特斯拉选址在勃兰登堡州柏林市郊外的格伦海德建设首家欧洲超级工厂，包括汽车工厂和电池工厂两部分，投资约为50亿欧元，汽车工厂原本计划在2021年7月1日前启动生产，但由于环保审批一直未能通过，时间不断拖后。如果不习惯英文界面，可以在设置(Setting)里找到语言(Language)选项，切换成中文。2020年初，环保人士曾以特斯拉占地300公顷的超级工厂需要砍伐当地430英亩森林为由，将特斯拉告上法庭，但马斯克承诺，特斯拉每砍一棵树，未来就将再种三棵。                   接着便是下载模型了。最终法院判决特斯拉胜诉。2021年，环保机构表示砍伐森林将影响森林中动物的栖息地，并再次将特斯拉告上了法庭。
据新华网报道，2020年1月，特斯拉格伦海德汽车工厂建设一度停止，因为德国自然保护联盟认为工厂附近的蝙蝠正处在冬眠期，不能被打扰，特斯拉必须把这些蝙蝠转移。为此，特斯拉在附近找到一处二战时期苏联挖掘的地下掩体，在多家媒体记者的见证下，把蝙蝠转移到“新家”。土地与森林问题后，环保组织又盯上了汽车工厂的用水问题。有当地媒体估算，特斯拉汽车工厂每年将消耗约360万立方米的水资源，占当地水资源供应量的30%左右，特斯拉的“抢水”，引起了当地居民的极大不满。

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为此，特斯拉提交了一份长达4000页的报告，详尽阐明了其打入地下的一万个左右混凝土支柱不会影响地下水源，并将原计划每小时372立方米的用水量缩减至每小时233立方米。                   点击左上角图标进入模型库，由于Qwen系列模型在开源社区一直都是有口皆碑，所以我们选择从Hugging Face分别下载了0.6B、1.7B、8B、14B和30B的版本。

F | 今年3月初，格伦海德工厂最终获得勃兰登堡州的批准报告，报告包括66个文件23700多页，附加条款约80页400余条，涉及地下水保护要求、节水减污措施、物种保护措施、大气污染物限值及其测量规定、职业安全要求等。拿到审批后，3月22日，特斯拉迅速举办了格伦海德工厂开业仪式。                   当然，你也可以自己本地下载模型，再导进去，这倒是问题不大。然而好景不长，4月，德国国家环境局和奥德-斯普雷水务局称，4月11日，特斯拉油漆车间有1.5万升油漆混合物漏出，一天后有两到三升油漆在装载时泄漏到了道路上，并凝结成块。

G | 当地环保组织绿色联盟由此要求相关机构吊销特斯拉工厂许可证，直到特斯拉在油漆车间周围完成改进性的铺设，以防止危险物质进入地表含水层。绿色联盟称，如果该区不对其要求采取行动，它将要求环境部进行干预。                   但能下载，不代表能运行。祸不单行，9月末，特斯拉格伦海德工厂东北部的一处室外回收点起火。约有800立方米的纸板、纸张和木材着火，导致严重火灾。                   当你看到「内存警告」的字样的时候，就知道这大概率是行不通了，这里需要解释一下，模型名称后的数字(如0.6B)指的是参数量，B代表「十亿」(Billion)。当地环保组织表示：“我们最担心的事情变成了现实。我们要求停止生产，直到原因得到澄清，以及水保护区的所有安全相关措施得到实施。”据了解，目前特斯拉德国超级工厂只生产Model Y车型。                   参数可以理解为模型「神经元」的数量，参数越多，理论上模型的理解能力和生成质量越强，但对硬件的算力和运存需求也急剧攀升。                   你也可以在基准测试栏里，查看手机的设备信息。拿我手上这台iPhone 17 Pro Max来说，8GB内存勉强能跑，14B模型、30B及更大参数的版本，基本上就没法运行了。今年6月份，工厂的周产量首次达到1000辆，其目标是到2023年时将周产量提升到5000辆。而据auto evolution报道，如果尚未建成的4680电池产线搬离，未来的德国Model Y车型使用来自比亚迪的刀片电池。对这一说法，截至本文发稿，比亚迪方面尚未给予记者的求证以回应。                   在实际体验之前，我们也先用这几款模型跑个分，下面这几张图片，分别对应着不同参数模型的评测结果。

