【 在 luochy 的大作中提到: 】
: 我在b站上看到好几个视频，写的是问界断轴、问界翻车，一点进去是小米su7
: 不知道这些人为什么要这样
: 最好能视频链接给个
: ...................
: https://v.douyin.com/IdUR7K69IQE/
看看这个智驾水平有多高
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纯视觉和雷达综合方案差别的是采集部分吧
难道雷达综合方案不是优于纯视觉吗
不理解


【 在 tribby 的大作中提到: 】
: 无脑支持激光雷达和狂喷纯视觉基本都犯了一个逻辑谬误。
: 就是普遍通过事后，从上帝视角获取所有现场的准确信息，且通过人脑的慢速理性分析，来反推碰撞目标通过哪种物理手段检测最准确最高效，从而得出激光雷达不可取代，纯视觉就是渣渣。
: 但实际系统运行，都是事前，也就是系统并不知道会发生事故，所有检测到的信息是否会影响安全，需要采集/跟踪/推理/决策/执行，而不仅仅采集到就完了。毕竟车是用来开的，不是用来撞的。
: ...................
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从视频降速上看，很明显这个司机在紧张情况下踩了刹车，nca智驾退出了
这个我很能理解司机，太极限了，这方面确实需要改进


【 在 litra 的大作中提到: 】
: 看看这个智驾水平有多高
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【 在 luochy 的大作中提到: 】
: 从视频降速上看，很明显这个司机在紧张情况下踩了刹车，nca智驾退出了
: 这个我很能理解司机，太极限了，这方面确实需要改进
:
如果是正常驾驶的司机，遇到这种情况应该是提前减速，而不是等到马上要撞上才开始反应
所以NCA的判断是有问题的
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技术可能无国界，但掌握技术的人和技术方向有国界
就像造新能源汽车，日本选择氢能源而不选锂电池的原因是日本电力紧张无法支撑锂电池新能源汽车的充电桩（需要改造电网）和电力需求。
回到智驾，智驾的技术路线跟AI的技术路线类似，国外有AI芯片算力优势，而我国在拿不到最先进AI芯片的情况下选择从算法突破就是必然选择，Deepseek的成功证明不依赖于高算力AI芯片从算法上也能实现AI的突破。智驾不过是AI的一个应用场景，纯视觉路线依赖于AI高算力和算法迭代优化，特斯拉的先发优势与算力优势会导致走相同纯视觉路线时没有优势，选择激光雷达的方案是结合国情的有利选择，在AI芯片和算法逐步突破后远超FSD是必然趋势

【 在 fxchina 的大作中提到: 】
: 只看纯技术，算力层面，数据层面，特斯拉都遥遥领先
: 算法层面我不懂，但我最近用各个ai，比较下来grok感觉是最好的，和gemini各有所长，明显领先了ds
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