我还是有不同看法。之前做城区NOA的思路也是基于扫图的，不管是高德、百度、还是车友crowdsourcing建图，都是有一个漫长的扫描高精地图的过程，所以才会有开20城、开200城的节奏。

而后来，不再需要借助高精地图也能实现城区NOA了，车企宣传的方法是基于端到端、大模型，任意道路、任意城市，我也确实看到过很多智驾车行驶在乡间小路的宣传视频。

问题是，为什么自动泊车不能够脱离扫图这样一个繁琐的步骤呢？

【 在 zhouzhao1989 的大作中提到: 】
: 寻找空闲车位、自主泊车这个很多车都可以做啊，第一次扫图也很正常，停车场里，车要知道哪片区域可以停才行。不是任意一个长方形空位都可以停车的对吧。
:
--
FROM 106.120.4.*

ai能力有限吧，还在发展中，替代不了人脑的。而且端到端和无图这俩技术，应该有落地程度的区分吧，这个我就不太懂了。只看实际，现在用了端到端的经常有一些端味的操作，人要是离车以后有这种操作肯定就是事故。安全面前，保守点没错

【 在 ccf 的大作中提到: 】
: 我还是有不同看法。之前做城区NOA的思路也是基于扫图的，不管是高德、百度、还是车友crowdsourcing建图，都是有一个漫长的扫描高精地图的过程，所以才会有开20城、开200城的节奏。
: 而后来，不再需要借助高精地图也能实现城区NOA了，车企宣传的方法是基于端到端、大模型，任意道路、任意城市，我也确实看到过很多智驾车行驶在乡间小路的宣传视频。
: 问题是，为什么自动泊车不能够脱离扫图这样一个繁琐的步骤呢？
: ...................
--
FROM 115.200.252.*

一方面，我认同你所说的“安全第一”的原则，在车企担责和L3、L4法规出台之前，车主永远是第一责任人。这点我是清楚地。

另一方面，我也非常期盼科技狠活能够从实验室走到日常生活中，让过去一个个吹过的牛都一个个的变成现实，真正的创造价值。

另外，这项技术也是最近很火热的具身智能或者人形机器人未来需要的技术吧，如果这种形态的机器人需要走出实验室，也一定是需要解决在陌生环境下快速识别障碍、标识以完成特定任务的。

【 在 zhouzhao1989 的大作中提到: 】
: ai能力有限吧，还在发展中，替代不了人脑的。而且端到端和无图这俩技术，应该有落地程度的区分吧，这个我就不太懂了。只看实际，现在用了端到端的经常有一些端味的操作，人要是离车以后有这种操作肯定就是事故。安全面前，保守点没错
:
--
FROM 106.120.4.*

对，每个司机都曾经是新手司机，直到如今，我都还记得第一次因为停车场车道太窄，一把轮开不出去车，险些剐蹭的情景，当时找了邻居帮我把车开出来，邻居帮完忙之后还说了句：这不算难啊。

在我是新手的时候，在高速（封闭道路）、两车道窄路、人非机动车混行不规则道路上行驶的难度依次降低，地上规则停车位、地上侧方停车位、地下停车场窄车位的停车难度依次降低。

可能正是因为难，所以才有实现的价值吧。

【 在 anyee 的大作中提到: 】
: 因为停车是个很复杂的事情，你去路上问问新手司机，他们是害怕在路上开还是害怕去停车。
: 发自「今日水木 on iPhone 11」
--
FROM 106.120.4.*

大疆记忆车位距离最多1公里。只要不超过一公里，甚至可以从A小区地库到B小区地库。
--
FROM 117.129.89.*