原创: 全自动驾驶即将到来(20240416更新)

hnxhyz

自己的坟自己挖 已举报不谢

superdigua

MIRECA 发表于 2022-8-23 16:33
你没有考虑到人的行为方式的不同。原先3700人里有多少是药，酒，超速等高风险驾驶者给自身带来的危害。如 ...

如果能够排除药，酒，超速等高风险驾驶者给自身以及他人带来的危害。。。。。。这难道不应该归功于全自动驾驶吗？

不过我完全同意，自动驾驶系统需要比人类驾驶员更优秀，而且优秀很多。

也就是说，把每日死亡人数从 3700 降到 3000 是不够的。需要降到 2000 甚至 1000。我认为这完全可能。

如果怀疑，可参看 208 楼的视频。

superdigua

hnxhyz 发表于 2022-8-23 16:39
自己的坟自己挖 已举报不谢

胡乱举报，会被关小黑屋的

superdigua

特斯拉自动防撞系统即将到来！

https://twitter.com/WholeMarsBlog/status/1562666825405542401

superdigua

美国和加拿大 FSD 价格上涨。

美国涨了 3000 美元。

hasake

这东西确定能卖钱？白送都不敢用。

dadanding

就靠他那破摄像头？白色卡车还是认成蓝天白云

ANDERXON007

hnxhyz 发表于 2022-8-23 16:39
自己的坟自己挖 已举报不谢

地瓜大师说的没错


已经有不少同学进小黑屋了，估计。


他只是想告诉大家，他四年前已经成功预测到两年前全自动驾驶即可实现。还有现在准备成功实现的防碰撞功能。


该功能可能是特斯拉首创，就算其它车厂早已经实现，也没有特斯拉的好。


敢打赌，如果有人敢开纯视频识别的全自动驾驶和2009年的丰田车顶配去大雾天跑高速，不用多，跑60时速，多半会被撞屁股的。


长久以来才发现地瓜说的是对的，不管你买不买特斯拉，但买特斯拉股票一定不会亏，毕竟小马哥那么聪明。什么时候都行，all in 就对了


PS：以上不构成投资建议，据此入市，概不负责。

s12

特斯拉现在的自动驾驶就别吹了。
连基本的自适应巡航都做不好的货

superdigua

特斯拉AI Day解读及行业展望
https://xueqiu.com/4437116803/232834353

superdigua

2023Q1 自动驾驶评估，特斯拉再次垫底
https://www.autonews.com/mobilit ... hts-new-leaderboard


https://36kr.com/p/2159671607107335

dcc82

superdigua 发表于 2023-3-7 20:10
2023Q1 自动驾驶评估，特斯拉再次垫底
https://www.autonews.com/mobility-report/mobileye-tops-autonomou ...

这是哪个第三方研究机构，靠谱吗？没有办法阅读这个报告，因为是要付费的。

特斯拉再怎么差，也不可能是follower吧 ，居然还只有它一个，为什么我感觉这明显是在有意抹黑呢？实事求是的说，特斯拉的每一次自动驾驶更新，都会有许许多多的人会录制视频分享在youtube上，可以看到它是在不断进步的。

另外看到一个消息说，Sandy Munro在特斯拉投资日说明会后与其他投资人座谈，他说特斯拉的自动驾驶及辅助驾驶的技术领先其他公司6至8年。
基于Sandy Munro在汽车行业上的专业知识，或许他的判断会更加正确，而不是某个不知名的研究机构所做出来的结果。

superdigua

dcc82 发表于 2023-3-8 10:29
这是哪个第三方研究机构，靠谱吗？没有办法阅读这个报告，因为是要付费的。

特斯拉再怎么差，也不可能是 ...

这个报告展示了专家们对于未知领域的理解力。

superdigua

特斯拉的自动驾驶目前并不真正理解为何交通规则这样制定，也就无法应对意外情况。
但这是暂时的。
https://www.oursteps.com.au/bbs/ ... 71&pid=43295849

superdigua

https://www.faistgroup.com/news/autonomous-vehicles-levels/
3级：有条件的驾驶自动化。
4级：高度驾驶自动化。
5级：完全驾驶自动化。

一直在思考关于自动驾驶级别。
上面列出的是从驾驶感受角度进行分级。从技术角度该如何划分？

3级：理解路面状况，并遵守交通规则。
4级：不但遵守，而且理解为何交通规则如此制定。因此，能应对交通规则中并未明确定义的意外情况。
5级：理解路面相关的人类活动，以及初步理解物理世界的主要规则。

到了第 5 级，机器人就可以去工厂做工了。

superdigua

无人驾驶会从何起步？

长途半挂卡车（SEMI TRUCK)

