原创: 全自动驾驶即将到来(20240711更新)

Cyberpunk

superdigua 发表于 2021-8-2 16:17
自动驾驶方面，全世界有两个方案：

1. 特斯拉（纯视觉）

视频看了第一个，从视频中看，驾驶人也还是需要不断干预的。

我觉得从投资角度，确实应该提前布局，也可以乐观一些，因为任何重大的突破在资本市场都会引发强烈的想象，但从实用程度来看，我还是没觉得它能如你预料的几年之内达到全场景全自动驾驶的程度。当然了，我们也不清楚特斯拉的AI到底智慧到什么程度，也没准它就真创造奇迹了呢，我也是乐于见到这样结果的。

superdigua

Cyberpunk 发表于 2021-8-2 16:37
视频看了第一个，从视频中看，驾驶人也还是需要不断干预的。

我觉得从投资角度，确实应该提前布局，也可 ...

多看几个。

事情涉及 7 位数甚至 8 位数资金，值得多花点时间。

我只能帮到这一步。

发财 = 远见 + 验证 + 行动

dadanding

今年肯定不行，什么时候特斯拉能把德国法院忽悠过去，什么时候才算成功

kenzofans

很想买特斯拉，澳洲什么时候有补贴？？

superdigua

kenzofans 发表于 2021-8-3 17:25
很想买特斯拉，澳洲什么时候有补贴？？

新州从 9 月 1 号开始。3000 澳元。

superdigua

下面这篇文章解释了为何激光雷达+高精地图是死路一条。
特斯拉的纯视觉解决方案遥遥领先。

Waymo Is 99% of the Way to Self-Driving Cars. The Last 1% Is the Hardest
https://www.bloomberg.com/news/a ... st-1-is-the-hardest

特斯拉自动驾驶视频
https://www.youtube.com/results?search_query=tesla+fsd

superdigua

整个华尔街，除了 ARK，都不理解特斯拉和 WAYMO 之间的技术差异。

即便是 GARY BLACK 这样的支持者。

这意味着，特斯拉即便获得让人惊叹的成果，股价也只会慢慢随着财报利润攀升。而财报利润，只会跟着产量以及 FSD 订阅数增长。

本周六特斯拉会发布 FSD BETA 10。期待！

https://twitter.com/garyblack00/status/1434874184560152583

vvv17007

咱们就说全自动驾驶明天就能完全普及， 敢问你敢把你一家子的命交给电脑不， 城市道路上的情况千变万化， 只要一种计算机没算到，那就要用命来赔。。。这是在赌谁的命硬

superdigua

vvv17007 发表于 2021-9-10 15:48
咱们就说全自动驾驶明天就能完全普及， 敢问你敢把你一家子的命交给电脑不， 城市道路上的情况千变万化，  ...

简单：那就不要多花一万美元买 FSD 软件。

友情提示：每天 3700 人死于交通事故。都是被人类司机杀死的。

superdigua

使用高精地图的自动驾驶，相当于一个记忆力超群的瞎子。它虽然看不见，但能够根据当前位置回忆出周围的情况。而激光雷达则相当于一个完美的盲人探路杖。两者结合，让盲人能够顺利出行。

特斯拉则让“盲人”获得了视力，从而顺利出行。

两者对比，高下立现。

skysadness

superdigua 发表于 2021-9-10 17:01
简单：那就不要多花一万美元买 FSD 软件。

友情提示：每天 3700 人死于交通事故。都是被人类司机杀死 ...

以后特斯拉自动驾驶害死人只会越来越多
一辆特斯拉Model Y汽车在美国底特律进行正常行驶的时候，突然撞上了一辆半挂卡车，这辆特斯拉当场钻进了半挂卡车的货柜之下，把整个车头都撞没了。

superdigua

特斯拉领先的人工智能技术有可能使公司成为世界上最大的公司
Tesla's Leading AI Technology Has The Potential To Make The Company The Largest In The World
https://www.linkedin.com/pulse/t ... -company-alex-voigt

特斯拉的人工智能日揭示了自动驾驶汽车和神经网络发展的一个转折点，这将对我们所有的未来产生深远影响。这种影响是大多数人还没有理解的，而且很多人在未来也不会理解。

尽管我对特斯拉机器人的亮相及其未来的能力感到兴奋，但更重要的是我们所了解到的将在不久的将来实现自动驾驶汽车的技术状况，特斯拉远远领先于其他所有人。

我们看到的演示不是一个教育公众的营销或公关活动，而是为了吸引人才加入特斯拉的人工智能团队，因为人才是稀缺的，但在解决世界上最棘手的问题时却能发挥所有作用。自动驾驶是这些最棘手的问题之一，因此，观众听到的大部分内容都是技术性的，只有当你自己是专家时才能理解，这并不奇怪。

