上周末，特斯拉人工智能软件副总裁 Ashok Elluwamy 在 X 平台对外确认，特斯拉的 Full Self-Driving（FSD）的第 13 个版本已经开始向用户推送。

「太棒了！」，CEO 马斯克随后转发了 Elluswamy 的推文。他之前声称，FSD v13 预计比 v12.5.5.3 要好 5 倍以上。

根据官方给到的版本说明，和前一个版本相比，最新的 v13 版本针对 AI4（HW4）平台的车辆提供了非常多关键改进。特斯拉自动驾驶工程师 Arek Sredzki 指出，新版系统真正实现了「从车位到车位」（P2P）这一功能。

FSD v13 不仅在能力上有大幅提升，同时也进一步「瘦身」，有特斯拉 AI 团队成员表示 FSD v13 是「完全重写的」，是特斯拉数据、视觉、编译器、系统、固件、UI、QA、PM 等多个团队合作的结晶。

FSD v13 就和猛禽 Raptor 3 引擎一样简洁干净。

工程师 Sredzki 通过一个视频展示了 FSD（Supervised）v13.2 的「点对点」驾驶能力，可以发现，这个系统可以在车辆处于停车状态时被激活。视频车辆先是挂入倒挡与前方车辆拉开一定距离，随后再进行绕行。

一路上，Sredzki 的车辆都没有出现什么问题，FSD 在无保护左转、路口通行这些「老场景」都能流畅通过。

最大的看点在于视频的末尾，车辆在即将到达目的地时，先是主动开进了停车场。

然后在目的地门前找了个车位，停了下来，完成了一次从「点到点」的智能驾驶。

一位资深 FSD 内测用户@AIDRIVR 表示，虽然 FSD 12.5 已经比他乘坐的大多数 Uber 更平稳，但 FSD V13.2 还要平稳得多，「比我坐过的任何一辆 Uber 都要好。」

另一位内测用户@Chuck Cook 也强调了 V13.2 的平稳性，他认为新版 FSD 的行为更像人类驾驶员，尤其是在掉头的时候，如果一把过不了，车子还会倒一把再过，也就是「K turn」。

对了，还记得上个月参加一个华为智驾沟通会的时候，华为方面透露，这个功能很快也会在 ADS3.0 上搭载。

回到 FSD 这边，有不少用户在更新 FSD v13.2 之后发现，新系统即便是在雪地形式也能做到零接管，并且可以准确驶入和泊出车位，「点到点」的智能驾驶能力并未受到影响，即便是在夜晚，也可以自主驶入超级充电站进行充电。

当然了，插拔充电枪的动作还是要手动完成。

从这些工程师和用户的反馈来看，目前的 FSD 已经可以完成大部分驾驶任务，但从执行效率来看，仍然是人类驾驶员更胜一筹。然而马斯克对于 FSD 的期待并非快和高效，一直以来，他打的牌都是「安全」。上个月，马斯克曾表示 FSD 将在 2025 年初「优于人类驾驶员」。

在 10 月份的财报会上，特斯拉表示，从 2024 年全年看，FSD v12.5 成功将 MPI（两次接管间连续行驶的平均里程）提高了两个数量级。

第三方网站 FSD Tracker 的数据也体现了 FSD 稳定性的提升，其数据表明，特斯拉 FSD v12 更新后，用户完全无接管的行程次数占比从 47% 提升到 72%，平均接管里程（MPI）从 186 公里提高到 536 公里。

而在 FSD v13 上，特斯拉希望 MPI 较 v12.5 提升 5 – 6 倍，最终实现 2024 年全年提升 3 个数量级，也就是 1000 倍的改进。

此外，特斯拉对 MPI 的改进将会延续至明年，预期在 2025 年二季度（最晚三季度），在 MPI 上超越人类的水平。当然，人类驾驶员不存在接管这一说，这里指的应是人为因素导致的交通事故发生的概率。

