人眼驾驶，真正牛逼的是背后的人脑，人脑知道判断和理解危险，现在的刷题AI，一点戏都没有 ！

[stm32]

人开车，驾校教的是双眼看远处，提前判断危险

发现危险就及时减速，避开危险

人眼不是严重近视，都能做，因为背后的人脑牛逼

现在自动驾驶根本做不了这些

[stm32]

路上情况千变万化，刷题AI能把所有危险都刷进去吗？显然做不到

99.9%可靠的飞机，都没人敢做，因为做1000次，可能一次就坠机了

同样自动驾驶，不会判断特殊情况的危险，等于是在自己没想到的时候，就会送命

[stm32]

FSD的特点，就是你不知道什么时候会送命

因为你根本不知道路上下一刻会发生什么，是不是FSD没有刷题到的特殊情况

FSD不会像人脑这样，看到周围环境物体，根据当前环境情况上下文，各种环境信息，判断是否有危险。

FSD是靠刷题判断危险，这种可靠性极差

[Riikanbkk]

也不光是脑子，生物的眼睛也是目前仍然追不上，虽然人类的眼睛是生物里很烂的，远远比不上高像素鸟眼鹰眼。

黄斑中心凹的感光密度，（应用到视野的话）相当于2亿像素，200MP。

反应极快，基本realtime，是适应光度极广的HDR，不会像相机那样高感高砂粒度。实际上人眼最多的感光细胞就是低光度黑暗视物的细胞。

人脑的HDR 快速当然只是脑子处理速度快，永远自动双像测距不输雷达（只要视线不遮挡），镜头也连续自动调教，其实物理上闪光蛋这种强光当然也能照瞎眼。哦对了，全软全智能调教，自动身体净化的机械镜头，好像摄像头也很少有。

以上所有这些效果，发热浪费很低。人脑全功率60-100w，平常的视觉给个30w，虽然也不低，但是你说说两个200MP摄像头、100Hz 一直在处理双像识别+测距（100Hz）、自动广域HDR（100Hz）、也控制智能镜头和反馈稳定云台，你感觉一般马工的话一个nv5090 够不（因为所有旗舰智能手机8核12核之类都根本做不到），那个可是耗电过火，有12vHiPower 电源插座多次烧掉的设计隐患。

----

除了脑子以外，眼睛（尤其鹰眼这种高精尖的），皮肤（全面积压感+温感+电感，全密度精度压力比较器，可调速Tstat散热片，轻巧柔软高强度，尤其还能通过新陈代谢基因完全自动化修补维护），食物储能放能，也都是工业短板至少不会很便宜拿到一样效果。

（想想，如果车子的每个摄像头都换成200MP x2 [间谍卫星级别]，智能镜头[间谍卫星级别]，处理器能足够强到100Hz 不停realtime 双像400MP，每秒400亿MP，64GB起步总线带宽智能处理 [一个摄像头单位实时占用pcie 5.x单工纯输送x16满负荷。还要保证夏天不能过热。他猫的记得现在过山车用三孙智能手机制造3D眼镜、都过热死机出事故死人]，多伺服闭环耐候稳定云台[不要求比得上鸟，能有人脖子就行了]，得多少钱？？？真想吹嘘“比生物眼强”要不再都加两个锗镜头和2x 720p FLIR？LOL。M1A3坦克估计都上不了这么豪华的配置，MBT坦克上好像就是光学火控最贵了。最先进的侦查吊舱估计极限可能达到这个配置，不过这年代侦察机和吊舱早都退役了不太存在了）

[ignius]

反正Robotaxi已经开始运营了。马上要扩大到整个austin。到时行不行你就知道了。

[geniushanbiao]

反正Robotaxi已经开始运营了。马上要扩大到整个austin。到时行不行你就知道了。

到时候行不行我不知道，至少现在是不行的。robotaxi离被禁只差撞死一个人。现在已经被调查了。

https://www.jalopnik.com/1894249/tesla- ... tin-texas/

[stm32]

近视眼，老花眼一样开车，只要视力还能发现危险物品就足够。

所以90岁老头一样开车，只要脑子没坏

牛掰的是人脑

[Riikanbkk]

近视眼，老花眼一样开车，只要视力还能发现危险物品就足够。

所以90岁老头一样开车，只要脑子没坏

牛掰的是人脑

中国嘴说尊老（实际看钱，加过不少失败中年人实际恨不得老人早走没负担，天天说教老人出气筒上瘾）文化，实际上很奇葩，把老年人都看成依赖别人残疾。而老人也多了很多坏的过于依赖。。。 所以郭内人很多看到Joe Biden 那么大年纪那么大官位还身材不发福，卸任后又能以开1960s' classical mussle car 爱车为荣，还有很多老头老太开飞机开机器修家具DIY 会较难接受吧。