自主驾驶和行走是需要学习的新术语，因为该技术既可用于汽车，也可用于仿人机器人，经过调整还可用于其他任何在介质中移动的东西。虽然这项技术非常复杂，很少有人了解其中的挑战，但表达特斯拉进展的最好方式是，他们采取的方法最接近今天人类驾驶汽车的方式。特斯拉拥有基于矢量的4D感知和定位、计划、预测、模拟、迭代、学习和行动，与人类大脑相似。这是很多对大多数人来说毫无意义的词，但对少数人来说却是最重要的。

以上所有这些都是用软件完成的，但你也有专门为任务而设计的、可扩展的硬件，就像一个可以进化、学习和改变的大脑和神经系统，通常称为可塑性。硬件和软件一起使我们人类能够安全地控制一辆车，我相信特斯拉的FSD有一天也会如此。即使是斗室计算机，在一个单独的单元中训练神经网络以改进算法，也是人脑在睡眠时至少部分完成的任务。人类的学习并不是完全在清醒时进行的，而是在睡眠时进行的。

我不称自己为自主技术的专家，尽管其他人违背我的意愿这样做。有些人邀请我接受采访，我不情愿地接受了采访，希望能对神秘的软件和计算机学习世界做出我的小小贡献，有些人称之为人工智能或AI。智能是一个我们仍无法正确定义的术语，但却敢于将其用于我们也不了解的技术。虽然我尽力去了解所有的方面，作为软件和硬件行业的工程师，20年的经验很有帮助，但我的经验在特斯拉的完全自动驾驶软件的加速创新中毫无意义。

虽然特斯拉组建的令人印象深刻的团队在人工智能日上非常详细地介绍了发展情况，但所有其他试图开发一个工作系统的汽车制造商和软件公司都保持沉默，将他们的大部分发展保持在保密状态。如果他们克服了特斯拉几次发现自己所处的局部最大限度，他们可以自豪地介绍他们的成就，但由于他们保持沉默，我们可以认为他们甚至没有深入了解他们试图解决的任务。如果你认为自动驾驶技术在某些规定的道路上可行，就说明别人已经解决了这个问题，那你就是在自欺欺人。特斯拉今天可以在没有司机或监督的情况下将车辆从东海岸开到西海岸，但仍然不能声称已经完全解决了FSD问题。

我敢说，今天所有其他系统都在努力实现他们的局部最大限度，甚至不明白他们所采取的方法将无法在所有道路上实现完全自主的系统，在那里司机可以放弃所有的责任和义务给系统。使用激光雷达作为传感器是不了解手头真正任务的反映，但是一旦他们的系统不能改进到超过一定的水平，不足以实现FSD，他们将不得不重新从头开始，或者选择从特斯拉获得更便宜的、在那个时候已经成熟的系统的许可。我预测，那些声称拥有有效系统的人中的大多数将在未来几年内消失，而且没有一个将拥有接近特斯拉FSD的能力。

对于一个不称自己为专家的人来说，这是个很大的说法和预测，不是吗？请允许我更深入地了解特斯拉的一些硬件和软件组件，以显示它们与其他所有的组件的不同之处。

矢量空间

矢量空间是指物体在3维空间的定义。图像描述的是一个二维空间，而所有其他系统都是在二维空间工作，特斯拉则是在三维空间加上时间元素，这就是为什么它也被称为四维空间或4D。相对来说，让车辆根据摄像头生成的2维图像进行感知是很容易的，但在3维空间中定位你的车辆是一个数量级的挑战和精确。这种精度对于避免碰撞或其他不必要的事件是必要的。使用三维空间使系统能够识别二维系统无法识别的物体，而时间因素使它有能力模拟和计划接下来会发生什么，我们称之为预测。通过模拟进行预测，可以在危险情况发生之前避免。当特斯拉在四维空间工作时，其他所有人都在二维空间工作。

