怎么没啥好看的？不久前fsd根本就不能上高速，上高速就自动切换成eap了。
另外fsd的非高速路视频也一抓一大把，各种路都有，包括没有导航的九曲十八弯，乡下的泥巴路，森林里的小路等等都有。

【 在 yehorse 的大作中提到: 】
: 大部分都是高速吗，那没啥可看的。
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FROM 49.77.137.*

这么说吧，我对l2路线实现的东西不感兴趣。因为很容易做一个90分的东西出来，让外行看起来感觉好像也挺厉害的。

至于法律上让公司承担全部责任，fsd确实有这个底气。具体的东西想了解可以去看tesla ai day。不想了解就算了，毕竟2个多小时的视频没这么容易几句话说清楚。
【 在 yehorse 的大作中提到: 】
: eap在高速上不也可以自己开么？
: 至于法律上，我觉得很难，除非特斯拉说出了责任事故它负责。
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不知道。目前的说法是因为国内有数据不能出国的问题，所以会在国内环境重新训练。

国外目前也只在美国有，资格需要申请，名额2000人。最近在扩大测试规模，如果想申请，TESLA会根据你的驾驶习惯给你打分，有些司机为了拿100满分，都开车开的快抑郁了...比如这位老兄：
https://www.bilibili.com/video/BV1144y1479E

特斯拉下阶段会在印度测试。印度的环境都能通过的话，天朝就是毛毛雨了。
另外乌克兰有人破解了FSD的限制，在基辅开了起来，不过版本要落后一代：
https://www.bilibili.com/video/BV1JP4y1h7g1

【 在 ReverseSMTH 的大作中提到: 】
: 何时引入国内？
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: - 来自「最水木 for iPhone14,2」
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eap没透露具体实现细节，没啥好讨论的。
tesla ai day里面提了很多跟上一代架构的对比，里面有很多停车场召回的例子。那我可以合理推测这个上一代架构就是目前ap/eap用的方案，那当然就是质的区别。简单的说之前是单目摄像头识别之后再做空间投影转换到3d空间中。现在是多目摄像头形成vector space，然后直接在里面识别。大概相当于这个nn有没有直接3d感知能力的区别吧。别来扯什么技术上不都是深度神经网络这种外行话，想理解细节就去看懂tesla ai day。人和猪还都是吃喝拉撒睡呢，能一样么？

L几只是法律上的区别，法律和技术是两码事，法律这玩意在技术进步面前屁都不是。红旗法案执行了30年呢，现在看就是个笑话。我只关心fsd在技术层面达到的天花板高度，好比大猩猩也能相当于人类小孩的智商，但我不会去关心大猩猩啥时候能成长为社畜。fsd目前的状态已经不存在瓶颈了。识别方面是在4d空间中做的，空间和时间上的遮挡都能完美识别，人也只能做到这样。空间精度可以和激光雷达pk，测速精度可以和毫米波雷达pk。训练、标注、仿真环境已经完成闭环，进入半监督学习状态。驾驶策略跟alphago一样，也是ai+mcts自动进化，不再依赖人编码的规则。训练样本有百万台车不断提供，训练资源有自建的1E量级的dojo平台。可以说现在的fsd beta只是个小孩，但他已经脱离婴儿车，开始自己奔跑了，成长速度和天花板会很高，不需要几年fsd就能出山了。


【 在 yehorse 的大作中提到: 】
: L2和L4只是法律概念上的区别，技术上不都是深度神经网络么？EAP和FSD只是软件版本区别，或者说NN模型版本的区别，有什么本质不同么？之前版本的FSD没有高速公路样本数据，所以不适用于高速公路？应该不至于吧
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FROM 49.77.137.*

fsd的测试视频到处都是，随便搜自己看。
至于前面提华为的，那个确实厉害，毕竟全网搜不出一个华为自动驾驶失败或者哪怕只是犯个小错误的视频呢。

【 在 zzybh 的大作中提到: 】
: 吹的太过了，这条路走下去通不通还不好说
: 不过目前的能力作为l2来卖，6w4真的很香
: 但是审批基本不抱希望
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