- 主题:为啥特斯拉的纯视觉智驾很牛
只要搞明白什么叫训练什么叫推理你就能明白你问的问题
举个最简单的例子，线性回归，简单说就是一团点用最小二乘法算出y=a+bx这根线
最小二乘法算出a和b两个参数的过程叫训练，算好后，对于给定x通过a+bx算出对应y叫推理
【 在 rocfirst 的大作中提到: 】
: 请教一下，训练算力和车载算力是如何分工运行的？
: 经过了训练算力，碰到类似情况就直接调用不用计算了？有新情况才用车载算力实时计算？
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你说的处理是指什么呢，训练吗，车载那点算力根本不可能训练，推理呢，当然能推理，输入灌进去，模型都能给出结果，那这个结果好不好呢（我想这应该也是你问的本意），那大概率是不太好的，就刚才举例的线性回归这么简单的模型，在样本点很少或干脆没有的地方，预测效果也会是很差的，虽然给出x就能得出y
像这种训练时很少或干脆没有的场景，就是自动驾驶里常说的corner case，为什么现在大家都追随特斯拉转向端到端大模型的技术路线，一是corner case的覆盖不再需要一对一的写规则代码，只需要训练时添加相应场景的样本，二是只要自家销量足够大，没有覆盖不了的corner case
【 在 rocfirst 的大作中提到: 】
: 那么遇到没有训练过的情况，车载算力能处理吗？
: 发自「今日水木 on iPhone SE 2」
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问题就在于不是乔丹，激光雷达现阶段主要用处就是能直接测距用来道路建模，而占用网络算法已经能给出很好的足够自动驾驶用的道路建模了，那激光雷达剩下的，探测距离200米，远低于摄像头，分辨率远低于摄像头，还没有颜色信息，雨雾天和摄像头一样，因为激光也是光，加入激光雷达还不如加入毫米波雷达，毫米波雨雾天穿透是真的好
【 在 MachvPicchv 的大作中提到: 】
: 加入的是乔丹呢？
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香港坡县，尤其坡县，数据安全法规下，数据不是那么好过去的吧，不过国内算力也是一直在增加的
国内端到端自动驾驶一到两年内应该会赶上来，但不是现在，就像有人说的AI是基础设施，不是护城河
【 在 mseer 的大作中提到: 】
: 国内加坡县香港的算力完全够用
: 但是缺数据
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毫米波雷达现在没有不用啊，这玩意从油车时代一直用到现在
【 在 MachvPicchv 的大作中提到: 】
: 毫米波雷达没问题啊，现在不用不代表以后不用，多传感器方案不会自缚手脚，什么好用用什么。
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不要自己脑补，fsd绕水绕坑绕各种奇奇怪怪的障碍物的视频网上多的是，fsd还是目前唯一遇减速带会减速的智能驾驶，事实强于雄辩，更强于脑补
【 在 ralfak 的大作中提到: 】
: 视觉驾驶是天然存在问题的
: 地面上一滩水，从视觉上看跟平路没什么差别，过还是不过？
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这话你不要对我说啊，谁吹的找谁去，这贴里我一直说的是算力上来后，激光雷达对纯视觉算法没有补充，但同时一直说毫米波雷达有用，特斯拉做的好的地方我会说他好，但做的不好的比如把毫米波雷达砍掉我可不会吹
【 在 MachvPicchv 的大作中提到: 】
: 那更不应该标榜什么纯视觉方案了，简直自断一臂
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fsd也并不会全绕，在旁边（对向）车道有车或有前车压了也会压的，并不会机械的全绕过去
【 在 ralfak 的大作中提到: 】
: 这个绕水坑本来就是个问题
: 老司机可能会看标尺或者跟着其他车后面冲过去
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各种都有，像这回小米出事的，是小米最基础的型号，本地推理算力可能都不够
端到端最终怎么样看训练算力大小、模型泛化能力、数据积累，数据积累就是对付corner case的，另两个也很重要，这两个还相互影响，比如国产很多智驾会把场景分成几个大类，这样每一类就可以用一个小的模型，为什么这么做呢，因为小模型对算力要求少，但这样模型泛化能力就差，还得前置一个归类的决策，但有些实际场景没那么好归类，表现就会有些抽风
【 在 rocfirst 的大作中提到: 】
: 学习了，谢谢普及知识
: 现在辅助驾驶端到端这种的出问题，如果不是算力或者传感这些环节的原因，就是碰到了corner case吗？
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“纯”不“纯”无所谓啊，只有宗教用户才厂商说啥都吹，我前面说纯视觉也只是说激光雷达没用，但一直说毫米波雷达有用
视觉识别快不快准不准，你去看第一智驾大胡小胡的测试，各种场景fsd那是又快又准，他们团队从华为ads时代就开始做了，没有太多云里雾里的文字评测，基本都是各种极限测试说话，ads的今天的声誉也有他们的一份功劳，其实其他测试fsd的博主还有很多，但客观性可能没他们那么强
总之，实践是检验理论的唯一标准，现在做得好的纯视觉就是不需要激光雷达，至于激光雷达的发展，也许会变得很强，谁知道呢，将来的事将来再说吧
【 在 newzzdx (新波罗) 的大作中提到: 】
: 毫米波雷达有用就用毫米波呗，那也是雷达啊，不是纯视觉吧。
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: 不过你说的激光雷达无用论还是站不住脚的，激光雷达识别没有预定义的障碍物方面还是要比摄像头快和准确，特别是一些临时出现的障碍物，反应比摄像头要快而且识别的形状精确，另外对低反射率物体的检测率也高于摄像头和毫米波雷达，在逆光，黑暗环境下理论上就是比摄像头强啊。激光雷达快速建立的3D点云模型，比摄像头精度更高，即使在占用网络算法中也是用的着的，关键看你会不会用。
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