Tesla Model 3 finalmente recibe una cámara de parachoques delantero

El Fresh Model 3 (2024) está oficialmente listo para recibir su cámara de parachoques delantero, una característica que tiene todo el resto de la placa. La nueva severidad se presentó en los resultados de la regulación pública publicados por el Ministro de Industria y Tecnología de la Información (MIIT), que aprueba su llegada cercana a nuevos vehículos producidos en Gaige Shanghai.

La evidencia dura

Enviar el MIIT para las especies del Modelo 3+ explícitamente una cámara de parachoques delantero como una nueva característica. Las imágenes relacionadas con el documento presentan claramente una lente de cámara pequeña y circular ubicada en el centro del parachoques inferior, sin dejar dudas sobre su ubicación.

Es uno que esperamos durante mucho tiempo para ver. Muchas fotos filtraron el proyecto Highland, junto con varias versiones encontradas cerca de Fream y Giga Texas alrededor de la eliminación del refresco del Modelo 3 de 2024, mostró una cámara de parachoques delantero. Incluso las nuevas fotos de Tesla 3 del nuevo modelo incluyeron la cámara de parachoques, pero por alguna razón, Tesla luego decidió lanzarlo sin ella. En ese momento, el nuevo Modelo 3 fue el primer Tesla con una cámara del parachoques delantero, golpeó el Cybertruck, lanzado unos meses más tarde. Ahora el Modelo 3 es el último modelo TESLA en recibir la actualización, después de lanzarse recientemente en el Modelo S y el Modelo X.

Una característica estándar

Esencialmente, esta característica no solo alcanza el modelo 3+. Las presentaciones muestran que la nueva cámara estará disponible en varias versiones del Modelo 3, por lo que es una característica estándar en todo el sistema Tesla.

Esto no es sorprendente, ya que la actualización del Modelo Y presentó la cámara del parachoques delantero al mejor vehículo de Tesla.

Cibertruck

La cámara del parachoques delantero era una pieza central de hardware que se presentó inicialmente en Cybertruck. Está diseñado para cubrir el punto ciego crucial frente al vehículo, lo que ayuda especialmente al estacionamiento y las maniobras a baja velocidad. Es probable que se convierta en una demanda esencial de FSD ileso, al menos en áreas apretadas y abarrotadas, como estacionamientos o garajes, donde la vista de la cámara del parachoques es completamente necesaria.

Retro

Recientemente se ha encontrado que el Modelo X del Modelo S 2021-2025 puede soportar técnicamente la reacción de la cámara del parachoques delantero, ya que la ranura para el autor de la cámara está poblada en la computadora AI4 en estos vehículos.

Sin embargo, los propietarios 2024+ 3S pueden no estar en una situación tan afortunada. Algunos, pero no todos, el Modelo 3 tiene un puerto de cámara vacío en la computadora FSD, donde las cámaras están directamente conectadas. Esta inconsistencia significa que, aunque la modernización puede ser posible para parte del Modelo 3, no es una ruta de actualización garantizada en este momento, a menos que Tesla tenga un encanto real.

La aprobación de la nueva cámara en MIIT es un testimonio concreto que Tesla finalmente lleva la cámara de parachoques al Modelo 3. Sin embargo, la siguiente pregunta será cuánto tiempo antes de que se haga su camino a China y otros mercados.

Dado el ritmo rápido de Tesla y el estilo tranquilo de Tesla, esperamos que se presente en silencio en los próximos meses. Dado que Shanghai probablemente ya produce estos vehículos, no hay duda de que Giga Berlín y Parmont no se quedarán muy por detrás.

Durante la ayuda para mejorar la experiencia del servicio al cliente, el gerente de Tesla reveló que Tesla examina una nueva escalada directa para los clientes que tienen un conflicto con una evaluación del centro de servicio. El programa piloto, que actualmente opera en varias ubicaciones seleccionadas, proporciona contacto directo con contacto directo con ejecutivos locales y regionales.

