13.关于Boring公司

Boring公司旨在地下建造一个3D隧道系统，其能够将隧道的入口和出口无缝地融入城市的结构中。所以，如果你有一个电梯，就像载汽车的电梯，你就可以通过使用两个停车位把入口和出口整合到隧道网络中。然后汽车可以在其中滑行。隧道中没有限速，所以我们设计这个项目的速度是每小时200公里，也就是每小时130英里，所以你应该能在5-6分钟内从韦斯特伍德赶到洛杉矶国际机场。

12.Boring公司的掘进速度

在Boring公司的隧道施工过程中（马斯克想要快十倍的速度），（现有的掘进技术）要比海绵宝宝里面那只名叫Gray的蜗牛还要慢。Gary的速度要比隧道式掘进机快14倍。我们想打败Gary。他不是一个有耐心的小家伙，打败Gary将是胜利。这种胜利就是要战胜蜗牛的速度。

11.关于飞行汽车

Uber和其他公司都在追求实现飞行汽车，当然我也支持飞行。很明显我做火箭，所以我喜欢飞翔的东西。这并不是对飞行物体的固有偏见，但对飞行汽车恰恰有这样一个挑战，那就是假设如果有东西不断飞过你的头顶，它们会很吵，产生的风力也会非常之大。如果到处都是飞行汽车，会增加人们的焦虑。你不会对自己说，“嗯，我今天感觉好多了。”你在想，“他们加固过他们的轮毂吗?”或者是想，当它们飞过头顶时，会不会掉落下来什么东西?

10.关于交通拥堵问题

很多人认为当汽车自动驾驶时，就能更快地行驶，从而缓解交通拥堵。在某种程度上的确如此，但一旦汽车拥有自动驾驶能力，开车的成本会更低，而且你也会发现开车的体验会比乘坐公交车更好。它的花费将低于车票价格，因此在自动驾驶情况下上路的汽车数量将会非常大，而实际的交通将会变得更加糟糕。

9.关于特斯拉的市场竞争

我认为几乎每个汽车制造商都有电动汽车项目。有些人非常认真地在研发电动汽车，有些人只是敷衍了事。令人惊讶的是一些人依旧在寻找燃料电池，但我认为这不会持续太久。有趣的事情已经发生。显然，为了激励宝马高管，他们展示了一张我的照片。

8.为什么特斯拉没有激光雷达或雷达。

这里没有必要使用激光雷达或雷达。我们仅仅使用了被动光学设备，这在本质上也是一个人使用的东西。整个道路系统都是通过被动光学设备或者摄像头来导航的，所以一旦你解决了相机或视觉问题，就能解决自动驾驶问题。如果你不解决视觉问题，就无法从根本上解决问题。这就是为什么我们的注意力如此集中在视觉神经网络上，这对探测道路状况非常有效。你**可以用相机来做超级人类（自动驾驶汽车）。你只用相机就能比人类要好十倍。

7.何时特斯拉汽车能够跨城交付

从本质上说，在2017年11月或12月的时候，我们将会让汽车从加州的停车场开到到纽约的一个停车场，在整个旅程中都没有任何人工控制。

6.太阳能的未来

我想*终几乎所有的房子都会有一个太阳能屋顶。考虑到时间，可能是在50年内。平均而言，每20到25年就会更换一个屋顶，但现在看不会立即更换所有的屋顶。但如果足够快的话，你能在15年之内实现屋顶更换，那么拥有一个没有太阳能的屋顶反而成为个例。

5.会有多少家超级电池工厂Gigafactoriesit

我们将大约建造100个超级电池工厂。不是10，不是1000，很可能是100。我想我们会在今年晚些时候再建造2到4家超级电池工厂，大概是4家。我们需要解决全球市场的需求问题。

4.关于与唐纳德特朗普的会面

我表明了对移民问题和气候变化的支持。如果我之前没有做过…那不是我的日程安排，所以也许什么都不会发生，但至少这些话是要说的。

3.关于SpaceX公司的使命

让一百万人生活在火星，这是一个让人振奋且吸引人的未来。我觉得这是你早上起床后想要继续奋斗的原因。你为什么想要活下去?目标是什么?是什么在激励着你?你对未来有什么向往?如果未来没有星际迁移，如果这不是我们将要拥有的未来，那将是令人难以置信的沮丧。

2.关于为什么要致力于让人类成为星际物种

这并不是一种必然。认识到这并不是必然，这一点非常重要。我认为，可持续能源的未来在很大程度上是必然的，但成就人类的太空文明肯定不是必然的。你可以看看整个太空发展史：1969年我们就能派人登月。

然后我们就有了航天飞机。航天飞机只能载人们到近地轨道。随着航天飞机的退役，美国不再可能让任何人进入轨道，所以这就是趋势。这种趋势归于一片虚无。人们错误地认为技术会自动改进一切。但这种情况不会自动改进。只有当很多人为之努力工作才能让它变得更好时，它才会有所改进。实际上，我认为事物本身都会退化。看看古代的文明，看看古埃及人，他们曾经可以建造金字塔，但他们已经忘了如何去做。看看古罗马人，他们曾经建造了这些令人难以置信的渡槽，但他们已经忘了如何去做。

1.关于马斯克为什么要这么做

我认为美丽和灵感的价值毫无疑问是被低估了。但我想澄清的是，我并不是想要成为任何人的救世主。我只是在努力思考未来，而不仅仅沉溺于悲伤。（英文来源/inverse 编译/机器小易 校对/晗冰）