Tesla Inc. (TSLA)

[Michalski]

Am 7/5/2019 um 23:17 von Holgerli:

ein 4 Jahre Model X und ein 7 Jahre altes Model S, welche im Herbst als komplett neue Versionen auf den Markt kommen werden

 

Wo kommt eigentlich die sichere Überzeugung her, dass es komplett neue Model S und Model X im Herbst geben wird? Gibt es da irgendeinen belastbaren Beweis ausser der frohen Hoffnung der Tesla-Bullen? Würde das überhaupt sinnvoll sein? Das Model 3 kannibalisiert gerade die Model S-Verkäufe massiv. Ein zukünftiges Model Y wird vor allem die Model 3-Verkäufe kannibalisieren. Da eh keine neue Fabrik inj SIcht ist, auf dem das Model Y im kommenden Jahr gebaut werden soll, rechne ich eher mit dem Einstellen eines der beiden alten Modelle (vermutlich Model S), um auf der frei werdenden Produktionskapazität das Model Y zu fertigen. Solange allerdings der Paintshop in Fremont auf 500.000 Autos im Jahr limitiert istsehe ich hier auch kein exponentiell wachsendes Stückzahlwachstum.

 

Man kann sich generell Frage stellen, warum Tesla überhaupt noch neue Modelle rausbringen sollte, wenn denn Robotaxis nächstes Jahr fertig sind und man gar keine Autos mehr verkaufen will? Wen interessiert, wie ein Taxi aussieht? 

 

Tesla will stop selling cars once full self-driving is solved, says Elon Musk

 

 

[Michalski]

vor 21 Stunden von Michalski:

Wo kommt eigentlich die sichere Überzeugung her, dass es komplett neue Model S und Model X im Herbst geben wird? Gibt es da irgendeinen belastbaren Beweis ausser der frohen Hoffnung der Tesla-Bullen?

 

Um diesem Thema nochmal Nachdruck zu verleihen, ist das hier auch nur FUD?

 

 

[DrFaustus]

 

War ja klar. Da werden feuchte Träume der Musk-Jünger schnell zur Urban Legend und noch schneller zur Realität.

 

[magicw]

Woher sollen sie auch das Geld nehmen^^

[Holgerli]

vor 32 Minuten von magicw:

Woher sollen sie auch das Geld nehmen^^

 

Ganz einfach: Blogger die sich intensiv mit den Zahlen von Tesla beschäftigt haben und auch den sehr unwahrscheinlichen Fall von 90.000 Auslieferungen im Q2 bedacht hat (und vor dem Hintergrund, dass es 95.000 geworden sind) kommen zu dem Ergebnis:

 

Ein andere Bergründung (auch sehr beliebt hier im Thread) könnte sein: Wer glaubt denn dem noch?

 

Und eine dritte Möglichkeit (die kommt aus dem TFF-Forum) könnte sein:

Zitat

Ich finde leider gerade den Twitter Beitrag nicht. Ein Nutzer hat Elon Musk mal gefragt, ob er jetzt auf ein Raven Updaten soll, er fährt ein Model S aus 2015 (oder so). Elon Musk hat dann geantwortet, dass er derzeit auf Release 2.0 unterwegs ist und Release 4.0 eine große Weiterentwicklung ist.
Für mich leite ich daraus ab, dass das Model S quasi sogar schon 3 "Facelifts" hatte:
Release 1.0: Ursprungsmodel S, ohne AP
Release 2.0: Model S mit AP 1.0
Release 3.0: Model S mit AP 2
Release 4.0: Model S - Raven Update

Man sollte ihn vielleicht fragen, wann Release 5.0 vom Model S kommt und ob es ein Interior Refresh beinhaltet. Dann bekommt man unter Umständen ein brauchbarere Antwort

 

Aber ich will mich nicht an Spekulationen beteiligen.

[Michalski]

vor 22 Minuten von Holgerli:

Und eine dritte Möglichkeit (die kommt aus dem TFF-Forum) könnte sein:

 

 

Aber ich will mich nicht an Spekulationen beteiligen.

 

Nach einem Interieur-Refresh - wie der TFF-Poster vorschlägt - wurde auch gefragt. Antwort:

 

 

Schön, dass Du Dich nicht an Spekulationen beteiligen willst. Hast ja nur komplett neue Versionen vom 4 Jahre alten Model X und 7 Jahre altem Model S im Herbst als Tatsache dargestellt. Man, man, man, was für ein Reinfall.

[DrFaustus]

Ach, wer glaubt schon alles was Musk erzählt?! Nur Trottel.

