- 主题:为啥现在特斯拉的自动驾驶很尴尬，从CVPR2023最佳论文说起
确实如此，transformer解决了多模态特征提取融合问题，激光雷达，视觉，毫米波，超声波，IMU等等这些信号完全可以进行特征融合，无需人工规则。从这个角度来说，随着算力，大模型发展，纯视觉只会越来越落后多模态输入方案。
【 在 whistlingMe 的大作中提到: 】
:CVPR基本上可以说是人工智能世界第一会，今年的最佳论文是上海AILab的自动驾驶方向《UniAD Planning-o
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恰恰相反，你是没有体验过国内的智驾，比如华为问界，阿维塔，以及百度，文远的带激光雷达的 L4 车。你也可以去看看博主做的路测，特斯拉那种45分钟接管的展示效果，路测场景真的已经落伍了。我是做这行业的，经常路测对比，从对比效果看，在中国道路特斯拉真的不如华为。
【 在 TrinidadSeal 的大作中提到: 】
:我觉得吧，你这就是一个大概也没有碰过FSD的人在那里纯粹的想象。。。我身边朋友里和同事里，买FSD的，几乎都称赞FSD，
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呵呵，只要安全，体验效果好，用高精有什错，而且现在方案都不用传统的高精地图了，和特斯拉一样用的sdmap,你这太落伍了，
【 在 TrinidadSeal 的大作中提到: 】
:呵呵，小鹏问界都还在用高精绘图呢，等他们能脱离应试教育再谈自动驾驶吧。:而且我也给你贴了百万英里事故率数据了，不只是靠感
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