- 主题:不知道端到端有啥好吹的
深度学习是个大概念，你说这个好比说编程一样，天下编程都一样吗？
另外什么脚“真正的自动驾驶”，如果完全不出错才算的话，那就绝对不是真正的自动驾驶
只要出错概率低于人类百分之一，甚至千分之一，其实就够了
想象一下，没有自动驾驶，每年死亡8万人，有了死80-800人，这还不香吗
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 深度学习（DL）早就在“智驾”系统里用了。不过之前DL主要侧重于感知，即做对象识别之类的基础性任务。基于感知结果的决策，往往是基于规则的。所谓的端到端就是把决策这一块功能也用DL的数据驱动训练来实现了。
: 虽然规则系统有一些众所周知的局限性，例如一阶逻辑不完备二阶及以上逻辑可能不一致，以及规则系统设计的人力成本较大等等。但是规则系统跟冯诺依曼架构下的DL模型在理论上没有区别，后者实质上只是一个由数据驱动的规则系统而已（有些做“DL模型解释”的人，就是研究把DL模型映射成规则系统）。虽然数据驱动的路线可以降低开发和维护的人力成本，加快系统迭代演化的频率，但数据驱动模型本质上是统计的，模型所能学习的只是样本相关，不能保证能学到真正的总体相关，更遑论因果关系。所以这类模型的智能上限是相当可疑的，不足以承担真正的自动驾驶。
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FROM 36.110.8.*
先做到市内道路开10个小时不需要人类接管再讨论跟人类司机比较的话题吧。
智驾需要人类接管时，意味着出问题和险情的时刻。就算手潮的女司机，也不至于每开10个小时就出一次险情吧，但现在有市内路开几个小时不需要人接管的智驾吗？呵呵。所以智驾吹个p啊。
【 在 CCERCCUS 的大作中提到: 】
: 深度学习是个大概念，你说这个好比说编程一样，天下编程都一样吗？
: 另外什么脚“真正的自动驾驶”，如果完全不出错才算的话，那就绝对不是真正的自动驾驶
: 只要出错概率低于人类百分之一，甚至千分之一，其实就够了
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这次赞同你，端到端用AI学习训练。关键全球最牛逼的AI学习都还经常出错，这种人命关天的事让AI去跑
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 深度学习（DL）早就在“智驾”系统里用了。不过之前DL主要侧重于感知，即做对象识别之类的基础性任务。基于感知结果的决策，往往是基于规则的。所谓的端到端就是把决策这一块功能也用DL的数据驱动训练来实现了。
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: 虽然规则系统有一些众所周知的局限性，例如一阶逻辑不完备二阶及以上逻辑可能不一致，
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发自「今日水木 on NOH-AN00」
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你说的智驾叫辅助驾驶，根本就不是自动驾驶
辅助驾驶用于非复杂场景和长时间开车，对于市区不太适用
目前tsl FSD Beta的使用里程已经累计达到3.2亿公里，初步数据表明，事故率远低于人驾驶
n多车主反馈说车开的比自己好多了
而且大多数都不需要你说的介入，完全是车在操作。
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 先做到市内道路开10个小时不需要人类接管再讨论跟人类司机比较的话题吧。
: 智驾需要人类接管时，意味着出问题和险情的时刻。就算手潮的女司机，也不至于每开10个小时就出一次险情吧，但现在有市内路开几个小时不需要人接管的智驾吗？呵呵。所以智驾吹个p啊。
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头疼的是你完全依赖它的话，它会杀死更多的人，或者完全不工作。
【 在 CCERCCUS 的大作中提到: 】
: 深度学习是个大概念，你说这个好比说编程一样，天下编程都一样吗？
: 另外什么脚“真正的自动驾驶”，如果完全不出错才算的话，那就绝对不是真正的自动驾驶
: 只要出错概率低于人类百分之一，甚至千分之一，其实就够了
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这是你的想象，实际数据表明，比人开车事故率低得多。尽管如此，还没做到低到能让监管部门认为放心的程度，需要再低。接下来就会测试完全不用人接管的自动驾驶。你想接管也没有，因为没有方向盘和刹车。
【 在 alou 的大作中提到: 】
: 头疼的是你完全依赖它的话，它会杀死更多的人，或者完全不工作。
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你要不要看看楼天城最新的访谈
【 在 talentcat 的大作中提到: 】
: 一群毫无计算机基础的在那里吹端到端我就觉得好笑更有沙雕嘲讽激光雷达，简直大牙都要笑掉了- 来自 水 ...
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FROM 125.33.222.*
dy上fsd v12犯弱智错误的视频一大把
另外，美国的路况一般比国内更容易
【 在 CCERCCUS 的大作中提到: 】
: 你说的智驾叫辅助驾驶，根本就不是自动驾驶
: 辅助驾驶用于非复杂场景和长时间开车，对于市区不太适用
: 目前tsl FSD Beta的使用里程已经累计达到3.2亿公里，初步数据表明，事故率远低于人驾驶
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FROM 111.167.230.*
特斯拉的端到端如果做不到100%放手，它就是一个有局限的技术，就得和其它技术结合起来，比如高精地图，激光微波雷达，车联网，总之，特斯拉的端到端只能搞到l2，注定它必须依赖其它技术才能继续进展，不然哪个傻子会完全把自己的小命交给有不低的失效概率的东西上
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