Re: [情報] TSLA FSD 中國落地目前僅開放HW4.0

leefengynh 發表於 2025/2/27 下午6:37:20

看板car標題Re: [情報] TSLA FSD 中國落地目前僅開放HW4.0作者

leefengynh

(/65G ・ 125/250K1W)時間Feb 27 18:37:20 2025推噓10 推:17 噓:7 →:49

PTT推薦

推 DamnAlfie: 只要統計出來自動駕駛出事率比人類低就沒啥邏輯問題了 02/27 09:05

→ DamnAlfie: FSD最大的優勢就是擬人化坐在車上閉眼睛你會覺得是有 02/27 09:24

→ DamnAlfie: 經驗的司機開的剩下所謂闖紅燈壓線胡同內開得太猶豫 02/27 09:24

→ DamnAlfie: 那都是數據訓練問題現在證明了FSD是可以廣泛全球的模 02/27 09:24

→ DamnAlfie: 型只需要當地的數據去微調模型就可以拿來用這也是目 02/27 09:24

→ DamnAlfie: 前全球唯一另外有人說賓士L4就太外行了舉個例子我寫 02/27 09:24

→ DamnAlfie: 個控制loop迴圈我也可以說我家院子是L5等級但問題是 02/27 09:25

→ DamnAlfie: 根本無法推廣你看Waymo連部署美國其他城市都不容易02/27 09:25

→ DamnAlfie: 中國自駕公司所謂的開城也是這個概念 FSD有在跟你說哪02/27 09:25

→ DamnAlfie: 些城市才可以用嗎？它連魔都重慶都可以開了一如既往老02/27 09:25

→ DamnAlfie: 馬都是先解決最困難的地方而非先做簡單的等到發現困難02/27 09:25

→ DamnAlfie: 的做不到再困在死胡同裡02/27 09:25

FSD最大的優勢是擬人化

特斯拉從來沒教導過FSD 紅燈應該停綠燈應該走

這些交通規則都是AI自己從行車紀錄裡面領悟出來的

「前面是綠燈但有個交通警察臨時禁止你前進」這件事特斯拉也要自己領悟

然後就要停車

「前面是綠燈但交通警察把你攔下來示意你要靠邊停」

fsd在美國是可以辦到

光達車做不到這點

同理 FSD做出決策也是模仿人類開車

如果無法取得中國司機的開車方式的數據

終究會是一個美國人的開車style 在中國

就算FSD學會了中國的交通規則也無法改變開車風格

不過沒差啦

照fsd的模型未來在除了美國敵對國家以外都能基本上達到L5的程度

因為fsd已經不像光達車一樣需要人類先把交通規則寫進去

＝＝
那些光達車

遇到交通警察臨時要你幹嘛也不能理解

遇到停車位臨時不開放也不知道

遇到會車對方司機比手勢叫你先過也不理解

真以為開車就只要懂交通規則嗎
＝＝＝

即便是這樣目前B站上所有中國自駕的影片和 fsd相比都不怎樣了

特斯拉完全沒有本地數據耶

以完全沒有本地數據就能跑成這樣

FSD在全世界(非美敵對國家可以取得數據)應該可以達到L5

ps：中國人最愛靠杯 fsd怎麼「實線」變道違規

問題實線變道在台灣或美國又不違規

你中國又不給數據當然是把中國當美國來駕駛

--
中國人跑山路

拿FSD PK 被吹爆的華為自駕(華為裝一大堆光達雷達連跑個山路也不行)

https://reurl.cc/qn7Qvy

※ PTT 留言評論

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 125.231.104.243 (臺灣)

