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mactom (mactom) 于 (Fri May 10 05:45:48 2024) 提到:
纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
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有 6 位用户评价了这篇文章：
[-5] haili: 没见识就别出来秀
[-5] XC90: P也不懂乱喷
[-5] Fuhrer:
[-5] Aegis: 视觉为主雷达为辅呗，雷达发现障碍听雷达的，否则听视觉的
[-5] wangsee: 多回一个字算我输
[-5] kudoshinqi:
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mactom (mactom) 于 (Fri May 10 05:47:05 2024) 提到:
实际激光与视觉的融合非常难做。最终的完全驾驶道路是纯视觉+AI。现在特斯拉最新版本的FSD已经加入大模型了，只要训练数据足够，你说的暴雨大雾在ai算力加持下都可以解决
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wakesman (jk) 于 (Fri May 10 05:51:18 2024) 提到:
为啥不是视觉识别了物体，雷达测出了距离。
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
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发自「今日水木 on iPhone 11」
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ia (阿弥陀佛，我佛慈悲。) 于 (Fri May 10 05:59:37 2024) 提到:
所谓“视觉和激光的融合”只是为了方便外行的理解而采用的说法而已。
在ai这个行当里面，都是把各种输入一同扔进训练数据池里训练，训练出来的模型被拿来使用的时候，视觉和激光作为输入，并没有明显不同，不存在“激光和摄像头冲突”这回事。
ai这玩意的基本特点就是，数据的维度越多，得到的结果就会更准确；激光提供了视觉输入本身没有的维度，对智能驾驶的帮助铁定是正面的而不是相反。
唯一的问题就是，激光系统还是太贵了，而它对智能驾驶能力的增强，可能配不上这个价格。
对纯视觉最大的鼓吹者特斯拉来说，它采用激光系统的成本是其他厂家的十倍...毕竟其他厂家智驾车会安装激光系统非智驾车就不安装激光系统，而特斯拉需要把激光系统装在每辆车上虽然只有10%的用户会启用fsd.
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 标 题: 关于纯视觉转别人的评论
: 发信站: 水木社区 (Fri May 10 05:45:48 2024), 站内
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: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
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wsnsw (我是你是我) 于 (Fri May 10 06:53:10 2024) 提到:
大雾下的训练数据很少，以后过十年一百年也积累不出来足够数据，这种算力再大也没用
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 实际激光与视觉的融合非常难做。最终的完全驾驶道路是纯视觉+AI。现在特斯拉最新版本的FSD已经加入大模型了，只要训练数据足够，你说的暴雨大雾在ai算力加持下都可以解决
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genecerebra (GeneCerebra) 于 (Fri May 10 07:42:44 2024) 提到:
从原理上讲，因为现有的交通体系都是依赖视觉信号搭建的，所以，一定是视觉加AI的上限是最高的。华为和小鹏的方案，激光雷达也是越来越少。未来的赛道拼的应该是谁家的AI算力和算法最牛，迭代能力最强。纯视觉比较吃算力，500TOPs以下的车能力上限也不高。所以，这会儿买车买算计500TOPS以上的才可能不会过时~
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断 ...
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xixihaha2019 (xixihaha2019) 于 (Fri May 10 07:47:57 2024) 提到:
哈哈靠别人给打气吗？
纯视觉的上限就是l2
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
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发自「今日水木 on iPhone专批认识战苔粑子大殖子」
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hakar (hakar) 于 (Fri May 10 08:01:27 2024) 提到:
一句话，特斯拉是你爹，做什么都对
【 在 mactom (mactom) 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
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ia (阿弥陀佛，我佛慈悲。) 于 (Fri May 10 08:04:17 2024) 提到:
视觉方案对距离的判断目前比人眼要差，区分平面图像和立体物体的效果也不如人眼。
在比较近的将来，这两个问题都没有很好的解决方案。
【 在 genecerebra 的大作中提到: 】
: 标 题: Re: 关于纯视觉转别人的评论
: 发信站: 水木社区 (Fri May 10 07:42:44 2024), 站内
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: 从原理上讲，因为现有的交通体系都是依赖视觉信号搭建的，所以，一定是视觉加AI的上限是最高的。华为和小鹏的方案，激光雷达也是越来越少。未来的赛道拼的应该是谁家的AI算力和算法最牛，迭代能力最强。纯视觉比较吃算力，500TOPs以下的车能力上限也不高。所以，这会儿买车买
: 算计500TOPS以上的才可能不会过时~
: 【 在 mactom 的大作中提到: 】
: : 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断 ...
