一个笑话。马斯克一边在spacex要把1亿刀一颗的火箭引擎成本压缩到25万美元，另一边在tesla却有无数人认为马斯克搞不定区区激光雷达的cost down问题，不上激光雷达是为了省钱。

另外，tesla的ai芯片有72 tflops的算力，麻烦你推荐个几十美元的，具有72tflops算力的NPU方案。我很感兴趣呢。

【 在 mafama 的大作中提到: 】
: 其实从马斯克对待自动驾驶的态度就能看出来，
:   从说的方面：17年丫就吹半年之内就能完成完全自动驾驶，还说一两年内就会有没有方向盘的新车，然后隔一段时间吹一次，到现在吹了三四次，直到去年才承认完全自动驾驶丫做不出来。
:   从做的方面：从来不肯在自动驾驶研发上花钱，为了省钱，死活不肯用激光雷达，后来连毫米波雷达都省了，芯片也不舍得买英伟达的，为了省钱自己做只值几十美元的NPU来当自动驾驶芯片。说真的，几十美元烂大街的NPU，加几个摄像头，整套系统硬件成本估计还不如一款小米手机，这玩意真能实现全自动驾驶？
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从老马没做自动驾驶的时候，从waymo还没从google独立出来的时候，我就不认为激光雷达的成本是什么狗屁问题。

不知道你们是基于什么理由，坚信激光雷达的成本降不下来的。难道激光雷达必须用大量贵金属制造不成？

【 在 cokebear 的大作中提到: 】
: 这些视频其实意义都不大，corner case情况太多了，但对个体来说又是黑天鹅，让某个驾驶员去开，开一年都开不出一个，但不妨碍再开一个星期就遇到事故
: 根源在于特拉斯的传感器只有视觉和毫米波雷达（雷达现在也扔了），对千变万化的路况，总有这两种传感器组合起来也无法解决的场景，之前那个白色卡车识别成天空的就是一个例子
: 这种corner case太多了，有些都无法想象，而且这种数据搜集起来很困难，大部分用户都只是当辅助在用，很多情况下都人为干预了，特斯拉也不一定能立即作为corner case来用，所以永远是一个open set
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我为什么要找第二家，找不到第二家就证明特斯拉实现全自动驾驶了么，什么逻辑

随便找个做视觉来问问就知道仅仅靠视觉感知搞定一切路面情况，就是扯淡

【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 增加新的感知手段，corner case怎么就减少了？你自己都说融合决策是个难题了，这个解决起来就更容易的结论是怎么得出的？
: 要更容易那你找个第二家，有群众大规模测试的全自动驾驶视频出来呀。
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修改:cokebear FROM 218.79.225.*
FROM 218.79.225.*

今年9月30号，tesla ai day可以看看。
老马最新的消息是：只要你跑的过5mph就没问题。

teslabot来咯。
【 在 mafama 的大作中提到: 】
: 从2017年model 3上市以后，整个5年，就上市了一款新车，semi到现在看不到影子，cyber到现在也看不到影子，好歹现在市值一万亿美元了，研发还这么拉胯？
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天朝之所以这个局面，就是和这个帖子里的无脑喷子一样的人太多
  
【 在 lvsoft (Lv(The Last Guardian)) 的大作中提到: 】
:  典型的连fsd都不了解就说不要再吹fsd。
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:  fsd从来没撞死过人，甚至事故都出的很少。
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