大家都知道，马斯克在今年 10 月推出了一块外观科幻的 Robotaxi，名叫 Cybercab。最近，它已经开始在欧洲多地的门店里展出了。

特斯拉确实已经向 Robotaxi 迈出了一大步，这一大步并非 Cybercab，而是真正的打车服务——特斯拉已经开始为在旧金山湾区工作的特斯拉员工提供基于 FSD 的打车服务，员工可以通过一个专门的 App 来叫车，让 FSD 送他到湾区的任意位置。

马斯克还曾表示，未来这项服务向公众开放后，乘客的个人资料将会在上车时自动同步，实现车内的个性化设置。多媒体、导航和空调等功能，也可以通过 App 来调整。

特斯拉计划在 2025 年面向公众推出这项服务，得克萨斯州会是第一个，该州对自动驾驶测试许可的要求较为宽松。同时，特斯拉也在努力争取加州的批准。

但需要说明的是，由于当前 FSD 的 MPI 还没能像马斯克说的那样「优于人类驾驶员」，那些车辆的主驾上还是有安全员在的。

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很难想象，世界首富马斯克居然也有「讨薪」的一天？

先别急着吐槽马斯克差这三瓜两枣，因为他想要追回的这笔薪酬价值 560 亿美元，把这笔钱换算成人民币，差不多是 4000 亿。

只能说，人类的悲欢属实并不相通。

但很遗憾，随着特拉华州法官的锤子落下，这笔价值 560 亿美元的薪酬方案被宣判无效。这也意味着，马斯克将再次踏上了「讨薪」之路。

马斯克赌赢了特斯拉的未来，却没能拿到赌注

想要了解这笔天价薪酬的来龙去脉，故事还得从 6 年前说起。

2018 年，特斯拉董事会给马斯克设定了一个长达 10 年的绩效目标。

当目标达成时，马斯克便可获得股票期权的支付，这些期权将分为 12 个单独的部分支付，每完成一组目标，董事会便会授予马斯克 1% 的未发行股票。

马斯克最多可获得 3.03 亿份期权，该数字已根据股票拆分进行调整，也就是相当于 2018 年特斯拉约 12% 的总股份。

想要拿到这笔钱可没那么简单，具体来说，马斯克需要完成 28 项目标。其中，12 项与市值挂钩，市值按每增加 500 亿美元计算，最高可达 6500 亿美元；8 项与收益相关，另 8 项与收入挂钩。

后来，马斯克还真就把这事办成了。

特斯拉在 2020 年底市值达到了 6500 亿美元，并且完成了所有八个收益目标，只剩下一个收入目标尚未完成。而根据 2023 年的委托书，马斯克已实现除 2500 万份期权外的所有期权。

按照当时股价换算过后，整个奖金额也就是 560 亿美元。

要知道，根据《福布斯》杂志 2018 年富豪榜，那时马斯克的身价才堪堪接近 200 亿美元。

所以说，这个奖励计划本质上是马斯克对自己能力的赌注，赌注的筹码是整个特斯拉的未来。他押注自己能够将特斯拉的市值从 600 亿美元提升至至少 6500 亿美元，增幅达到 983%，同时使公司在十年内盈利。

结果显而易见，马斯克成功赌赢了。

并且，由于最近特斯拉股价大涨，所以这个薪酬方案价值一度达到 1010 亿美元，约合人民币 7361.18 亿元，也就是 736118000000 元。不妨感受一下这串比我手机号码还要长的数字。

不过，这份天价薪酬计划从一开始就埋下了些许隐患。

2018 年 6 月，特斯拉小股东 Richard Tornetta 提起诉讼，认为董事会未尽到受托责任，薪酬过高且制定过程存在严重问题。他质疑马斯克作为大股东对董事会施加了不当影响。

