- 主题:端到端就是个取巧的法子，并不是完美的方案
控制中真能用的必然是基于规则的，
自动驾驶这种只要测量足够多快，按照规则控制完全不会有问题。
人工智能最多是一些辅助应用，包括图像识别什么的。
现在这种放大机器学习的作用就是忽悠领导/投资和不懂的。
【 在 dyatpk 的大作中提到: 】
: 端到端最大的优势就是简化了整个体系，两头的数据结构是确定的，中间的训练模型可以随时换，科学界有什么新模型都能拿来套。
: 多少了解一点人工智能模型的都知道，这种复杂模型，从没有哪个模型的正确率能到100%的，也就是说，端到端的智驾量只要上来了，必然会有瞎开的案例出来。
: 所以，别整天觉得端到端就是神一样的东西，不是端到端就如何如何不行。
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自动驾驶这个事情很难吗？
估算一下，其状态量大概就是前后左右的位置和速度，
控制变量就是位移和速度。也就是十几个状态变量和
十个以内的控制变量。这个控制起来有个啥理论问题？
对比一下，一个省的DIANWANG，状态量上万，控制变量过千。
你有觉得控制起来有问题吗。
【 在 afailor 的大作中提到: 】
: 穷举理论上是无法实现自动驾驶的。
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修改:ntman FROM 111.196.181.*
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所以我说，只要测量准确，控制本身是不复杂的。
现在这种就是伪装成新技术。
再说了，你搞什么机器学习黑箱控制，没了测量不还是一通乱控。
【 在 dyatpk 的大作中提到: 】
: 电网的数据输入比较精确啊
: 自动驾驶的难度就是环境识别
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