新未名空间

Fighz 写了： 2025年 5月 8日 22:16 你完全不理解自动驾驶的逻辑
自动驾驶最难的地方是训练ai像人一样思考 好的司机最重要的是要有预见性 而不是看到了危险再刹车已经晚了

每次看到你们这些吹嘘堆叠传感器 雷达 高清地图的 就知道跟你们没啥好谈下去的

笑死。确实没有什么好谈下去的。

你这种多半是听了很多youtubers忽悠的就以为自己懂ai了。

“训练ai像人一样思考”，你真的明白自己在说什么吗？

真正研究ai的并且负责任的人很多都反对过分hype ai这个概念。因为这根本不是你以为的科幻里那样的ai。可惜他们的声音没人在乎。

只可惜大众只会听他们能听懂的话，只听那些大声讲hype故事的人。历史上是这样，现在也是这样，以后还会如此。

来来来，对比一下，大家抨也抨得又目标，捧也捧得有目标。

Fighz 写了： 2025年 5月 8日 22:16 你完全不理解自动驾驶的逻辑
自动驾驶最难的地方是训练ai像人一样思考 好的司机最重要的是要有预见性 而不是看到了危险再刹车已经晚了

每次看到你们这些吹嘘堆叠传感器 雷达 高清地图的 就知道跟你们没啥好谈下去的

他们不懂，以为信息越多越好，其实信息太多有时候反而会劣化决策，合适的信息配合算法才是正路。

ShuiNi 写了： 2025年 5月 8日 22:45 他们不懂，以为信息越多越好，其实信息太多有时候反而会劣化决策，合适的信息配合算法才是正路。

对，你懂。再多听几个youtuber忽悠你就全懂了。

almostcalm 写了： 2025年 5月 8日 15:36 所谓“人开车就是靠两只眼睛，所以自动驾驶也只需要摄像头”完全就是歪理。也就是偶像人设光环使得这个歪理广为流传不被质疑。

那要是按照这个逻辑：

汽车为什么需要四个轮子，不是四条强壮的腿？
飞机为什么需要固定翼和涡轮发动机，不是扑腾两个翅膀？
轮船为什么不使用鱼一样摆来摆去的尾巴？

牛逼

除了靠眼睛，还靠经验/脑子。比如路上车多，有雾，有雪，下雨就开慢些。看到牌子写道路施工就提前减速。

Fighz 写了： 2025年 5月 8日 15:26 你开车除了靠眼睛还靠什么 你觉得烂司机主要是眼睛不好还是脑袋不好？

goFan 写了： 2025年 5月 8日 15:03 现在国内 LiDAR 成本不是问题，15w RMB 的车都用上了。

特斯拉不用 LiDAR，是俺不买的最大因素之一。

刹车减配，用油门刹车反人类习惯，辅助驾驶不适合人车共同驾驶，是其它几个重要因素

按你说的做，特斯拉造的车就成了吉利帝豪了

iDude 写了： 2025年 5月 8日 15:12 LiDAR的扫描频率是10HZ。这是现在商用得。未来更高端的也就20HZ。
TESLA摄像头是每秒30帧。
你的问题是头脑老化，思维僵化。到退休年纪了吧。

特斯拉FSD12出来之后，国内所有搞智驾的全来硅谷试驾，何小鹏亲自来了，还发了微博，华为派了几十个工程师来，因为FSD12说明纯视觉端到端的方法是可以成功的。
tesla 替整个智驾行业趟雷，指出了走向L4的大方向。