这个小股东有多小呢，答案是他当时仅持有 9 股。

但 Tornetta 没放弃，在许多人的帮助下，一路打官司，发起诉讼，终于到了 2022 年 11 月，特斯拉公司注册所在地特拉华州法院开始审理此案。

提起诉讼的股东的律师指出，特斯拉的股票期权计划过于「慷慨」，而且董事会的成员与马斯克的联系过于紧密，无法充分保护股东利益。

此外，他们认为特斯拉董事会给马斯克制定的绩效目标难度并不高，而马斯克的激励计划中的财务目标与当初银行和评级机构内部增长预测基本一致。

因此他们坚决反对这项薪酬方案。

闹到法院后，这起诉讼则由特拉华州法院法官 Kathaleen McCormick 负责主持审理，请留意这名法官，因为后续还会提到。

经过漫长的扯皮以及搜集证据，今年 1 月份，McCormick 法官最终作出裁决，判决撤销这项薪酬计划。

关键裁决要点如下:

• 董事会独立性不足，认定董事会成员与马斯克关系过于密切
• 向股东披露的信息不够完整和准确，未能充分说明马斯克在其他公司的职责对特斯拉的影响
• 董事会没能证明薪酬方案的合理性，谈判过程缺乏公平性

气得马斯克在 X 平台破口大骂，「Never incorporate your company in the state of Delaware 永远不要在特拉华州注册你的公司」。

与此同时，特斯拉也称该决定「从根本上不公平，不符合股东的意愿。」，并且也随即采取反制措施，宣布计划将总部从特拉华州迁至德克萨斯州，并重新提交股东投票。

股东「讨薪」成功，但惨遭美国法官两次驳回

那么问题来了，2018 年，特斯拉股东批准了马斯克这份人类历史上最大的薪酬方案。六年后的特斯拉股东还会再次同意吗？

机构投资者的反对与部分投资者的支持，勾勒出一道利益的分水岭。

这项提案的主要反对声音来自股东咨询公司 ISS 和 Glass-Lewis，以及包括特斯拉十大股东之一、负责管理挪威养老基金的挪威银行在内的多家政府关联投资机构。

他们统一认为这一方案过于激进，将严重稀释个人股东权益。

Glass Lewis 在一份报告中指出「无论从纯美元金额还是股权稀释效应来看，这一奖励方案的巨大规模都令人担忧。考虑到问题的严重性，公司给出的理由难以平息这些顾虑。」

并且，反对者的声音也聚焦到马斯克身上。

一方面，今年 6 月份，特斯拉股价正是大幅回落期，其在电动汽车市场的主导地位面临挑战，另一方面，马斯克也被指责将精力和资源过多投入到其他企业，尤其是他在 2022 年收购的 X 平台。

毕竟，马斯克目前管理着包括特斯拉（Tesla）、SpaceX、X、Neuralink 以及 xAI 等多家公司，所以这很难让人怀疑他究竟付出多少时间或精力在特斯拉公司身上。

而著名的特斯拉投资者，如 Ron Baron 和 Cathie Wood，以及知名公司 Scottish Mortgage Investment Trust 等，则是纷纷表示支持。

