合理地安排小儿作息时间，保证充足的夜间睡眠时间，养成每天在固定的时间睡觉的习惯。白天安排有计划的午睡，再适当进行有氧运动，如慢跑、骑自行车等，保持小儿情绪稳定。严格按照医嘱服药，不得自行停药或增减剂量。同时如有不适及时联系看诊医生。应该避免在日常生活中参加危险的体育活动，以防发生事故。

在孕初期，一部分孕妇会出现恶心、呕吐、食欲减退等症状，甚至有的孕妈妈的孕吐持续了整个孕期，非常的难熬；

出品 | 搜狐汽车·新车

作者 | 王晓磊

编辑 | 马良

随着“钢铁侠”马斯克亲赴国内为FSD铺路，特斯拉的FSD有望在国内市场落地。这一消息无疑在车圈掀起了一阵讨论波澜，对国内的很多汽车制造商、智驾方案提供商来说，FSD的正式落地，是否又是一个“狼来了”的故事呢？

讨论之前，我们先来看这套系统的特点。特斯拉FSD，全称是Full Self-Driving，翻译过来就是全自动驾驶。简单概括它的特点就是纯视觉+AI，这个决策的核心理念在于模拟人类司机的行为，通过摄像头和AI算法让汽车识别和理解环境，来实现自动或半自动驾驶。与之相对的，就是高精地图方案，通过车道级地图的采集，让汽车识别和理解环境。

此前，人们对高精地图寄予厚望，认为它是自动驾驶不可或缺的一部分。不过时间来到2024年，很多国内企业开始向无图路线倾斜。究其本质，资质问题、成本和准确性始终是亟待解决的难题。

首先在国内，目前只有寥寥十余家企业拥有导航电子地图制作（甲级）测绘资质。也就是说如果你没有资质，那么你就不能自主制作高精地图。其次，高精地图的更新频率和成本同样不可忽视，作为一种需要精确到厘米级别的地图，它必须不断更新以适应道路环境的变化，这显然是一个巨大的财务和技术负担。最后，即便有了高精地图，其准确性也不一定能够百分百保证，错误的数据可能进一步导致严重的安全问题。

而马斯克在自动驾驶技术的道路上很早就选择了纯视觉方案。对于视觉方案，我们可以做一个简单的比喻。以往让计算机生成一片海洋的模型，我们需要知道每一个“水滴”在每个时刻的具体位置来生成水面，这对算力要求极高；而如今，神经网络不需要知道具体位置，只需通过大量含有水的图像和视频进行训练，AI便可以推断出“水”的样子。

这样的方式不仅更加高效，还能够不断自我学习和优化。

所以，特斯拉FSD的国内落地，到底是不是狼来了呢？从技术上来说，已累计行驶超过16亿公里的数据量以及训练水平，确实让FSD先天高人一等。不过，这套数据基本都来自海外市场，国内的行驶数据并不会比国内企业好上太多甚至还有差距。水土服不服，还要打一个问号。另外，国内新能源车市场的内卷，导致国内车企普遍在辅助驾驶上用上冗余设计，视觉方案也用各种激光雷达、高精地图进行辅助。在复杂道路环境中具有更稳定的优势。相较之下，特斯拉的纯视觉方案在面对实时突发状况时，表现如何还需要在实际应用中验证。

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