almostcalm 写了： 2025年 5月 8日 22:29 笑死。确实没有什么好谈下去的。

你这种多半是听了很多youtubers忽悠的就以为自己懂ai了。

“训练ai像人一样思考”，你真的明白自己在说什么吗？

真正研究ai的并且负责任的人很多都反对过分hype ai这个概念。因为这根本不是你以为的科幻里那样的ai。可惜他们的声音没人在乎。

只可惜大众只会听他们能听懂的话，只听那些大声讲hype故事的人。历史上是这样，现在也是这样，以后还会如此。

啥叫hype ai？确实不懂 学习一下
如果不训练ai像人一样思考开车 你的解决方案是什么呢？把地球上所有的地方都用高精地图建模？

goFan 写了： 2025年 5月 8日 15:03 现在国内 LiDAR 成本不是问题，15w RMB 的车都用上了。

特斯拉不用 LiDAR，是俺不买的最大因素之一。

刹车减配，用油门刹车反人类习惯，辅助驾驶不适合人车共同驾驶，是其它几个重要因素

我是不喜歡大天窗，還沒有窗簾，每天暴晒

Fighz 写了： 2025年 5月 9日 11:16 啥叫hype ai？确实不懂 学习一下
如果不训练ai像人一样思考开车 你的解决方案是什么呢？把地球上所有的地方都用高精地图建模？

hype up AI 这个概念。也就是过于炒作AI 这个概念。

Artificial intelligence 这个名字，有科幻感，起的也好也不好。好的是指向了一个令人向往的目标，激励研究者来专研，也许总有一天终会实现。不好的是让有些人炒作概念而大众过于轻信。

机器学习，深度学习，神经元网络，人工智能，都是形象的说法。依然不是真正的智能。它不是真的像人那样去推理思考，更多的像是人的潜意识--根据训练的经验得出结论。人类到底怎么推理思考大家依然不清楚。

像有人说的，现在的AI更接近一种统计方法。如果这个模型足够大，数据多，训练时间足够长也许能handle一个相对简单问题里的绝大多数情况，所以对有些领域（比如围棋和一些游戏）能远远超出人类的能力。但是自动驾驶比这些问题仍然复杂得多，还会有很多没见过handle不了的长尾问题。极有可能靠现有方法来堆积数据和gpu是无法暴力训练出来的。所谓今年开车像小孩，再学习两年像大人的说法是把问题想简单了。

回到 那个网站上的 Critical disengagement 数据。这么些年从 100迈只长到 300迈。说明现有方法的暴力增加训练只怕上限有限。离L4 （至少你得几万迈吧）有困难。我也不是说永远不可能。但现在明显不行。增加lidar，就像是杂技演员增加一张安全网。

再补充一句。并不是只有视觉处理图片的二维数据才用AI技术。你处理lidar的三维激光点云识别出物体来也得用AI技术。

（高精地图懒得争论了，那是另一个话题。当然最好能不用，但是我不觉得现在哪家公司已经证明了L4不用它就能实现，就能达到几万迈不需要紧急介入）

mrmaja 写了： 2025年 5月 9日 10:45 特斯拉FSD12出来之后，国内所有搞智驾的全来硅谷试驾，何小鹏亲自来了，还发了微博，华为派了几十个工程师来，因为FSD12说明纯视觉端到端的方法是可以成功的。
tesla 替整个智驾行业趟雷，指出了走向L4的大方向。

所有车厂，都是先定整车成本，然后再Source Components。但特斯拉是个另类，先定下目标，然后再定价。
世人不能理解，所以假定特斯拉不用LiDAR是为了降低成本。

almostcalm 写了： 2025年 5月 8日 22:51 对，你懂。再多听几个youtuber忽悠你就全懂了。

不懂装懂，又嘴硬，哥最喜欢调戏你这种人。

ShuiNi 写了： 2025年 5月 9日 23:31 不懂装懂，又嘴硬，哥最喜欢调戏你这种人。

佩服，请问一下。你这智商是怎么好意思老出来现的呢？

almostcalm 写了： 2025年 5月 9日 23:46 佩服，请问一下。你这智商是怎么好意思老出来现的呢？

我的智商不高，但比你的智商高太多了，调戏你绰绰有余。

特斯拉完全是被马一龙给搞臭了！

almostcalm 写了： 2025年 5月 9日 12:43 hype up AI 这个概念。也就是过于炒作AI 这个概念。

Artificial intelligence 这个名字，有科幻感，起的也好也不好。好的是指向了一个令人向往的目标，激励研究者来专研，也许总有一天终会实现。不好的是让有些人炒作概念而大众过于轻信。

