테슬라는 이제 슬슬 분석해서 봐야합니다.

테슬라 모델3 구매의 조건분석

테슬라는 이제 슬슬 분석해서 봐야합니다.

(너무너무 힘들었지만 다음에 살 때는 더 잘하기 위해 기록을 남겨 둔다.)

1. 4/5 옵션 선택 및 예약 (300만원)
  - 하이랜드 롱레인지 (옵션 19인치 끝)
2. 5/21셀프 예약 오픈, 셀프 예약 실시
3. 5/21 어드바이저 문자/필요 서류 메일 확인
  - 아무것도 안하고 있다가 어드바이저 연락오면 그때부터 요이땅 하면됨.
4. 5/26 필요 서류 메일 제출
  - 주민등록등본/초본
  - 국세납세증명서
  - 지방세납세증명서
  - 보조금신청서 w/ 청렴이행서약서
  - 자동차구매계약서 제출
5. 5/27 결제금액 확인 (5/28까지 결제 요청)
- 보조금 확인된 후 삼성오토다이렉트로 정확한 금액으로 설정 필요
- 보조금 352만원 확인
6. 5/28 결제 (5,554.9만원)
  - 탁송료 +15만원/보조금 -352만원
  - 삼성오토다이렉트 일시불 (삼성카드 필요)
  - 갑자기 결제하라는데 현금 없어서 ‘헉’ 함
  - 주담대로 삼성카드 입금 후 결제 진행
  - 1% 캐시백 개꿀
7. 5/28 기존 자동차 헤이딜러 ㄱㄱ
  - 6/3 매도 예정
8. 5/28 보험가입 서류 메일 제출
- 삼성보험 88만원 정도
- 가입 시 차대번호 입력
   (최종구매가격표에 기재, 테슬라 메일 확인)
9. 탁송지 알려줌 (틴팅샵)
- 대리 인수자 위임장 그런거 요청 안하던데 필요 없나? 틴팅샵 사장님이 바로 받을건데..?🤔
- 틴팅은 버텍스900/700으로 30%/15% 결정 하이패스/기본적인 PPF 포함 87만원 ㄱ
10. 미친 알리/네이버 쇼핑 ㄱㄱㄱ
11. 5/30 차량 등록 대행
  - 차량 넘버 확인
  - 오늘 취등록세 255만원 / 부대비용 8만원
12. 6/5 차량 탁송 틴팅샵으로 예정

총 결제 비용 (6,358만원)
- 차량 : 5,855만원
- 취등록세 : 255만원
- 탁송료 : 15만원
- 부대비용 : 8만원
- 틴팅 및 하이패스 등 : 87만원
- 차량 용품 : 대략 50만원?
- 보험 88만원
*천단위 반올림.

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24/6/3 #테슬라 뉴스 요약

1. 테슬라의 국제 소매 주주 수만 명이 약 170억 달러(전체 주식의 약 3%)의 주식을 보유하고 있지만, 투자 플랫폼의 국경 간 시스템 부족으로 연례 회의에서 투표를 할 수 없을 것으로 보입니다. 유럽과 아시아의 많은 투자자들은 주식 중개인 및 온라인 거래 플랫폼의 시스템 부족으로 미국 외부에서 전자 투표를 할 수 없는 상황입니다.

2. 일론 머스크와 JP 모건 체이스의 CEO 제이미 다이먼이 최근 화해를 시도하고 있습니다. 몇 달 전 두 사람은 한 시간 넘게 대화를 나눴으며, 다이먼은 은행이 일론과 다시 비즈니스를 재개할 수 있다고 결정했습니다​.

3. 테슬라는 J.D. Power의 조사에 따르면, 전체 및 프리미엄 브랜드 부문에서 전기차 모바일 앱 고객 만족도에서 가장 높은 점수인 1,000점 만점에 847점을 기록했습니다.

