只是没渲染而已，又不是没识别。
tesla ai day上的宣传视频，宣传内容自然要突出重点。
这个场景的重点就是给大家看极端情况下对车辆跟踪的稳定性。

这种场景随着fsd的推进估计在用户手上遇到也是早晚的事情。
事实上雨雪完全覆盖路面标志的fsd场景现在就有：
https://www.bilibili.com/video/BV17J41157j3
https://www.bilibili.com/video/BV1hm4y1S7Gr
https://www.bilibili.com/video/BV1RJ411G7jd



【 在 flyyan 的大作中提到: 】
: 不识别标线旁边没有车那咋开，识别出护栏再做动作？或者快到沟里再做动作？
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修改:lvsoft FROM 114.222.220.*
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我从google刚开始做自动驾驶，还没有叫waymo的时候就跟踪他们的技术路线了。
我认为tesla是快速追上并大幅反超了，而且是在很短的时间内，大概就是在这3-4年，而爆发就在这最近的1年。

2016年前后tesla还是基于mobileye的autopilot，在2016年前后出了几次严重事故之后就推翻自己做了。这个阶段可以认为tesla是为了能在商业上吹牛，先买了个他以为很成熟的mobileye的解决方案顶一顶，还没自己的solution（ps: mobileye其实还是蛮nb的，别觉得人家很拉垮，我在2000年初就在跟踪mobileye的技术路线了）
早期的硬件方案还是基于nvidia的，到2019年开始使用自研的ai芯片。从这个时间开始形成fsd的雏形，之后到2021年5月发布小规模开放测试的v8版（也是从这版开始开放用户自己测试，早期只有1000人规模），到现在的v10.69版(这是一个比较大的milestone，老马还特别强调了下69这个数字，这是他喜欢的体位...)。也就过了区区1年3个月，这一年内fsd的进化是肉眼可见的巨大和迅速。基本上，反超waymo的时间点，就发生在这1年内的某个版本，在这之前都可以说是waymo遥遥领先。

作为对比，waymo的发展就太慢了，一年前是在凤凰城内试运行，一年后还是在凤凰城内试运行，期间还因为依赖的高清地图和实际路况发生了变化，而产生了一场重大运营事故。我认为waymo已经没有一丝可能跟tesla正面对抗了，下面就看什么时候宣布破产了。两者拥有的数据样本规模相差实在是太太大，fsd整个ai stack和配套的工具环境也都已经打磨的很到位了。前面还有人在问fsd能否识别减速带...事实上路上出现一只拉圣诞老人车的麋鹿都不是问题。你能想到的，和你想不到的奇葩场景里面都会有。tesla现在有10万台车在真实测试（同时也是10万个优秀测试员不断上报问题），100万台车在采集数据。采集过来的数据自动增扩，自动标记，自动训练，然后送入exa级算力的dojo，以周为单位迭代。fsd的代码也不断缩短，按照老马去年的说法fsd大约只有几万行c++代码，AI还在不断取代人手写的代码功能。我反正是看不出fsd还有哪些瓶颈要突破，一切轨道都被设计好，就等时间的推移和硬件升级了。比如tesla其实到现在为止一只用的2015年推出的，以现在来看指标已经相当拉垮的摄像头（就没人觉得tesla的哨兵模式图像质量很差，远不如随便哪款的行车记录仪嘛？那个就是fsd的第一视角图像）。所以FSD的首席科学家andrej karpathy离职我是一点也不奇怪的。

这个月月底9.30日，又是第二轮tesla ai day，到时候看看tesla又会发布什么信息。

【 在 ia 的大作中提到: 】
: 我对谷歌的技术能力更有信心一些，认为谷歌的waymo应该更厉害一些。
: 不过没有开放测试，也很少视频，所以只能是“我认为”了。
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