包括马斯克当时也通过 X 平台不断游说特斯拉股东，比如提供特斯拉位于德克萨斯州的工厂私人参观，并在 X 平台猛烈开炮。

他们是违背誓言的人。

甚至，为了让这次投票顺利通过，马斯克更是没少威胁要离开特斯拉。

最后，结果其实没有出乎意外。

在今年 6 月份的特斯拉股东大会上，有两项重要提案得到了表决，分别是马斯克的薪酬方案以及将公司注册地从特拉华州迁至德克萨斯州。

这两项提案均获通过，其中约 72% 的有表决权股份支持薪酬方案。

但故事到这，还没完，股东投了赞成票，董事会点了同意键，却在法院法官这里再次按下了暂停键。

于是便又有了当地时间周一的新一轮裁决。

很遗憾，特拉华州法官 Kathaleen McCormick 再次维持了一月份的判决，马斯克仍然无权获得价值 560 亿美元的薪酬方案。

插个题外话，作为第一位领导特拉华州衡平法院（美国公司诉讼的首选场所）的女性，McCormick 与马斯克其实有过不少交集。

2022 年 7 月，正是 McCormick 主持了 Twitter（现为 X）起诉马斯克的案件。

当时马斯克试图退出 440 亿美元的收购协议，但她果断驳回了马斯克的拖延策略，并加速推进审判进程。最终，在审判前夕，马斯克不得不同意完成对这家社交平台的收购。

而她后来解释说，之所以如此迅速推进 Twitter 的收购案件，也是为了保护公司和股东免受不确定性带来的重大损害。

法官的锤子，远比特斯拉股东的签字更有力量。

对于这次判决，McCormick 表示，特斯拉董事会同样无权「恢复」马斯克的薪酬方案。

她在长达 101 页的意见书中写道：

即使股东投票可能产生批准效果，但在此案件中也不能适用…毫无疑问，董事会本可以决定向马斯克支付一系列合理的薪酬，然而，董事会屈服于马斯克的要求，并未能证明这些条款完全公平。

如果法院纵容败诉方为了修改判决而创造新事实，诉讼将变得无休止

并且，在她看来，特斯拉的股东投票能够在审判前进行，且公司无法批准涉及冲突控制者的交易，基于此，她认定马斯克在薪酬谈判中掌握了主导权。

此外，她还指出特斯拉在声明中对投票做出了多项重大错误陈述，坚持认为这次投票不能作为同意马斯克薪酬的灵丹妙药。

消息一出，马斯克瞬间炸锅，在 X 上发帖回应，称「股东应当控制公司的投票，而不是法官」，并直言「这是绝对的腐败。」特斯拉也在法庭文件和 X 平台上表示将提起上诉，认为法官推翻了绝大多数股东的决定是错误的。

随着 McCormick 在本周发布最终的裁定后，留给马斯克的便只有向特拉华州最高法院提出上诉。据悉，上诉过程可能长达一年。

更有趣的是，这份诉讼还衍生出了 3.45 亿美元的律师费。

McCormick 要求特斯拉向提起此案的律师支付 3.45 亿美元费用，尽管这一数额远低于他们最初要求的 60 亿美元，但也意味着这将是证券诉讼中有史以来最大的费用裁决之一。

并且，McCormick 表示，这笔费用可以用现金或特斯拉股票支付。

可以说，这场 560 亿美元的拉锯战也远远并未结束，而即便是世界首富，马斯克也不得不品尝「讨薪」的滋味，那么问题来了，你会支持马斯克这笔天价薪酬方案吗？

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Grok-3 证明了「黎曼猜想」了？

xAI 研究员 Hieu Pham 周末发布的一条推文在 AI 圈掀起轩然大波，推文原话是这么说的：

Grok-3 AI 系统刚刚证明了黎曼猜想（Riemann’s hypothesis）。为了验证这一证明的正确性，我们决定暂停该系统的训练。如果证明被确认无误，我们将不再继续其训练，因为这样的 AI 被认为过于智能，可能对人类构成威胁。

老规矩，先说结论，这单纯就是玩梗而已。

然而，随着推文的不断发酵，还是迅速引发了超过两百万网友的关注与讨论，甚至辐射到海内外的 AI 舆论圈。

事情的源头大概要追溯到网友 Andrew Curran 更早些时候的一则「爆料」，其声称 Grok-3 在训练过程中发生了灾难性事件。

随后，各种离奇的传言纷至沓来。

网友起哄说，OpenAI CEO Sam Altman 用巨大的激光器对准了 xAI 的最大训练集群，导致数据严重损坏；也有人煞有介事地暗示有人蓄意破坏下一代 LLM 训练运行。

更有调侃称，AI 似乎获得了自我意识，并解决了黎曼猜想，但在证明代码中「故意省略了 15 个分号」，使人类无法验证。

连 Runway 创始人 Cristóbal Valenzuela 也来凑热闹：

Gen-4 刚刚荣获了包括最佳影片在内的所有奥斯卡奖项。为了深入研究其在艺术领域的创新成果，我们决定暂停对其进行的训练。如果这部电影确实如早期评论家所言具有革命性，我们将不会恢复训练，因为这表明 AI 在艺术方面已经达到如此高的水平，以至于可能威胁到人类的创造力。