En algunos lugares de servicio, comenzó a compartir contacto con el líder local y regional a través del servicio en mensajes dentro de la aplicación móvil para que los clientes puedan comunicarse por teléfono cuando no están de acuerdo con el diagnóstico/garantía/primeros cambios en las estimaciones. (Una vez que construimos barandillas de …

– Raj Jagania (@R_JEGAA) 7 de agosto de 2025

Cómo funciona la escalada

Según Raj Jagenn, este vicepresidente de Tesla/AI-INFRA, Infosec y Servicios automotrices (¡esto es muchos titulares!), La nueva característica se examina en varios lugares como un proyecto piloto.

Esta línea directa para la gestión es para situaciones específicas en las que un cliente y un centro de servicio están en un callejón sin salida. Raj señaló que los clientes pueden usar este carril cuando no están de acuerdo con el diagnóstico inicial, la garantía o los cambios en las estimaciones.

Si bien actualmente es un piloto limitado, el programa eventualmente ampliará esta función para todas las ubicaciones de servicio. Sin embargo, Tesla significa que la expansión solo ocurrirá después de que pueda construir pasamanos para evitar el abuso del sistema.

Hubiera hecho un enorme cuello de botella si algún cliente que no esté de acuerdo con artículos de servicio menores llamados gerentes de servicios regionales, y los retrasaría de completar un trabajo más importante y abordar problemas importantes.

Corrección de la causa raíz

En esa declaración, Raj también señaló que el objetivo final de Tesla es hacer que esta ruta de escalada sea innecesaria. Señaló que ninguna escalada es el mejor resultado para todos: hacer eco del «ningún servicio es el mejor servicio de Tesla».

Tesla también trabaja para simplificar las combinaciones de software internas sobre vehículos y servicios para proporcionar los resultados e información más precisos a los clientes de inmediato. Esto permitirá un mejor diagnóstico, evaluaciones más precisas y menos desacuerdos en el servicio.

Tesla ha estado operando cambios acumulativos positivos en el servicio en los últimos meses, y estas pequeñas mejoras son buenas de ver. Aumentan la transparencia del cliente y ayudan a garantizar que los clientes que necesitan atención especial la reciban.

Nos complace ver que los gerentes que se relacionan para ayudar a lidiar con disputas tan directamente, pero a menudo, plantear un problema como que afecta X a menudo le brindará resultados más rápido que tratar con un servicio de Tesla anónimo. Una vez que no lo necesite, Tesla sabrá que han resuelto el problema.

Uno de los mayores desafíos para crear un robot humano real son los datos. ¿Cómo puede un robot aprender a realizar miles de tareas humanas diversas y complejas sin que una persona lo ve físicamente?

En los intercambios recientemente publicados en X, Alon aclaró la solución de Tesla, y este es un enfoque revolucionario que va mucho más allá del entrenamiento físico y llega al campo de los sueños digitales.

Tesla también tiene esto para Optimus. Como usted dice, es esencial para el entrenamiento de robots homenoides.

– Alon Musk (@lonmusk) 5 de agosto de 2025

El entrenamiento físico está domesticado

Para comprender el avance, primero debemos entender exactamente cuál es el cuello de la botella. Tradicionalmente, el método principal para el entrenamiento de robots es el teleobjetivo humano. Un operador usa una plataforma especial con sensores que realmente enseñan al robot qué y cómo moverse. Esta tarea se registra para los datos de capacitación.

El gerente de robótica de Nvidia, Jim Pan, describió recientemente este método como «combustible fósil» de la robótica. Este es un método efectivo, pero increíblemente lento, costoso y difícil. Simplemente no puede hacer que los operadores humanos demuestren cualquier posible tarea, con cualquier posible objeto, en cualquier entorno potencial. Este problema de datos es una razón importante por la cual los robots para uso general permanecieron en la ciencia ficción.

Sueños digitales y datos sintéticos

La solución, que Tesla y Nvidia persiguen independientemente, es pasar a lo que un fanático llama la «energía limpia» de la robótica: producir datos sintéticos a gran escala. El concepto central es usar potentes modelos de generación de videos, similares a Google OpenAi o Veo Veo Veo, como «los motores en la física neuronal». Estos modelos pueden crear mundos simulados, o «sueños digitales» para que el robot aprenda y practiquelo, para crear grandes cantidades de datos de capacitación sin moverse físicamente.