这种卡车与人的交互最少，驾驶也最单调，最需要被无人驾驶取代。
如果明年能够达到 LEVEL 4，意味着长途货运可以无人化。
一辆无人大货车至少可以节省三个司机，相当于每年至少 30 万美元利润。
特斯拉应该不会对外销售 SEMI TRUCK 了。自己组建货运公司利润更丰厚。

美国有约 400 万辆半挂卡车
https://www.zippia.com/advice/trucking-industry-statistics/

如果都自动驾驶，就算平均一辆半挂卡车每年利润 10 万美元，也是每年 4000 亿美元。
全世界范围，肯定超过每年 1 万亿美元纯利润。

维持高利润需要垄断市场。特斯拉能够垄断长途货运市场吗？
其它公司要竞争需要满足两个条件：1. 长续航纯电半挂卡车 2. LEVEL 4 自动驾驶
没有任何其它车厂能够与特斯拉竞争

我认为，5年内，没有其它车厂能造出续航 800 公里的电动半挂卡车。所以，特斯拉的市场占有率会接近 100%
PS: 等终极版 4680 取代 2170 电池，续航将超过 1000 公里。
PS 2: 特斯拉 SEMI TRUCK 的寿命很可能超过 150 万公里。甚至 450 万公里。

maxliu123

咱是有多缺人，开车还要自动驾驶？我觉得研究这个技术应用在安全系统上无可厚非，但是明明有公交车和出租车，还要这么追求自动驾驶，我个人是没这个需求。

superdigua

maxliu123 发表于 2023-6-11 00:02
咱是有多缺人，开车还要自动驾驶？我觉得研究这个技术应用在安全系统上无可厚非，但是明明有公交车和出租车 ...

无人驾驶可以让 UBER 和卡车的资费下降至少 40%

superdigua

豪赌。

在纯视觉路线上，特斯拉选择端对端，中国汽车厂商选择 GPT。

自动驾驶十年：AI 大爆发、Transformer「登基」和特斯拉的 ChatGPT 时刻
42号车库 2023-06-28
https://mp.weixin.qq.com/s/7rSUVz9kzJz4Fmcj6eXuNg

superdigua

[转]特斯拉的 FSD 进展如何？

superdigua

FSD v12 将整合端到端和“世界模型”，而且据说算法比当前的占位模型会大幅度简化。

这个“世界模型”到底是什么意思？

我猜端到端和世界模型的意思是: 缸中之脑（英语：Brain in a vat）。直接构建对外部世界的认知。这和 AGI 只有一步之遥了。

https://www.jiemian.com/article/9640986.html
马斯克：FSD v12版本将移除Beta
界面快报 2023年06月27日 19:54 浏览 8.7w 来源：界面新闻

特斯拉CEO马斯克6月27日在推特回复评论称，FSD v12版本将移除Beta（测试版）。这意味着FDS v12版本将是“完整形态”。今年5月，马斯克称特斯拉FSD Beta版用户已累计行驶1.9亿英里（约3.06亿公里）。

superdigua

自动驾驶分两类：以谷歌为首的激光雷达+高精地图，以及以特斯拉为首的纯视觉识别。

从技术上看，前者基于“暴力计算”：用激光雷达识别周边物体的相关信息（例如大小，距离，运动方向），然后程序员在高精地图的基础上决定该如何操作。

后者基于“人工智能”：AI 根据摄像头中传来的图像来识别周边物体及其相关信息，也就是说，AI 完全模拟人类的大脑来决定该如何操作。

哪一类会最后取胜？

不妨看看电脑围棋和语言翻译。在 2012 年基于大数据的 AI 崛起之前，基于“暴力计算”的软件已经大量存在，但其表现只能用“弱智”来形容。

目前的电脑围棋和语言翻译早已转向 AI，其表现达到甚至远远超越了普通人的水平。

为什么会这样？

智能的本质是大数据和博弈论。在数亿年历史中，从单细胞细菌到哺乳动物，所有生物都在不断“追求”用最低的能量损耗获取最高的正确判断能力。没有任何生物依赖暴力计算获取智能。

这个世界无限复杂。从根本上，“暴力计算”就是错误的。

superdigua

方舟投资的Tasha Keeney发布了一份“地面街道上碰撞平均间隔里程数”的统计数据（单位：百万英里）。

2023年Cruise自动驾驶车队：0.04
2021全美平均：0.19
2023年Waymo自动驾驶车队：0.5
2022年特斯拉人工驾驶平均：0.6
2023年特斯拉FSD模式：3.2