谣言就这么越传越邪乎。

多位 xAI 研究人员也纷纷转发 Andrew Curran 推文，加入这场集体「大团建」。

比如我们的老熟人 xAI 联创 Greg Yang 率先调侃道，Grok-3 在训练过程中突然殴打办公室里年长的保安。

另一位研究人员 Heinrich Kuttler 则表示：「是的，情况非常糟糕！我们后来用 nan（Not a Number，非数）把所有异常的权重都替换了一遍，才恢复。」

当然，更理性的网友直接在 X 上询问当前版本的 Grok 对黎曼猜想的理解，不出所料， Grok 的表现十分「玛卡巴卡」。

最终，这场闹剧由始作俑者——xAI 研究员 Hieu Pham 亲自画上句号：

好的，《周六夜现场》结束了。至于为什么证明黎曼假设是危险的，我强烈推荐马特·海格（@matthaig1）的精彩小说《人类》。

那么问题来了，为什么这则 Grok-3 证明黎曼猜想的消息能引起广泛的关注呢？首先是黎曼猜想本身的重要性。

黎曼猜想（Riemann Hypothesis）是数学中一个关于素数分布的重要猜想，由德国数学家伯恩哈德·黎曼于 1859 年提出，该猜想被列为克雷数学研究所（Clay Mathematics Institute）的「千年难题」之一。

它涉及到黎曼ζ函数（Riemann zeta function），这个函数定义为：
ζ(s)=1+12s+13s+14s+⋯\zeta(s) = 1 + \frac{1}{2^s} + \frac{1}{3^s} + \frac{1}{4^s} + \cdotsζ(s)=1+2s1+3s1+4s1+⋯

黎曼猜想的核心内容是：所有非平凡的黎曼ζ函数零点的实部都等于 1/2。换句话说，如果 ss 是黎曼ζ函数的一个非平凡零点，即 ζ(s)=0ζ(s)=0，那么其实部必定是 ℜ(s)=1/2ℜ(s)=1/2。

克雷数学研究所说了，如果有人能够成功证明黎曼猜想，将奖励 100 万美元的奖金。但这个猜想至今没有被证明或反驳，也被广泛认为是现代数论中的一个未解之谜。

这个猜想的证明对于数论（数学的一个分支）有着深远的影响。

目前，很多现代加密技术（比如保护网上支付、数据隐私等）都依赖于素数的性质。证明黎曼猜想或将会让人类更好地理解这些技术的基础，并且可能影响到未来的安全算法。

假如 Grok-3 能证明黎曼猜想，这不仅将推动理论数学、物理学、密码学等领域的大幅进展，同时将标志着 AI 在推理和解决复杂问题方面的巨大进步。

甚至可以说，这将成为人工智能超越人类智能的一个标志性事件。

月之暗面创始人杨植麟曾表示，数学场景是锻炼 AI 思考能力最理想的场景。

数学是一个极其严谨的逻辑体系，而 AI 的推理能力往往建立在严密的逻辑推导之上。

AI 解决数学问题的过程实质上是一个持续思考的历程，在这个过程中，它会不断尝试不同思路，通过反复试错来寻找正确答案。即便计算过程中出现错误，AI 也能通过验证和校对来纠正结果。

类似的理念也体现在 OpenAI o1 的强化学习训练上。

如果说以前的大模型是学习数据，o1 更像在学习思维。就像我们解题，不仅要写出答案，也要写出推理过程。一道题目可以死记硬背，但学会了推理，才能举一反三。

所以在今年美国针对优秀高中生的 AIME 测验当中，GPT-4o 仅完成了百分之十三的题目。相比之下，o1 的正确率高达 83 个百分点。

就博士水准的 GPQA Diamond 科研测评而言，GPT-4o 获得了 56.1% 的成绩，而 o1 的表现更为出色。不仅胜过了人类博士的 69.7%，更是达到了 78% 的正确率。