4. 테슬라는 카타르에 첫 번째 매장과 전시장을 개설했습니다. 이 매장은 도하의 도하 페스티벌 시티 몰에 위치해 있으며, 주 7일 운영됩니다. 고객들은 이곳에서 모델 S, 모델 3, 모델 X, 모델 Y를 체험하고 구매할 수 있습니다. 테슬라는 올해 수도 도하에 두 곳의 슈퍼차저도 설치할 예정입니다.

5. Tesla China가 모델 3 "브레이크 고장" 시위자를 상대로 한 소송에서 승소했습니다. 법원은 모델 3 소유주 장 씨에게 테슬라에 사과하고 손해배상금으로 172,275위안(약 23,000달러)을 지급하라고 명령했습니다. 2021년 4월, 장 씨의 아버지가 모델 3를 운전하다가 충돌 사고를 당했으며, 장 씨는 브레이크 결함을 주장했지만 경찰 조사 결과 운전자가 안전거리를 유지하지 않아 사고가 발생한 것으로 결론지어졌습니다.

6. 4번째 스타십은 현재 규제 당국의 승인을 기다리고 있으며, 이르면 6월 6일 발사를 목표로 하고 있습니다.

7. 볼보 CE(볼보건설기계) 가 새로운 전기 프론트 로더 건설 기계를 출시했습니다. 이 기계는 6톤의 리프팅 용량을 가진 최초의 휠 로더로, 한 번 충전으로 5-9시간 동안 작업할 수 있습니다. 180kW 충전기로 10%에서 100%까지 충전하는 데 1시간 40분이 소요됩니다.


노르웨이는 5월 테슬라 판매량 832대, 시장 점유율 8.1%를 기록했다. 🇳🇴

• Tesla 4번째 베스트셀러 브랜드
• Model Y 3번째 베스트셀러 자동차
• 모델 Y 83%, 모델 3 16%
• 5월 사상 두 번째로 좋은 성적
• 작년 5월 대비 -72%
• 최근 3개월 -15.4% vs. 12~2월
• 전년 동기 대비 -49%
• 올해 누계는 작년 총액의 27% 또는 3.2/12입니다.


Consors Bank는 🇪🇺 유럽의 Tesla 주주들이 투표를 할 수 없기 때문에 아래 Financial Times 기사에서 부정적인 예로 언급되었습니다.

내 설문 조사에 따르면 Consors Bank Tesla 주주 고객 4명 중 약 3명이 Consors를 떠날 예정이거나 떠날 예정이거나 이미 떠났습니다.

"이 상황에 정통한 소식통에 따르면 고객이 상당량의 주식을 보유하고 있는 BNP 파리바의 콘서스뱅크(Consorsbank)도 미국 주식에 대한 대리투표 서비스를 제공하지 않는 또 다른 대형 기업이라고 합니다. 콘서스뱅크는 논평할 수 없습니다."


일론은 스페이스X, 테슬라, xAI, 보링컴퍼니, 𝕏, 뉴럴링크 회사를 통해 수많은 인재들과 함께 연구하고 세상에 결과물을 내놓습니다. 출판이 아니라.

Yann LeCun: "내가 말하고자 하는 것은 과학은 아이디어의 충돌, 검증, 분석, 재생산 및 개선을 통해 진보한다는 것입니다. 당신의 연구를 *어떤 방식으로든* 출판하지 않으면 당신의 연구는 아무 영향도 미치지 못할 것입니다."



다이케스팅 품질 엔지니어였고 생산도 좀 해보고 금형도 분해하고 조립하고 수리도 해봤지만 진짜 테슬라의 다이케스팅, 기가케스팅 능력은 신의 영역이다.
금형을 도대체 어떻게 만든건가..

일단 다이케스팅에 대해서 간단하게 말하자면
붕어빵을 찍어내는 방식으로 단품종다량생산에 적합한 프로세스다. 쉬워보이는데 매우 어렵다.

