- 主题:为啥特斯拉的纯视觉智驾很牛
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？
【 在 bluaze 的大作中提到: 】
: 很简单，你见过激光雷达的点云图就知道，激光雷达的信息含量远不及摄像头，但激光雷达凭借精确测距的优势能迅速对道路状况建模，从而绕过纯视觉所需的复杂算法，而算法所需的训练算力（算力中心的算力，不是指车载那点推理算力）是国产厂商的弱项（国产厂商加一起都跟特斯拉
: 皇且桓鍪考叮
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那么遇到没有训练过的情况，车载算力能处理吗？
【 在 bluaze 的大作中提到: 】
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: 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
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: 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
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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？
【 在 bluaze 的大作中提到: 】
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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
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再问一下，以前写的规则还能用在端到端中吗？还是说端到端都要从头开始训练
【 在 bluaze 的大作中提到: 】
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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
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