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Tesla沒有倚賴高精地圖,但是有建自己的地圖,看看在美國的FSD,會出包的地方都是有地理關係,或是剛剛新增的stop sign會看不到,絕對是由圖資在背後支持。
也就是你们从一开始就走了错误的道路,把全部地区用高精地图搞成一个象火车有轨道的那种自动驾驶,而特斯拉一开始就是用人的视觉来建立局部的图景和世界模型,用来指导驾驶。这种思路本质上的区别,是它这条路能走很远,并且大数据训练会越来越好,而你的思路长期是走不通的。
非常有意义的内容,让我们知道这个行业发生了什么。
感谢认可
始終認為基於人類視覺才是王道,試想如果野外駕駛人類會怎麼做,野外又沒有高精地圖,人類依然可以駕駛,又或者以前沒有導航,人類也可以駕駛,所以老馬第一性原理:就是回歸基本,特斯拉就是要學人類駕駛而且最終優於人類從而替代,而不是從無到有重新發明,火箭發射和電動車均如是,就是在基礎上優化而並非從O到一
但是人类基于视觉的驾驶一年撞死不少人呢。 在ai基于视觉进化的路上 不知道要死多少人。
一年这么多车祸都是人为,作为人会理解包容这个结果 ,但是不代表人会包容机器一年撞死这么多人 ,如果同时有一个更先进的技术大幅度减少了车祸发生的机率,同时成本在接受范围内 那这种基于视觉的自动驾驶技术会被迅速的淘汰
试试华为鸿蒙车机,和自动驾驶,与其他车机自驾比较,已经是代际领先了
用詞可否專業點?L4準確表示為Level four,L4本身語境是英文。
说白了就是做ppt等着其他前端车企做完直接买人家产品包呗
看地图这件事不知以后生成式人工智能不能像人一样看懂普通地图,对gpt-4.0应该不难吧
“专家”实际上自己就证明了自己的错误。他一边想当然地以为视觉transformer训练在欧洲这种各地路况不同的地方是不能成功的,因为需要太多的数据,但几分钟以后马上自己承认在日本欧洲他们用高精地图反而是效率低下的,因为他们是要靠人工去识别路面上的不同语言标识,也就是他们根本就没有理解人工智能到底是怎么进步的,他以为采集大量数据去训练transformer会比他们人工识别不同地区的道路标识效率更低,这是很可笑的。
講者跟本就對神經網絡無認識,只要有足夠數據和參數,自動駕駛係100%可以比人更安全,你人腦也沒有放個高精地圖才去駕駛好嗎
2023年4月了,居然会认为路上的语言和潮汐车道对自驾AI很困难。。。到底是内行人还是讲话像内行人?
仔细再听听。我说得是对“地图semantic layer“自动化标注” 有挑战。而不是对自动驾驶的什么感知到定位这件事。(你做过高精地图么?)
基本在胡扯
逼你听了?
哪里有胡扯? 我觉得这讲的已经很清楚了。
能不能好好说话呢,一会洋文夹着。。。tmd
多听听关注内容,干嘛对夹杂些英文这么敏感?
赶紧去测试一下你的iq,然后再去测一下dna看看有没有基因缺陷。
中國除了抄還會幹嘛
快来美国起诉呀?起诉不了?起诉不了说个der!
Tesla沒有倚賴高精地圖,但是有建自己的地圖,看看在美國的FSD,會出包的地方都是有地理關係,或是剛剛新增的stop sign會看不到,絕對是由圖資在背後支持。
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始終認為基於人類視覺才是王道,試想如果野外駕駛人類會怎麼做,野外又沒有高精地圖,人類依然可以駕駛,又或者以前沒有導航,人類也可以駕駛,所以老馬第一性原理:
就是回歸基本,特斯拉就是要學人類駕駛而且最終優於人類從而替代,而不是從無到有重新發明,火箭發射和電動車均如是,就是在基礎上優化而並非從O到一
但是人类基于视觉的驾驶一年撞死不少人呢。 在ai基于视觉进化的路上 不知道要死多少人。
一年这么多车祸都是人为,作为人会理解包容这个结果 ,但是不代表人会包容机器一年撞死这么多人 ,如果同时有一个更先进的技术大幅度减少了车祸发生的机率,同时成本在接受范围内 那这种基于视觉的自动驾驶技术会被迅速的淘汰
试试华为鸿蒙车机,和自动驾驶,与其他车机自驾比较,已经是代际领先了
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講者跟本就對神經網絡無認識,只要有足夠數據和參數,自動駕駛係100%可以比人更安全,你人腦也沒有放個高精地圖才去駕駛好嗎
2023年4月了,居然会认为路上的语言和潮汐车道对自驾AI很困难。。。到底是内行人还是讲话像内行人?
仔细再听听。我说得是对“地图semantic layer“自动化标注” 有挑战。而不是对自动驾驶的什么感知到定位这件事。(你做过高精地图么?)
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哪里有胡扯? 我觉得这讲的已经很清楚了。
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