- 主题:这小视频居然是用来证明智驾NB的？
呵呵，对“智驾”抱有幻想的，一般都是新手司机和键盘侠。因为老司机很容易发现自己不仅比“智驾”靠谱，也比“智驾”反应快预判好。
【 在 Darkseed 的大作中提到: 】
: 不会吧？是我理解有问题，还是点赞的人实际是不会开车的？
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每个人都是独特的，一些人出了事故，不等于其他人也会出类似的事故。
但一个程序的不同copy是精确相同的，一个智障驾驶系统，装在一台车在某个场景下出事了，它状态其他车上在同样的场景下也会出事。
【 在 rasper 的大作中提到: 】
: 然而在交警那里
: 各种大白天撞事故车的司机理由都是没注意
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别扯淡了，只要你定义所谓的最优策略，就是由算法代码决定的。由算法代码决定的东西，在相同的条件下就会总是被触发。
【 在 rasper 的大作中提到: 】
: 那你就错了，现在智驾已经有浓厚的AI意味，博弈的成分和实时调整的成分越来越多，也就是一个条件会触发几万种策略，它再选择其中最优的那一个。这意味着你重复某一个相同场景，智驾的表现都是不同的。
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: #发自zSMTH@SM-F9360
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这都是毫无意义的噱头，把决策机制建立在光线和像素级别的输入上，那么数据量就远不能支持有效的学习，只会增加过拟合风险和误判。
说白了，现在这套架构只能挖掘出一些样本相关，连总体相关都未必能发现，更遑论因果关系了。
【 在 rasper 的大作中提到: 】
: 所以你不懂啥叫策略网络？确实有代码，但是它的深度和广度已经不是由A场景触发B行为了，而是由A触发1000项分支行为。由于世界上不可能存在完全相同的场景，尤其是在实际公开道路，即使是封闭环境，比如由于光线，当前车速，周围环境障碍物的不同，汽车的行驶方式都会有不同的变化。
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: #发自zSMTH@SM-S9280
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根本没有原理，我就是搞AI的，对于搞深度学习的那些人的自我吹嘘已经腻了
【 在 rasper 的大作中提到: 】
: 你连原理都不知道就开始评价结果了
: 就告诉你即使实测，重复一个场景无数次，智驾的决策有可能大相径庭，同一个路口有时候赶过有时候犹豫有时候丝滑抢行，你知道为什么吗？
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别扯淡了，数据驱动是现在智驾原理的本质，根本无法解决数据驱动范式固有的局限。
【 在 rasper 的大作中提到: 】
: 搞AI和智能驾驶是两回事
: 就说一条，以安全性为前提，会导致策略的大不同。
: 你作为老司机在车阵里左突右进加塞抢行等屡屡成功，沾沾自喜，是因为你大量使用了“赌”的成分，赌人家不敢撞你，赌人家会让，赌人家守交规，赌你可以毫发无伤地过去。
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别忽悠了，论AI和汽车方面的认知和知识，你差得太远。
【 在 rasper 的大作中提到: 】
: 对于认知有限的人我懒得跟你科普了
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: #发自zSMTH@SM-S9280
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我没用过什么，理想和长城的L2，不算智障驾驶？现在市面上有量产的L3智障驾驶了？
【 在 rasper 的大作中提到: 】
: 你都能问出智驾能不能看到前车的前车，以及拉手这种问题，足见你根本没用过呀，还好意思大言不惭
: 我都懒得点破
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问界我也试驾过，试驾时我蛇形超车了一次，系统就来了个幽灵刹车，把全车人吓了一跳。
这种水平的智障驾驶就别吹了，伪正率和伪负率是两难，现有的数据驱动架构根本没法完全解决这个问题。拿“aeb可以给安全兜底”这种鬼话忽悠人，良心不痛吗，呵呵。
【 在 rasper 的大作中提到: 】
: 喔，理想和长城啊，我知道原因了。
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: #发自zSMTH@SM-S9280
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跟哪一版有关系吗。我游刃有余地正常超车时，系统自行判定我跟前车距离太近，突然给了一脚急刹。这关落叶什么事。
【 在 rasper 的大作中提到: 】
: 你试驾是啥时候，又是哪一版？
: 现在有6万问界智驾车主每天开，但凡有点小毛病的小视频都会被转来转去，所以幽灵刹车在哪呢？别忘了，每个月智驾系统都在更新，去年冬天有报告说尾气/树叶刹停的很快就不会复现了。
: 这就是智驾比人高明的地方，它会汇总经验不断提升，但是很多人的车技以及专注度一辈子也就那样了。
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修改:qtpr FROM 111.167.211.*
FROM 111.167.211.*