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djkstra (码蚁) 于 (Fri May 10 08:17:34 2024) 提到:
单目不行可以加双目，可见光不行可以加红外，或者毫米波阵列
从感知层效率来说，摄像头就是比激光雷达要高很多，获得的信息量大很多，成本也低很多
【 在 ia 的大作中提到: 】
: 视觉方案对距离的判断目前比人眼要差，区分平面图像和立体物体的效果也不如人眼。
: 在比较近的将来，这两个问题都没有很好的解决方案。
:
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ia (阿弥陀佛，我佛慈悲。) 于 (Fri May 10 08:27:44 2024) 提到:
双目效果也不够好。
红外和毫米波的问题在于，这和激光雷达一样，都违背了“纯视觉是最好的方案”原则。
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 标 题: Re: 关于纯视觉转别人的评论
: 发信站: 水木社区 (Fri May 10 08:17:34 2024), 站内
:
: 单目不行可以加双目，可见光不行可以加红外，或者毫米波阵列
: 从感知层效率来说，摄像头就是比激光雷达要高很多，获得的信息量大很多，成本也低很多
:
: 【 在 ia 的大作中提到: 】
: : 视觉方案对距离的判断目前比人眼要差，区分平面图像和立体物体的效果也不如人眼。
: : 在比较近的将来，这两个问题都没有很好的解决方案。
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djkstra (码蚁) 于 (Fri May 10 08:30:00 2024) 提到:
机器视觉，频谱是可以拓展的，不是说一定要可见光波段才算，
摄像头和激光雷达的区别也不是工作波段，而是工作方式，一个是被动阵列，一个是单点主动扫描
【 在 ia 的大作中提到: 】
: 双目效果也不够好。
: 红外和毫米波的问题在于，这和激光雷达一样，都违背了“纯视觉是最好的方案”原则。
:
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ia (阿弥陀佛，我佛慈悲。) 于 (Fri May 10 08:31:55 2024) 提到:
“现有的交通系统是依赖于人的视力构建的，所以纯视觉足够了”
人的视觉只能处理可见光。
你拓展到不可见波段，那就是否认了上面这个结论。
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 标 题: Re: 关于纯视觉转别人的评论
: 发信站: 水木社区 (Fri May 10 08:30:00 2024), 站内
:
: 机器视觉，频谱是可以拓展的，不是说一定要可见光波段才算
:
: 【 在 ia 的大作中提到: 】
: : 双目效果也不够好。
: : 红外和毫米波的问题在于，这和激光雷达一样，都违背了“纯视觉是最好的方案”原则。
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chenchf (ccf) 于 (Fri May 10 08:32:02 2024) 提到:
一根筋
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djkstra (码蚁) 于 (Fri May 10 08:36:09 2024) 提到:
但是机器视觉不存在这个限制啊，所谓纯视觉指的不是人眼视觉，而是机器视觉
【 在 ia 的大作中提到: 】
: “现有的交通系统是依赖于人的视力构建的，所以纯视觉足够了”
: 人的视觉只能处理可见光。
: 你拓展到不可见波段，那就是否认了上面这个结论。
: ...................
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vta (vta) 于 (Fri May 10 08:40:23 2024) 提到:
纯视觉的意思是用摄像头，并没有谁限定只用人眼可识别的可见光。
和雷达的区别是分辨率和价格，从来都不是用了哪段波长
【 在 ia 的大作中提到: 】
: 双目效果也不够好。红外和毫米波的问题在于，这和激光雷达一样，都违背了“纯视觉是最好的方案”原则。 ...
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MeiYou9 (onanHP) 于 (Fri May 10 08:44:39 2024) 提到:
大灯+摄像头,也可以算是一种主动雷达了吧
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 机器视觉，频谱是可以拓展的，不是说一定要可见光波段才算，
: 摄像头和激光雷达的区别也不是工作波段，而是工作方式，一个是被动阵列，一个是单
: 点主动扫描
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vta (vta) 于 (Fri May 10 08:45:27 2024) 提到:
不算，雷达是有距离信息的
【 在 MeiYou9 的大作中提到: 】
: 大灯+摄像头,也可以算是一种主动雷达了吧 ...
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ia (阿弥陀佛，我佛慈悲。) 于 (Fri May 10 08:47:17 2024) 提到:
按你的标准，天底下还有什么不是纯视觉呢？
【 在 vta 的大作中提到: 】
: 标 题: Re: 关于纯视觉转别人的评论
: 发信站: 水木社区 (Fri May 10 08:40:23 2024), 站内
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: 纯视觉的意思是用摄像头，并没有谁限定只用人眼可识别的可见光。
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: 和雷达的区别是分辨率和价格，从来都不是用了哪段波长
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: 【 在 ia 的大作中提到: 】
: : 双目效果也不够好。红外和毫米波的问题在于，这和激光雷达一样，都违背了“纯视觉是最好的方案”原则。 ...
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MeiYou9 (onanHP) 于 (Fri May 10 08:47:35 2024) 提到:
你这个推理太粗暴了,当激光和摄像头冲突以谁为准?这个问题的答案不是二元的,可以是
根据不同情况选不同的设备,那不就是有用了吗?
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，
: 如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原
: 因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
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dingmou (dingmou) 于 (Fri May 10 08:51:14 2024) 提到:
机器视觉拓展到红外紫外？那还叫纯视觉吗？
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
:但是机器视觉不存在这个限制啊，所谓纯视觉指的不是人眼视觉，而是机器视觉
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dingmou (dingmou) 于 (Fri May 10 08:53:53 2024) 提到:
很赞同，不过，根据大数据量和特斯拉在AI上的水平，纯个人推断特斯拉的FSD可能是目前最好的解决方案，未来不一定。
【 在 ia 的大作中提到: 】
:所谓“视觉和激光的融合”只是为了方便外行的理解而采用的说法而已。:在ai这个行当里面，都是把各种输入一同扔进训练数据池里
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winsen (成长期PE) 于 (Fri May 10 08:57:54 2024) 提到:
美国爸爸干什么都是对的。
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
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vta (vta) 于 (Fri May 10 08:59:06 2024) 提到:
叫纯视觉。纯视觉的意思是用摄像头，而不是又贵又模糊的雷达
科学工程的目的是实现，而不是为了斗气区分红外线是否“视觉”
如果有一天雷达比摄像头还便宜、分辨率比摄像头还高，那为什么不用呢？
【 在 dingmou 的大作中提到: 】
: 机器视觉拓展到红外紫外？那还叫纯视觉吗？- 来自 水 ...
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vta (vta) 于 (Fri May 10 09:04:09 2024) 提到:
现在讨论的是当前阶段下，用便宜像素更高的摄像头，还是加上又贵又模糊的雷达？
如果有一天雷达比摄像头便宜、分辨率还高，那当然可以用雷达。
讨论形而上的东西没意义，就说现阶段、现在成本的情况下哪个可行。
【 在 ia 的大作中提到: 】
: 按你的标准，天底下还有什么不是纯视觉呢？ ...
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chuanxuxiao (chuanxuxiao) 于 (Fri May 10 09:10:24 2024) 提到:
要重仓商汤科技，对吗？
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
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MeiYou9 (onanHP) 于 (Fri May 10 09:10:47 2024) 提到:
那如果用了tof摄像头,算雷达还是视觉呢..