国内什么好观念容易变成反向观念，盲从。。。 土国的考驾照不论时间价格难度都是世界最难一级（只有西欧最贵最麻烦的也不过只能和土国相提并论而已），但是covit 闹剧过后回家时，看着还是那样：

（1）回家第一天，就在我眼前，看见一辆汽车开进了湖里
（2）所有停车位全都有在外面我没太见过的钢管防占位，而且每个停车区域都有被各种停车事故撞得弯弯扭扭的
（3）看见一个昂贵的Audi，就在我眼前慢悠悠转弯，直接擦碰人行道，把bumper 右侧撞松了。当时完全无语，（就算开湖里那个，也不是不可能小三意气战之类情况冬季，这个真是...）没见过这么蠢的。
（4）山洞葱省还是跟以前一样，谁架子大敢闯谁先通行，电驴电三轮加壳高尔夫车不要命四处冲刺，汽车就鸣喇叭不停（感觉山洞人鸣笛就是我牛B 我恐吓你的意思），旅馆绝不要住高层鸣笛声吵得睡不着
（5）浙江虽然好多了70%懂得让行人了鸣笛不像山洞葱省那么可噁，但是车辆交叉通行、互相谦让之类基本常识完全没有
（6）所有三岔路口、围墙遮挡视野的其它路口、连广角反光镜都没有

----

我觉得对老人尊重第一，其次才是必要时真诚（而不是舆论鸭梨，这种不应该舆论压力而应该本来就该自发的）照顾，最起码我们Expats 车群的几位牛B 老赛车手肯定也会这样比较高兴，我也是身体虚弱虽然90后但是衰弱得跟90+似的，我也一直以我最崇拜的无臂射手为榜样，我首先肯定自强努力希望尊重，其次当然每次有路人帮助我扶我我都非常感激高兴，但首先是希望尊重我的选择。还有理性，如果我的DIY 战力冗余修改和体力可能突发没法保证驾车的安全了，那当然安全第一，放弃。

[Riikanbkk]

人眼：高感度低噪音视杆1.25亿像素，125MP，视野极广泛灵敏。高精度零噪音视锥5-7MP，但是绿红和少量蓝全部集中在黄斑中心凹1-2°的视野，如果按一般摄像头比如50mm f1.2-f1.8 视野60°左右吧，1"感光芯片要有人眼的密度就约等于2亿像素了。现在没有任何民用芯片达到这个密度和精度。别扯什么2nm 什么的，现实就是民用根本无法望生物眼项背。200MP。（当然视锥是颜色侧重，但是模拟灵敏度和大脑处理模数转换极强，顶着信息论上限，等于是用RAW photo 的精度和信息量大小在100Hz 录8K高清，还是3D双画面的。所以说一个细胞一个像素有意见吗）

人眼处理能力极强，别看中心斑视锥较少，是和最先进的天文望远镜（现在米国比较停滞。。。TMT彻底没戏了吧）一样线扫视野，所以说200MP 没有任何不妥，也有realtime 多镜头合像测距。大量蓝视锥也有广泛分布在视网膜，也是智能合像，配合1.2亿120MP 高灵敏广角视杆，提高广角的精度和色感。但一切这些都完美融合成一个完美处理的协调图像，起码人脑子是这样看的。

这些数据简单计算下模拟信息量，单工也要32-64GB/s 吧，顶到你PCIe 4.X 和5.X 的上限。你需要超算总线比较保险。当然说的是RAW data bandwidth，但是实时高清高刷视频输出，实时零响应，本来任何主流显卡也没法压缩，只能是RAW 所以高清视频线要极高RAW 带宽。人眼我不知道生物有没有进化出什么优化压缩传输处理算法，但裸猿这种烂货。。。算没有吧。

以上这些能耗我估计顶死也就30W？（醒着的活人基础代谢率看体重在~100W左右，其中60W以上供给大脑，我假设算一半都视觉功耗？）。2x 200MP RAW video 100Hz realtime 3D processing 32-64GB/s，这些你用2nm 最先进芯片，控制在30W试试？通用的肯定都没戏，FPGA都得完蛋。也只得要很懂的设计团队设计出特定任务专用芯片才可能吧。会给你用到买菜破车上？？？多少钱卖给你的？

----

之上这些全都在讨论低能无能的裸猿。鹰眼的话，别说非常不同的结构巨大数据量大视野都是高精度什么都不说了，光视锥密度，1mm^2 1MP。如果你拿个一寸的芯片也这个密度，你就是600MP-1000MP（1GP？）。这个数据量PCIe 6.X 你怎么SLI 都直接扑街。必须用超算的总线。