空间递归神经网络

位置编码与多摄像头功能和车辆的运动学允许围绕车辆建立递归单元，为感知增加一个时间维度。虽然这听起来很复杂，像一个奇怪的词汇组合，但它只不过是对车辆在其位置的反复识别，允许基于时间的变化和必要的调整被检测到，通常被称为避免碰撞。虽然神经网络可以创建一个经常性的、不断变化的地图，但它也能够规划出一条在该空间行驶的路径，并在迭代中修正该路径，以更接近于一个优化的结果，包括记忆能力。当其他供应商使用高密度地图时，这些地图在上传时已经过时了，而特斯拉车辆却能实时了解其周围的情况，这一点无人能及。

融合

特斯拉汽车在车辆周围有8个摄像头。与其单独使用每个摄像头，不如创建一个所有8个摄像头的融合视图，提供一个整体感知，帮助更好地了解一个摄像头会误解的物体。这种环境感知是认识车辆周围世界所必需的，否则，解释将总是有缺陷的。特斯拉习惯称其为鸟瞰，并比以前更早地创建这种融合，以便能够更早地使用结果。其他系统开发者使用的摄像头甚至超过8个，但由于他们单独处理每个二维图像，他们对环境的感知总是达不到特斯拉汽车所能感知的程度。这是理解时间维度的一个基本方法，它被用作融合的逻辑延伸。

自动贴标

今天，给静态和动态物体贴标签是由所有公司手动完成的，但特斯拉将使用其Dojo计算机自动完成，再次使该公司领先于其他公司。这是因为系统对图像和视频中物体的正确标注是自动驾驶车辆正确决策的基础。今天，特斯拉使用了1000个标签器，但鉴于我们世界的复杂性和多样性，人工方法是不够的。自动标签是其他任何系统供应商都没有做到的，是加速流程和改进的圣杯。更令人兴奋的是，每辆车都向Dojo计算机提供输入，以正确地标注地图，完成并确认所有特斯拉车辆长期行驶的世界地图。其准确性超过了其他供应商定期上传至车辆的任何高密度地图的数量级。

数据和模拟

虽然特斯拉以前所未有的规模使用真实世界的数据，通过输入现在道路上的150多万辆车，并配有8个摄像头，但世界是多样化的，出现了以前没有人见过的边缘情况。其他公司试图用模拟来弥补缺失的数据，但任何模拟总是比现实和世界的多样性差，是想象力的表现。可以说，模拟永远无法弥补真实数据的不足，但它们可以丰富现有的真实数据，创造出以前从未见过的不寻常的边缘案例。这些边缘案例对于训练算法是至关重要的，这样他们就可以在第一次面对这种不寻常的情况之前做好准备。模拟也非常有用，可以创造出许多物体的标签不是由人工标注完成的，而是由模拟数据作为准备的情况。这方面的一个例子是，在一条路上有100个移动的、贴有标签的物体。

传感器

传感器为你的自主驾驶系统提供了输入，但使其驱动的是基于中间计算的输出。如果你有来自很多传感器的大量输入，只有当计算机能够利用它产生更好的输出时，你才能得到更好的输出。在某些时候，系统必须将不同的神经网络计算的输入合并成一个单一的输出，但如果来自激光雷达、雷达和摄像机的输出相互矛盾，如何决定哪一个是正确的？这个问题无法解决，因为它们中的每一个都可能是正确的或错误的。出于这个原因，大自然决定人类在驾驶时必须使用眼睛作为计算和输出的主要输入。为了解决自主驾驶，使用摄像头是正确的方法，因为冲突被消除了，可以快速可靠地做出决定。所有其他使用雷达、激光雷达和其他传感器的系统开发者都会产生他们无法解决的冲突，并因此被困在一个局部最大值中。当他们意识到这一点时，时间和资本投资将是巨大的，而同样昂贵的新方法将可能导致公司的终结。

Dojo D1芯片

在硬件方面，特斯拉已经开发了自己的内部开发的芯片和计算机，这是世界上最大和最快的。重要的是要明白，所有其他公司都在使用为不同用例设计的芯片和计算机，而不仅仅是自动驾驶和神经网络。一个多用途的系统总是做出妥协，以便向广大客户群销售，无论是发热、计算能力、尺寸还是价格。有一个专门为一个或多个目的开发的系统是一个关键的区别。 它允许Dojo的神经网络训练周期以世界上其他计算机无法比拟的速度加速。对于特斯拉来说，这意味着与其他人相比，改进的速度会更快，仅仅是因为他们可以更快地训练神经网络。即使其他人采取同样的方法来开发神经网络，如果没有Dojo，他们也会在改进中落后，除非他们有一个更快的系统。根据需要扩展计算机的可扩展性和灵活性，使其可以根据需要轻松升级，避免漫长的开发、设计和制造周期。Dojo计划在2022年推出，将使特斯拉有一个巨大的飞跃。

