☆─────────────────────────────────────☆
qtpr (Transcendence constitutes selfhood.) 于 (Wed Nov 8 09:55:20 2023) 提到:
找到若干场景，让hw的系统表现得更好，这并不难。但同样也可以找到若干场景，让xp的系统表现得更好。
在当前的机器学习和深度学习的基本范式之下，解决不了伪正率和伪负率的矛盾；特别是深度学习，模型的可解释性很差，几乎每个现实的模型在开放世界中都存在大量corner case解决不了，如果用人工规则强行处理这些corner case，虽然可能解决它们，但一般会引入新corner case。这是因为模型整体上是不可解释的，没有办法保证一致性和整体有效性。
更理论地说，统计学习理论方面早有若干著名的no free lunch定理，说明所有模型都是有归纳偏置的（所谓归纳偏置，就是模型的前提假定或使用条件）。没有归纳偏置的普适模型，是无用的模型，几乎不能应对任何非琐碎的任务。通用的自动驾驶，在某种意义上说就等同于没有归纳偏执的”普适模型“。
总结起来就是一句话，在现有的经典概率统计和经典逻辑框架下，自动驾驶永远达不到有些人所吹嘘的前景。
☆─────────────────────────────────────☆
spritesw (spritesw) 于 (Wed Nov 8 10:39:45 2023) 提到:
百度做的不错，亦庄已经有无人驾驶出租车了
☆─────────────────────────────────────☆
Elric (钻石恒久远，一颗永留传) 于 (Wed Nov 8 10:44:54 2023) 提到:
如果能超过人一个数量级,就可以接受
(比如各种严重程度的事故率都低于人类一个数量级)
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 找到若干场景，让hw的系统表现得更好，这并不难。但同样也可以找到若干场景，让xp的系统表现得更好。
: 在当前的机器学习和深度学习的基本范式之下，解决不了伪正率和伪负率的矛盾；特别是深度学习，模型的可解释性很差，几乎每个现实的模型在开放世界中都存在大量corner case解决不了，如果用人工规则强行处理这些corner case，虽然可能解决它们，但一般会引入新corner case。这是因为模型整体上是不可解释的，没有办法保证一致性和整体有效性。
: 更理论地说，统计学习理论方面早有若干著名的no free lunch定理，说明所有模型都是有归纳偏置的（所谓归纳偏置，就是模型的前提假定或使用条件）。没有归纳偏置的普适模型，是无用的模型，几乎不能应对任何非琐碎的任务。通用的自动驾驶，在某种意义上说就等同于没有归纳偏执的”普适模型“。
: ...................
☆─────────────────────────────────────☆
magickylin (佐佑佐) 于 (Wed Nov 8 10:50:33 2023) 提到:
辅助驾驶还是很不错的，起码电脑可以通过不同的传感器做到360度无死角的态势感知，人在驾驶时候视线随着时速增加，处理能力会降低的。
☆─────────────────────────────────────☆
lcy362 (mallow) 于 (Wed Nov 8 10:57:09 2023) 提到:
关键是没办法评估，之前我看很多人吹小鹏吹特斯拉比其他家强的时候，我就好奇怎么评估出来的。
过去到现在所有的测试都是很片面的，无法得出可信任的结论。
华为把智驾往主动安全里融合的思路是对的，这样可以做到完全正收益，算法有一些提升，就能获得收益，不像自动驾驶那样，做不到一条线，就等于零
☆─────────────────────────────────────☆
qtpr (Transcendence constitutes selfhood.) 于 (Wed Nov 8 11:56:26 2023) 提到:
超不过靠谱有经验的人类司机，更不要说超过一个数量级了
【 在 Elric 的大作中提到: 】
: 如果能超过人一个数量级,就可以接受
: (比如各种严重程度的事故率都低于人类一个数量级)
:
☆─────────────────────────────────────☆
iGeek (iGeek) 于 (Wed Nov 8 11:58:37 2023) 提到:
车轱辘话天天说
☆─────────────────────────────────────☆
tedxyz (ted's sweatcoat) 于 (Wed Nov 8 12:14:00 2023) 提到:
理想给钱太多了，只能天天说
【 在 iGeek 的大作中提到: 】
: 车轱辘话天天说
☆─────────────────────────────────────☆
qiqiseattle (铁甲聪仔) 于 (Wed Nov 8 12:16:44 2023) 提到:
我特别同意楼主的判断。
☆─────────────────────────────────────☆
