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- 主题:没人讨论锤子的AI DAY？
- 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.* - 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.* - 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.* - 所以哪怕你有更好的模型，也许靠10几万条数据可以来媲美fsd beta 9.2，但在后期数据方面就败的很彻底，甚至压根没有比的可能性了。
没准过两三年就可以在多数场景能够战胜老司机了，其实不犯那种月亮识别黄灯、大货车不能够识别之类的初级错误就够了，这些靠补充大量样本完全可以解决。再说目前还没有便宜的技术可以做到100%万无一失。
【 在 catsource 的大作中提到: 】
: 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
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: - 来自「最水木 for iPhone Xs Max」
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FROM 223.104.42.* - 转子穿马甲就算已经量产，是优点、不算核心卖点，你让一个油车老司机试一脚单踏板，可能一半爱一半拒绝，现在国产三电其实可堪大用了，这方面差距不好说多大。
软硬结合这块，目前看不到哪一家能媲美，华为自己的芯片已经哑火了，其他家更没戏了吧。
【 在 catsource 的大作中提到: 】
: 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
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: - 来自「最水木 for iPhone Xs Max」
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FROM 223.104.42.* - 丑弟的家底太厚了……
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: ai chip这块给你补几张图，
: 确实是比较吓人的
: 15kw热功耗，内部18000A总电流，9PFlop处理性能，36TB/s的IO带宽，批萨盒这么大，可以网格扩展。
: ...................
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FROM 219.237.181.* - 我前老板在搞这块，这两天同事们朋友圈都在鼓吹特斯拉的视觉方案…
fsd beta很快就进化到10.0发布了，大概是10月左右，国内车路协同还在demo阶段吧。
国内数据壁垒，目前看哪怕是特征向量也不得传往丑弟，整体流程必须要本地化才行。因为dojo的数据中心丑弟肯定先上，稳定了不知道会不会在上海再建一个；另一个是哪怕是自动标注，本地化标注团队、运维也是必须，这些都是不确定的因素吧。
【 在 sushou 的大作中提到: 】
: 放心吧，国内车路协同吊打他
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FROM 223.104.42.* - 嚓，4d特征共享啊，可以做很多事情吧……
【 在 xxxss 的大作中提到: 】
: 车路协同了之后特斯拉的自动驾驶不更游刃有余。。多余的算力可以用来在车里当机器人使。。
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: #发自zSMTH@ELE-AL00
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FROM 223.104.42.*