【 在 vta 的大作中提到: 】
: 不算，雷达是有距离信息的
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MeiYou9 (onanHP) 于 (Fri May 10 09:12:38 2024) 提到:
这个帖子开始说的是视觉就是最终方案,所以楼主觉得雷达再nb再便宜也不需要用
【 在 vta 的大作中提到: 】
: 叫纯视觉。纯视觉的意思是用摄像头，而不是又贵又模糊的雷达
: 科学工程的目的是实现，而不是为了斗气区分红外线是否“视觉”
: 如果有一天雷达比摄像头还便宜、分辨率比摄像头还高，那为什么不用呢？
: ...................
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MeiYou9 (onanHP) 于 (Fri May 10 09:20:57 2024) 提到:
数据的维度越多，得到的结果就会更准确 这个太理想了,实际上数据维度过高,训练数据
如果没有随之提高的情况下,可能模型参数过多训练不出来,或者过拟合都有可能
【 在 ia 的大作中提到: 】
: 所谓“视觉和激光的融合”只是为了方便外行的理解而采用的说法而已。
: 在ai这个行当里面，都是把各种输入一同扔进训练数据池里训练，训练出来的模型被拿
: 来使用的时候，视觉和激光作为输入，并没有明显不同，不存在“激光和摄像头冲突”这
: 回事。
: ai这玩意的基本特点就是，数据的维度越多，得到的结果就会更准确；激光提供了视觉
: 输入本身没有的维度，对智能驾驶的帮助铁定是正面的而不是相反。
: ...................
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vta (vta) 于 (Fri May 10 09:29:39 2024) 提到:
确实可能最终也不需要用雷达，如果纯视觉已经发展到很牛了，增加雷达并不能获得更好的效果，那还要雷达干什么？
至于大雾里汽车还能飕飕正常开，那太科幻了，等正常天气自动驾驶普及以后再说吧。
现在配置激光雷达的车遇到旁边车道的车喷出一团尾气都猛刹车，没看出激光雷达的优势在哪。
【 在 MeiYou9 的大作中提到: 】
: 这个帖子开始说的是视觉就是最终方案,所以楼主觉得雷达再nb再便宜也不需要用 ...
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lemonbox (lemonbox) 于 (Fri May 10 09:32:31 2024) 提到:
严格来讲车上的纯视觉也不是被动的，晚上光线暗时车会打车灯，这时摄像头捕捉的并不是环境光，而是车灯返回的光，单个摄像头是被动工作，但整个车的作为一个系统它可以看做带是主动工作方式的
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 机器视觉，频谱是可以拓展的，不是说一定要可见光波段才算，
: 摄像头和激光雷达的区别也不是工作波段，而是工作方式，一个是被动阵列，一个是单点主动扫描
:
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qtpr (Transcendence constitutes selfhood.) 于 (Fri May 10 09:38:41 2024) 提到:
别扯淡了，现有的纯视觉方案和大模型都是数据驱动的，如果后者是ai，那么前者也是。如果前者不是ai，大模型也不是ai。
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 实际激光与视觉的融合非常难做。最终的完全驾驶道路是纯视觉+AI。现在特斯拉最新版本的FSD已经加入大模型了，只要训练数据足够，你说的暴雨大雾在ai算力加持下都可以解决
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wanllow (wower) 于 (Fri May 10 09:38:51 2024) 提到:
重点攻关方向还是激光雷达降本
【 在 ia 的大作中提到: 】
: 所谓“视觉和激光的融合”只是为了方便外行的理解而采用的说法而已。
: 在ai这个行当里面，都是把各种输入一同扔进训练数据池里训练，训练出来的模型被拿来使用的时候，视觉和激光作为输入，并没有明显不同，不存在“激光和摄像头冲突”这回事。
: ai这玩意的基本特点就是，数据的维度越多，得到的结果就会更准确；激光提供了视觉输入本身没有的维度，对智能驾驶的帮助铁定是正面的而不是相反。
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jansea (沧浪客) 于 (Fri May 10 09:39:01 2024) 提到:
摄像头和激光雷达数据冲突的说法就是逻辑不通，两种方式各有所长，互为补充，1+1>2
能判断出距离就是车辆行驶中的基本需求，你还说废物？真是感人
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
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hsv (哈喽沃德) 于 (Fri May 10 09:39:56 2024) 提到:
华为下半年也要出端到端了，这个话题没有讨论的必要了，激光雷达完成了其历史使命。
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
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MeiYou9 (onanHP) 于 (Fri May 10 09:40:15 2024) 提到:
我感觉纯视觉发展再牛也是有天花板的,比如人脸识别这么成熟的东西,用来支付还得加上
3d结构光呢. 当然你说这个天花板可能已经超过了正常驾驶所需要的精度,我也无力反驳.
我只是看不惯说话那么绝对的人,这才刚开始发展呢,就给出最终答案了
【 在 vta 的大作中提到: 】
: 确实可能最终也不需要用雷达，如果纯视觉已经发展到很牛了，增加雷达并不能获得更
: 好的效果，那还要雷达干什么？
: 至于大雾里汽车还能飕飕正常开，那太科幻了，等正常天气自动驾驶普及以后再说吧。
: 现在配置激光雷达的车遇到旁边车道的车喷出一团尾气都猛刹车，没看出激光雷达的优
: 势在哪。
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dyatpk (伪金工) 于 (Fri May 10 09:41:22 2024) 提到:
“最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！”
厉害了，这种东西你转来是骂自己的吗？
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
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qtpr (Transcendence constitutes selfhood.) 于 (Fri May 10 09:42:33 2024) 提到:
别扯淡了，多模信息融合是一个ai研究的主题
迷信数据驱动的范式，ai会变成现代炼金术
【 在 ia 的大作中提到: 】
: 所谓“视觉和激光的融合”只是为了方便外行的理解而采用的说法而已。
: 在ai这个行当里面，都是把各种输入一同扔进训练数据池里训练，训练出来的模型被拿来使用的时候，视觉和激光作为输入，并没有明显不同，不存在“激光和摄像头冲突”这回事。
: ai这玩意的基本特点就是，数据的维度越多，得到的结果就会更准确；激光提供了视觉输入本身没有的维度，对智能驾驶的帮助铁定是正面的而不是相反。
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qtpr (Transcendence constitutes selfhood.) 于 (Fri May 10 09:46:02 2024) 提到:
人只靠视觉可以实现L5。如果纯视觉“智驾”只能L2，说不它是智障
【 在 xixihaha2019 的大作中提到: 】
: 哈哈靠别人给打气吗？
: 纯视觉的上限就是l2
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djkstra (码蚁) 于 (Fri May 10 09:47:30 2024) 提到:
问题就在，获得相同的信息量，激光雷达的成本要高很多，有这个成本还不如用来拓展视觉的频谱
这就是第一性原理
【 在 wanllow 的大作中提到: 】
: 重点攻关方向还是激光雷达降本
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wanllow (wower) 于 (Fri May 10 09:49:36 2024) 提到:
这个成本是静态的，还是快速下降的？
对激光雷达的降本预期是多少？
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 问题就在，获得相同的信息量，激光雷达的成本要高很多，有这个成本还不如用来拓展视觉的频谱
: 这就是第一性原理
:
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MeiYou9 (onanHP) 于 (Fri May 10 09:50:21 2024) 提到:
你这明明是贪心算法..