凭借上述所有类别，特斯拉从所有其他自动驾驶方法中脱颖而出，并继续扩大其领先地位。最重要的是，所有描述的元素都以这样或那样的方式帮助加快系统的迭代过程，从而加快改进速度。无论人工智能的竞争者走哪条路，如果他们的系统中没有加速迭代的元素，他们就会在改进中落后。

"护城河是蹩脚的，"埃隆-马斯克正确地说道，因为创新和改进的速度决定了谁领先，而不是谁保护知识产权。考虑到这一点，试图通过计算某人拥有多少专利来确定一个创新的领导者是很愚蠢的。虽然许多人争论特斯拉的方法是否正确，但没有人质疑，没有一家公司在创新和迭代改进方面更快。

随着赢家要求获得大部分蛋糕，在向FSD过渡的最后，将有一个主要供应商，其他公司将从其处获得许可，因为它能以更低的成本提供更好的系统。因此，全球FSD的大部分利润将流向一家公司。

由于特斯拉为解决自动驾驶汽车问题所开发的一切都可以用于未来任何自动驾驶汽车的神经网络开发，包括特斯拉机器人，该系统本身就是一种服务，可以作为一种神经网络即服务的解决方案进行货币化。有了这个杠杆，特斯拉开辟了一个前所未有的机会，以高利润率创造收入，类似于软件公司。因此，未来各行业的神经网络的大部分利润也可能落到特斯拉身上。此外，特斯拉机器人本身就是一个令人难以置信的巨大商机，以我的愚见，它将比特斯拉今天在汽车和能源方面所做的一切都要大。

仍有许多挑战需要克服，也有许多东西需要学习，但从我们在人工智能日看到的情况来看，我们可以得出结论，特斯拉的领先优势越来越大，其护城河也越来越宽。

superdigua

skysadness 发表于 2021-9-15 22:13
以后特斯拉自动驾驶害死人只会越来越多
一辆特斯拉Model Y汽车在美国底特律进行正常行驶的时候，突然撞上 ...

》一辆特斯拉Model Y汽车在美国底特律进行正常行驶的时候，突然撞上了一辆半挂卡车

RIP。

考虑到每天 3700 人死于交通事故。。。。这种情况绝不罕见。

你该不会以为只有特斯拉汽车会撞上半挂卡车吧？

当然，你绝不会投资特斯拉股票。错过财务自由的机会。。。。RIP。

superdigua

BLOWN AWAY
https://wholemars.net/2021/10/10/blown-away/

震撼

今晚将是一个历史性的夜晚。午夜时分，特斯拉将推出FSD测试版10.2，并随之将发布范围扩大到约1000名在特斯拉 "驾驶安全得分 "评估中获得100/100分的额外测试者。为了纪念这个历史性的夜晚，我想和你分享一个关于向没有听说过FSD测试版的人展示它的小故事。请欣赏。

昨天早些时候，我和一大群朋友在洛杉矶吃完午饭后，坐在我停好的车里，正好遇到午饭时的三个人。他们问我是否愿意送他们去我家附近的地方，当我说 "当然 "时，他们跳进了我的特斯拉 Model 3 性能版。

当然，我不得不告诉他们。"这辆车正在运行特斯拉的完全自动驾驶测试版软件。让我们看看它是否能带我们回家"。他们看着我，好像他们不确定我是否是认真的，但我向他们保证我是认真的，并打开了它。

当我们在充满行人、骑自行车的人、应用滑板车和各种东西的海滨大道上巡航时，特斯拉的FSD可视化系统亮了起来，向所有的人展示。"哇！"，我的一位乘客说，"看看它看到的所有的人！"。

"当然，这不算什么"，我告诉他。"看看它在这个即将到来的左转弯中做了些什么"。当两边快速行驶的车辆从我们身边冲过时，这辆车滑入了左转车道。它一直等到所有的车辆都过去了，然后在一个行人过马路的时候开始慢慢地左转，确保给他们足够的时间通过。"这不可能！"，我的一位乘客说。

我们转入的那条街没有线路，宽度只够一辆车同时通行。幸运的是，就在我们完成左转弯上路时，另一辆车直奔我们而来。没关系--我这辆车优雅地移到一边，让那辆车通过，然后又移回路上，继续往前走。当乘客们看到这一幕时，他们都惊呆了。一分钟后，当他们看到另一辆车再次发生这种情况时，他们的下巴都快掉到地上了。

