水木社区手机版
- 主题:没人讨论锤子的AI DAY？
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FROM 119.80.182.* - 你想讨论啥？
【 在 AD007 的大作中提到: 】
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#发自zSMTH@ELE-AL00
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FROM 223.71.122.* - 还没时间看完：
https://m.weibo.cn/status/Kui0ebQ4o?jumpfrom=weibocom#&video
【 在 AD007 的大作中提到: 】
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FROM 219.237.181.* - 这是没版权么，只能隔那么远看。。
翻个墙去YouTube看吧
【 在 hsv 的大作中提到: 】
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: 还没时间看完：
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: https://m.weibo.cn/status/Kui0ebQ4o?jumpfrom=weibocom#&video
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#发自zSMTH@ELE-AL00
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FROM 223.71.122.* - 手机，没翻墙，只搜到这个了。这俩翻译太水了。
【 在 xxxss 的大作中提到: 】
: 这是没版权么，只能隔那么远看。。
: 翻个墙去YouTube看吧
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: ...................
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FROM 219.237.181.* - 多年前我做过一个单目视频测速的项目，感觉可以取代雷达，不过需要很好的视场角。特斯拉这测速准确率看起来还不错，不过有些速度区间看起来误差稍微大了，车载视角还是有局限性。
ps：看图速度误差不大。
【 在 AD007 的大作中提到: 】
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修改:hsv FROM 219.237.181.*
FROM 223.104.42.* - 结论，视频神经网络以及自动标注很优秀，但没有技术壁垒，国内可以做到更优秀，dojo才是壁垒。
最大的看点不是机器人，其实是dojo，这个才是autopilot的核心部分，海量的corner case，结合自动标注、训练、测试，反复迭代，只有dojo才能满足计算需求，这个闭环让马斯克有底气说特斯拉以后是可以媲美苹果一样的软硬件一体的科技公司。
基于多摄像头的视觉神经网络，把目前深度学习前沿技术，用很优秀的工程化方法落地了，比如多摄像头特征融合，比如标注与特征向量映射，等等。
视觉基本做不到准确率99.999%，但超过老司机还是有可能的。
【 在 AD007 的大作中提到: 】
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FROM 223.104.42.* - 我在考虑做一版3小时的翻译，目前做了10分钟想放弃了...尼玛这些个人嘴太碎了，翻的我累死了...
你的总结很到位，完全同意
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 结论，视频神经网络以及自动标注很优秀，但没有技术壁垒，国内可以做到更优秀，dojo才是壁垒。
: 最大的看点不是机器人，其实是dojo，这个才是autopilot的核心部分，海量的corner case，结合自动标注、训练、测试，反复迭代，只有dojo才能满足计算需求，这个闭环让马斯克有底气说特斯拉以后是可以媲美苹果一样的软硬件一体的科技公司。
: 基于多摄像头的视觉神经网络，把目前深度学习前沿技术，用很优秀的工程化方法落地了，比如多摄像头特征融合，比如标注与特征向量映射，等等。
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FROM 180.158.55.* - 对于车，还是有很多硬件壁垒的，一个铸铜电机和各种电池电控技术就够产业追5年了，但软件，数据源的差距太大了，根本看不到追赶的可能性
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 结论，视频神经网络以及自动标注很优秀，但没有技术壁垒，国内可以做到更优秀，dojo才是壁垒。
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: 最大的看点不是机器人，其实是dojo，这个才是autopilot的核心部分，海量的corner case，结合自动标注、训练、测试，反复迭代，只有dojo才能满足计算需求，这个闭环让马斯克有底气说特斯拉以后是可以媲美苹果一样的软硬件一体的科技公司。
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- 来自「最水木 for iPhone Xs Max」
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FROM 223.104.210.* - 讲自动标注那个印度人，那口音简直了，连蒙带猜的…
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 我在考虑做一版3小时的翻译，目前做了10分钟想放弃了...尼玛这些个人嘴太碎了，翻的我累死了...
: 你的总结很到位，完全同意
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FROM 223.104.42.*