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 问题就在，获得相同的信息量，激光雷达的成本要高很多，有这个成本还不如用来拓展
: 视觉的频谱
: 这就是第一性原理
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djkstra (码蚁) 于 (Fri May 10 09:56:54 2024) 提到:
不管怎么降，肯定降不过摄像头，在工作方式上阵列的效率对激光雷达这种单点扫描是碾压的
【 在 wanllow 的大作中提到: 】
: 这个成本是静态的，还是快速下降的？
: 对激光雷达的降本预期是多少？
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vta (vta) 于 (Fri May 10 10:01:14 2024) 提到:
人脸识别应该不是用的现在最牛的AI逻辑，只是传统的图像识别领域。加上3D结构光是为了区分有人故意拿照片做假。
开车时没必要识别高精度的照片做假。
例如，广告牌上画个汽车，那个用端到端AI很好识别出来是个画而已，不需要3D结构光测距。
如果一条路用一面墙挡住，被艺术大师考虑各种透视关系，精心画好道路延伸、车辆、天空等故意迷惑纯视觉驾驶，那确实危险。但现实中这是不存在的。
【 在 MeiYou9 的大作中提到: 】
: 我感觉纯视觉发展再牛也是有天花板的,比如人脸识别这么成熟的东西,用来支付还得加上3d结构光呢. 当然你说这个天 ...
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mmx171 (二娃) 于 (Fri May 10 10:02:44 2024) 提到:
有没有可能汽车上相控阵雷达，都白菜价了
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断 ...
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djkstra (码蚁) 于 (Fri May 10 10:06:26 2024) 提到:
上双目就可以解决这些问题吧，成本还是要比激光雷达低
【 在 vta 的大作中提到: 】
: 人脸识别应该不是用的现在最牛的AI逻辑，只是传统的图像识别领域。加上3D结构光是为了区分有人故意拿照片做假。
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: 开车时没必要识别高精度的照片做假。
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wanllow (wower) 于 (Fri May 10 10:07:01 2024) 提到:
或许只有时间来证明了，多条技术路线自由竞争，看看鹿死谁手！
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 不管怎么降，肯定降不过摄像头，在工作方式上阵列的效率对激光雷达这种单点扫描是碾压的
:
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djkstra (码蚁) 于 (Fri May 10 10:07:25 2024) 提到:
你这个前提就错了，两个决策源是无法简单相加的
【 在 jansea 的大作中提到: 】
: 摄像头和激光雷达数据冲突的说法就是逻辑不通，两种方式各有所长，互为补充，1+1>2
: 能判断出距离就是车辆行驶中的基本需求，你还说废物？真是感人
:
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hsv (哈喽沃德) 于 (Fri May 10 10:08:26 2024) 提到:
我不这么看第一性原理，路等基础设施是面向人类建设的，E2E的训练数据来源于司机的接管，也就是说数据的有效部分和人的感官有直接关联，任何雷达和这个感官没有关系，是冗余无效的数据，处理无效数据反而增加系统的复杂度。
端到端时代，更强调智能体的智能，而不是传感器，这个tsl的ai team老大已经说过了。以人类举例，人类根本无需知道距离路肩几cm就可以游刃有余，无需知道前车速度是具体的几km可以平滑跟车，这个也是第一性原理的体现，尽可能的提高智能体的智能，这个是自动驾驶实现的必要技术路径，堆传感器不是。
至于成本来说，最近更新的像素矩阵大灯成本很高，在几年时间都是摆设，和激光雷达、4D毫米波那点价格相比，显然不是因为成本原因。
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 问题就在，获得相同的信息量，激光雷达的成本要高很多，有这个成本还不如用来拓展视觉的频谱
: 这就是第一性原理
:
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risizhe (risizhe) 于 (Fri May 10 10:11:53 2024) 提到:
一个残酷的现实是
除了特斯拉，其他厂商无法用视觉方案达到现在激光雷达能实现的高度
你以为有便宜的摄像头方案，他们不用？
只能用成本更高的激光雷达方案
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MeiYou9 (onanHP) 于 (Fri May 10 10:14:01 2024) 提到:
用现在最牛的ai逻辑,活体检测还是得做的呀..你有证据证明现在最牛的ai逻辑能检测出
所有照片吗?不要把现在的ai想的太nb了
汽车行驶的环境比手机人脸识别复杂多了,训练数据不够的情况下遇到视觉ai不能识别的
情况可能性更大
【 在 vta 的大作中提到: 】
: 人脸识别应该不是用的现在最牛的AI逻辑，只是传统的图像识别领域。加上3D结构光是
: 为了区分有人故意拿照片做假。
: 开车时没必要识别高精度的照片做假。
: 例如，广告牌上画个汽车，那个用端到端AI很好识别出来是个画而已，不需要3D结构光
: 测距。
: ...................
