你说的是有道理的。但是海量数据，高精度地图，丰富的传感器，可以把危险降到最低。
【 在 whistlingMe 的大作中提到: 】
: 如果一个系统能分辨自己不能处理的情况，那就离能处理这种情况不远了，换句话说，智能系统分辨自己不会的问题和解决这个问题两者之间技术难度差别不大，尤其是现阶段各种机器学习技术的系统。
: 比如特斯拉会撞击翻在高速公上的白色货车，因为它从来没有见过这种情况，L3会要求立即让人来接管，但是如果特斯拉明确知道要让人来接管，那就几乎可以自动绕开继续往前开了，技术上两者几乎没区别。
: 再比如识别红绿灯子系统的准确率是99.9%，如果加个功能：识别不准确的时候让人类接管判断红绿灯呢？其实帮助并不大，因为如果此系统可以判断自己不能准确识别的红绿灯，那在开发阶段大概率就可以解决这种情况了。
: ...................
--
FROM 114.254.2.*

我怀疑，翻倒在高速上的白色货车 就是一个海量数据无法覆盖的象征，现有机器学习技术如果没有理论的革命性进展，很难解决。
【 在 fornothing 的大作中提到: 】
:  
: 你说的是有道理的。但是海量数据，高精度地图，丰富的传感器，可以把危险降到最低。  
: --  
:

发自「今日水木 on iPhone 12 Pro」
--
FROM 124.64.16.*

中国缺乏安全驾驶理念的高危司机太多，自动驾驶车放在这些高危司机里，大概率就是更危险。



【 在 whistlingMe 的大作中提到: 】
: 如果一个系统能分辨自己不能处理的情况，那就离能处理这种情况不远了，换句话说，智能系统分辨自己不会的问题和解决这个问题两者之间技术难度差别不大，尤其是现阶段各种机器学习技术的系统。
: 比如特斯拉会撞击翻在高速公上的白色货车，因为它从来没有见过这种情况，L3会要求立即让人来接管，但是如果特斯拉明确知道要让人来接管，那就几乎可以自动绕开继续往前开了，技术上两者几乎没区别。
: 再比如识别红绿灯子系统的准确率是99.9%，如果加个功能：识别不准确的时候让人类接管判断红绿灯呢？其实帮助并不大，因为如果此系统可以判断自己不能准确识别的红绿灯，那在开发阶段大概率就可以解决这种情况了。
: ...................
--
FROM 59.109.154.*

法律伦理问题无法绕开
【 在 hondooo 的大作中提到: 】
: 质疑自动驾驶的人总有一个误区，觉得自动驾驶要完美无缺才能用
: 但实际上，自动驾驶只要在概率上发生事故的几率低于人类，就是成功的
: 它可能在一条路上怼大货死了一个人，也可能在另一条路上躲避异物救了2个人
: ...................
--
FROM 223.104.212.*

先看看L3怎么定义的吧，不要随便拍脑袋
【 在 factisdark 的大作中提到: 】
: L3之所以是3不是45，就是需要人全程监管。
: 知车善用才是根本。不盲信，不盲从。
--
FROM 106.11.41.*