推 DamnAlfie: 只要統計出來自動駕駛出事率比人類低就沒啥邏輯問題了 02/27 09:05
→ DamnAlfie: FSD最大的優勢就是擬人化 坐在車上閉眼睛你會覺得是有 02/27 09:24
→ DamnAlfie: 經驗的司機開的 剩下所謂闖紅燈 壓線 胡同內開得太猶豫 02/27 09:24
→ DamnAlfie: 那都是數據訓練問題 現在證明了FSD是可以廣泛全球的模 02/27 09:24
→ DamnAlfie: 型 只需要當地的數據去微調模型就可以拿來用 這也是目 02/27 09:24
→ DamnAlfie: 前全球唯一 另外有人說賓士L4就太外行了 舉個例子 我寫 02/27 09:24
→ DamnAlfie: 個控制loop迴圈 我也可以說我家院子是L5等級 但問題是 02/27 09:25
→ DamnAlfie: 根本無法推廣 你看Waymo連部署美國其他城市都不容易02/27 09:25
→ DamnAlfie: 中國自駕公司所謂的開城也是這個概念 FSD有在跟你說哪02/27 09:25
→ DamnAlfie: 些城市才可以用嗎？它連魔都重慶都可以開了 一如既往老02/27 09:25
→ DamnAlfie: 馬都是先解決最困難的地方而非先做簡單的等到發現困難02/27 09:25
→ DamnAlfie: 的做不到再困在死胡同裡02/27 09:25
FSD最大的優勢是擬人化
特斯拉從來沒教導過FSD 紅燈應該停 綠燈應該走
這些交通規則都是AI自己從行車紀錄裡面領悟出來的
「前面是綠燈 但有個交通警察臨時禁止你前進」 這件事特斯拉也要自己領悟
然後就要停車
「前面是綠燈 但交通警察把你攔下來 示意你要靠邊停」
fsd在美國是可以辦到
光達車做不到這點
同理 FSD做出決策 也是模仿 人類開車
如果無法取得 中國司機的開車方式的數據
終究會是一個美國人的開車style 在中國
就算FSD學會了中國的交通規則 也無法改變開車風格
不過沒差啦
照fsd的模型 未來在除了美國敵對國家以外 都能基本上達到L5的程度
因為fsd已經不像光達車一樣 需要人類先把交通規則寫進去
＝＝
那些光達車
遇到交通警察臨時要你幹嘛 也不能理解
遇到停車位臨時不開放 也不知道
遇到會車 對方司機 比手勢叫你先過 也不理解
真以為開車 就只要懂交通規則嗎
＝＝＝
即便是這樣 目前B站上所有 中國自駕的影片 和 fsd相比 都不怎樣了
特斯拉完全沒有本地數據耶
以完全沒有本地數據 就能跑成這樣
FSD在全世界(非美敵對國家 可以取得數據)應該可以達到L5
ps：中國人最愛靠杯 fsd怎麼「實線」變道 違規
問題 實線變道 在台灣或美國又不違規
你中國又不給數據 當然是把中國當美國來駕駛
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中國人跑山路
拿FSD PK 被吹爆的華為自駕(華為裝一大堆光達 雷達 連跑個山路也不行)
https://reurl.cc/qn7Qvychandler02271樓lv5嘛，意思是black box model中不可解釋的行為造 02/27 19:08
→ chandler02272樓成任何事故風險，車廠都願意承擔責任囉，系統預期 02/27 19:08
→ chandler02273樓功能安全SOTIF如何滿足？ 02/27 19:08
不可解釋沒關係 直接用大量的正確數據蓋過去 把權重拉回來就行了
比方在某個平交道 fsd就是會不知原因轉入鐵軌
那沒關係 把這個平交道100萬次的人類司機行車紀錄餵進去給模型
自然就把「轉進鐵軌的權重 蓋過去了」
所以 可解釋有個屁用 你也無法解釋為什麼鄭捷要去捷運砍人
mtc55664樓沒有啦 這邊指的LV5應該是 能做LV5的事但只願意扛LV2的責 02/27 19:26
→ mtc55665樓任 就如同特斯拉名字取作Full Self Drive但出事還是叫你 02/27 19:26