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ia (阿弥陀佛，我佛慈悲。) 于 (Fri May 10 10:19:53 2024) 提到:
哪个可行…这不是明摆着的么，除了特斯拉，别家都是廉价用纯视觉，高端加雷达。
【 在 vta 的大作中提到: 】
: 现在讨论的是当前阶段下，用便宜像素更高的摄像头，还是加上又贵又模糊的雷达？
:
:
: ...................
--来自微微水木3.5.14
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vta (vta) 于 (Fri May 10 10:22:13 2024) 提到:
如果广告牌上的画那种视觉训练好了很好识别，
如果在高速上精心设计一面巨大的墙，精心画好高清道路延伸图，我估计绝大多数的人类都反应不过来。
而且带雷达的车也非常可能撞上，因为以前的训练，让AI会认为雷达坏了或者误报，忽视掉雷达的数据。
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 上双目就可以解决这些问题吧，成本还是要比激光雷达低 ...
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updatedq (updatedq) 于 (Fri May 10 10:27:57 2024) 提到:
1. 激光雷达和摄像头不冲突，重点不同，优先级不同，直接数据与间接数据不同
2. 不一定要对物理识别分类，occ的目标就是泛化解决问题
3. 大模型下不是简单的叠加
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
: - 来自 水木社区APP v3.5.7
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vta (vta) 于 (Fri May 10 10:28:52 2024) 提到:
二者要求不一样
人脸识别是保证精度，保证别被人故意作假骗了
自动驾驶是正常开车就行，不需要识别那个人是甲还是乙，何况雷达很模糊，根本识别不了什么，只是测个距。
【 在 MeiYou9 的大作中提到: 】
: 用现在最牛的ai逻辑,活体检测还是得做的呀..你有证据证明现在最牛的ai逻辑能检测出所有照片吗?不要把现在的ai想的太n ...
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hsv (哈喽沃德) 于 (Fri May 10 10:30:51 2024) 提到:
正解，看b站up主比测，最先进的相当于fsd10的水平吧，拐弯拐错了停路上好几次也是醉了。tsl国内能用的EAP还在fsd9的技术栈。。。
记住，明年会看到的言论会是：端到端也不是tsl发明的，早在20年前就有了，实验室demo也有很多，没什么了不起的。
【 在 risizhe 的大作中提到: 】
: 一个残酷的现实是
: 除了特斯拉，其他厂商无法用视觉方案达到现在激光雷达能实现的高度
: 你以为有便宜的摄像头方案，他们不用？
: ...................
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L234118 (达到) 于 (Fri May 10 10:34:34 2024) 提到:
【 在 wakesman 的大作中提到: 】
: 为啥不是视觉识别了物体，雷达测出了距离。
:
: 发自「今日水木 on iPhone 11」
视觉也能判断距离
你没长雷达目视就不能判断距离么
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L234118 (达到) 于 (Fri May 10 10:39:02 2024) 提到:
【 在 ia 的大作中提到: 】
: 所谓“视觉和激光的融合”只是为了方便外行的理解而采用的说法而已。
: 在ai这个行当里面，都是把各种输入一同扔进训练数据池里训练，训练出来的模型被拿来使用的时候，视觉和激光作为输入，并没有明显不同，不存在“激光和摄像头冲突”这回事。
: ai这玩意的基本特点就是，数据的维度越多，得到的结果就会更准确；激光提供了视觉输入本身没有的维度，对智能驾驶的帮助铁定是正面的而不是相反。
: ...................
纯视觉相当于输入数据前先剪枝了 把雷达的冗余数据剪枝剪掉 能消耗更少的资源更快地训练出一套高可靠的AI。。 无论从迭代时间 还是算力成本投入 还是算法优化都大幅提升效率。
最后一定会以成本优势 效率优势 淘汰竞品
因为 即使 99.9999%的安全性 和99.999%的安全性 仿佛差了100倍 实际上在宏观上 已经钝化了。用户也不在意了。。。
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woodguy (woodguy) 于 (Fri May 10 10:40:03 2024) 提到:
我早就在本班发布过，纯视觉是唯一答案
但我还要再说一遍，纯视觉也是死路
总之，完全无人驾驶就是死路，要人盯着的自动驾驶是脱啥放啥，聊胜于无
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断 ...
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L234118 (达到) 于 (Fri May 10 10:40:45 2024) 提到:
【 在 ia 的大作中提到: 】
: 按你的标准，天底下还有什么不是纯视觉呢？
:
所以特斯拉已经表达了是在做通用人工智能啊 不局限于车用了啊
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vta (vta) 于 (Fri May 10 10:42:38 2024) 提到:
那是他们纯视觉赶不上特斯拉，加雷达辅助而已。关键是加了雷达也赶不上。
【 在 ia 的大作中提到: 】
: 哪个可行…这不是明摆着的么，除了特斯拉，别家都是廉价用纯视觉，高端加雷达。 ...
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L234118 (达到) 于 (Fri May 10 10:46:34 2024) 提到:
【 在 risizhe 的大作中提到: 】
: 一个残酷的现实是
: 除了特斯拉，其他厂商无法用视觉方案达到现在激光雷达能实现的高度
: 你以为有便宜的摄像头方案，他们不用？
: ...................
方法论的问题
反正是训练 先剪枝掉雷达 只训练纯视觉采集的数据 也只需要迭代优化纯视觉的数据和算法 等
这样 不论 算力要求 还是数据处理量都少指数级 相反可以更快地训练出一个AI
即使这个AI 最后的可靠性 是99.999% 不如 加了激光雷达的 99.9999999% 仿佛安全性差出1000倍，也没关系----都是小概率事故 都远比人安全。。 也足够用了。
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vta (vta) 于 (Fri May 10 10:47:16 2024) 提到:
哈哈，你都提前把话术说了，这让黑子们到时如何启用此话术
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 正解，看b站up主比测，最先进的相当于fsd10的水平吧，拐弯拐错了停路上好几次也是醉了。tsl国内能用的EAP还在fs ...
