【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: dojo也谈不上一枝独秀，国内也有1ex的算力，在深圳用的华为的方案。
: dojo的过人之处是丫的密度太高了，达到1ex只需要110个披萨盒这么大，几个rack就解决了，国内的那个方案占地面积6600平呢。所以dojo可以说1ex只是起步，看需求可以2ex，5ex，10ex....
: 国内这块的问题就是你说的眼花缭乱，说不好听一点就是群魔乱舞，资源都分散了，还没有聚集出一支有足够实力能跟tesla对抗的队伍。等什么时候某个xxx品牌取代了现在造车新势力的说法，才有正面对抗的可能。
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我相信华为应该有这个实力，但关键海量的驾驶数据怎么获得
不可能都靠模拟仿真吧
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一步到位是从本质的角度出发，自动驾驶确实必须也只能以完全自动驾驶落地。

但从发展的角度出发，这个东西必然需要巨大的资金投入，漫长的迭代周期。商业公司是要盈利的，所以必须把它分解为几个可以盈利的阶段分批落地。所以才有了现在各种辅助驾驶。

在这个过程中，有的厂商保守点（也可以说是负责），有的激进点（也可以说是草菅人命）。这也很容易理解，tesla这种新秀想要挑战老牌必然只能激进。而且草菅人命这种事情在资本角度来说只是个数字而已，又不是那么的重要。
何况tesla这方面其实做的还不错，被人拿显微镜盯着呢。有个网站： https://www.tesladeaths.com/
收集了全球有史以来至今为止的一切跟tesla有关的死亡案例，觉得tesla草菅人命的，那到底草菅了多少条，用什么样的姿势草菅的，一共224人，一个个自己去看好了。

作为消费者自己权衡好收益和风险就是了。绝对的事情是不存在的，怕死那就别上路...

【 在 litra 的大作中提到: 】
: 也不需要一步到位吧，高速上用AP确实很省心的
: FSD接下来主要是解决一些极端路况的驾驶，或者一些其他场景
: 比如前面的车发现路况有变化，会随时通知其他车辆等等
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FROM 180.111.49.*

路线之争本质上还是部门斗争，要不是召唤翻车，马斯克也不会重组这个部门…
看知乎，搞视觉感知的，其实比较弱小…
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: dojo也谈不上一枝独秀，国内也有1ex的算力，在深圳用的华为的方案。
: dojo的过人之处是丫的密度太高了，达到1ex只需要110个披萨盒这么大，几个rack就解决了，国内的那个方案占地面积6600平呢。所以dojo可以说1ex只是起步，看需求可以2ex，5ex，10ex....
: 国内这块的问题就是你说的眼花缭乱，说不好听一点就是群魔乱舞，资源都分散了，还没有聚集出一支有足够实力能跟tesla对抗的队伍。等什么时候某个xxx品牌取代了现在造车新势力的说法，才有正面对抗的可能。
: ...................
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FROM 106.39.67.*

【 在 GeneralMilk 的大作中提到: 】
: 水木还是只有我一个是真正上手的fsd测试用户吗？怎么都在看视频？我也是视觉深度学习行业的，之前很质疑，也觉得是PPT，花了200刀月租加入fsd beta测试，测试之后就直接花了1万刀买fsd。当然并不是说明这个东西对谁都值1万刀，对我来说兴趣的价值有3k了，eap 2k，city street 2k 并且不停增值，resale value 3k并且不停增值，所以还是值的。使用之前最大的疑惑，就是担心视觉感知的准确率，使用后发现，视觉比想象中的靠谱很多，只有很罕见的场景，比如高速无保护左转，可能会受到视觉限制。当前绝大部分接管都是因为path planning和map data的问题造成的。


国内也没开放测试，和EAP差别也不大，召唤功能适合偶尔装X一下
我每天单程连20分钟都不到，如果经常跑高速或者路上在一个小时的适合
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FROM 116.213.171.*

是啊，青蛙会下棋了，就以为自己是人了？可以驾驶汽车了？
【 在 litra 的大作中提到: 】
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: 这个和人的认知水平有关，青蛙没跳出井里之前，也会以为天只有井口那么大
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