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前特斯拉工程师自研AI无人机全程

前特斯拉Autopilot工程师Yacine展示自研的机载自主飞行硬件与AI训练管线,用最难工况的微型无人机压测真机,随后验证同一套仿真基础设施的通用sim2real能力,策略训练仅两分钟即完成,项目在数日内快速迭代。

2026-09-27 ~ 2026-09-28 · 3 集 · 8 条

第 1 集 · 前 Tesla 工程师自研无人机自主飞行套件(2026-09-27,2 条)

前 Tesla Autopilot 工程师 yacineMTB 展示了自研的无人机自主飞行硬件原型:计算与传感器全部集成在机载单元上、完全本地运行,可即插即用搭配任意无人机。他透露在渥太华有合作联系人,目前原型飞行时间仅 3 分钟,但真正计划出货的是自主飞行模块本身。

第 2 集 · 开发者自制AI无人机 以极限工况压测训练管线(2026-09-27,3 条)

开发者 Yacine 展示其 AI 训练管线驱动真机的进展:他自制了一架处于最难工况的微型无人机,空气动力学变差导致推力大量损失,重量也压到极限附近,并计划 3 分钟内完成起飞演示,在真机上挑战后空翻等激进动作以检验训练效果。他还计划弃用航模常用的 LiPo 电池、改用自制锂离子电池,称不追求极速,而想测试这套激进方案的极限。

第 3 集 · 前特斯拉工程师用无人机验证通用sim2real(2026-09-28,3 条)

前X/Tesla工程师Yacine(yacineMTB)展示了同一套仿真训练基础设施的通用sim2real能力:机器人策略仅用两分钟即完成训练,效率极高。他进一步计划用无人机作为证明,说明该基础设施可在通用场景下实现仿真到现实的迁移,而非仅对特定机器人有效。他还透露该项目硬件成本极低,仅需一张RTX 4090显卡即可完成整套验证。