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MeiYou9 (onanHP) 于 (Fri May 10 10:51:06 2024) 提到:
但是自动驾驶出错的代价比人脸支付大很多,所以精度应该要求更高
其实根本问题是未来的自动驾驶要做的多好,如果只要做到跟一个有经验的司机到一个陌
生地方自己驾驶的水平,那么只用视觉肯定就够了,如果想做到比这个好的水平,那么可能
还是得引入别的信息吧
【 在 vta 的大作中提到: 】
: 二者要求不一样
: 人脸识别是保证精度，保证别被人故意作假骗了
: 自动驾驶是正常开车就行，不需要识别那个人是甲还是乙，何况雷达很模糊，根本识别
: 不了什么，只是测个距。
: ...................
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risizhe (risizhe) 于 (Fri May 10 10:51:25 2024) 提到:
你这就涉及到另外一个问题了
人家车都卖好几百万辆了
已经积累了海量路上行驶里程和数据了
结果某厂商刚入局
就敢高喊遥遥领先
关键还有一帮脑残粉信
真是一个敢喊一个敢信
【 在 L234118 的大作中提到: 】
:
: 方法论的问题
: 反正是训练 先剪枝掉雷达 只训练纯视觉采集的数据 也只需要迭代优化纯视觉的数据和算法 等
: ...................
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vta (vta) 于 (Fri May 10 10:55:58 2024) 提到:
加了激光雷达，安全性不一定更高
看清楚的情况下，不在乎那几厘米的距离精度；
看不清楚的情况下，例如前方有雾，纯视觉就提前减速了。
而带雷达的训练系统，即使看不清，因为有雷达辅助数据，可能不减速，危险性更大。
【 在 L234118 的大作中提到: 】
: 方法论的问题反正是训练 先剪枝掉雷达 只训练纯视觉采集的数据  也只需要迭代优化 ...
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ia (阿弥陀佛，我佛慈悲。) 于 (Fri May 10 10:59:48 2024) 提到:
多模融合是个伪概念，这么提的，或者新手，或者是忽悠外行，或者是骗经费的
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 别扯淡了，多模信息融合是一个ai研究的主题
:
: 迷信数据驱动的范式，ai会变成现代炼金术
: ...................
--来自微微水木3.5.14
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jansea (沧浪客) 于 (Fri May 10 11:01:42 2024) 提到:
啥前提？你是说我举得例子1+1吗
如果这东西都能简单相加，那谁都能做出来了。。。。
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 你这个前提就错了，两个决策源是无法简单相加的
:
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lifekeeper (lifekeeper) 于 (Fri May 10 11:04:15 2024) 提到:
百度的阿波罗都路测多少公里多少年了，现在仍然不敢拿出来用。
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darkpain (大口喷) 于 (Fri May 10 11:09:21 2024) 提到:
日常可用层面，两者差不多。
但是边界条件下，谁更安全，肯定加激光雷达更安全。
两条路线肯定都会存在，高端车必然会加激光雷达或者新一代
探测器。低端车就都是纯视觉。
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ZhengZongdai (鄭宗代) 于 (Fri May 10 11:10:27 2024) 提到:
最后一句太硬核了
NB
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
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: - 来自 水木社区APP v3.5.7
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wakesman (jk) 于 (Fri May 10 11:14:45 2024) 提到:
雷达更准啊，人有眼就不需要测量工具了？
【 在 L234118 的大作中提到: 】
:
: 视觉也能判断距离
:
: 你没长雷达目视就不能判断距离么
: --
:
发自「今日水木 on iPhone 11」
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vta (vta) 于 (Fri May 10 11:16:16 2024) 提到:
你开车需要几厘米的精度吗？
有人眼为啥要测量
【 在 wakesman 的大作中提到: 】
: 雷达更准啊，人有眼就不需要测量工具了？发自「今日水木 on&nb ...
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yesterday (昨天) 于 (Fri May 10 11:18:49 2024) 提到:
图像传感器（摄像头）是被动传感器，单传感器只提供2维平面图像，没有距离信息
激光雷达是主动传感器，每个点用激光测距，通过快速扫描构建点云做3维立体成像
摄像头因为应用广发展久，目前成熟度高成本低
激光雷达近十年随着自动驾驶兴起而快速发展，目前还在技术高速迭代成本快速下降的阶段
特斯拉不用激光雷达很合理，（1）5年前激光雷达太贵，（2）特斯拉有自研芯片的差异化优势，通过算法和算力用摄像头做3维图像构建
因为最终目的都是3维图像构建，摄像头和激光雷达的作用完全不冲突，而是感知能力的互补。任何感知元件都有局限性，更多的感知元件可以提供更大的冗余。
自动驾驶的实现还需要时间，在此之前摄像头和激光雷达都是必不可少了。
【 在 mactom (mactom) 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
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: - 来自 水木社区APP v3.5.7
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surwang (闲晃) 于 (Fri May 10 11:19:10 2024) 提到:
视觉看不到，雷达有可能看到。反之亦然。所以最好都有。
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
: - 来自 水木社区APP v3.5.7
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lvsoft (Lv(The Last Guardian)) 于 (Fri May 10 11:21:12 2024) 提到:
激光雷达和视觉能看到的东西差不多。要么都能看到要么都看不到
【 在 surwang 的大作中提到: 】
: 视觉看不到，雷达有可能看到。反之亦然。所以最好都有。
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lvsoft (Lv(The Last Guardian)) 于 (Fri May 10 11:21:52 2024) 提到:
睁眼看看世界吧
【 在 xixihaha2019 的大作中提到: 】
: 哈哈靠别人给打气吗？
: 纯视觉的上限就是l2
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: ...................
