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主题:国内自动驾驶的先行者,请看视频,足够震撼
楼主
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AD007
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2022-09-19 12:27:03
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只看此ID
https://weibo.com/5881975508/M6r0FyXEL
国产20万的车,30tops的算力,能达到这个水平,已经足够牛逼了
锤子车最新版FSD在这种路况下,表现如何?
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FROM 119.80.182.*
1楼
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clyu1981
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2022-09-19 12:34:02
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只看此ID
无论是这个还是fsd,最重要的问题是能不能解决人或车这些之外的物体识别。
例如前面掉了个箱子在路上能否采取动作。
【 在 AD007 的大作中提到: 】
:
https://weibo.com/5881975508/M6r0FyXEL
: 国产20万的车,30tops的算力,能达到这个水平,已经足够牛逼了
: 锤子车最新版FSD在这种路况下,表现如何?
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FROM 221.238.232.*
2楼
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churchmice
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2022-09-19 12:59:46
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只看此ID
看着比真人开车累多了
【 在 AD007 的大作中提到: 】
:
:
https://weibo.com/5881975508/M6r0FyXEL
:
: 国产20万的车,30tops的算力,能达到这个水平,已经足够牛逼了
:
#发自zSMTH@NE2213
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FROM 182.104.14.*
3楼
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AD007
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2022-09-19 13:12:04
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只看此ID
小鹏自建的超算平台正在训练
【 在 clyu1981 的大作中提到: 】
: 无论是这个还是fsd,最重要的问题是能不能解决人或车这些之外的物体识别。
: 例如前面掉了个箱子在路上能否采取动作。
--
FROM 119.80.182.*
4楼
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clyu1981
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2022-09-19 15:28:59
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只看此ID
训练能训练几个?各种物体千奇百怪。
各种demo视频也就骗骗外行,一堆车一堆人叫路况复杂,其实这种对人工智能来说是最简单的。
【 在 AD007 的大作中提到: 】
: 小鹏自建的超算平台正在训练
:
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FROM 111.33.136.*
5楼
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bigmealie
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2022-09-19 15:33:21
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只看此ID
看这个视频比开车都紧张。。。
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FROM 111.206.219.*
6楼
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AD007
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2022-09-20 08:06:27
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只看此ID
虽然有很多不足之处还可以改进,但毕竟这只是一辆上市了一年的量产车,售价只有20万,算力只有30tops
可以说是全球数一数二,国内遥遥领先的量产自动驾驶车型了。
【 在 bigmealie 的大作中提到: 】
: 看这个视频比开车都紧张。。。
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FROM 36.112.200.*
7楼
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cokebear
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2022-09-20 08:51:32
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只看此ID
随机找条路的话,算你牛,哪家不是先刷几百次固定线路
【 在 AD007 (AD007) 的大作中提到: 】
:
https://weibo.com/5881975508/M6r0FyXEL
:
: 国产20万的车,30tops的算力,能达到这个水平,已经足够牛逼了
:
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FROM 218.81.198.*
8楼
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AD007
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2022-09-20 12:30:30
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只看此ID
量产见!