4월 PCE 예상치 부합했다고 지금 이것저것 조금씩 오르고 있는데, 이게 존나 위선적인 반등인 이유는  

1) 저기 보면 미국인들의 실질 소비가 월간으로 -0.1% 찍었는데, 예상치 하회도 문제지만 저게 전월에는 +0.4% 였어.  되게 많이 떨어진거야.  

2) 근원 월간 PCE +0.2% 는 0.249% 가 소수점 둘째 자리에서 반올림 처리로 0.2% 로 찍힌거고, 근원 연간 PCE +2.7% 는 사실 2.7536% 인데 저거는 아예 주작 시도조차도 안하고 그냥 +2.7% 라고 우겨버렸어.  

3) 6개월 연율 PCE는 오늘부로 3.18% 인데, 이거는 작년 7월 이후 최고 수준을 기록했지.  

* 바치매가 얼마나 지금 필사적으로 데이터를 마사지 하려는지 여실히 드러나고 있고, 인플레 진전은 없고 개인들 소비만 박살나고 있어.



CNN VS. TESLA FSD V.12

이번건에 대해서 많은 이야기가 나오지만
나름의 근거를 기반으로 분석한 장표가 있어
공유 드립니다(출처 : DR. Wilhelm Graupner- 오랜기간 BEV와 테슬라를 연구)

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➡ Tesla의 FSD(Full Self-Driving), 특히 버전 12는 최근 업데이트와 함께 비디오 데이터를 관리하고 전반적인 의사 결정 프로세스를 관리하는 접근 방식에서 상당한 발전을 이루었습니다. 기존의 방법은 물체 감지 및 이미지 인식을 위해 컨볼루션 신경망(CNN)에 다소 의존했지만 Tesla는 더 발전된 기술을 통합하고 있습니다.

➡️ CNN, 그 이상의 것

처음에 테슬라는 차량의 카메라로부터 비디오 데이터를 처리하기 위해 CNN을 광범위하게 사용했습니다. CNN은 이미지에서 패턴을 인식하는 데 특히 효과적이며 도로 표지판, 보행자 및 기타 차량을 식별하는 작업에 적합합니다. 그러나 테슬라의 최근 개발은 보다 포괄적이고 통합된 신경망 접근 방식으로의 전환을 나타냅니다.

➡ 엔드 투 엔드 신경망 ️

FSD 버전 12에서 Tesla는 엔드 투 엔드 신경망 시스템으로 나아갔습니다. 이 새로운 방법은 원시 비디오 입력을 처리하고 작업을 인식, 계획 및 제어 단계로 분리하지 않고 운전 행동을 생성하는 것을 포함합니다. 대신에, 그 시스템은 운전 환경을 전체적으로 이해하고 탐색하기 위해 방대한 양의 운전 데이터로부터 배웁니다.

(아래 사이트를 참조하면 좋을듯 - 구테슬 추천)

torquenews.com/video/tesla-dr…

teslamotorsclub.com/tmc/threads/fs…

➡ 생성 모델링 기법

Tesla는 또한 최첨단 생성 모델링 기술을 통합하고 있습니다. (기존에 3가지 모델이라고 알려져 있는) 이러한 기술을 통해 시스템은 과거 관찰을 기반으로 가능한 결과를 예측하여 여러 카메라 뷰에 통해 일관된 이해를 보장합니다. 이 접근 방식은 Tesla의 글로벌하게 배포된 차량의 집단적 경험을 통해 학습하여 광범위한 주행 시나리오를 처리하는 차량의 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

➡ 비디오 데이터 및 머신 러닝

Tesla의 FSD 시스템은 강력한 AI 하드웨어에 의해 처리되는 차량의 8개 카메라로부터의 비디오 데이터를 활용합니다. Tesla는 현재 100,000개 이상의 NVIDIA A100 GPU를 활용하고 있으며 최근에는 AI 교육 인프라를 향상시키기 위해 10,000개의 NVIDIA H100 칩을 추가하는 등 컴퓨팅 능력을 크게 향상시켰습니다. 이 확장된 컴퓨팅 성능은 전 세계 Tesla 차량에서 수집한 수십억 마일의 주행 데이터로부터 처리 및 학습을 지원합니다.

