- 主题:（更新）激光雷达技术路线被市场抛弃了，小鹏已经表态
微博已经high了两轮了。
【 在 morrischen12 的大作中提到: 】
: 何小鹏的特斯拉评估报告出来了没有？
: 发自「快看水母 于 把时光，都炖香」
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建议你观察一下工程落地。
如果还不理解，你就是对的。
【 在 bianju 的大作中提到: 】
: 你把几个概念混淆在一起了，端到端不代表必然是视觉系统，一样可以用雷达，权重问题而已，而不是非此即彼
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FROM 114.246.239.*
至少大众入股，可能有希望。
【 在 flybox 的大作中提到: 】
: 小鹏的智驾会授权给其他车企？
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光伏企业天天跌，说明太阳能技术被人类抛弃了？
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 另一个龙头禾赛科技也是一路走低，现在市值已经不到6亿了
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放着现成的雷达不用，用激光。。。。
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 速腾聚创早盘暴跌65%
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FROM 175.160.207.203
你说的是alphazero类似的强化学习，目前智能驾驶还达不到这个仿真水平，之前用nerf，分辨率很差，今年用3dgs，但我们的非交通项目实测效果一般般，demo还行，我个人感觉做智能驾驶仿真还远远不够。可能他们也用了diffusion，但也仅限于预测下一秒，或几秒，应该不是用来生成仿真场景的。用来做策略学习远远不够的。你看12.4.1-2版本的说明就知道，仿真最多来生成corner case，模型还是依赖于真实驾驶数据。
只有这一代端到端玩明白了，待仿真技术成熟以后，下一代智能驾驶就没有人类司机什么事了，什么lidar、radar全给我上，炸弹来了、火山爆发、地震、楼塌了，你想不到的场景都能绕开…
【 在 snwofox303 的大作中提到: 】
: 你对端到端理解是错误的。端到端可不是通过揣摩人类的驾驶习惯和行为。端到端就如同当初的围棋ai，只需要告诉它围棋的基本规则，剩下的一切都靠它自我对弈和学习，根本不需要任何的人类指导，定式以及棋谱之类的东西。这些对ai来说都是噪音
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: - 来自 水木说
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FROM 114.246.239.*
当初人类对围棋的认知和你现在对道路交通的认知差不多，而且最初围棋ai也是按照你说的这样的方法训练的，也就是第一代阿尔法狗，而第二代阿尔法狗就是我说的那种方法。智能驾驶也将重复上述过程
【 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。
- 来自 水木说
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FROM 124.64.22.*
我说的是趋势，最终一定是我说的那样，这才是真正的端到端。现在的所谓端到端就如同第一代阿尔法狗，强行灌输给它一大堆规则棋谱和定式，根本就不算端到端
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 你说的是alphazero类似的强化学习，目前智能驾驶还达不到这个仿真水平，之前用nerf，分辨率很差，今年用3dgs，但我们的非交通项目实测效果一般般，demo还行，我个人感觉做智能驾驶仿真还远远不...
- 来自 水木说
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FROM 124.64.22.*
哈哈，这次12.4.2略搞笑，跟我自己训练模型有点像：面多了加水、水多了加面，按下葫芦又起瓢。但结果没让人失望，只要规模效应没到，hw3达到L3希望就很大。
更深更大的模型、更多的数据、更高的算力，简单粗暴，ai5看起来是未来，准备换车吧…
【 在 Vas 的大作中提到: 】
: 牛逼专业了，佩服，每次看你的帖子学习很多
: - 来自 水木社区APP v3.5.7
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FROM 114.246.239.*
人类靠眼睛，但摄像头不等于眼睛，摄像头感知的信息比人眼差远了。
不然也不会出现特斯拉看到箱货还往上撞了。
【 在 kettle 的大作中提到: 】
: 人类靠视觉能开车，这就足够了，而且AI还可以解决人类开小差的问题
: 再装个激光雷达这纯属于画蛇添足了，解决不了任何问题
: 可能有些人又会说了，暴雨暴雪天气看不见怎么办，问题是激光雷达也看不见，这个得靠毫米波
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FROM 221.223.21.*