420 miles range Model X secured!

 

Was für ein Laden:

https://seekingalpha.com/news/3476508-tesla-autopilot-engineers-said-quit?app=1&dr=1#email_link

 

Jeden anderen CEO hätte man bei so vielen Abgängen zum Psychiater geschickt. Aber hey. Die waren nur zu dumm es richtig zu machen. Jetzt macht Elon das vermutlich auch noch selbst, dann wird das schon...

 

Jetzt könnte man sagen: Ist doch egal wenn 11 gehen.

Stimmt, so lange man nicht weiß wie groß das Team ist . Aber da es hier nicht um einfache Ingenieure zu gehen scheint, sondern Manager, sollte das schon ein ziemlicher Kahlschlag für die Robotaxiabteilung sein.

 

[Bratapfel]

Läuft wie geschnitten Brot oder warum macht man dann solch plumpe Argumente 

 

https://amp.n-tv.de/wirtschaft/Elon-Musk-setzt-auf-plumpe-Vertreter-Tricks-article21134048.html

 

wer hier noch glaubt alles wird gut, der glaubt auch noch an den Weihnachtsmann und ist sowieso nicht mehr zu helfen 

[Michalski]

vor 6 Stunden von DrFaustus:

Jetzt könnte man sagen: Ist doch egal wenn 11 gehen.

Stimmt, so lange man nicht weiß wie groß das Team ist . Aber da es hier nicht um einfache Ingenieure zu gehen scheint, sondern Manager, sollte das schon ein ziemlicher Kahlschlag für die Robotaxiabteilung sein.

 

Laut Frustrated Musk Shakes Up Autopilot Team sind es "close to 10%". Electrek schreibt in Tesla Autopilot team loses several more engineers as Elon Musk takes over

 

Autopilot-Ingenieure, die Tesla bei der Umstrukturierung verlassen haben:

- Frank Havlak: ein 5-jähriger Autopilot-Veteran, der die Kontrollen und die Wegplanung leitete

- Nenad Uzunovic: zweieinhalb Jahre lang Mitglied des Path Planning Teams.
- Drew Steedly: leitete die Perception von Teslas Autopiloten-Team

- Ben Goldstein: ein Software-Ingenieur, der das Simulationsteam bei Tesla leitete und nun eine ähnliche Rolle bei GM's Cruise übernahm.

 

Waren bestimmt die untersten 10%, die Low Performer. Gut dass sie die losgeworden sind. Vermutlich haben die auch nicht an Teslas Mission so richtig geglaubt und die Termin- und Zielvorgaben als unrealistisch bezeichnet.

[Holgerli]

Q2-Zahlen gibt es am 24. Juli.

[Michalski]

So langsam setzt ja die Realitätswahrnehmung beim autonomen Fahren ein: For years, automakers wildly overpromised on self-driving cars and electric vehicles—what now?

 

Für einige hier kommt es ja nicht überraschend, dass im Gegensatz zu den vollmundigen Marketingversprechen z.b. bei Uber, wo die Öffentlichkeit jetzt durch den Prozess gegen Waymo Einblicke in die internen Einschätzungen erhält, ganz andere Erwartungen herrschen:

 

Wie sich herausstellte, hatte selbst Uber kein Vertrauen in diese Ansprüche. Nach den veröffentlichten Gerichtsakten hat niemand in Uber seine AV-Bereitstellungszahlen überprüft, die Eric Meyhofer, Leiter der Advanced Technologies Group von Uber, als nichts anderes als "hypothetische Szenarien" bezeichnete. Er fügte hinzu: "Es handelt sich um Annahmen und Schätzungen. Ich glaube nicht, dass irgendetwas in diesem Dokument als korrekt beschrieben werden würde. Es ist eine Reihe von Knöpfen, die man dreht, um zu versuchen, Parameter zu verstehen, die man erreichen muss." Möglicherweise noch vernichtender, sagte die für die Prognosen verantwortliche Uber-Mitarbeiterin, dass die Führungskräfte sie gebeten hätten, "über einen Weg nachzudenken", um die beschleunigte Entwicklung von Uber AV zu zeigen.

[...]

Das Ergebnis all dessen? Uber ist jetzt vorsichtiger in seinen autonomen Fahrzeugaussagen. So sehr, dass gerade diese Woche der CEO des Unternehmens Dara Khosrowshahi auf einem Economic Club Meeting in Washington, DC sagte, dass es mehr als 50 Jahre dauern wird, bis alle Uber-Autos fahrerlos sind. Man sei noch ein Leben lang davon entfernt.