xilong (新乡巴佬) 于 (Wed Nov 8 12:38:38 2023) 提到:
谁家敢承诺自动驾驶出事故厂家负责，谁家就是自动驾驶
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 找到若干场景，让hw的系统表现得更好，这并不难。但同样也可以找到若干场景，让xp的系统表现得更好。
:
: 在当前的机器学习和深度学习的基本范式之下，解决不了伪正率和伪负率的矛盾；特别是深度学习，模型的可解释性很差，几乎每个现实的模型在开放世界中都存在大量corner case解决不了，如果用人工规则强行处理这些corner case，虽然可能解决它们，但一般会引入新corner case。这是因为模型整体上是不可解释的，没有办法保证一致性和整体有效性。
:
: 更理论地说，统计学习理论方面早有若干著名的no free lunch定理，说明所有模型都是有归纳偏置的（所谓归纳偏置，就是模型的前提假定或使用条件）。没有归纳偏置的普适模型，是无用的模型，几乎不能应对任何非琐碎的任务。通用的自动驾驶，在某种意义上说就等同于没有归纳偏执的”普适模型“。
:
: 总结起来就是一句话，在现有的经典概率统计和经典逻辑框架下，自动驾驶永远达不到有些人所吹嘘的前景。
: --
:
发自「今日水木 on Nokia 8800 CAR」
☆─────────────────────────────────────☆
JessePinkman (JessePinkman) 于 (Wed Nov 8 12:41:11 2023) 提到:
“同样也可以找到若干场景，让xp的系统表现得更好。 ”
为啥不找？是不是xp太淳朴了？不忍心？就这么被公开处刑都不忍心？
☆─────────────────────────────────────☆
hsv (哈喽沃德) 于 (Wed Nov 8 12:47:08 2023) 提到:
看完aiday定tsl飘过，我两年前建议公司某个雷视项目不要搞后融合，不听，碰壁了，开始搞bev了…
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 找到若干场景，让hw的系统表现得更好，这并不难。但同样也可以找到若干场景，让xp的系统表现得更好。
: 在当前的机器学习和深度学习的基本范式之下，解决不了伪正率和伪负率的矛盾；特别是深度学习，模型的可解释性很差，几乎每个现实的模型在开放世界中都存在大量corner case解决不了，如果用人工规则强行处理这些corner case，虽然可能解决它们，但一般会引入新corner case。这是因为模型整体上是不可解释的，没有办法保证一致性和整体有效性。
: 更理论地说，统计学习理论方面早有若干著名的no free lunch定理，说明所有模型都是有归纳偏置的（所谓归纳偏置，就是模型的前提假定或使用条件）。没有归纳偏置的普适模型，是无用的模型，几乎不能应对任何非琐碎的任务。通用的自动驾驶，在某种意义上说就等同于没有归纳偏执的”普适模型“。
: ...................
☆─────────────────────────────────────☆
tedxyz (ted's sweatcoat) 于 (Wed Nov 8 12:52:10 2023) 提到:
tsl的aeb没有让我失望过
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 看完aiday定tsl飘过，我两年前建议公司某个雷视项目不要搞后融合，不听，碰壁了，开始搞bev了…
☆─────────────────────────────────────☆
chaodide (超底) 于 (Wed Nov 8 13:26:44 2023) 提到:
难得你脑袋清醒一次。
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 找到若干场景，让hw的系统表现得更好，这并不难。但同样也可以找到若干场景，让xp的系统表现得更好。
: 在当前的机器学习和深度学习的基本范式之下，解决不了伪正率和伪负率的矛盾；特别是深度学习，模型的可解释性很差，几乎每个现实的模型在开放世界中都存在大量corner case解决不了，如果用人工规则强行处理这些corner case，虽然可能解决它们，但一般会引入新corner case。这是因为模型整体上是不可解释的，没有办法保证一致性和整体有效性。
: 更理论地说，统计学习理论方面早有若干著名的no free lunch定理，说明所有模型都是有归纳偏置的（所谓归纳偏置，就是模型的前提假定或使用条件）。没有归纳偏置的普适模型，是无用的模型，几乎不能应对任何非琐碎的任务。通用的自动驾驶，在某种意义上说就等同于没有归纳偏执的”普适模型“。
: ...................
☆─────────────────────────────────────☆
hsv (哈喽沃德) 于 (Wed Nov 8 13:43:23 2023) 提到:
毕竟有正规机构测试。
【 在 tedxyz 的大作中提到: 】
: tsl的aeb没有让我失望过