在国际信息学奥赛 (IOI) 的评测中，当每道题允许 50 次尝试时，模型达到了 49% 的得分率，即 213 分，而当每题提交机会增至一万次时，其最终得分提升至 362 分。

拿打败围棋世界冠军的 AlphaGo 类比，就更加容易理解了。

AlphaGo 就是通过强化学习训练的，先使用大量人类棋谱进行监督学习，然后与自己对弈，每局对弈根据输赢得到奖励或者惩罚，不断提升棋艺，甚至掌握人类棋手想不到的方法。

o1 和 AlphaGo 有相似之处，不过 AlphaGo 只能下围棋，o1 则是一个通用的大语言模型。

o1 学习的材料，可能是数学题库、高质量的代码等，然后 o1 被训练生成解题的思维链，并在奖励或惩罚的机制下，生成和优化自己的思维链，不断提高推理的能力。

这其实也解释了，为什么 OpenAI 强调 o1 的数学、代码能力强，因为对错比较容易验证，强化学习机制能够提供明确的反馈，从而提升模型的性能。

当然，更重要的是如何将这种推理能力拓展应用到更广泛的领域中。

所以我们会看到不少海外网友为 Grok-3 证明黎曼猜想欢呼，「如果是这样的话，我们真的在见证一个巨大的突破。」

马斯克曾多次在公开场合渲染 Grok-3 的强大，他声称 Grok-3 预计在年底前问世，并将成为「世界上最强大的 AI」。

实际上，Grok-3 是由上面提到的 AI 初创公司 xAI 开发的第三代大型语言模型，并预计在性能上预期将超越现有的所有 AI 大模型。

原因在于 Grok-3 训练背后依托的是目前世界上最大的 AI 训练集群——Colossus。

这个集群由 10 万个液冷英伟达 H100 GPU 组成，采用单一的 RDMA 网络互连架构。这个集群的规模已经超越了目前世界上任何其他的超级计算机，而且未来还将持续扩充 GPU 数量。

根据 The Information 的报道，Colossus 的出现甚至引起了 Altman 的密切关注，后者派飞机飞越 Colossus 训练基地，试图窥探其开发进展和能源供应情况。

所以说，当「最强 AI」、「千年数学难题」和以及长盛不衰的「AI 威胁论」这三重元素叠加，一场完美的「谣言风暴」就此形成。

甚至我们可以认为，Grok-3 证明黎曼猜想的谣言，与其说是一场闹剧，不如说是整个 AI 行业的一面照妖镜：

其一是折射出人们对 AI 的深层态度，大量技术乐观派坚信 AI 终将无所不能，既担心它发展得太快会失控，又害怕它发展得不够快无法实现突破。

其二是自 GPT-4 问世以来，尽管 AI 领域不断有新产品涌现，却鲜有真正的突破性进展。

人类既是 AI 的创造者，却又成了它最焦虑的观众。

每一个 AI 谣言的背后，都藏着整个行业的焦虑与期待。

加之最近闹得沸沸扬扬的 Scaling Law 发展撞墙论，相比去年的井喷期，今年的「创新疲劳」让人们对模型的小步改进已然失去耐心。

在这个意义上，Grok-3 证明黎曼猜想的谣言也成了人们对未来的一次集体想象。哪怕作为普通用户，我们也越来越期待下一个从 GPT-3.5 到 GPT-4 的质变时刻。

当然，真正的 AI 突破，往往发生在所有人都不看好的时候。

但我们都希望这个谜底能在年底前揭开。

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绝大多数疾病或者大脑问题，我认为都可以通过 Neuralink 解决。