 

Aber bestimmt  beträgt Teslas technischer Vorsprung vor allen anderen 49 Jahre und sie werden das Problem im nächsten Jahr gelöst haben. Da ist sich bestimmt zumindest einer hier sicher. Interessant, dass auf der Investorenseite langsam auch die größten Tesla-Bullen sprichwörtlich Schweißperlen auf der Stirn bekommen: Top Tesla Investor Tries Again to Get Elon Musk to Fine-Tune Strategy

 

Der größte externe Aktionär von Tesla setzt sich zum dritten Mal offen dafür ein, dass Elon Musk seinen Ansatz zur Kommunikation mit dem Markt verfeinert. In einem Interview auf der Sun Valley Konferenz von Allen & Co. sagte James Anderson, Partner und Portfoliomanager bei Baillie Gifford & Co. gegenüber Bloomberg Television: "Man sollte im Großen und Ganzen versuchen, nicht zu viele Ziele zu nennen, die möglicherweise nicht erreichbar sind, mit spezifischen  Kalenderdaten", sagte Anderson am Mittwoch. "Und ich glaube nicht, dass man eine plötzliche 180 Grad-Wende der Firmenpolitik will. Ich hoffe, das ist nicht zu viel  verlangt durch einen Großaktionär." Anderson, dessen Firma 13,2 Millionen Tesla-Aktien hält, sagte, dass sein Kommentar über das Setzen von Zielen auf die Roboterachse zutrifft.

 

Baillie Gifford hat übrigens allein mit Tesla ca. 1,2 Milliarden Dollar Minus gemacht in diesem Jahr. An NIO halten sie 13% und die sind noch stärker gefallen. Mal sehen ab wann die Fidelity nacheifern und sich von Tesla wieder trennen.

[reko]

vor 2 Stunden von Michalski:

Aber bestimmt  beträgt Teslas technischer Vorsprung vor allen anderen 49 Jahre und sie werden das Problem im nächsten Jahr gelöst haben.

und Tesla schafft das sogar mit viel weniger, viel billigeren Sensoren.

Das liegt daran, dass  Elon Musk shakes up Tesla Autopilot team after growing frustrated with the group’s progress

Am 9.7.2019 um 20:30 von Michalski:

Tesla Autopilot team loses several more engineers as Elon Musk takes over

 

[Dandy]

Jetzt legt der Messias selbst Hand an und zeigt den Idioten (die ihr Fach sogar studiert haben) wie's geht. Wirst schon sehen, das Ding fliegt in "no time". Millionen von Robo-Taxis nächstes Jahr. Model 3 werden plötzlich ein Vielfaches vom Neupreis wert sein. Holgerli glaubt's

[reko]

For years, automakers wildly overpromised on self-driving cars and electric vehicles—what now?

Zitat

Tech execs and auto company leaders are becoming increasingly pessimistic about the future of AVs

..

Waymo’s CEO John Krafcik told a tech conference that it will be decades before autonomous cars are widespread on the roads, and they may always need human assistance

 

Im Interview von Lex Fridman mit Elon Musk erfährt man wie sich Musk seinen "Vorsprung" erklärt. Tesla hat mehr Daten.

Tesla versucht sein neuronales Netz so zu trainieren, dass die erfolgten Benutzereingriffe der Kunden "vorhergesehen" werden. Sie können dabei aber nicht unterscheiden ob der Eingriff aus Sicherheitsgründen oder aus persönlichen Gründen erfolgt ist oder keine Zeit für eine Reaktion blieb.

Wenn die Tesla Kunden in einer für die Sensoren und das neuronale Netz nicht unterscheidbaren Situation 10 mal beschleunigt und ein mal gebremst haben, dann wird Teslas Autopilot immer beschleunigen (selbst wenn das an manchen Orten / zu manchen Zeiten gegen die Verkehrsregeln verstößt). Rare Cases können damit so gut wie überhaupt nicht abgedeckt werden (siehe Unfall mit der Fahrbahnbegrenzung, beschleunigt mit überschrittenen Tempolimit 70.8 statt 65mph).