※ 文章網址:

https://www.ptt.cc/car/E.ZB-Ec-q5Zj10

※ 編輯: leefengynh (125.231.104.243 臺灣), 02/27/2025 18:38:28

※ 編輯: leefengynh (111.83.163.141 臺灣), 02/27/2025 19:06:44

噓

chandler022702/27 19:08lv5嘛，意思是black box model中不可解釋的行為造

→

chandler022702/27 19:08成任何事故風險，車廠都願意承擔責任囉，系統預期

→

chandler022702/27 19:08功能安全SOTIF如何滿足？

不可解釋沒關係直接用大量的正確數據蓋過去把權重拉回來就行了比方在某個平交道 fsd就是會不知原因轉入鐵軌那沒關係把這個平交道100萬次的人類司機行車紀錄餵進去給模型自然就把「轉進鐵軌的權重蓋過去了」所以可解釋有個屁用你也無法解釋為什麼鄭捷要去捷運砍人

推

mtc556602/27 19:26沒有啦這邊指的LV5應該是能做LV5的事但只願意扛LV2的責

→

mtc556602/27 19:26任就如同特斯拉名字取作Full Self Drive但出事還是叫你

→

mtc556602/27 19:26自己跑法院

推

mtc556602/27 19:28怕是到時候電動車都成為柴油2.0了特斯哈還在Lv2原地

噓

ilovedirk4102/27 19:41光達車就沒有攝影機？

光達車不是AI 所以只能照工程師寫好的程式去反應而已光達車就是用窮舉法而已但是你窮舉不完的啦隨便一條路臨時維修放上告示牌「請走旁邊在逆向車道臨時用三角錐圍出來的路」光達車就看不懂了所以你們對AI還是一竅不通以為AI是人類寫程式告訴車子遇到什麼狀況該做什麼那不叫AI 加油好嗎人類寫程式告訴車子該怎麼做那根本上還是人類在開車窮舉法開車是沒用的光達車沒有高清地圖覆蓋的地方他就不能運作了高清地圖就是3D地圖誤差必須在5公分以下每兩個禮拜要更新一次 (因為道路實際3D形狀會一直變化) 每次重建一條道路的地圖要花好幾億一個城市就是好幾千億/每兩個禮拜每兩個禮拜一個城市要花幾千億重做一次地圖擴展的全球的話要花幾兆還不是一次性開銷是定期開銷所以高精度地圖注定是不可能到L5 光達車注定失敗XD 光達車就是軌道車注定失敗對光達的迷戀大多是來自於對光達的無知等你們知道以後就會覺得光達不可能L5 雷達還比光達有用雷達還比光達有用要靠光達注定不可能L5

噓

cht1234123402/27 20:52特斯拉是lv2

不去申請就不用負責我也不希望特斯拉負責

※ 編輯: leefengynh (125.231.104.243 臺灣), 02/27/2025 21:32:50

→

ilovedirk4102/27 21:33光達就不能用AI?這是什麼邏輯更多數據只會更安全而

→

ilovedirk4102/27 21:33已

更多數據不會更安全光達會影響純視覺這個特斯拉已經做過實驗了 1+1小於2 有些場景下光達會把濃煙當牆壁直接緊急剎車

※ 編輯: leefengynh (125.231.104.243 臺灣), 02/27/2025 21:41:13

推

sonnyc02/27 21:55純視覺加光達不会更好嗎以純視覺為基礎光達又能有更正

→

sonnyc02/27 21:55確的距離判斷

中國人跑山路拿FSD PK 被吹爆的華為自駕(華為裝一大堆光達雷達連跑個山路也不行)

https://reurl.cc/qn7Qvy

※ 編輯: leefengynh (125.231.104.243 臺灣), 02/27/2025 22:02:54

推

hank952702/27 22:025566怎麼躲在這裡上一篇頭又大燒起來怎麼不過去關照一下

推

mtc556602/27 22:09笑死不去申請你也敢說自己是Lv5 特粉現在是造謠不怕被桶

→

mtc556602/27 22:09了是不是？

→

mtc556602/27 22:10我翻譯一下特粉的白話文「這場考試主子一定考100分只是

→

mtc556602/27 22:10主子不想去考試而已主子沒有輸！我也不希望主子輸！」

→

mtc556602/27 22:10看看有多好笑

→

ilovedirk4102/27 22:34純視覺會把海報的人當作真的人

→

ASKA02/27 22:52到台灣結果學壞變成在內線定速100當龜？ XD

噓

chandler022702/27 22:59A Survey on Deep-Learning-Based LiDAR 3D Object

→

chandler022702/27 22:59 Detection for Autonomous Driving (被引用85次)