H | 借助联邦政府补贴，提高得州4680电池产量尽管转移了生产设备，特斯拉仍然告知德国格伦海德的当地政府官员，公司并没有完全放弃建立电池厂的打算，不过，在那之前，公司需要较原计划更快地提高美国得州的4680电池生产。                   那么在iPhone上用第三方APP跑端侧模型，到底有没有实际意义？这些模型能否真正支撑日常任务或简单推理？                    我的评价是：能用，但更多是玩具性质，可以尝鲜，但不太建议长期使用。

I | 之所以优先考虑美国得州的电池生产，一个重要原因是美国联邦政府在8月中旬通过了《通货膨胀削减法案》（Inflation Reduction Act），法案制定了新的电动汽车税收抵免规定，要求电动汽车及其电池关键部件都必须在北美生产，美国消费者购买电动车时才能享受最高7500美元的税收抵免。此外，根据这一法案，电动汽车电池制造商在美国生产电池，可获得每千瓦时电池35美元的税收抵免，而电池模块生产商还将获得每千瓦时电池10美元的税收抵免。                   众所周知，OpenAI此前曾出炉了一份关于ChatGPT的使用报告，主要揭秘大家伙都在用ChatGPT干什么，其中主要包含实用指导、信息搜索和写作等事项。除了希望获得相关税收抵免外，特斯拉还在努力满足美国市场对其车辆的强劲需求。今年4月，得州工厂首批装载有4680电池的Model Y向客户交付，但由于产量问题，得州工厂的Model Y仍主要使用2170电池。                   我们也参考这些实际用途，分别对0.6B、1.4B、8B等模型问了几个问题。                   测试一：制定健身计划                    帮我制定一个适合久坐上班族的7天核心锻炼计划                    和跑分结果一致，模型参数越大，生成的速度越慢。

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未来，特斯拉不仅希望在更多的得州产Model Y上使用4680电池，而且得州工厂已经首批交付的电动卡车semi-truck，以及计划在明年推出的电动皮卡Cyber truck都需要4680电池支持。semi-truck、Cyber truck的推出已经几经推迟，原因之一就是4680量产难题。但反之，回答的质量和内容详实程度确实也随参数提升而提升。目前来看，制约4680电池产量仍然主要是“干式电极涂布”等技术难题。德国《商报》近日采访的两位与特斯拉关系密切的业内专家的说法，干式电极涂布技术“运行得很成功，但缺乏大规模的实施。”据了解，传统的电池生产采用的是湿法电极涂布技术。                   0.6B模型给出的计划放之四海而皆准，有一定的细节，实操价值却不高。湿法需要使用粘合剂材料的溶剂，工艺是将负极与正极粉末与溶剂混合，再涂至电极集电体上干燥。而干法则不需要溶剂，直接将挤出的电极材料带层压到金属箔集电体上形成电极。                   1.7B稍好，细节更丰富，能够对久坐带来的腰背酸痛提出针对性的训练计划。                   8B则再上一个档次，开始针对不同肌群给出系统性的建议，且动作更细分，甚至还有暖心小贴士，不过虽说基本维持在5 token/s的速度，但体感跟网页版ChatGPT的响应速度并无明显差别。相对于湿法涂布，干式电极涂布的均匀度、粘结度更难控制。

K |                    至于发热情况，我是在比较凉爽的室内测试的，在询问8B模型几个问题后，也可以明显感觉到手机背部发热明显。

L |                    测试二：历史知识问答                    宋代的聘猫礼是什么？                    这是一个相对冷门但有据可查的历史知识点，指的是宋代民间迎娶猫咪入宅时的礼仪习俗，主要是为了体现古人对猫主子的尊重程度。此外，4680电池全极耳技术焊接技术难度大，很难保证令人满意的良品率。                   遗憾的是，小参数模型的知识储备严重不足，从0.6B到8B的模型，都不知道聘猫礼是啥，而且还特别擅长一本正经地胡说八道。此外，据最新了解，电池原料不足也成为了4680电池量产的重要瓶颈。