[magicw]

vor 1 Stunde von reko:

Tesla versucht sein neuronales Netz so zu trainieren,

Ich zweifle dran, dass Tesla KI in ihrem AP-computer umgesetzt haben. Ich nehme an, auch die kochen nur mit Wasser und fahren Steuer- und Regelungsalgorithmen und viele viele if..then-Abfragen für ihr automatisiertes Fahren, weil:

https://www.elektronikpraxis.vogel.de/welche-hardware-eignet-sich-besser-zur-ki-beschleunigung-a-720869/

Zitat

Ein großer Durchbruch für die moderne Wahrnehmung von Künstlicher Intelligenz in praktischen Anwendungen kam im Juni 2012 im Rahmen des Google-Brain-Projekts: KI-Forscher von Google und Professor Andre Ng von der Stanford University hatten einen KI-Cluster trainiert, der in der Lage war, selbsttätig Katzen in YouTube-Videos zu erkennen und von Menschen zu unterscheiden. Für das Training der Künstlichen Intelligenz war dazu noch ein Cluster aus 2000 CPUs notwendig, die in einem Rechenzentrum von Google arbeiteten. Kurze Zeit später tat sich NVIDIA mit Ng zusammen, um das Experiment auf Basis von GPUs zu wiederholen. Das Ergebnis: 12 GPUs reichten für das KI-Training aus, um dasselbe Ergebnis zu erzielen, für das zuvor 2000 CPUs notwendig waren.

 

Wenn alleine für die Erkennung von Katzen in einem Video in 2012 schon 12 GPUs nötig waren - dann will ich nicht wissen wieviel Rechenleistung nötig ist, um KI für Fußgänger, Ampeln, Feuerwehrautos, Abfahrten, Kreuzungen etc. etc. etc. zu trainieren. Dafür sehe ich nicht mal die HW3 ausgelegt mit seinem tollen Teslaprozessor. 

 

Das ganze NN-Gesülze vom Elon ist heiße Luft. 

[reko]

vor 28 Minuten von magicw:

Ich zweifle dran, dass Tesla KI in ihrem AP-computer umgesetzt haben.

Neuronale Netze sind das Mittel der Wahl bei der Mustererkennung. Die Kategorien des Teslaprozessors sind aber viel gröber als Fußgänger, Hund, Vogel, Feuerwehrauto. Deshalb kann die Software auch die Reaktionen nicht so gut wie ein Mensch vorhersehen.

Ampeln kann Teslas Software erst seit kurzer Zeit versuchsweise erkennen.

2019/03/28 Watch Tesla Autopilot stopping at red light on its own for first time [Warning: not available yet]

 

Die häufigste Unfallursache war bisher eine falsche Interpretation der Fahrbahn z.B. unter LKWs oder Fahrbahnbegrenzungen.

[Mangalica]

vor 27 Minuten von magicw:

Wenn alleine für die Erkennung von Katzen in einem Video in 2012 schon 12 GPUs nötig waren - dann will ich nicht wissen wieviel Rechenleistung nötig ist, um KI für Fußgänger, Ampeln, Feuerwehrautos, Abfahrten, Kreuzungen etc. etc. etc. zu trainieren. Dafür sehe ich nicht mal die HW3 ausgelegt mit seinem tollen Teslaprozessor.

Das Training eines neuronalen Netzes ist um mehrere Größenordnungen rechtenintensiver als dessen Anwendung, aber das muss man nur einmal machen und kann dafür gemütlich sein Rechenzentrum verwenden. Das wird nicht jedes Autos selbst machen.

[reko]

War der Akku nicht bisher das Alleinstellungsmerkmal?

Bei den Tesla-Autos hat das Unternehmen nach eigener Aussage eine Schwachstelle lokalisieren können: Die Batterie!

Zitat

Schon vorab hat sich Elon Musk darüber ausgelassen, dass es suboptimal ist, auf Dritte zurückgreifen zu müssen, weil die Batterien damit eben nicht perfekt auf die Bedürfnisse Teslas zugeschnitten und zu groß wären.

Batterieforschung betreiben auch andere Autohersteller. Serienfertigung ist aber was anderes.

[Michalski]

vor 1 Stunde von Mangalica:

Das Training eines neuronalen Netzes ist um mehrere Größenordnungen rechtenintensiver als dessen Anwendung, aber das muss man nur einmal machen und kann dafür gemütlich sein Rechenzentrum verwenden. Das wird nicht jedes Autos selbst machen.

 

Dafür müssten aber die Reallife-Daten der Autos von der Strasse zum Lernen auf Teslas Servern landen und das passiert meines Wissens nach nicht großflächig.

 

BTW: Wie war das mit Feuer und Tesla? Ist das ein Model 3, was eigentlich nie brennen soll?

 

 

[Holgerli]

vor 2 Stunden von Mangalica:

Das Training eines neuronalen Netzes ist um mehrere Größenordnungen rechtenintensiver als dessen Anwendung, aber das muss man nur einmal machen und kann dafür gemütlich sein Rechenzentrum verwenden. Das wird nicht jedes Autos selbst machen.