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dli2016 (dli2016) 于 (Fri May 10 11:23:04 2024) 提到:
可以在仿真环境在采集模拟数据，现在有不少sim2real的研究工作
【 在 wsnsw 的大作中提到: 】
: 大雾下的训练数据很少，以后过十年一百年也积累不出来足够数据，这种算力再大也没用
- 来自 水木说
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djkstra (码蚁) 于 (Fri May 10 11:26:27 2024) 提到:
测距精度提高到一定程度，就没意义了，前车离你100米还是110这个重要吗？花那么高的成本获得这个精度就更没意义了
【 在 wakesman 的大作中提到: 】
: 雷达更准啊，人有眼就不需要测量工具了？
: 发自「今日水木 on iPhone 11」
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vta (vta) 于 (Fri May 10 11:28:18 2024) 提到:
两个例子，都是带雷达的车，一个看到旁边车道的车喷了尾气急刹，一个看到广告牌上的图片急刹
要激光雷达的意义何在？
【 在 surwang 的大作中提到: 】
: 视觉看不到，雷达有可能看到。反之亦然。所以最好都有。 ...
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spare (闲人) 于 (Fri May 10 11:28:24 2024) 提到:
现在所谓的车载激光雷达，只是测距和测速雷达，不是成像雷达
就是说只能多点式测一下前方物体的距离有多远
至于物体是啥，不能成像怎么可能去判断？
但成像雷达，目前看没有有效的低成本实施方案
所以只能退回来做全视觉
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
: - 来自 水木社区APP v3.5.7
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omnia7 (水星) 于 (Fri May 10 11:29:41 2024) 提到:
谁说的雷达只能判断距离？现在的激光雷达可以做到三维建模
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
: - 来自 水木社区APP v3.5.7
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PaoloMaldini (solo con te) 于 (Fri May 10 11:30:29 2024) 提到:
这不是马斯克多少年前就说过么，咋还转别人评论
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
: - 来自 水木社区APP v3.5.7
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lvsoft (Lv(The Last Guardian)) 于 (Fri May 10 11:31:42 2024) 提到:
仿真环境也是纯视觉的好做。
纯视觉路线和激光雷达+纯视觉这个屁事，说穿了就是后者上限更高，但前者下限更高。
激光雷达+纯视觉，目前大概相当于婴儿坐在学步椅里走路的程度。
【 在 dli2016 的大作中提到: 】
: 可以在仿真环境在采集模拟数据，现在有不少sim2real的研究工作
:
: - 来自 水木说
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lvsoft (Lv(The Last Guardian)) 于 (Fri May 10 11:32:14 2024) 提到:
这是纯视觉的优势领域，谢谢
【 在 omnia7 的大作中提到: 】
: 谁说的雷达只能判断距离？现在的激光雷达可以做到三维建模
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lvsoft (Lv(The Last Guardian)) 于 (Fri May 10 11:34:06 2024) 提到:
看到广告牌上的图片急刹这种属于脑子不好。
而纯视觉可以以激光雷达路线无法想象的规模收集数据，构造仿真环境，训练出远比激光雷达路线强的脑子。
【 在 vta 的大作中提到: 】
: 两个例子，都是带雷达的车，一个看到旁边车道的车喷了尾气急刹，一个看到广告牌上的图片急刹
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: 要激光雷达的意义何在？
: ...................
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lvsoft (Lv(The Last Guardian)) 于 (Fri May 10 11:36:57 2024) 提到:
图像传感器本质上就是雷达阵列。而且谁说图像传感器就无源了？你不是有大灯嘛？一样可以主动照射嘛。
而且谁说图像传感器只能提供2维平面图像了？ tof cmos sensor了解下？
说穿了图像传感器就是非常成熟的高精度雷达成像技术的一种。
【 在 yesterday 的大作中提到: 】
: 图像传感器（摄像头）是被动传感器，单传感器只提供2维平面图像，没有距离信息
: 激光雷达是主动传感器，每个点用激光测距，通过快速扫描构建点云做3维立体成像
: 摄像头因为应用广发展久，目前成熟度高成本低
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TimeAndRiver (时间与河流) 于 (Fri May 10 11:45:11 2024) 提到:
非常支持
因为AI的源头都在美国
无论硬件还是算法
他们智驾以为搞个雷达就高档了
问题是现在都是端到端的解决方案
你雷达的数据要融合进端到端方案，人家海外还没有靠谱的解决方案
现在是国内没有抄袭的开源方案
然后市场上就瞎吹
贬低他人
他们就是利用信息不对称忽悠消费者
【 在 mactom (mactom) 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
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: - 来自 水木社区APP v3.5.7
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genecerebra (GeneCerebra) 于 (Fri May 10 11:46:17 2024) 提到:
我不是干这行的，太专业的也不太懂。不能通过AI的大量学习，单摄像头影响是不是也能判断出来具体，OCC算是其中的一种技术？
【 在 ia 的大作中提到: 】
:视觉方案对距离的判断目前比人眼要差，区分平面图像和立体物体的效果也不如人眼。:在比较近的将来，这两个问题都没有很好的解决
- 来自 水木社区APP v3.5.7
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sirmond (C.meng) 于 (Fri May 10 11:47:08 2024) 提到:
你们这种恨国党大多逻辑不合格，就非常离谱
你的分析过程：因为激光与视觉的融合非常难做，非常难做的东西做不了或者目前做不了，所以未来一定不是最终的完全驾驶道路；纯视觉相对好做，现在可以做，在现在及未来都优于融合方案，是未来最终的完全驾驶道路。
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 实际激光与视觉的融合非常难做。最终的完全驾驶道路是纯视觉+AI。现在特斯拉最新版本的FSD已经加入大模型了，只要训练数据足够，你说的暴雨大雾在ai算力加持下都可以解决
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TimeAndRiver (时间与河流) 于 (Fri May 10 11:52:51 2024) 提到:
整个AI的生态圈在美国
我们都是拿着别人的开源方案自己改吧改吧做出来的
现在是人家的融合方案没有更好的解决方案
我们的智驾没有抄袭的对象啊
现在搞的都是一些屎山代码按照规则来的
和端到端的解决方案差远了
【 在 sirmond (C.meng) 的大作中提到: 】
: 你们这种恨国党大多逻辑不合格，就非常离谱
:
: 你的分析过程：因为激光与视觉的融合非常难做，非常难做的东西做不了或者目前做不了，所以未来一定不是最终的完全驾驶道路；纯视觉相对好做，现在可以做，在现在及未来都优于融合方案，是未来最终的完全驾驶道路。
