- 主题:关于华为自动驾驶的杂音
那就看发布后效果吧
又不是说华为没ai没数据没训练，真是莫名其妙，人家当然也有的？
谁说ai就不能有规则了？
就好比有搜索引擎，就不能有贴吧知道？这不神经思维吗？
【 在 last2 的大作中提到: 】
: 海量人力做规则的事情，对付不了开放环境
: 这条路早就被传统AI走绝了，在理论没有突破之前，根本没戏
: 早些年有个叫封闭世界假设，你现在搜搜可能还能搜的到
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就特斯拉现在那连小鹏都不如的水平？呵呵
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 数据是核心，你别犟了，特斯拉新版本就是建立在数据优势上，国内还是靠数据采集车来完成的，算法用到的数量级可能差不多，但明显提特斯拉更接近真实情况。一旦国内车型上量，特斯拉的数据优势就马上没有了。
: 【 在 wrsea 的大作中提到: 】
: : 你有何高见？或者有什么更牛的产出出来？
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当然不可能是纯靠规则，最多是规则打布丁
这不明摆着的事情么
别的不说，就算所有东西机器纯粹自学习，能符合人的习惯？交通规则也靠自学习？这不是扯呢吗？
【 在 easing 的大作中提到: 】
: 好么，规则引擎搞自动驾驶，80年代的专家系统是诈尸了么？驾驶的开放性程度其实和自然语言处理差不了多少，写规则真就是死路。
: 【 在 wrsea 的大作中提到: 】
: : 人家文章作者说了
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国内目前在售车，特斯拉fsd和小鹏蔚来对比评测一大堆吧，特斯拉多方面测试结果就是不如小鹏啊…
不知道有啥好吹的
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 我们一般说谁谁不如谁谁，都要在同等条件下比较，不要轻易下结论。
: 【 在 wrsea 的大作中提到: 】
: : 就特斯拉现在那连小鹏都不如的水平？呵呵
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所以只能说自动驾驶包含大量机器学习技术
不能说自动驾驶=机器学习，这没错吧？
就算人类的驾驶，也不是完全自学习出来的啊
【 在 yehorse 的大作中提到: 】
: 机器学习主导多个算法实现，包括图像语义分割，三维地图重建，行动轨迹预测，这些都要靠机器学习？人没那本事，现在还没人能解读出神经网络模型的含义。人只能把交通法规给规则化加进决策模块，其它都要靠机器学习完成。显然难度最大的部分就是迭代出一套普适的稳定的模型。
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: 【 在 wrsea 的大作中提到: 】
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这个我不否认，但至少说明大家都差不多吧
那拿特斯拉和华为这个比比呗
至少说明特斯拉也就那样呗
【 在 yehorse 的大作中提到: 】
: 小鹏要是没有高精度地图加持，你再让他跟特斯拉比比。
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: 【 在 wrsea 的大作中提到: 】
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貌似国内fsd里也没有吧
这个还正是好玩的地方
如果说自动驾驶所有都是纯粹海量数据+AI训练的结果
那么特斯拉怎么控制哪些功能有，哪些没有？不应该是看ai自己决定有没有学会吧，那不就扯淡了吗…呵呵，所以你觉得特斯拉就不靠规则？
其实说白了还是规则不够海量，还想自动优化好，有这种九阴真经当然好了，我反正是不看好。
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 小鹏能无保护左转弯？
: 【 在 wrsea 的大作中提到: 】
: : 国内目前在售车，特斯拉fsd和小鹏蔚来对比评测一大堆吧，特斯拉多方面测试结果就是不如小鹏啊…
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所以华为这个视频就牛在复杂路况竞然没废，所以么我还是比较期待出来后表现的
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 没开放到国内，不排除被国内复杂的路况干废，这就是爆料者第二点的担忧。
: 所以你太乐观了……
: 【 在 wrsea 的大作中提到: 】
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其实场景这东西真没多少，无非就是道路+车+各种东西呗
物体识别和轨迹预测这些，确实只有靠AI，但已经比较成熟了，尤其结合激光雷达以后。除了上次特斯拉那个倒的货车识别错误，好像没再听说什么类似bug了
具体怎么开，真没那么复杂，不就是牛顿物理定律范畴的事情，哪有那么复杂，只不过需要大量规则是必然的，偏偏是很多车厂做得不好的地方。
所以堆算法堆规则有效很正常啊，而且这才能让自动驾驶尽可能接近人自身开车，否则坐车的人和周边的人可能心脏都受不了
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 楼上大家给你说了那么多…
: 不怕路况复杂，因为在训练集之中，场景其实不多，就怕没见过的场景…
: 【 在 wrsea 的大作中提到: 】
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嗯，至少华为这个视频最后面那段，是我看到自动驾驶处理过最复杂的路况了。
说明华为做法没啥大问题，就算针对特定地点训练，也不可能针对这些车和行人训练
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 你理解的场景是人的场景，差一个交通标志牌，或者树，桥之类的都可能有影响…
: 更不用说参与的公交车、行人之类的…
: 【 在 wrsea 的大作中提到: 】
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