Und das wurde exakt so vom Tesla mehrfach kommuniziert.

 

[Dandy]

Sag ich ja. Holgerli glaubt's

[magicw]

vor 25 Minuten von Michalski:

  

vor 2 Stunden von Mangalica:

Das Training eines neuronalen Netzes ist um mehrere Größenordnungen rechtenintensiver als dessen Anwendung, aber das muss man nur einmal machen und kann dafür gemütlich sein Rechenzentrum verwenden. Das wird nicht jedes Autos selbst machen.

 

Dafür müssten aber die Reallife-Daten der Autos von der Strasse zum Lernen auf Teslas Servern landen und das passiert meines Wissens nach nicht großflächig.

 

Nicht nur deswegen. Aus meiner Sicht sind da auch einfach Resourcenbeschränkungen (ROM/RAM/Rechnerleistung) zu berücksichtigen - hatte ich ja schon mal angemerkt.

Und da werden ja schon ein paar MB RAM benötigt um die ganzen Bilder von x Kameras und y Sensoren zu verarbeiten. Das Geld kann man natürlich ausgeben. Aber dann wäre es total irre jedem bereits ausgelieferten Fahrzeug ab Bj xxxx da kostenlos die HW3 nach zu liefern - ins blaue rein schätze ich dann mal 300USD Einkaufspreis für den AP-Rechner HW3 und 500USD  Werkstattkosten - Elon verschenkt also 200k+ x 800USD = 160 Mio USD übern Daumen. 

 

Und wenn man mal etwas zum Thema KI googelt, dann wird die Reife für hochkomplexe automotive Anwendungen auch noch in Frage gestellt was den guten Elon allerdings nicht hindern würde, Halbgares auf die Menscheit los zu lassen:  

Zitat

Neurale Netze werden in Bereichen wie selbstfahrenden Autos und der Bilderkennung eingesetzt und zeigen dort ihre Möglichkeiten und ihre Grenzen. Raquel Urtasun, Dozentin für maschinelles Lernen an der Universität Toronto, erforscht selbstfahrende Autos für den Fahrdienstanbieter Uber. Solche Systeme müssen robust sein, betont Urtasun. „Dies ist aber eine große Schwierigkeit für neuronale Netze, da sie Unsicherheit nicht gut abbilden können.“

Neuronale Netze sagten Ihnen zum Beispiel, „dass da zu 99-prozentiger Wahrscheinlichkeit ein Auto ist“, so Urtasun. „Es gibt aber keinen Spielraum für falsche Positive. Wenn man einen Fehler macht, muss man auch verstehen, warum man ihn gemacht hat“, erklärte sie laut EETimes.

wie man z.B. schön beim Thema Phantombremsungen sieht.

 

[Mangalica]

vor einer Stunde von Michalski:

Dafür müssten aber die Reallife-Daten der Autos von der Strasse zum Lernen auf Teslas Servern landen und das passiert meines Wissens nach nicht großflächig.

Das muss auch nicht passieren. Beim Trainieren von neuronalen Netzen ist nicht Menge der Daten allein entscheidend, sondern auch die Qualität. Und nein, ich glaube nicht, dass Tesla einen großen Vorsprung hat oder kurz vor einem Durchbruch steht, ich finde nur, dass Halbwissen bis Unwissen über die Funktionsweise von neuronalen Netzen keine guten Argumente liefert.

[Michalski]

vor 8 Minuten von Mangalica:

Das muss auch nicht passieren. Beim Trainieren von neuronalen Netzen ist nicht Menge der Daten allein entscheidend, sondern auch die Qualität. Und nein, ich glaube nicht, dass Tesla einen großen Vorsprung hat oder kurz vor einem Durchbruch steht, ich finde nur, dass Halbwissen bis Unwissen über die Funktionsweise von neuronalen Netzen keine guten Argumente liefert.

 

Genau. Die Qualität der Trainingsdaten ist entscheidend, nicht die Menge. Tesla hat weder das eine, noch das andere. Waymo dagegen hat Google und Recaptcha, was enorm beim Labeln von Rohdaten hilft. Genau das meint ja Tesla einsparen zu können. Die KI lernt auf magische Weise ..

[fancY]

vor 4 Stunden von Michalski:

BTW: Wie war das mit Feuer und Tesla? Ist das ein Model 3, was eigentlich nie brennen soll?

 

Zählt nicht! Ursache des Feuers ist erkennbar ein schwerer Unfall und nicht die Batterie.