- 主题:(更新)激光雷达技术路线被市场抛弃了,小鹏已经表态
专业人士啊,观点、信息都很详实。
国内能存续的方案商HW、尉小理、小米、mmt都比较稳,项目多或自己做车前景相对好。
大疆卓驭也有机会,研发能力很强,但实际公司战略怎么规划如何还要观望。
纯视觉路线的百度apollo类似,技术实力是有的,操盘运作是个问号。
其他车厂自研比较早的长城毫末已经有点掉队,近期魏建军直播城区noa应该是元戎方案。
极氪的方案在陈奇加入后应该会逐步替代掉mobileye,但水平上限如何暂时未知。
奇瑞大卓目前主攻的还是低配方案,不管内部口碑还是外部评价都一般。
其他的L4几小强,pony,autox,文远(跟博世一起搞),前景都不好说。
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: lidar短期内还是主流,毕竟用户心智也需要慢慢教育。研发团队内部分歧也很大,但12.3.6应该让他们趋同…
: 端到端也不是一蹴而就的,比如小米先玩泊车e2e、理想先玩左右转e2e,hw多条腿同时走,积累经验慢慢切换技术路线的,总之除hw外过渡是漫长的。
: 全球来看,tsl会授权给美国本土车企,hw、momenta、mibleye、小鹏、长城、大疆会授权给其他车企用,国内理想、蔚来、小米等主机厂也有自己的一套。
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现在纯视觉的能力,在自动驾驶这个领域,把tesla也算上,相比人类的上限还是差得远,这也是激光雷达还有用的原因之一。
“真正能发挥激光雷达上限的,那也是tesla走完纯视觉方案之后,有可能可以考虑引入激光雷达,来进一步覆盖更广的corner case。毕竟安全性的目标是可以无限高的。哪怕纯视觉比人安全10倍,引入激光雷达之后能安全100倍也是有价值的。”— 这个非常同意,当视觉能力真的挖掘到极致,就是这么个局面。
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 激光雷达的上限比纯视觉高,但没啥意义,因为这个上限很难达到,比纯视觉要难得多。
: 做个比喻的话,激光雷达能达到的上限相当于博士,纯视觉能达到的上限相当于本科。
: 但现在这帮吹激光雷达的厂商的水平,只相当连走路都不会的婴儿,只是坐在婴儿学步车假装自己会走而已。而tesla已经开始高考了。
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用作训练的人类驾驶行为GT,输入只有视觉信息,并没有激光雷达加持也就是无法建立内在联系。
结果就是即使加入激光雷达的数据,也无法吃到scaling law的红利。
【 在 MyWorkLife 的大作中提到: 】
: 显然有输出啊
: 采集数据的时候
: 甭管有多少种信号
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短期内是这样,理论上将来可以用实际数据 + 世界模型进行训练。
理论上那个时候激光雷达也可以作为输入。
【 在 zwordcn 的大作中提到: 】
: 围棋的问题空间是有限的,驾驶则是个开放问题。
: 自动驾驶的端到端,最终要用人类真实的驾驶数据来训练。
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老马是说比hw4高10倍,B200级别,而且内部人说确实功耗非常。。非常大
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: hw4比3好3-5倍,而ai5比hw4好5倍,能达到任意地点的Robotaxi。
: hw3销售2017-2023,设计是时以cnn优化为主;hw4比较短命2024-2025,感觉设计考虑比较仓促;ai5很可能与dojo核心相同,对模型各种支持兼容性会更好,毕竟来源于训练芯片,功能上直接支持Robotaxi,很可能是另一款长寿芯片。
: FSD transfer的确是一个非常重要的考虑因素,年底有单独训练的FSD充分利用高分辨率、高算力优势,估计curb问题比hw3好太多了。谨慎估计transfer会一直有,不包票哈。如果能等到8.8日Robotaxi发布,思路可能更清晰吧。
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Thor 500tops也就100多瓦,800那就该不止1400tops了
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: ai5 800瓦的功耗,基本可以推断是dojo两个D1芯片的功耗,三星4nm代工,大概1400TOPS算力。
: hw4大概在2020年设计,那时tsl还在研究transformer,并没落地,更没有大模型的爆发,应该是没做优化。现在仓促推出ai5,看不到技术传承或突破的可能,根据功耗推测是俩D1芯片比较合理…
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