→ mtc55666樓自己跑法院 02/27 19:26
mtc55667樓怕是到時候電動車都成為柴油2.0了 特斯哈還在Lv2原地 02/27 19:28
ilovedirk418樓光達車就沒有攝影機？ 02/27 19:41
光達車不是AI 所以只能照工程師寫好的程式去反應而已
光達車就是用窮舉法而已 但是你窮舉不完的啦
隨便一條路 臨時維修 放上告示牌
「請走旁邊在逆向車 道臨時用三角錐圍出來的路」
光達車就看不懂了
所以你們對AI還是一竅不通
以為AI是人類寫程式 告訴車子遇到什麼狀況 該做什麼
那不叫AI 加油好嗎 人類寫程式告訴車子該怎麼做 那根本上還是人類在開車
窮舉法 開車是沒用的
光達車 沒有高清地圖覆蓋的地方 他就不能運作了
高清地圖就是3D地圖 誤差必須在5公分以下 每兩個禮拜要更新一次
(因為道路實際3D形狀會一直變化)
每次重建一條道路 的地圖 要花好幾億
一個城市 就是 好幾千億/每兩個禮拜
每兩個禮拜 一個城市 要花幾千億 重做一次地圖
擴展的全球的話 要花幾兆 還不是一次性開銷 是定期開銷
所以
高精度地圖 注定是不可能到L5
光達車注定失敗XD
光達車就是軌道車 注定失敗
對光達的迷戀 大多是來自於對光達的無知
等你們知道以後 就會覺得光達不可能L5
雷達還比光達有用
雷達還比光達有用
要靠光達 注定不可能L5
cht123412349樓特斯拉是lv2 02/27 20:52
→ ilovedirk4110樓光達就不能用AI?這是什麼邏輯 更多數據只會更安全而 02/27 21:33
→ ilovedirk4111樓已 02/27 21:33
更多數據不會更安全 光達會影響純視覺 這個特斯拉已經做過實驗了
1+1小於2
有些場景下 光達會把濃煙當牆壁 直接緊急剎車
sonnyc12樓純視覺加光達不会更好嗎 以純視覺為基礎 光達又能有更正 02/27 21:55
→ sonnyc13樓確的距離判斷 02/27 21:55
中國人跑山路
拿FSD PK 被吹爆的華為自駕(華為裝一大堆光達 雷達 連跑個山路也不行)
hank952714樓5566怎麼躲在這裡上一篇頭又大燒起來怎麼不過去關照一下 02/27 22:02
mtc556615樓笑死不去申請你也敢說自己是Lv5 特粉現在是造謠不怕被桶 02/27 22:09
→ mtc556616樓了是不是？ 02/27 22:09
→ mtc556617樓我翻譯一下特粉的白話文 「這場考試主子一定考100分 只是 02/27 22:10
→ mtc556618樓主子不想去考試而已 主子沒有輸！ 我也不希望主子輸！」 02/27 22:10
→ mtc556619樓看看有多好笑 02/27 22:10
→ ilovedirk4120樓純視覺會把海報的人當作真的人 02/27 22:34
→ ASKA21樓到台灣結果學壞變成在內線定速100當龜？ XD 02/27 22:52
chandler022722樓A Survey on Deep-Learning-Based LiDAR 3D Object 02/27 22:59
→ chandler022723樓Detection for Autonomous Driving (被引用85次) 02/27 22:59
→ chandler022724樓，誰定義感測用光達方案就不屬於AI範疇？不要瞎掰 02/27 22:59
→ chandler022725樓好嗎 02/27 22:59
→ chandler022726樓順便提醒一下，單一感測方案是要怎麼fault detecti 02/27 23:02
→ chandler022727樓on跟fail safe? 監理機關要怎麼放行自駕? 02/27 23:02
DamnAlfie28樓多傳感器融合也可以是E2E 沒有啥純視覺才是E2E 兩者是 02/27 23:11
→ DamnAlfie29樓獨立的 02/27 23:11
milichang30樓推錢大，真正的專家 02/27 23:51