这是马斯克在 2024 年度神经外科大会（CNS 2024）上发表演讲时的豪言壮语。他表示「把大脑想象成电路板，它有些短路或者缺失，这些问题我们都能修复」。

同电影里的「钢铁侠」一样，某种程度上埃隆·马斯克也在用自己的方式「拯救世界」。为这个世界上的残障人士带来福音，就在马斯克的计划之中，而且是相当靠前的优先级。

Neuralink 的主要目标是通过向人脑植入芯片、电极等装置，建立脑机接口，实现用大脑生物电信号直接操控外部设备，以帮助有视觉或行动障碍的患者。

这项技术允许机器通过读取神经活动产生的电磁信号来获取大脑的意图，从而实现控制手机、电脑、机械臂等外部设备。

此外，机器也可以通过对特定神经元集群的电刺激，向大脑输入信息，将图像、声音转化为神经信号，直接输入大脑的相关皮层，进而带来视觉和听觉的主观体验。

Neuralink 的首款产品被命名为「心灵感应」（Telepathy）。根据马斯克的说法，这个产品允许人们通过意念控制他们的手机或电脑，并通过这些设备控制几乎所有其他设备。

2024 年 1 月，Neuralink 进行了首次人体实验。

首位被试者名叫 Noland Arbaugh，他于 2016 年遭遇潜水事故，因脊髓受伤而导致四肢瘫痪。这位被试者在植入了名为「N1」的脑机接口设备后，术后恢复良好，还能使用脑机接口进行观看视频、阅读和玩电子游戏等日常活动。

然而一段时间后，Noland Arbaugh 大脑中的植入物出现了一些问题：一些接线从他的运动皮层缩回，影响了信息传输速率，导致捕获的数据减少。

作为对策，Neuralink 的工程师们通过修改算法来提高每秒位数，以改善设备的性能。

Neuralink 的第二位被试者名叫 Alex，曾是一名汽车技术员，同样因脊髓受伤而失去行动能力。

Alex 的植入物叫做「Link」。为了避免出现第一位被试者的「线程回缩」问题，Neuralink 优化了手术的操作和流程，减少了手术期间的大脑运动，缩小了植入物和大脑表面之间的间隙，并且加深了植入深度。

令人欣喜的是，Alex 在将脑机接口连接到计算机的 5 分钟后，便学会了用意念来控制光标的移动。

目前 Alex 已经学会使用脑机接口操作 CAD 制图软件，给自己的脑机接口设计了 3D 打印的充电支架，还能玩「CS2」这类 FPS（第一人称射击）游戏。而且，术后也的确未观察到「线程回缩」问题。对此，Alex 非常感慨：

The Link 是我在重获自由和独立的道路上迈出的一大步。

Neuralink 正在扩展参与者使用数字设备的控制选项，包括解码多个点击和多个同时移动意图，以提供完整的鼠标和视频游戏控制器功能；同时，他们也正在开发算法以识别手写意图，以便残障人士更快地输入文本。

未来，Neuralink 计划使 Link 能够与物理世界互动，使用户能够通过控制机械臂或轮椅来独立进食和移动。

据悉，Neuralink 的下一代产品名为「盲视」（Blindsight），有望帮助失去双眼和视神经的人重见光明，甚至能让那些天生失明的人首次目睹世界。

对此，印度实业家阿南德·马辛德拉（Anand Mahindra）表示「如果这个设备能够满足期望」，那么这将是马斯克「给人类最持久的礼物，远远超过特斯拉或 Space X」。

除了在脑机接口的功能方面进行创新的迭代，马斯克还表示他们有一个称作「600 秒电路」的规划。它类似于激光近视手术，而且「并没有违反物理学原理」：用户只需要坐在椅子上，10 分钟后就能完成植入，600 秒。

此外，马斯克对 Neuralink 未来的「低成本量产」也充满信心，听起来甚至有点不切实际：

一旦量产，设备本身应该不会太贵。我希望它的价格能在五千到一万美元之间。而且进一步量产的话，它的成本应该可以接近 Apple Watch 或手机，也许是一两千美元，类似这样的价格。

不过，谁让他是「擅长于把不可能变为姗姗来迟」的「钢铁侠」埃隆·马斯克呢。

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