机器学习，深度学习，神经元网络，人工智能，都是形象的说法。依然不是真正的智能。它不是真的像人那样去推理思考，更多的像是人的潜意识--根据训练的经验得出结论。人类到底怎么推理思考大家依然不清楚。

像有人说的，现在的AI更接近一种统计方法。如果这个模型足够大，数据多，训练时间足够长也许能handle一个相对简单问题里的绝大多数情况，所以对有些领域（比如围棋和一些游戏）能远远超出人类的能力。但是自动驾驶比这些问题仍然复杂得多，还会有很多没见过handle不了的长尾问题。极有可能靠现有方法来堆积数据和gpu是无法暴力训练出来的。所谓今年开车像小孩，再学习两年像大人的说法是把问题想简单了。

回到 那个网站上的 Critical disengagement 数据。这么些年从 100迈只长到 300迈。说明现有方法的暴力增加训练只怕上限有限。离L4 （至少你得几万迈吧）有困难。我也不是说永远不可能。但现在明显不行。增加lidar，就像是杂技演员增加一张安全网。

再补充一句。并不是只有视觉处理图片的二维数据才用AI技术。你处理lidar的三维激光点云识别出物体来也得用AI技术。

（高精地图懒得争论了，那是另一个话题。当然最好能不用，但是我不觉得现在哪家公司已经证明了L4不用它就能实现，就能达到几万迈不需要紧急介入）

好像有那么点道理 所以你希望增加雷达作为整个视觉网络的一部分而不依赖高精地图？这我倒不反对 貌似现在的难点是数据量太大 车在高速行驶过程中反应不过来。你看特斯拉的三维生成图像都是把几何形体简单化 去掉不必要的细节。用雷达后这都出来的细节如何处理？目前有实际案例吗？

另外我经常听说端到端 end to end这个概念 但不是很理解 请问这个是未来的方向吗？

Fighz 写了： 2025年 5月 10日 08:19 好像有那么点道理 所以你希望增加雷达作为整个视觉网络的一部分而不依赖高精地图？这我倒不反对 貌似现在的难点是数据量太大 车在高速行驶过程中反应不过来。你看特斯拉的三维生成图像都是把几何形体简单化 去掉不必要的细节。用雷达后这都出来的细节如何处理？目前有实际案例吗？

另外我经常听说端到端 end to end这个概念 但不是很理解 请问这个是未来的方向吗？

估计和你可以正常辩论，我就不和另外一个人斗嘴了。反正我的本意是针对一些满嘴跑火车的youtuber们（因为不少youtuber作为科幻爱好者却什么都敢胡说），而不是非要针对受他们影响的听众。

想纠正你一个小的说法。不是挑刺，只是估计你愿意基于事实和逻辑来讨论问题而不是在乎面子。我们如果说雷达，一般是指传统的电磁波雷达(radar)。而lidar则是激光雷达。

很多专研了L4很多年的，比如waymo，zoox，还有近来可惜解散了的cruise，还有pony等等，其实都是用视觉 + lidar + radar。而且每种设备都装了不止一个。因为它们三个设备各有优缺点。再加上高精地图。为什么采用昂贵的办法？我的了解是，因为自动驾驶领域，要做出一个入门级产品让人试用几次赞不绝口其实已经并不太难，难的是要应对各种罕见问题，然后持之以恒的稳定和安全。也就是我说你得每辆车几万迈甚至更多才需要紧急介入一次。因为这些公司要自己承担直接事故责任，还要考虑社会的间接影响。要知道当年uber的L4部门，出了一次事故后就卖掉了。而cruise近来出了一次事故加上被人指责汇报事故不够清楚，就不幸被解散了。所以这些公司采取谨慎的态度，把自动驾驶当做一件困难的问题来解决，先尽量安全，解决好技术再逐步减化降低成本，很正常。