M | 其中8B模型更全是车轱辘话。

N | 此前有专业团队对4680电池的拆解分析显示，电池正极采用了811镍钴锰三元材料，负极则是不含硅的碳。

o | 据了解，在近日特斯拉提交给得克萨斯州审计办公室（Texas Comptroller’s Office）的一份申请称，特斯拉现在计划在得克萨斯州或路易斯安那州建造一个电池级氢氧化锂精炼厂。根据申请，该项目将允许特斯拉将“原矿石材料加工成可用于电池生产的状态”。公司称此举是为了确保其电池生产的供应线。惠誉评级（Fitch Ratings）指出，虽然区域性的锂和镍开采项目预计将在未来十年内成倍增长，但北美地区的提炼能力非常不足，这意味着这些原料需要出口到亚洲进行提炼，然后再运回生产电动汽车电池。                   测试三：时效性信息                    iPhone Air什么时候发布？                    这是一个考验模型时效性的问题。                   毫无意外，所有端侧模型都答不上来，毕竟它们的知识截止日期停留在训练时，无法获取最新信息。                   这一点，恰恰是云端模型的核心优势之一。

p | “特斯拉在美国建设精炼设施，将使该公司减少因使用国外精炼设施而产生的运营成本，同时也将使其车辆满足享受美国电动汽车税收抵免的资格。”根据《通货膨胀削减法案》，美国电动汽车税收优惠政策中还包括一项关键的电池矿产原料要求，即电动汽车电池中40%的矿产原料必须在北美或与美国有自由贸易协定（FTA）的国家中提取或加工。云端模型可以通过联网检索、实时更新知识库，而端侧模型只能依靠「出厂」时打包进去的那些参数。                   测试四：写作能力                    我们选择了今年上海卷的高考作文题：                    有学者用「专」「转」「传」概括当下三类文章：「专」指专业文章；「转」指被转发的通俗文章；「传」指获得广泛传播的佳作，甚至是传世文章。他提出，专业文章可以变成被转发的通俗文章，而面对大量「转」文，读者又不免期待可传世的文章。                   由「专」到「传」，必定要经过「转」吗？请联系社会生活，写一篇文章，谈谈你的认识与思考。                   要求：（1）自拟题目；（2）不少于800字。

q |                    0.6B模型大概就是传说中凑字数的选手，回答更像是将题目的表面意思复述了一遍，生成的内容缺乏思辨深度，需要大量人工修改才能达到「及格线」。                   1.7B起码还引用了鲁迅作品这类文学素材，看起来有模有样。而8B则表现不错，但与云端模型如ChatGPT相比，依旧差距甚远，难以称得上生产力工具。                   另外，虽然那模型在训练阶段就已经被「调教」过了，这使得它在输出时，会自然而然地按照某种风格、语气和逻辑来回答，但我们也可以给模型植入系统提示词，并让它生成回答。                   比如我就给1.7B的模型安排了个「古风小生」的人设。

r |                    你别说，这模型还真挺「入戏」的，表达的语感、节奏和人格气质，变得更贴近我的预期。                   附上提示词：                    上下滑动查看更多内容                    但说实话，对绝大多数用户来说，这更像是个好玩的彩蛋，而不是刚需功能。一言以蔽之，我并不太建议你去折腾这种部署端侧模型的方法。                   回想2008到2012年，那是iPhone用户「越狱」的狂欢时代。无数人顶着把手机刷成砖的风险，就为了装上几个苹果不许安装的插件，或者把系统界面改得更个性一点。                   可当App Store的生态已经足够丰富，越狱风险却越来越高，带来的边际收益也越来越小时，如今还有多少人在越狱？                    答案不言而喻。                   这种所谓第三方端侧模型的折腾方法，即便有隐私方面的加成，但本质上仍是一个独立的应用，堪比阉割版ChatGPT，它无法与系统深度整合，也无法调用其他应用的数据，形如鸡肋。                   正因如此，就像当年的越狱一样，这种在第三方应用折腾端侧AI，或许只会成为一段有趣但短暂的插曲，而真正的未来，依旧属于那些把复杂留给厂商、把简单留给用户的系统级解决方案。                   *封面来自：ZDNET                    欢迎加入APPSO AI社群，一起畅聊AI产品，获取#AI有用功，解锁更多AI新知                    我们正在招募伙伴                    简历投递邮箱[email protected]                    ✉️邮件标题「姓名+岗位名称」（请随简历附上项目/作品或相关链接）。

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Published on:08:35:50