- 主题:特斯拉FSD V12在美推送了
终于解决海量数据的过拟合问题了,这算wave1吧,仅限tsl员工和外部测试合作人员,网红都没ota还不算beta test,cybertuck还要训,占用其人力资源。只有北美大规模没问题了,才会向其他地方推广吧,听说可以按周发布模型了,这个迭代速度和我们训模型也差不多了。
好处就是不需要各种规则了,国内收集完数据训就行了,除去法律法规限制部分需要做规则去筛数据,基本0开发量,去年上半年国内组建的训维团队做适配估计难度不大了。
持币以待了,以后普通道路也可以轻松多了。
【 在 momomoi 的大作中提到: 】
: 之前是规则驱动,现在是数据驱动,不依赖激光雷达了用海量视频数据训练出的端到端神经网络,
: 看视频效果确实提升了好多
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几亿太吹牛了,实际端到端第一版用到了2-3千个司机的驾驶数据,哪怕是扩大到了第一批测试,也没有多少人。
第一版以后的影子模式,可能会收集不少有用数据,但最终还是要反复迭代才能最优。据说能每周发一版模型,每周都可以根据反馈迭代模型,这才是正途。
【 在 wsnsw 的大作中提到: 】
: 去年8月份就推出的,马斯克直播效果惊人,几乎是划时代的东西,几亿公里的用户数据通过超大算力的服务器群计算提取,能力经过5个月级数级的增长,
: 这是快进化到舒马赫了吧?
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对哦,有的靠几十辆车就可以做到遥遥领先。
【 在 flyleon 的大作中提到: 】
: 拉出来遛遛
: 数据和数据也是不一样的,也不是什么数据扔进去训练就行了
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不是,超声波探测距离很近的,导致急减速往往是前方骑线的车,超声波不一定能探测到,应该是有一个分类器对车道侵入进行分类的(fsdbeta11.x的changelog经常提这个分类器),纯视觉第一版数据集显然不具有普适性。
目前AP只有跟车距离2这一点不如旧版,其他都是纯视觉完胜。EAP变道还是肉,期待12,据说跟人一样…
【 在 ruige0822 的大作中提到: 】
: 国内升级完44版本,前视觉已经跑通了,AP已经很丝滑了,之前巨大bug侧车压线刹车没有了,解决方法就是侧雷达启动 大括号回来了
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在我的场景够用就行,郊区/城乡结合处没难度。可以同时跟踪四周几十个目标,路口防外卖鱼类也应该够用了。
【 在 yayiyayiya 的大作中提到: 】
: 拉到国内的环境用一下再说吧
: 如果tsl在印度和东南亚能搞成,在国内才能算有戏。
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所有企业都要降本,关键要合理,空调喷粉影响健康对吧?
tsl太抠了,为啥标配矩阵大灯,几百块的灯泡它不香吗,太蠢了吧…
【 在 yuandao888 的大作中提到: 】
: 关键是,以后其他车厂是视觉+激光雷达等等多探针的方案融合
: 特斯拉为了节约成本只有摄像头。。
: 毫无疑问,前者更靠谱,因为后者有的前者都有。
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有150多条规则,自动筛数据,然后去训练;视觉感知这块还可以用之前的数据训练,然后冻结这块,用几千人的数据训练控制模块;可以认为感知和以前没区别,但控制相当于fsdbeta 10.x的起步阶段。迭代两年,超过几倍老司机的能力没问题的。12比10提升大多了。
【 在 wsnsw 的大作中提到: 】
: 你这么说就比较中肯了,
: 以我8月份观察下来,fsd的反馈显示进化速度其实对国内没有优势。
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基本没哪个车主奔着矩阵大灯买的tsl,很多买完才知道,官方只宣传灯光秀,没有谁在乎这种花拳绣腿。
老马就是蠢。
【 在 yuandao888 的大作中提到: 】
: 降本就承认即可,没必要搞一些花里胡哨的借口
: 没有仪表盘,说是不需要,那为啥x和s又需要了
: 很多人,自己就是个用户,总是站在特斯拉公司的角度去洗涤,不知道大脑是如何思考的。。。
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摄像头用ryyb,你搜华为手机夜视图就知道了,比猫眼还牛。激光唯一的优势是夜视,这方面优势不大。
激光雷达大雨雾也跪,波长短,这是物理规律。目前100线的性能也很糟糕,目标后融合,准招指标只能兼顾一个。
特征融合的方式还在研究,2d、4d毫米波特征融合也在推进。在基于规则代码前提下,且感知能力很糟糕,激光雷达是个很好的补充。
【 在 yuandao888 的大作中提到: 】
: 一个不用雷达,光靠摄像头搞的智能驾驶
: 哪怕软件迭代1万次
: 你敢全天候开??比如晚上,比如大雾天,大雨天。。。
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gjc了,看图。
【 在 wsnsw 的大作中提到: 】
: 这是乐观的推测
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