Alon confirmó que Tesla ya estaba utilizando este enfoque Optimus, afirmando que era esencial para el entrenamiento de robots homenoides. Tesla hace esto tanto para Optimus como para FSD. La creación de datos de entrenamiento sintético, o contenido simulado, como Tesla lo llama en sus patentes, ayuda a practicar en ciertos casos y tareas finales sin tener que replicarlos en la vida real.

En esencia, completa la capacitación en el mundo real creando datos de capacitación sintética basados en tareas reales: miles de videos plegables de camisa, por ejemplo. El Optimus FSD está trabajando en sistemas de capacitación para cientos o miles de eliminaciones en esta misión única, y todo sin tener que hacerlo físicamente, hasta que aprenda cómo doblar una camisa.

Si está interesado en los detalles, tenemos un buceo profundo para una patente sobre cómo Tesla produce y utiliza datos de entrenamiento sintético aquí.

La receta de los sueños digitales

Si bien los métodos exactos de Tesla son un secreto comercial, los estudios recientes del laboratorio de IA de Nvidia en su proyecto llamado Dreamgen nos dan una mirada sin precedentes a la receta para crear estos datos sintéticos fuertes. El proceso se puede desmontar, lo que hace que los modelos de video generativos sean un simulador de robot múltiple de potencia, en cuatro etapas clave.

Primero, ajustamos el motor de física. El proceso comienza a utilizar un modelo de producción de video de UP -to -Fed y todavía es para obtener en videos de robot de video existentes. Este paso crucial enseña al modelo de IA la física específica del robot: cómo se mueven las extremidades, cómo aguantan sus manos y cómo puede interactuar con el mundo.

Luego, simulando el mundo real a través de un idioma. Una vez que la IA comprende el robot, los desarrolladores pueden usar pautas de lenguaje normales para crear un video del robot que realiza nuevas tareas que nunca han sido entrenadas físicamente. Por ejemplo, se puede solicitar un robot con un sistema de datos en el mundo real para «selección y lugar» para soñar, doblar, brotes o incluso planchar. Luego, el sistema y los ingenieros pueden filtrar cualquier «mal sueño» donde el robot no sigue las instrucciones.

El resultado es una biblioteca masiva de videos fotográficos. El siguiente paso es usar otros modelos para analizar estos videos y restaurar las «Pseudo Acciones»: el motor específico y los movimientos de control que se adaptarán a los movimientos en los sueños.

Finalmente, este proceso da como resultado lo que NVIDIA llama senderos nerviosos. Los videos de los sueños están asociados con sus etiquetas de acción apropiadas, y luego la Robot AI está entrenada por el sistema de datos masivo, creado artificialmente, utilizando el aprendizaje controlado estándar.

Abriendo una inclusión real

El pago de esta capacitación de sueños digitales es una capacidad increíble para que el robot incluya sus habilidades para tareas y entornos que nunca había visto antes. El estudio de Nvidia mostró que al comenzar solo una misión en el mundo real, su robot humano pudo estudiar 22 nuevos comportamientos sin una sola demostración.

Efectivamente, el robot ha sido de un 0% de éxito de más del 40% en nuevas tareas en entornos visibles, lo cual es un salto masivo.

Este enfoque incluye una ventaja masiva sobre los gráficos tradicionales y los promotores de manos. No es necesario especificar un modelo de generación para lidiar con la física compleja de objetos, fluidos o iluminación compleja. Para la IA, cada mundo, no importa cuán complejo sea, es solo imágenes a través de una red neuronal.

Este sorprendente nivel es exactamente lo que impulsa el estudio de IA de Tesla, tanto para FSD en vehículos como para FSD en Optimus. Este método es esencial, y realmente la única forma para que los robots aprendan el mundo real. Para lograr la gran inteligencia general requerida para Optimus, Tesla basó la construcción de un motor de datos sintético masivo que permitirá aprender de manera que la realidad física simplemente no pueda encajar.