最后，当我们接近房子时，一位母亲和她的女儿决定离开他们停在路边的车。特斯拉自动放慢了速度，并在完成右转之前离她们更远，给她们提供了额外的空间。之后，我们就到家了。该软件将我们从餐厅带回了家，没有发生任何人工干预。有人说："我无法相信"，"我被吓到了"。

我笑着问。"哦，是吗？想看看手动驾驶这辆车是什么感觉吗？"。然后，我在3秒左右的时间内将它从0到60英里的距离拉开。人们的反应是本能的和情感的。我在他们的尖叫声中听到了一些评论："我的天哪"，"这就像过山车一样"，"我感觉我的蛋蛋射回了我的肚子里"，"这怎么可能"。

那天晚上，其中一位乘客说，"在那次乘坐之后，我现在想买一辆特斯拉"。我们都见过给我们留下深刻印象的好车，但当人们第一次看到特斯拉时，他们总是完全被震惊了。这不仅仅是一辆好车，它重新定义了你对实际可能性的看法。

这个故事并不特别。在过去一年测试FSD测试版的过程中，我经常看到这种反应。人们对这种软件的存在感到震惊。就在几周前，我记得我送过一个人，他在他家门口对我的车进行了一些服务（我在Yelp上找到他）。在汽车把我们带到他当地的目标公司并返回时，他说："我惊呆了"。他不知道这种技术可以用在今天你可以买到的汽车上，而他是一个汽车发烧友！"。

现在，你在FSD测试版上的所有经验都不会是完美的--尤其是这些最初的早期版本。当软件试图做一些你不希望它做的事情时，你将不得不多次接管。其中一些接管可能会让你感到震惊或害怕，当你第一次尝试时，你的胃里肯定会有一种奇怪的感觉。许多人甚至可能决定，在这个早期阶段使用该软件不适合他们......这也没关系。使用或不使用是你自己的选择，只要你喜欢。

走到这一步是一条漫长、艰难、经常令人沮丧的道路，但这并不是特斯拉自动驾驶之旅的终点。对于用户来说，这只是一个开始。这是第1天。通往真正的无人驾驶汽车的道路将有起伏。会有快乐的日子，比如今天，也会有发生挫折的悲伤日子，比如上周五。然而，随着FSD测试版的首次扩展，我们已经达到了一个转折点，自主性变得真正不可避免。一旦你把东西放在人们的手中，他们就不想放手了。这是一个真正的历史性时刻，这一切都从今晚开始。当午夜钟声敲响时，一切都将永远改变。

我希望你能像我一样喜欢使用和测试FSD Beta。我希望它能激发你的想象力，让你兴奋，并像其他许多人一样让你大吃一惊。最重要的是，我希望你能分享你的反馈、抱怨和赞美，以帮助推动这项技术朝着真正的无人驾驶的方向发展。(请记住，有一些可怕的人为了自己的经济利益，会扭曲你的任何反馈，试图减缓创新的步伐）。)

有很多人说我们不能被信任在我们的特斯拉上运行这种软件。让我们证明他们是错的。让我们格外小心，格外注意。如果我们看到任何滥用系统或不安全的行为，让我们互相监督。作为世界上第一批拥有高度自动化的私人汽车的人之一，是一项巨大的责任。我信任你们所有人，如果你们有100/100特斯拉也是如此。

这是一个真正大事件的开始。我们无法制造足够的电动汽车来及时取代道路上所有的污染汽车，以避免可怕的后果。让所有这些电动汽车自主化，并允许它们被许多人共享，是尽快过渡到可持续能源和交通的关键。

享受今晚的FSD测试，并请注意安全。我希望你能像昨天我的乘客一样被震撼到。

白雲山民

感谢分享

superdigua

极端情景：如果全世界所有汽车都采用了特斯拉的自动驾驶技术，然后把每天交通事故死亡人数从 3700 人降低到 1850 人。

不会出现每天 1850 人感激特斯拉挽救了他们的生命（他们甚至不会意识到特斯拉挽救了他们的生命），相反，每天会有 1850 个家庭对特斯拉发起集体诉讼，控告特斯拉导致车祸。

最终结果就是：特斯拉暂停自动驾驶，每天交通事故的死亡人数恢复为 3700 人。

这是大家愿意看到的结果吗？

seamoun

superdigua 发表于 2022-2-13 04:36
极端情景：如果全世界所有汽车都采用了特斯拉的自动驾驶技术，然后把每天交通事故死亡人数从 3700 人降低到 ...