走L2路线的车厂们只使用视觉，其实这个策略也无可厚非。确实进可攻，退可守。万一达不到L4的安全性，也可以作为L2来卖。万一出现视觉AI技术的继续突变，也许确实就可以弯道超车进入L4领域。

所以确实没有必要非得走哪条路线（比如用不用lidar，用不用高精地图）。走哪条路线也还要看工程上到底实现的怎么样。同样的方法，不同的公司来实现，相信也会千差万别。

主要是我觉得如果讨论L4，必须要看到可信的紧急介入数据才能有说服力，或者有谁真敢几个月坐车都不用想着去介入才行，而不是只看到几个youtuber放出几段不错的视频。

不管哪种感知技术，肯定都要识别出物体然后简化几何形体去掉细节。简化几何形体是个非常成熟的问题。

almostcalm 写了： 2025年 5月 10日 20:33 估计和你可以正常辩论，我就不和另外一个人斗嘴了。反正我的本意是针对一些满嘴跑火车的youtuber们（因为不少youtuber作为科幻爱好者却什么都敢胡说），而不是非要针对受他们影响的听众。

想纠正你一个小的说法。不是挑刺，只是估计你愿意基于事实和逻辑来讨论问题而不是在乎面子。我们如果说雷达，一般是指传统的电磁波雷达(radar)。而lidar则是激光雷达。

很多专研了L4很多年的，比如waymo，zoox，还有近来可惜解散了的cruise，还有pony等等，其实都是用视觉 + lidar + radar。而且每种设备都装了不止一个。因为它们三个设备各有优缺点。再加上高精地图。为什么采用昂贵的办法？我的了解是，因为自动驾驶领域，要做出一个入门级产品让人试用几次赞不绝口其实已经并不太难，难的是要应对各种罕见问题，然后持之以恒的稳定和安全。也就是我说你得每辆车几万迈甚至更多才需要紧急介入一次。因为这些公司要自己承担直接事故责任，还要考虑社会的间接影响。要知道当年uber的L4部门，出了一次事故后就卖掉了。而cruise近来出了一次事故加上被人指责汇报事故不够清楚，就不幸被解散了。所以这些公司采取谨慎的态度，把自动驾驶当做一件困难的问题来解决，先尽量安全，解决好技术再逐步减化降低成本，很正常。

走L2路线的车厂们只使用视觉，其实这个策略也无可厚非。确实进可攻，退可守。万一达不到L4的安全性，也可以作为L2来卖。万一出现视觉AI技术的继续突变，也许确实就可以弯道超车进入L4领域。

所以确实没有必要非得走哪条路线（比如用不用lidar，用不用高精地图）。走哪条路线也还要看工程上到底实现的怎么样。同样的方法，不同的公司来实现，相信也会千差万别。

主要是我觉得如果讨论L4，必须要看到可信的紧急介入数据才能有说服力，或者有谁真敢几个月坐车都不用想着去介入才行，而不是只看到几个youtuber放出几段不错的视频。

我是外行 只是有兴趣研究一下 看样子你是专门搞这行研究的？那我肯定要多向你学习了 辩论肯定不敢
为啥你只谈L4和L2 中间的L3去了哪里？现在很多厂家都是L2 咋就突然跳跃到L4了呢？
既然都要简化几何形体 我怎么觉得还是纯视觉更靠谱？如果视觉加电磁波加激光 收集到的信息哪个优先呢？难道这三个信息是并行的 最后也是像特斯拉一样搞出一个3D模型？如果是用人类的纯视觉视频驾驶习惯投喂AI 用超级电脑算出的方案 那还有雷达有什么用呢？
当然很多技术细节我不太理解 光从目前有的产品看 FSD还是最好的 当然时间确实还不够长 现在哪个产品可以几万麦不接管的？