俄只是喜欢看看科普的otaku 本人对生物完全不了解，只了解这些细胞硬数字和尺寸之类实在数字。 其它大脑处理，软体高清自洁智能镜头之类俄就不瞎扯了。。。只有一个必须要的，对安全极度重要的，我必须要实时60Hz HDR视频。不是拍HDR照片，而是实时录视频全都得HDR，反应必须实时3D 双视频合像测距，我才能相信主要用摄像头的安全智能驾驶。这是你从街上拖个乞丐，他的不要钱娘胎里带的人眼一般也能做到的（猫的野地录视频拍照低光线长曝的，OCD 都偶尔会发作吧，明明我的眼看得一清二楚细节无疑，为什么你相机啦手机啦高端的低端的就是死活拍不出像我看的那么清楚的一半？！只能是大芯片+超强处理+急速镜头才能效果稍好）

俄最憎恶、最看不起裸猿了，也很厌恶仿生什么的宣传。但是比如摄像机（眼），比如触屏（人皮），比如电池（拿点儿大路货有机物都能新陈代谢ATP热效还不错），这就是人造器械比生物原装纸面性能还差了老远老远吧。有意见吗？

[和硕英亲王]

人眼：高感度低噪音视杆1.25亿像素，125MP，视野极广泛灵敏。高精度视锥5-7MP，但是绿红和少量蓝全部集中在黄斑中心凹1-2°的视野，如果按一般摄像头比如50mm f1.2-f1.8 视野60°左右吧，1"感光芯片要有人眼的密度就约等于2亿像素了。现在没有任何民用芯片达到这个密度和精度。别扯什么2nm 什么的，现实就是民用根本无法望生物眼项背。200MP。（当然视锥是颜色侧重，但是模拟灵敏度和大脑处理模数转换极强，顶着信息论上限，等于是用RAW photo 的精度和信息量大小在100Hz 录8K高清，还是3D双画面的。所以说一个细胞一个像素有意见吗）

人眼处理能力极强，别看中心斑视锥较少，是和最先进的天文望远镜（现在米国比较停滞。。。TMT彻底没戏了吧）一样线扫视野，所以说200MP 没有任何不妥，也有realtime 多镜头合像测距。大量蓝视锥也有广泛分布在视网膜，也是智能合像，配合1.2亿120MP 高灵敏广角视杆，提高广角的精度和色感。但一切这些都完美融合成一个完美处理的协调图像，起码人脑子是这样看的。

这些数据简单计算下模拟信息量，单工也要32-64GB/s 吧，顶到你PCIe 4.X 和5.X 的上限。你需要超算总线比较保险。当然说的是RAW data bandwidth，但是实时高清高刷视频输出，实时零响应，本来任何主流显卡也没法压缩，只能是RAW 所以高清视频线要极高RAW 带宽。人眼我不知道生物有没有进化出什么优化压缩传输处理算法，但裸猿这种烂货。。。算没有吧。

以上这些能耗我估计顶死也就30W？（醒着的活人基础代谢率看体重在~100W左右，其中60W以上供给大脑，我假设算一半都视觉功耗？）。2x 200MP RAW video 100Hz realtime 3D processing 32-64GB/s，这些你用2nm 最先进芯片，控制在30W试试？通用的肯定都没戏，FPGA都得完蛋。也只得要很懂的设计团队设计出特定任务专用芯片才可能吧。会给你用到买菜破车上？？？多少钱卖给你的？

----

之上这些全都在讨论低能无能的裸猿。鹰眼的话，别说非常不同的结构巨大数据量大视野都是高精度什么都不说了，光视锥密度，1mm^2 1MP。如果你拿个一寸的芯片也这个密度，你就是600MP-1000MP（1GP？）。这个数据量PCIe 6.X 你怎么SLI 都直接扑街。必须用超算的总线。

人眼输出的并不是raw数据（像素流）

人眼输出的是经过初步处理过的 信号（我记得 视神经理论上的信号传输率 是很低的）， 各种动态监测，特征识别 其实在人眼那一步就完成了。

我记得是这样， 我读过一些关于视觉的东西

[stm32]

视觉自动驾驶要实现，必须像人脑这样，给你一幅画面，找出里面的危险因素是什么

FSD不会依靠画面上下文判断危险，只会刷题，根据以前是否刷到类似画面，就是用概率计算匹配特征，判断是否安全

这种刷题法，危险特征和安全特征混杂以前，非常容易误判。

99个安全特征，里面有1个极端危险特征，99%安全匹配，FSD可能就判断为安全，你可能就完蛋了

人眼这样情况，轻松发现危险

[geniushanbiao]