你这个举例就好比：树林里长了一群蘑菇，里面有毒的 和没毒的，一群人走进去吃了，毒死了10个，现在有一个蘑菇加工厂去采集生产这里的蘑菇，还是给这群人吃，结果还是毒死了 1个人，你说，不死的9个人会感激蘑菇厂吗？1个死的人 肯定要控诉，我们常常忘记事情的最本质 那就是：自己找死（自己开车）没人管你，但是你制造了场景让人使用死了，那就是你的责任。

superdigua

seamoun 发表于 2022-2-13 06:55
你这个举例就好比：树林里长了一群蘑菇，里面有毒的 和没毒的，一群人走进去吃了，毒死了10个，现在有一 ...

》》一群人走进去吃了，毒死了10个

问题在于，是否有避免的可能。

目前每天 3700 人死于交通事故。这是完全无法避免的事情！

》》你制造了场景让人使用死了，那就是你的责任。

死于交通事故，往往是因为汽车本身不够坚固，但为啥很少有人因此发起诉讼？因为大家认可主要不是汽车制造厂商的问题。

RodTemperton

自动驾驶和人类追求长生不老一样是不可能实现的

superdigua

LIDAR 的难题

simon319

superdigua 发表于 2022-2-13 06:36
极端情景：如果全世界所有汽车都采用了特斯拉的自动驾驶技术，然后把每天交通事故死亡人数从 3700 人降低到 ...

愿意，要死我宁愿100%死在自己手上也不愿意50%几率死在你手上，就这么简单

superdigua

simon319 发表于 2022-3-13 09:14
愿意，要死我宁愿100%死在自己手上也不愿意50%几率死在你手上，就这么简单 ...

应该这么说。

宁愿把车祸死亡概率增加一倍，只要与自动驾驶无关。

superdigua

英国修改公路法规允许在自驾车内看电视

公路法规的修改将使司机在驾驶自动驾驶汽车时速60公里时看电视
Highway Code change would see drivers watch TV behind wheel at 37mph in self-driving cars
https://www.mirror.co.uk/news/uk ... -would-see-26749964

公路法规：允许在自驾车内看电视
Highway Code: Watching TV in self-driving cars to be allowed
https://www.bbc.com/news/technology-61155735

superdigua

（嗯，当初的预计太乐观了。两年不够，要四年才行。2023 年目前看来希望很大）

美国交通事故年均死亡人数 (2019 年 3.6 万)
2019 年 274 万人在交通事故中受伤

https://twitter.com/WholeMarsBlog/status/1560397302732206080

hkyeka

楼主文科生？

superdigua

hkyeka 发表于 2022-8-19 12:21
楼主文科生？

文武双全。

ANDERXON007

干嘛又翻出来，炫耀贴？


楼主是美联储主席，兼核物理专家，兼自然科学家。。。。。


在想，特粉和比特币粉是不是同一帮人，如果比特币仆街的话算不算都扑


毕竟特斯拉手上还有部分比特币


顺路科普一下，楼主在论坛里面发表了好多原创的论文。


善意提醒一下大师，干嘛不收拾一下，发到自然期刊上面


论文这么高产，怕哈佛和麻省理工打架抢着聘你做博导，最后还搞个工程院士当当


发在这里，被那些不入流的本科生抄去做论文，连引用都不会给你一个，多亏啊

superdigua

“专家”对于各公司自动驾驶技术的评估。最新版，2021Q1 （一楼第一次给出的是 2019 版）

https://guidehouseinsights.com/- ... tive-summarypdf.pdf



我遵循第一性原理：评估应该基于真实用户的大范围测试视频。

目前，只有特斯拉提供了成千上万的这一类视频。最新版 FSD BETA 10.69 已经能很好地解决长距离无防护大拐弯问题（"Chucks Complex Left Turn"）


特斯拉autopilot研发总监Ashok在CVPR2022上的演讲：如何检测障碍物并自动避让
瓦砾村夫 2022-08-23
https://mp.weixin.qq.com/s/H5RKR2SvcfJRjxK_GHvfVA

dpblue

百度好牛

MIRECA

superdigua 发表于 2022-3-13 11:53
应该这么说。

宁愿把车祸死亡概率增加一倍，只要与自动驾驶无关。

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。如果把高风险驾驶者去除，结论是不是就不一样呢？
所以用全部驾驶者比较是不合适的。自动驾驶需要在可以预见的所有情况下达到人类驾驶者的一般水平。