这个有点类似我是跑车我跑的快，
高铁看着两轨道笑而不语。
确实不好说。
【 在 robaaaby 的大作中提到: 】
: 它自动驾驶的输入是图像数据 然后根据模型直接输出控制指令 这个就叫端到端。一般的都是先通过各种传感器感知目标，然后融合目标，接着预测目标接下来的动作，再输入到规划端规划路径 最后形成控制指令。马斯克前几个月不是说准备用模型替换现在的规控算法吗，他现在这个演示也是为了兑现自己吹过的牛。
: 他这个在方法论上是先进的 完全模仿人，也没传感器给你融合 也不用精细计算距离 就是输入光子 输出动作。
: 至于这到底适不适合自动驾驶 以及和其他公司大冗余的设计比谁更好 那就有很多不同意见了
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1、端到端只是一个概念，和是否先进没有关系；
2、端到端的输入可以是多模态，输入图像+雷达+声纳 输出控制指令，也是端到端。没有规定只能输入一种信息；
3、端到端对坚持单图像的路线的更不利，在人工规则为主的技术路线中，多模态信息很难处理，有矛盾了不知道以哪一个为主，这是特斯拉放弃多模态的原因。但是端到端完全降维解决了这个问题，一股脑全丢给大模型处理，根本没有人为规则，输入信息越丰富输出越精准；
4、其实ChatGPT的成功才算是给了产业界信心，Bigger is better，之前端到端不够好就是因为算力不够，现在很多技术人员都相信，只要车上算力够，端到端就能超过人类；


【 在 robaaaby 的大作中提到: 】
: 它自动驾驶的输入是图像数据 然后根据模型直接输出控制指令 这个就叫端到端。一般的都是先通过各种传感器感知目标，然后融合目标，接着预测目标接下来的动作，再输入到规划端规划路径 最后形成控制指令。马斯克前几个月不是说准备用模型替换现在的规控算法吗，他现在这个演示也是为了兑现自己吹过的牛。
: 他这个在方法论上是先进的 完全模仿人，也没传感器给你融合 也不用精细计算距离 就是输入光子 输出动作。
: 至于这到底适不适合自动驾驶 以及和其他公司大冗余的设计比谁更好 那就有很多不同意见了
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我实在没看懂你具体想说什么。我只说一下第三点吧 我觉得特斯拉用纯视觉端到端 更多的是基于他们的方法论，“人可以只用视觉那自动驾驶必然也能” 这很符合马斯克的第一性原理，所以我说他们在方法论上是先进的，因为其他公司还没一套自己的方法论
他们肯定不在乎你说的什么更精准什么的 所谓的更精准在他们看来都是没必要的冗余。
- 来自 水木社区APP v3.5.7
【 在 whistlingMe 的大作中提到: 】
: 1、端到端只是一个概念，和是否先进没有关系；
: 2、端到端的输入可以是多模态，输入图像+雷达+声纳 输出控制指令，也是端到端。没有规定只能输入一种信息；
: 3、端到端对坚持单图像的路线的更不利，在人工规则为主的技术路线中，多模态信息很难处理，有矛盾了不知道以哪一个为主，这是特斯拉放弃多模态的原因。但是端到端完全降维解决了这个问题，一股脑全丢给大模型处理，根本没有人为规则，输入信息越丰富输出越精准；
: 4、其实ChatGPT的成功才算是给了产业界信心，Bigger is better，之前端到端不够好就是因为算力不够，现在很多技术人员都相信，只要车上算力够，端到端就能超过人类；...
※ 修改:·robaaaby 于 Aug 30 14:32:15 2023 修改本文·[FROM: 140.205.147.*]
※ 来源:·https://exp.mysmth.net·[FROM: 140.205.147.*]

修改:robaaaby FROM 140.205.147.*
FROM 140.205.147.*

你好厉害啊 说话又好听又能看懂别人说话 我什么都不懂 向你学习好顶赞。


【 在 whistlingMe 的大作中提到: 】
: 我在说你对端到端这个概念的理解不对，它既不代表先进，也不限制只用图像。但未来算力足够后肯定是端到端。端到端+堆传感器硬件才是最靠谱的路径。
: 马斯克的所谓“第一性”原理在技术圈根本没有得到任何认可，我相信绝大部分人都明白只用图像最大的好处是成本低。
: 所谓的准确性，量化指标有平均接管里程，或者平均接管时间。实际上马斯克这次直播不是已经暴露了，低成本方案会导致整车自动驾驶水平跟不上业内堆硬件的顶尖水平了吗？19分钟就出现一次接管。而且路况还不复杂，这水平真的不够看。国内的小鹏、问界现在都经常在B站直播。
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FROM 140.205.147.*

自动驾驶的技术迭代最后还是收敛到了芯片上面


【 在 whistlingMe 的大作中提到: 】
: 1、端到端只是一个概念，和是否先进没有关系；
: 2、端到端的输入可以是多模态，输入图像+雷达+声纳 输出控制指令，也是端到端。没有规定只能输入一种信息；
: 3、端到端对坚持单图像的路线的更不利，在人工规则为主的技术路线中，多模态信息很难处理，有矛盾了不知道以哪一个为主，这是特斯拉放弃多模态的原因。但是端到端完全降维解决了这个问题，一股脑全丢给大模型处理，根本没有人为规则，输入信息越丰富输出越精准；
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