我国萝卜快跑依赖于地图提供准确的道路信息，路线需要提前规划好，如果去了新的地方或者道路出现了新变化或者路况更改，它会不知所措，比如扔一个纸箱子，萝卜快跑就会被吓得呆若木鸡。而路况变化是无穷无尽的，每次变化需要人工去标注，容易出错而且成本非常高，所以后台需要大量后台人员面对各种意外，特斯拉不需要。具体实现过程靠程序媛写程序根据激光雷达和摄像头传来的数据来感知判定决策，然后根据设定的规则来计算最优路径，由此可见，我国的自动驾驶技术和人工智能毫无关系。特斯拉的FSD采用端到端技术，强调单车智能，不依靠高清地图，不需要提前规划好路线，直接通过摄像头得到的原始数据，输入到AI神经网络，就能得到左转右转前进后退的控制指令，和程序猿写程序毫无关系，它非常像真人看到场景然后开车，是一种纯视觉方案。人工智能模型提前训练好了，它相当于一个几十万年车龄的老司机，通过收集特斯拉几百万辆电动车的数据来训练模型，获得经验，具有极强的泛化能力。我国之所以不行，是因为我们在算法算力和数据上瑶瑶落后，主要缺乏海量数据去训练模型，由于制裁没有英伟达的算力，特斯拉的dojo超级计算机算力每年增长十倍。端到端的算法上我们又远远落后。
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修改:Barbarossa FROM 112.93.144.*
FROM 112.93.144.*

摸摸头
【 在 liangf 的大作中提到: 】
: 竟有此事？
: 发自「今日水木 on iPhone 13 Pro」
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愚昧
【 在 snowfields 的大作中提到: 】
: 激光雷达加超声波雷达加毫米波雷达才是正经道路
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竟有此事
【 在 xaiobaicai 的大作中提到: 】
: 你摸人两次头。
: 发自「今日水木 on 小白菜的iPhone」
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FROM 119.143.192.*

竟有此事
【 在 snowfields 的大作中提到: 】
: 我们把 多摄像头 用在支付行业 人脸识别，米国人说 多摄像头不如基于激光的人脸识别 准确，准确度达不到支付行业的门槛
: 我们把基于激光雷达的技术用于无人驾驶，你说 基于激光雷达的无人驾驶 不如基于多摄像头的无人驾驶，安全性达不到无人驾驶的门槛
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