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发自xsmth (iOS版)
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※ 来源:·水木社区
http://www.mysmth.net·[FROM: 58.218.168.*]
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hsv (哈喽沃德) 于 (Fri May 10 11:56:58 2024) 提到:
广告牌急刹这个是因为，其领导层被合作团队忽悠了，导致occ没上，bev+transformer+occ，不会出现这种蠢问题，说白了就是对技术理解不够，看不到未来的趋势。
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 看到广告牌上的图片急刹这种属于脑子不好。
: 而纯视觉可以以激光雷达路线无法想象的规模收集数据，构造仿真环境，训练出远比激光雷达路线强的脑子。
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xiaoxiaoz (xiaoxiaoz) 于 (Fri May 10 11:57:46 2024) 提到:
这不很容易证伪么，特斯拉的大量小电芯组pack路线就没谁在用，包括它自己都用的少了
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wsnsw (我是你是我) 于 (Fri May 10 12:02:50 2024) 提到:
仿真练习出来的策略，
摄像头压根没看到东西，车子怎么利用上述策略应对？
【 在 dli2016 的大作中提到: 】
: 可以在仿真环境在采集模拟数据，现在有不少sim2real的研究工作
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: - 来自 水木说
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anotherstone (初级K线分析员) 于 (Fri May 10 12:06:11 2024) 提到:
有尺子，却非要用眼睛估算距离，这是一种病，得治。
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
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: \- 来自 水木社区APP v3.5.7
: --
发自「今日水木 on LIO-AN00」
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TimeAndRiver (时间与河流) 于 (Fri May 10 12:09:42 2024) 提到:
如果认知还是尺子这种民科概念
那么就没有进入现代端到端的AI世界
民智就在这个阶段
争吵也没用
【 在 anotherstone (初级K线分析员) 的大作中提到: 】
: 有尺子，却非要用眼睛估算距离，这是一种病，得治。
: 【 在 mactom 的大作中提到: 】
: : 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超前瞻性的判断！别抬杠！
: :
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MeiYou9 (onanHP) 于 (Fri May 10 12:11:43 2024) 提到:
这就是定义问题了,用了TOF还能叫纯视觉吗?如果tof算纯视觉,那么为啥激光雷达不算纯
视觉
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 图像传感器本质上就是雷达阵列。而且谁说图像传感器就无源了？你不是有大灯嘛？一
: 样可以主动照射嘛。
: 而且谁说图像传感器只能提供2维平面图像了？ tof cmos sensor了解下？
: 说穿了图像传感器就是非常成熟的高精度雷达成像技术的一种。
: ...................
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vta (vta) 于 (Fri May 10 12:15:37 2024) 提到:
我是说那些带雷达的车，看到广告牌不敢走，雷达白装成摆设了
不如省下精力和成本搞好视觉，视觉不行的话雷达再牛也没用
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 看到广告牌上的图片急刹这种属于脑子不好。而纯视觉可以以激光雷达路线无法想象的规模收集数据，构造仿真环境，训练出远比激光雷 ...
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superjiayi (superjiayi) 于 (Fri May 10 12:16:50 2024) 提到:
纯视觉就是鸟的翅膀的飞不高，飞不快，激光就是喷气动力，这样你能理解吗
【 在 mactom 的大作中提到: 】
:纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断
- 来自 水木社区APP v3.5.7
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vta (vta) 于 (Fri May 10 12:20:58 2024) 提到:
你是不懂尺子的图像有多粗糙。96线的意思是从地面到天空，你能看到96条横线，这么粗糙的图像恐怕你宁可用眼，不用这尺子
【 在 anotherstone 的大作中提到: 】
: 有尺子，却非要用眼睛估算距离，这是一种病，得治。发自「今日水木 on&nb ...
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vta (vta) 于 (Fri May 10 12:23:32 2024) 提到:
类比不正确
激光雷达96线，就是从地面到天空只能看96条线，图像粗糙无比。
激光雷达不是喷气式。还不如蝙蝠，蝙蝠能探测蚊子，激光雷达只能看个大概
【 在 superjiayi 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是鸟的翅膀的飞不高，飞不快，激光就是喷气动力，这样你能理解吗- 来自 水 ...
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webhost (webhost) 于 (Fri May 10 12:32:56 2024) 提到:
现在的车厂还是太保守顾虑了，我当老板，一定是摄像头画面，跟司机的操作一起上传到云端，用于ai训练分析。你爱用不用，只要汽车发动之后，就是在训练。
【 在 wsnsw 的大作中提到: 】
: 大雾下的训练数据很少，以后过十年一百年也积累不出来足够数据，这种算力再大也没用
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TimeAndRiver (时间与河流) 于 (Fri May 10 12:50:28 2024) 提到:
民科
民智啥时候才能开啊
哔哩哔哩上关于五四的公益视频魔法师
真是应该去再看看
民智相对于五四之前其实没啥多大本质改变
【 在 superjiayi (superjiayi) 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是鸟的翅膀的飞不高，飞不快，激光就是喷气动力，这样你能理解吗
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: 【 在 mactom 的大作中提到: 】
: :纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断
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WangXW (stay hungry, stay foolish) 于 (Fri May 10 12:54:31 2024) 提到:
现在都是多模态大模型了，还鬼扯激光雷达和视觉冲突，给Tesla洗地的水平太次了
【 在 mactom 的大作中提到: 】
: 纯视觉就是最终答案！当激光和摄像头冲突以谁为准？如果是摄像头那还要雷达干啥，如果是雷达但是雷达无法识别物体是什么只能判断距离，就很废物！最后再说一个硬性原因，就目前的教育我们国人在高科技面前就做不出超...
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