多模态涵盖了单模态数据。
这个可不一定，你这个不是多选一，没有哪家给用户选项，选则用多模态还是单模态。
就车机那个算力，哪有允许你装多个模型？何况，给用户这个权限了，出事算谁的？而且这必须要求两者都做得非常牛。

你用冗余来比就更不对了，冗余是一个失效了另外一个可以用。而不是一个叫你向左，另一个叫你向右，怎么取舍的问题。你翻开现在人工智能领域最顶尖的论文，大量数据不能表明多模态比单模态更好，这个是事实。反而多模态做起来更挑战。

你说的测试标准，现在国家并没有这方面的强制标准。要不然，就不会出来这么多的民间排行了。




【 在 missinfailed 的大作中提到: 】
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: :如果认为单模态好的，那最佳的方法是雷达和激光，因为对于行车来说，除了信号灯和交通标志，物体的
: :“颜色”毫无意义，反而是干扰（参考美国那几次特斯拉撞白色集装箱）；只需要物体位置、速度信息，因为自己
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新手开车就是看了前面忘了后视镜，听见声音忘了看路…跟现在的智驾水平类似，这是当前不熟练阶段的正常现象，是可以提高的而且是必须要提高的，不能说“你是新手就只盯着前面的路，别管后视镜”


【 在 Haimdinger 的大作中提到: 】
: 多模态涵盖了单模态数据。
: 这个可不一定，你这个不是多选一，没有哪家给用户选项，选则用多模态还是单模态。
: 就车机那个算力，哪有允许你装多个模型？何况，给用户这个权限了，出事算谁的？而且这必须要求两者都做得非常牛。
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所以需要用视觉来判断前面是人还是大石头啊，光用激光雷达够呛能判断出来

这种极端情况对于车主来说，撞人比撞大石头安全

【 在 toppilot 的大作中提到: 】
: 现在绝大部分市面上的产品都还不具备对后方侵入危险的判断能力，少数号称具备类似能力的产品是寻找可躲避空间躲开，如果软件认为找不到，那就等着被撞。
: 在寻找躲避空间的过程中，人和石头都视为障碍，没有任何区别。
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程序来选这句话严格来说不适合现代的范式。
只有智驾方案是传统的机器视觉方法，才要选。这个面临大量的if else,藏bug的概率巨大，而且多一个变量，更难穷尽。

如果是现代人工智能方法，那就谈不是让程序来选了。本质是黑盒滤波内部功能不能被精确定位。多一个输入因素，过拟合风险巨大。

【 在 missinfailed @ [GreenAuto] 的大作中提到: 】
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: 【 在 Haimdinger 的大作中提到: 】
: : 多模态涵盖了单模态数据。
: : 这个可不一定，你这个不是多选一，没有哪家给用户选项，选则用多模态还是单模态。
: 如果是多模态，当然是程序来选择，本质上是大量（不同模态的或者单模态多传感器）数据中选择有用信息，这个跟单模态提高精度是一样的（比如摄多个摄像头数比单个摄像头，高精度摄像头比低分辨率），模式识别系统中“提取特征”本质上获取有用信息，至于越来的原始输入是什么模态，根本不重要，对于系统来说只是数据，至于你是多模态的数据，还是单模态多传感器的数据，还是只有单一模态一个传感器的数据，只有数据量多少问题！！！。
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: : 就车机那个算力，哪有允许你装多个模型？何况，给用户这个权限了，出事算谁的？而且这必须要求两者都做得非常牛。
: 用户选择了，用户就要承担责任。就像汽车开起来了，有油门加速和刹车减速，那用户踩了刹车承担刹车的后果，用户踩了油门承担油门的后果。油门和刹车都要做的非常牛。
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#发自zSMTH-v-@Xiaomi 25019PNF3C
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螺丝刀改电动，本质还是工具，不相信也没必要强上，熟悉智家版本能力也确实降低走神风险和开车压力
【 在 dingo2021 的大作中提到: 】
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