- 主题:李大锤在美国测试特斯拉fsd v12真的很强
来中国城中村测试一下再说
【 在 ggoo 的大作中提到: 】
: 智能又丝滑，可以游刃有余的快速处理各种突发意外，比如前车突然临时停车，特斯拉等了两秒后自动打轮绕开，感觉国内的智驾还有较大提升空间
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所以来中国城中村试试？
【 在 semilog 的大作中提到: 】
: 特斯拉有10万+张英伟达A100算力卡，还在暴增中，国内最多的新旧势力最多的一家不超过1000张。。。。
: 中国所有车企加起来低于特斯拉的十分之一，而且差距还在扩大。
: 所以。。。
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FROM 117.136.69.*
一个是只有视觉，一个是视觉加雷达。你连基本知识都搞错了。
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 视觉和激光雷达很好区分，视觉会绕开障碍，激光雷达就是简单给你一脚刹停然后傻等
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FROM 117.136.69.*
你这认知能力激光雷达一样，能理解到的知识层面还不够，
激光雷达没有行驶轨迹规划能力，不管做主驾还是辅驾，作用都只是给你一脚刹停
【 在 ole 的大作中提到: 】
: 一个是只有视觉，一个是视觉加雷达。你连基本知识都搞错了。
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人家是视觉加雷达，不是只有雷达
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 你这认知能力激光雷达一样，能理解到的知识层面还不够，
: 激光雷达没有行驶轨迹规划能力，不管做主驾还是辅驾，作用都只是给你一脚刹停
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端到端是深度学习架构，英文称为"End-to-End"（E2E）。AI直接从输入的原始数据（例如摄像头、雷达等传感器信号）生成最终的输出结果（如车辆的转向、刹车、加速等控制信号）
Occupancy Network处理摄像头捕捉的多视图图像数据，预测三维空间中每个点被物体占据的概率，使得车辆在没有使用超声波传感器或雷达的情况下，有效地理解道路场景和进行路径规划。
模型的泛化能力会随着数据训练的积累而增强，也就是说，即便没见过的场景，该AI仍会做出判断，具备思考能力，而不是程序化提前设置好才会执行。
特斯拉的全自动驾驶（FSD）用户已经累计行驶了超过10亿英里，估算到60亿时可以实现真正意义的L5
某些领先车型连千分之一甚至万分一里程都达不到，就敢宣称自己领先，反正有人信就是了。
【 在 nakupanda 的大作中提到: 】
: 没关系，毕竟不同行业背景，不可能全明白，欢迎解答。
: 把认知去掉，应该是知识点
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你还是仔细琢磨一下这句话的意思吧：激光雷达没有行驶轨迹规划能力，不管做主驾还是辅驾，作用都只是给你一脚刹停
【 在 ole 的大作中提到: 】
: 人家是视觉加雷达，不是只有雷达
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FROM 14.154.31.*
说句你不爱听的，出大事故的很多都是赌了很多年没事的。。
开车，小心点不是坏事。
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 10几年没出事故都是靠赌赢的？那AI也一样这么去赌就行了
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FROM 124.127.200.*
安全光靠小心不行，还需要技术，有的时候你越慢越反而容易出事，比如这里说的并线，你并线的时候刹车只会增加出事故的概率，加一脚油反而更加安全
【 在 yuandao888 的大作中提到: 】
: 说句你不爱听的，出大事故的很多都是赌了很多年没事的。。
: 开车，小心点不是坏事。
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那是因为你没遇到跟你一样的：）
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 安全光靠小心不行，还需要技术，有的时候你越慢越反而容易出事，比如这里说的并线，你并线的时候刹车只会增加出事故的概率，加一脚油反而更加安全
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