(아래 사이트를 참조하면 좋을듯 - 구테슬 추천)

nextbigfuture.com/2023/08/tesla-…

evannex.com/blogs/news/tes…

<en>

➡️ Tesla’s Full Self-Driving (FSD) software, especially with the recent updates in version 12, has made significant strides in its approach to managing video data and overall decision-making processes. While traditional methods relied heavily on Convolutional Neural Networks (CNNs) for object detection and image recognition, Tesla has been integrating more advanced techniques.

➡️ Convolutional Neural Networks and Beyond
Initially, Tesla used CNNs extensively to process video data from the vehicle’s cameras. CNNs are particularly effective at recognizing patterns in images and are well-suited for tasks like identifying road signs, pedestrians, and other vehicles. However, Tesla’s latest developments indicate a shift towards more comprehensive and integrated neural network approaches.

➡️ End-to-End Neural Networks
With FSD version 12, Tesla has moved towards an end-to-end neural network system. This new method involves processing raw video inputs and producing driving actions without separating the tasks into perception, planning, and control phases. Instead, the system learns from vast amounts of driving data to understand and navigate the driving environment holistically

➡️ Generative Modeling Techniques

Tesla is also incorporating state-of-the-art generative modeling techniques. These techniques allow the system to predict possible outcomes based on past observations, ensuring consistent understanding across multiple camera views. This approach aims to improve the vehicle’s ability to handle a wide range of driving scenarios by learning from the collective experiences of Tesla’s global fleet


다이케스팅은 알루미늄을 융해하여 600~700℃ 사이의액체로 만들어서 자동차만한 금형에다가(싸이버트럭급은 금형은 최소 자동차 3대급일 듯) 지름이 최소 0.5 미터, 길이는 10미터가 넘는 강철피스톤으로 엄청난 압력으로 몇 십초 안에 때려 넣는다. 8천톤급 기가케스팅(일명 : 기가프레스)인 이유는 금형에 때려넣는 알루미늄의 압력을 금형과 케스팅머신이 8천톤까지 때릴 수 있다는 뜻이다.

그런데 기계는 그렇다 치더라도, 금형이 8천톤을 버티는건 말이 쉬울뿐. 최소 생산 싸이클타임(1개 생산시간)이 3분이라고 가정해도 8천톤의 압력을 3분마다 때리면 금형에 부하가 엄청날 것이다. 그리고 그 부하에 따른 과열도 너무나도 빨리 발생할 것이고. 그래서 금형 냉각을 지속적으로 해줘야 하는데 냉각을 잘못하면 금형 표면의 온도차가 너무 커서 과열되거나 과냉각되면서 크랙이 발생한다.

크랙.. 이게 생기면 그 깨진 금형 사이로 알루미늄이 계속 들어가면서 더 큰 크랙이 생기고 제품에 불량이 생긴다. 금형의 코어도 더 크게 깨지면 용접 수리를 해야하는데 이러면 수명이 급격하게 줄어든다. 그리고 가장 중요한 연속생산이 안되고 수리를 자주 해야 해서 생산속도가 느려진다.

쉽게 말하면 붕어빵 틀이 깨지면서 붕어빵 껍데기가 제대로 안 나온다는 것이다. 너무 길게 설명해서 여기까지.
그래서 기가캐스팅머신은 누구나 살 수 있지만 알루미늄 용액과 금형의 기술도 매우 중요하다.
내가 볼땐  테슬라는 이 나머지 두 가지에 대한 기술도 매우 뛰어난 것이 분명하다.

#tesla $tsla #테슬라