X用户Sven问：

“FSD比2021年人类驾驶员的平均水平安全20倍以上，我这么总结对吗？这已轻松达成了埃隆·马斯克至少安全10倍的目标。因此，在去除‘beta’测试版方面，我们已经迈出了一大步。”

埃隆回复sven作了澄清：

“有监督的FSD比人类驾驶安全得多。

无监督的FSD趋势良好。随着时间的推移，V12版本（端到端的神经网络）即使在无监督的情况下，安全性也将远远超过人类。”
https://mp.weixin.qq.com/s/-ttVqXQe4j3ThxD8HiXfAg


新闻：据报道 Tesla FSD v12 已开始向员工推出更新 2023.38.10
https://twitter.com/SawyerMerritt/status/1728092021628313777

AI 模型中的 "它 "就是数据集。
发表于 2023 年 6 月 10 日 作者 jbetker

我在 OpenAl 工作已经快一年了。在这段时间里，我训练了很多生成模型。比任何人真正有权训练的都多。当我花了这么多时间观察调整各种模型配置和超参数的效果配置和超参数的效果时，有一件事给我留下了深刻印象，那就是所有训练运行之间的相似性。

我越来越清楚地认识到，这些模型正在以令人难以置信的速度它们的数据集达到了令人难以置信的程度。这不仅意味着它们还学习了无关紧要的分布之间的间隙频率分布之间的间隙频率，比如人类可能拍摄的照片或人类经常写下的词语。

这表现为--在同一个数据集上训练的时间足够长、几乎所有权重和训练时间足够长的模型都会收敛到相同点。足够大的扩散conv-unets产生的图像与VIT生成器产生的图像相同。

AR 采样生成的图像与扩散相同。

这是一个令人惊讶的现象！这意味着模型行为并不由架构、超参数或优化器选择决定。它数据集决定的，而不是其他。其他一切都是手段目的的一种手段。

那么，当你提到 "Lambda"、"ChatGPT"、"Bard "或 "Claude "时，你所指的并不是你所指的模型权重。而是数据集。

https://nonint.com/2023/06/10/the-it-in-ai-models-is-the-dataset/

jiaxi1112

特斯拉连最基本的免费的L2级驾驶辅助的水平 现在都比不了做的好的油车 纯视觉解决方案目前只能算未来可期

superdigua

jiaxi1112 发表于 2023-11-25 10:29
特斯拉连最基本的免费的L2级驾驶辅助的水平 现在都比不了做的好的油车 纯视觉解决方案目前只能算未来可期 ...

辅助驾驶水平如何衡量？

我认为碰撞几率是最好的衡量标准。

再贴一次：

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“地面街道上碰撞平均间隔里程数”的统计数据（单位：百万英里）。

2023年Cruise自动驾驶车队：0.04
2021全美平均：0.19
2023年Waymo自动驾驶车队：0.5
2022年特斯拉人工驾驶平均：0.6
2023年特斯拉FSD模式：3.2

南边来的

感谢分享

jiaxi1112

superdigua 发表于 2023-11-25 11:49
辅助驾驶水平如何衡量？

我认为碰撞几率是最好的衡量标准。

衡量辅助驾驶水平很简单，每天上下学的路，我开我的宝马辅助驾驶不需要任何人为干预，开我的特斯拉走同样路，同样的时间同样的交通情况会多次要求接管，有时候都不知道是为什么

superdigua

jiaxi1112 发表于 2023-11-25 11:25
衡量辅助驾驶水平很简单，每天上下学的路，我开我的宝马辅助驾驶不需要任何人为干预，开我的特斯拉走同样 ...

特斯拉的新版 FSD 目前仅仅在北美地区测试。听说有 40 万辆车。

上面给出的数据，是针对新版 FSD

澳洲中国欧洲日本等等应该也快了。

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https://twitter.com/techAU/status/1728242946590540006

特斯拉 FSD V12 有何不同？这将加速国际推广 https://techau.com.au/whats-diff ... ernational-rollout/

特斯拉的全自动驾驶 V12 软件更新可能与之前的版本同名，但我们应该把这个版本看作是一个几乎全新的软件。

从架构上看，这个版本的构建方式与以往不同。

在上一个版本中，Tes 通过使用几乎由人类创建的代码开始了自主开发工作，我们将其视为一系列 "先是这样，然后那样 "的循环。

汽车周围的 8 个摄像头将其图像传送给 FSD 计算机进行处理。AI 模型将推断出汽车前方的物体是什么，如人类、交通灯等。 随着时间的推移，特斯拉将这一系统发展得更加复杂，它能够更准确地捕捉移动物体（即人和其他车辆）的轨迹，如果出现问题，特斯拉会使用人类的团队来标注内容，让系统进行学习。