这是小鹏汽车去年NGP的远征上的一句口号。
彼时,小鹏P7上的高速NGP刚刚量产,为了证明其可用性,小鹏举行了一场广州到北京的NGP远征。
此时,小鹏P5上的城市NGP首发量产,只是这次战场移到了城市,在交通情况极为复杂的广州来见证量产诞生。
demo和量产之间的巨大鸿沟
这两年,随着智能驾驶的普及,已经有太多的城市自动驾驶的测试视频被释放出来,各种诸如吊打特斯拉的豪言壮语层出不穷,但是真正落到实地的首发量产车竟然是算力只有30TOPS的小鹏P5。
这其实就是因为智能驾驶技术的demo和量产之间其实是有巨大的鸿沟的,做一个demo相对比较简单,在一个熟悉的道路上,采集足够的高精地图数据,反复训练道路情况,比如曾经释放过某闹市区域智能驾驶demo视频,就有点像一个盲人总走家周围的道路,他知道哪里有棵树,哪里有个小水坑,所以他可以像普通人一样行走,这是因为他把周围的东西都背下来了,而且一走十几年就完全没任何问题。
但是量产就不一样了,在技术泛化以后,你要面对的最大的问题就在于现实世界里海量的长尾工况,将会极大的影响技术的量产,比如城市道路随时的施工,故障车甚至警察临检,或者穿过道路的小狗小猫。这些都是横在量产前的巨大困难,稍有不慎,GAME OVER。
实际上,量产还不仅仅是算法层面上持续优化,更是对整个品牌工程落地能力的考验,这个甚至涉及到整个公司的目标考量,资源分配甚至是执行力和价值观等等等等的多方面因素。所以,才有了那句量产见真章。
预判是城市NGP的灵魂
在小鹏城市NGP释放出来的画面中,我们可以看到,城市NGP实际上达到了一种“可用”的地步,什么叫“可用”,就是可以正常使用,但是距离“好用”,可能还差那么一点。而其中最大的原因就是预判。
在新出行释放出的一镜到底的视频中,我们可以看到P5对于大部分场景,不仅仅依靠感知去做判断,甚至在目标车辆还没有进入近距离之前,我方车辆就可以开始进行动作,比如图一中,对对面而来的非机动车,我方车辆不仅仅在纵向上选择减速,在横向上也开始避让方向,远离非机动车,这就是基于预判的一种决策和执行。
这种决策还在变道中也表现的淋漓尽致,比如图二中,面对右侧车辆情况复杂的情况,我方车辆采取逐渐靠近道线,并蚕食和卡位左后方空间的策略,也是基于对左后方车辆运动轨迹的预判而形成的。
所以,可以说城市NGP的成功,很大程度上依赖于P5本身通过高精地图加持下,对周边感知能力超精细化的处理,然后对此状况进行的预判和决策。
所以说,预判是决定城市辅助驾驶是否能够足够好用的非常重要的核心因素,
但是
决定城市NGP可用的是这个预判
决定城市NGP还有待进化的也是这个预判
即便是小鹏已经跑烂的广州,也有不成功的地方,比如图三,对横向入位的车辆,系统没来及做任何预判和决策。
不过,好在即便是算力有限的P5上,现在看到的能力,并不是P5的最终能力,据悉在攻克G9的核心任务同期,P5团队也正在非常紧张的做各种优化工作,估计后续还会有各种更新。
(P5:一滴也没有了……)
摆脱高精地图之路
实际上在去年1024上,小鹏的自动驾驶副总裁吴新宙就表示过“自动驾驶进入下半场”,全场景辅助驾驶将会进一步降低对高精地图的依赖,为了实现这一目标,小鹏在G9上已经全部重写了代码,不断去提升感知的比重,来降低对地图额依赖。
个人理解,小鹏后期大概率会采取一种,用高精地图可以加强感知能力的意思,这个逻辑就是说,车辆实现高阶辅助驾驶的能力在于感知系统,而用高精地图进行加强和校验。
在有高精地图的地方,车辆表现的更加稳定一点,
在没有高精地图的地方,车辆表现的略微弱一点。
在这样的策略下,更大规模的泛化城市辅助驾驶,会更快的驶向更大的范围。
当然,如果后期再加上拓扑地图啥的,这种能力应该就会有更大的提升,但那可能是另外的话题了。
【 在 clyu1981 的大作中提到: 】
: 训练能训练几个?各种物体千奇百怪。
: 各种demo视频也就骗骗外行,一堆车一堆人叫路况复杂,其实这种对人工智能来说是最简单的。
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FROM 119.80.182.*
9楼
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lailuotalie
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2022-09-20 12:44:38
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只看此ID
看了视频,总的来说没有人类开得好。进步空间还很大
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FROM 111.202.233.*
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