视觉自动驾驶要实现，必须像人脑这样，给你一幅画面，找出里面的危险因素是什么

FSD不会依靠画面上下文判断危险，只会刷题，根据以前是否刷到类似画面，就是用概率计算匹配特征，判断是否安全

这种刷题法，危险特征和安全特征混杂以前，非常容易误判。

99个安全特征，里面有1个极端危险特征，99%安全匹配，FSD可能就判断为安全，你可能就完蛋了

人眼这样情况，轻松发现危险

实际上现在所谓的AI只是人们想要实现AI而走的一个cut corner的approach，并不是真正的AI。想实现真正的AI，需要CPU达到人脑的算力级别，这至少在现在的技术框架下是完全不可能的，差着十万八千里呢。所以有些“聪明”的人类想到了用GPU这种逻辑算力远不如CPU但是能刷题的东西去“模拟”高级的人脑实现所谓的AI，毕竟人脑所有的决策里面90%以上都是比较固定的，可以通过刷题刷出来的那种（比如开车follow lane，保持车距什么的）。

[ignius]

你这完全是胡扯了。fsd是通过occupancy flow来预测判断危险。
你丫根本对fsd一窍不通就在这里瞎几把胡扯。

FSD occupancy flow" refers to a critical component of autonomous driving systems, particularly within Tesla's Full Self-Driving (FSD) technology, which involves predicting and representing the occupancy and movement of objects in the environment using advanced neural networks. This representation is crucial for safe motion planning and control, especially for predicting the future behavior of dynamic agents like other vehicles and pedestrians

视觉自动驾驶要实现，必须像人脑这样，给你一幅画面，找出里面的危险因素是什么

FSD不会依靠画面上下文判断危险，只会刷题，根据以前是否刷到类似画面，就是用概率计算匹配特征，判断是否安全

这种刷题法，危险特征和安全特征混杂以前，非常容易误判。

99个安全特征，里面有1个极端危险特征，99%安全匹配，FSD可能就判断为安全，你可能就完蛋了

人眼这样情况，轻松发现危险

[stm32]

实际上现在所谓的AI只是人们想要实现AI而走的一个cut corner的approach，并不是真正的AI。想实现真正的AI，需要CPU达到人脑的算力级别，这至少在现在的技术框架下是完全不可能的，差着十万八千里呢。所以有些“聪明”的人类想到了用GPU这种逻辑算力远不如CPU但是能刷题的东西去“模拟”高级的人脑实现所谓的AI，毕竟人脑所有的决策里面90%以上都是比较固定的，可以通过刷题刷出来的那种（比如开车follow lane，保持车距什么的）。

就是靠自己理解，找出静态画面的危险因素，这么简单的东西，AI都做不到

只能靠刷题


90%决策和人脑相似有啥用，0.1%不对，可能自动驾驶3个月内就丧命了

[stm32]

你这完全是胡扯了。fsd是通过occupancy flow来预测判断危险。
你丫根本对fsd一窍不通就在这里瞎几把胡扯。

你别扯这些名词了

AI就是一个矩阵算法，否则为啥用GPU，GPU的矩阵算法是原来做图像加速用的

AI根本没法理解画面内容，就是靠概率刷题

一个静态画面，找出危险因子，这么简单事情都不会

[ignius]

你丫根本就不懂fsd工作原理，整天在这里瞎几把扯淡。
FSD occupancy flow refers to a critical component of autonomous driving systems, particularly within Tesla's Full Self-Driving (FSD) technology, which involves predicting and representing the occupancy and movement of objects in the environment using advanced neural networks. This representation is crucial for safe motion planning and control, especially for predicting the future behavior of dynamic agents like other vehicles and pedestrians

你别扯这些名词了

AI就是一个矩阵算法，否则为啥用GPU，GPU的矩阵算法是原来做图像加速用的

根本没法理解画面内容，就是靠概率刷题

[ignius]

傻逼先看完这个YouTube 视频再胡扯。

[oldestghost]

人开车，驾校教的是双眼看远处，提前判断危险

发现危险就及时减速，避开危险

人眼不是严重近视，都能做，因为背后的人脑牛逼

现在自动驾驶根本做不了这些

1

[stm32]

你丫根本就不懂fsd工作原理，整天在这里瞎几把扯淡。
FSD occupancy flow refers to a critical component of autonomous driving systems, particularly within Tesla's Full Self-Driving (FSD) technology, which involves predicting and representing the occupancy and movement of objects in the environment using advanced neural networks. This representation is crucial for safe motion planning and control, especially for predicting the future behavior of dynamic agents like other vehicles and pedestrians

你别鸡巴扯了

你有本事在静态画面找出危险因子吗

还物体运动预测，这个有屁用，真实危险多了，什么树要倒了，路面塌了，路上有轮胎，路上有钉子

这些人眼一眼就看到了

[ignius]

傻逼先把我贴的那个视频看完再继续扯淡。先自己科普一下tesla fsd的工作原理再来喷。否则跟你讨论就是对牛弹琴。

你别鸡巴扯了

你有本事在静态画面找出危险因子吗

还物体运动预测，这个有屁用，真实危险多了，什么树要倒了，路面塌了，路上有轮胎，路上有钉子

这些人眼一眼就看到了