- 主题:Re: 比特理?蔚小理?
比特埃,理小蔚
【 在 malern88 的大作中提到: 】
: 理想慢慢走出来了,产品力,销量都很棒,另外自动驾驶虽比不过小鹏,但是一直在努力全棧自研,从一开始就自己找资质,建工厂。蔚来一开始就没想着自己建工厂,各种挥霍钱,到现在否靠着江淮,一辆车也要给江淮不少钱吧,小鹏一直在跟着特斯拉,却从来没超越,坐等小鹏自动驾驶的黑天鹅事件。只有李想对汽车行业的理解最深刻,因为他一直在这个行业,看好理想,希望早日到100万辆年销量。
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FROM 221.216.116.*
说了半天没说到点子上,本质是国人根本不信任纯电车,没法作为主力车,纯电车的定位主要还是网约车和家庭第二辆市内代步小车。
小鹏,蔚来,智己,阿维塔,这些超过30w的家庭用高端纯电车市场太小,同价位在空间、成本、补能体验上被混动完爆,战略方向都走错了,我一直呼吁这些纯电车企赶快切入混动,两条腿走路,而且看清楚哪条才是大腿
【 在 malern88 (人生如逆旅) 的大作中提到: 】
: 理想慢慢走出来了,产品力,销量都很棒,另外自动驾驶虽比不过小鹏,但是一直在努力全棧自研,从一开始就自己找资质,建工厂。蔚来一开始就没想着自己建工厂,各种挥霍钱,到现在否靠着江淮,一辆车也要给江淮不少钱吧,小鹏一直在跟着特斯拉,却从来没超越,坐等小鹏自动驾驶的黑天鹅事件。只有李想对汽车行业的理解最深刻,因为他一直在这个行业,看好理想,希望早日到100万辆年销量。
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理想的辅助驾驶好像是外面采购的?
【 在 malern88 (人生如逆旅) 的大作中提到: 】
: 理想慢慢走出来了,产品力,销量都很棒,另外自动驾驶虽比不过小鹏,但是一直在努力全棧自研,从一开始就自己找资质,建工厂。蔚来一开始就没想着自己建工厂,各种挥霍钱,到现在否靠着江淮,一辆车也要给江淮不少钱吧,小鹏一直在跟着特斯拉,却从来没超越,坐等小鹏自动驾驶的黑天鹅事件。只有李想对汽车行业的理解最深刻,因为他一直在这个行业,看好理想,希望早日到100万辆年销量。
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FROM 211.90.248.*
联合研发可能也算自研吧
【 在 malern88 (人生如逆旅) 的大作中提到: 】
: 全棧自研,人家很明确的说了
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: 【 在 chelseaLL 的大作中提到: 】
: : 理想的辅助驾驶好像是外面采购的?
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FROM 211.90.248.*
全栈个卵,只有算法是,其他都是买的
【 在 malern88 的大作中提到: 】
: 全棧自研,人家很明确的说了
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FROM 120.244.236.*
本来就是全栈自研啊
- 来自 水木社区APP v3.5.7
【 在 iGeek 的大作中提到: 】
: 全栈个卵,只有算法是,其他都是买的
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FROM 202.59.215.*
你说说理想自研了什么?
【 在 leon1020 的大作中提到: 】
: 本来就是全栈自研啊
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【 在 iGeek 的大作中提到: 】
: 全栈个卵,只有算...
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FROM 223.104.39.*
re,街上的纯电,除了特斯拉,一半以上都是网约车和出租车
【 在 Onepunchman1 的大作中提到: 】
: 说了半天没说到点子上,本质是国人根本不信任纯电车,没法作为主力车,纯电车的定位主要还是网约车和家庭第二辆市内代步小车。
: 小鹏,蔚来,智己,阿维塔,这些超过30w的家庭用高端纯电车市场太小,同价位在空间、成本、补能体验上被混动完爆,战略方向都走错了,我一直呼吁这些纯电车企赶快切入混动,两条腿走
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发自「今日水木 on iPhone 8 Plus」
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FROM 117.136.12.*
高级辅助驾驶的几个基本构成,感知,规划,控制。主要难点在感知上,用的是现在比较时髦的BEV+大模型的算法,论文大家都可以看,实现各家都是自研的。也就是从摄像头的信号数据开始就用自己的算法处理,这可以算是全栈自研了。
非全栈自研的例子,比如mobileye的黑盒,只能看到输出的感知结果,地平线也有白盒的商业方案,但地平线用自己的算法给你输出了结果,用这类就不算全栈自研了。
另外前年、去年到今年,特斯拉的BEV、占用网络、chatgpt带火的大模型,基本上已经指明了自动驾驶领域的“正确”方向,之前的高精地图拐棍、小模型rule base的算法,各家厂商投入的精力都算是沉没成本了。在这个方面,理想从理想one开始就可以车端采集数据,云端自动数据标注,车端跑影子模式,随着L系列交付量对除特斯拉以外的几家形成数量级的优势,这部分“比特”优势可以迅速抹平其他厂家这几年辛辛苦苦爬出来的一点先发优势。
【 在 iGeek 的大作中提到: 】
: 你说说理想自研了什么?
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FROM 101.228.203.*
re,只有全栈的才有先发优势;数量优势就是最大的优势,还有菊花粉丝说不全靠数据也遥遥领先,他家永远改不了吹牛的恶习,只能呵呵了。
无论是地平线白盒还是豪未的源码级方案,都离不开核心研发对数据理解、处理,这往往是各家性能差异的最大差异,外购调参调数据很难快速达到合理的理解水平的,不太看好这种模式。
智能辅助驾驶已经极大提升了用车体验,但凡用过的绝对不考虑功能车了。
【 在 Lypher 的大作中提到: 】
: 高级辅助驾驶的几个基本构成,感知,规划,控制。主要难点在感知上,用的是现在比较时髦的BEV+大模型的算法,论文大家都可以看,实现各家都是自研的。也就是从摄像头的信号数据开始就用自己的算法处理,这可以算是全栈自研了。
: 非全栈自研的例子,比如mobileye的黑盒,只能看到输出的感知结果,地平线也有白盒的商业方案,但地平线用自己的算法给你输出了结果,用这类就不算全栈自研了。
: 另外前年、去年到今年,特斯拉的BEV、占用网络、chatgpt带火的大模型,基本上已经指明了自动驾驶领域的“正确”方向,之前的高精地图拐棍、小模型rule base的算法,各家厂商投入的精力都算是沉没成本了。在这个方面,理想从理想one开始就可以车端采集数据,云端自动数据标注,车端跑影子模式,随着L系列交付量对除特斯拉以外的几家形成数量级的优势,这部分“比特”优势可以迅速抹平其他厂家这几年辛辛苦苦爬出来的一点先发优势。
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