多年来，Teslag 在这方面的效率越来越低，很多工作都改成了自动标注，最终他们改成了人工标注，而不是使用单个框架。 有时，汽车在每个车架上看到的信息并不能让驾驶员做出正确的驾驶决定，但通过记忆，系统可以容纳排放数据，例如在转弯车道上画的箭头会在相邻汽车下消失。

每一次新的发布都会在过去的基础上进行计算和改进，但作为一个目标，该软件正变得越来越好，因为人工智能的软件堆栈越来越多。

在最近的交互中，特斯拉引入了新的概念，例如 "占位网络"，使汽车能够评估是否存在应该避开的实体物体，同时还具备深度感知能力，而这一切都只使用摄像头作为输入。

FSDV12 的不同之处

在第 12 版中，特斯拉取代了 30 多万行人工编写的代码，取而代之的是在大量驾驶片段中训练出来的人工智能模型。

特斯拉的训练集群由数万个英伟达（Nvidia）最优秀的 GPU 和特斯拉自己的硬件组成，投资额高达数亿美元。

这种方法的奥妙在于，它不需要对数据进行标注，而是通过观看来学习，但需要对数据和计算机进行严格的处理。

特斯拉通过从全球数以百万计的特斯拉汽车上收集的数据对模型进行训练，在积累了类似于人类的驾驶技能后，特斯拉通过软件更新将模型推向汽车。

今天上午，我们了解到目前的型号是 2023.38.10。

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通过车内的AI model，来自汽车摄像头的视频流被传输到 FSD 计算机，FSD 计算机通过输出结果来驱动汽车。

这种 "视频输入，控制输出 "的方式在人工智能领域被称为 "端到端"，这种方式已经沿用多年，但现在却成为可能。

除了几个月前埃隆-马斯克（ElonMusk）在其视频流中看到的情况外，我们还不知道 V12 能在多大程度上解决我们在驾驶过程中遇到的许多问题。

我们在那段视频中看到的是，汽车在自己驾驶，转弯、在交叉路口停车、改变车道甚至停车，这并不是因为它被编程了，而是因为它学会了如何驾驶、思考和应对周围的环境。

在前几个版本的软件中，Teslah 有机会通过添加逻辑来改进软件的不足之处，例如在穿越线路时出现双车停放的情况，但现在 V12 已经改变了解决问题的途径。

如果存在导致驾驶员脱离的问题，Teslaw 将需要捕捉大量关于这种情况下正确驾驶的示例，并在另一次培训后对这些模型进行更新。

我们有可能看到现有的功能，例如在新架构的基础上大幅改进的 "智能交通 "功能，以及我们期待已久的 "逆向智能交通 "功能，该功能将把你从车辆上移开，并让你找到停车场。鉴于我们在马斯克的移动流期间就已经开发了特斯拉停车场，现在在技术上是可行的，但我们不知道它在其他停车场场景中的效果如何。

FSDV12 的全球影响？

起初，特斯拉将在美国和加拿大销售我们的 V12，但这一根本性改变了汽车的记录和驱动方式，将意味着 FSD 的全球推广速度加快。

在澳大利亚，我们可以访问以下项目：

-自动导航
-自动变更车道
-自动泊车
-自动泊车
-智能召唤

在城市道路上，我们还没有自动驾驶功能。这是最重要的功能，因为它能让汽车在城市道路上转弯、在环形路口导航以及在没有标志的道路上行驶。

不同的市场有着惊人的多样性，这为发现模型的不足之处提供了机会，而这又需要更多的培训来解决。有了视频、模型和空中软件更新的管道，特斯拉应该已经具备了实际完成 FSD 功能所需的一切。

虽然很多人认为在道路的反向 RHD 与反向 LHD 之间驾驶，这在适应上是微不足道的，但其奇怪的规则（如钩形转弯）却是相当独特的。即使是世界上看似相似的地区（即澳大利亚与英国）之间的道路规则也存在很大差异。端到端的好处在于，道路规则是通过训练数据学习的，而不是模型规定的。

一切顺利的话，澳大利亚和其他类似国家可能会在 2024 年初首次看到 FSD Beta 版。我预计其他国家可能会晚一些，原因可能是其驾驶环境更加复杂、缺乏数据或监管限制。

自动驾驶之路

随着特斯拉完成一系列功能（重要的是在城市道路上的自动驾驶），他们将能够获得更多的 FSD 收入，并提高采用率，因为越来越多的人真正发现 FSD 在客户车辆上的价值。

提供 FSD 的最大优势在于建立机器人出租车网络，但这只有在特斯拉实现 4 级自动驾驶后才能实现。要实现这一目标，特斯拉需要在各个市场获得监管部门的批准。

如果获得成功，特斯拉就打开了通往最大收入机会的大门，即从共享出行中获取一定比例的收益，同时避免支付司机的费用。为了实现这一目标，特斯拉需要在特定地点集中特斯拉或客户拥有的 FSD 汽车，以便在可接受的时间范围内（类似于 Uber，几分钟）提供乘车服务。因此，尽管特斯拉的技术几乎可以在任何地方提供乘车服务，但它很可能以城市为单位发布共享乘车服务。

superdigua

性能回报的超线性特征是这个世界的固有特点。它隐藏在时间之中，难以察觉。

http://paulgraham.com/superlinear.html

Microsoft Pilot:

这篇文章的主要内容是介绍了性能回报的超线性特征，以及如何利用这一特征来实现个人和组织的成功。作者从以下几个方面阐述了他的观点：

作者首先指出，他在童年时期对世界的一个重要误解是，他认为性能回报是线性的，即付出多少就能得到多少。这是他从老师和教练那里听到的寓言。但是这在现实中很少成立。如果你的产品只有竞争对手的一半好，你不会得到一半的客户。你会得到零客户，然后倒闭。这在商业领域是显而易见的。有些人认为这是资本主义的缺陷，如果我们改变规则，这就不会成立了。但是性能回报的超线性特征是世界的一个特性，而不是我们发明的规则的一个副产品。我们在名声、权力、军事胜利、知识甚至人类福利等方面也看到了同样的模式。在所有这些方面，富者越富。

作者接着分析了导致性能回报超线性的两个基本原因：指数增长和阈值。最明显的超线性回报的例子是当你从事的事情呈指数增长时。比如培养细菌。当它们增长时，它们呈指数增长。但是它们很难培养。这意味着在结果上，精通它的人和不精通它的人之间的差距非常大。创业公司也可以呈指数增长，我们在那里也看到了同样的模式。有些公司能够实现高增长率。大多数不能。因此，你会得到质量不同的结果：增长率高的公司往往变得非常有价值，而增长率低的公司甚至可能无法生存。Y Combinator 鼓励创始人关注增长率而不是绝对数字。这可以防止他们在开始阶段，当绝对数字还很低时，感到沮丧。它也可以帮助他们决定要关注什么：你可以用增长率作为指南，告诉你如何发展公司。但是最大的优势是，通过关注增长率，你往往会得到一个呈指数增长的东西。YC 没有明确地告诉创始人，用增长率“你付出多少就能得到多少”，但是这离真相不远。

作者然后讨论了阈值的概念，即当你的性能达到或超过某个水平时，你会得到一个质的飞跃。比如，当你的网站的流量达到一定的规模时，你就可以吸引更多的广告商和合作伙伴，从而获得更多的收入和影响力。阈值的存在使得性能回报呈现出超线性的特征，因为在阈值以下的性能差异可能没有什么意义，而在阈值以上的性能差异可能意味着天壤之别。作者给出了一些阈值的例子，比如在学术界的发表数量、在政治界的选票百分比、在军事领域的武器优势等。

作者最后总结了性能回报的超线性特征对于个人和组织的意义。他认为，这意味着要想在竞争中获胜，就要追求卓越，而不是平庸。他也认为，这意味着要想在一个领域取得成功，就要专注于一个领域，而不是分散精力。他还认为，这意味着要想在未来的世界生存，就要适应指数增长的现实，而不是线性增长的幻想。

软件工人

superdigua 发表于 2023-11-25 12:49
特斯拉的新版 FSD 目前仅仅在北美地区测试。听说有 40 万辆车。

上面给出的数据，是针对新版 FSD

请问“澳洲中国欧洲日本等等应该也快了”的判断是从哪里来的？尤其是澳洲英国日本这样的右舵国家，FSD连公测都没开始，你说“快了”的根据是什么？

你发了这么多关于FSD的文章，我就想知道你自己目前是不是特斯拉车主？有多少在城区道路上使用AP的经验？有没有尝试过号称on-ramp to off-ramp的Navigate on AP？

我是Model Y车主，我的感受跟楼上一样，特斯拉的辅助驾驶在澳洲的表现很一般。最基本的AP在普通城区道路上都很难做到连续三分钟不需要人为干预，莫名其妙的急刹更是家常便饭。论坛里为啥会有那么多吹捧“单踏板”模式的特斯拉车主？还不是因为AP不好用只能自己开……