→

chandler022702/27 22:59，誰定義感測用光達方案就不屬於AI範疇？不要瞎掰

→

chandler022702/27 22:59好嗎

→

chandler022702/27 23:02順便提醒一下，單一感測方案是要怎麼fault detecti

→

chandler022702/27 23:02on跟fail safe? 監理機關要怎麼放行自駕?

推

DamnAlfie02/27 23:11多傳感器融合也可以是E2E 沒有啥純視覺才是E2E 兩者是

→

DamnAlfie02/27 23:11獨立的

推

milichang02/27 23:51推錢大，真正的專家

→

Charles042102/28 00:03https://b23.tv/tdmV4KM

→

Charles042102/28 00:04真強阿遇到地上的水窪結果識別為障礙物的純視覺

→

coolscott02/28 00:08fsd端到端就是餵人類看到影像後對車子反應，問題是人類

→

coolscott02/28 00:08沒有光達，所以無法訓練端到端ai 光達

→

ken8502/28 00:17怎麼可能是越少收集資料的越強拉= =

→

ken8502/28 00:18lidar+攝像頭能收集的資料大於純視覺長遠來看就不應該會輸

→

ken8502/28 00:19你骨折去看醫生一個看一眼就診斷好一個拍X光+MRI再診斷

→

ken8502/28 00:19結果你覺得拍X光+MRI的沒技術含量 QQ

推

mtc556602/28 00:33所以我就說特粉的邏輯真的不像在同個世界線

推

DamnAlfie02/28 01:28不是這樣的不管是鏡頭光達或雷達都是傳感器的一種都

→

DamnAlfie02/28 01:28可以當作輸入源給模型去訓練不然老馬說光子進執行出

→

DamnAlfie02/28 01:29就不對了因為我特現在餵給模型的資料根本就不是處理過

→

DamnAlfie02/28 01:29的影像優點是反應時間可以縮短10% 另外在極暗環境下

→

DamnAlfie02/28 01:29只要有個光子不同模型可以反應出來但DSP之後輸出的影

→

DamnAlfie02/28 01:29像幾乎沒差

推

PHONm02/28 07:33半桶水最恐怖，迷信了都不自覺

推

ingmu02/28 09:02半桶水也無妨影片會說話請某位做相關產業的別執迷不悟了

→

ingmu02/28 09:03有資料很好但每次遇到FSD就出來戰是眼紅嗎? 呵

噓

chandler022702/28 13:13樓上意思是胡扯"用光達不是AI"也批評糾正不得囉

→

chandler022702/28 13:18拜託，自駕也不是只要滿足那99.99%時間運作很好，

→

chandler022702/28 13:18剩下那0.01%失效發生時，系統要如何自檢，確保失效

→

chandler022702/28 13:18發生也依舊維持安全狀態，這些都得考慮好嗎

推

milichang02/28 14:06錢大說得對

噓

INIKS02/28 14:16純視覺只能做到人類的程度，車禍率還不夠低，所以永遠無法

→

INIKS02/28 14:16實現自動駕駛，法規上永遠是“輔助駕駛”，因為出事了，車

→

INIKS02/28 14:16廠直接推卸責任，嘿嘿

推

INIKS02/28 14:27光達可以結合AI，等於有了3D超感官的開車機器人，如果在加

→

INIKS02/28 14:27上道路監控數據，可以超視距資料回饋，這才叫做真°自動駕

→

INIKS02/28 14:27駛，特斯拉這種半成品就上路，難怪大股東都失望，股價跌翻

推

cc1plus02/28 20:23樓上正解, 不過馬斯克一直宣稱純視覺就可以

→

cc1plus02/28 20:24光達就是最後一層保險, 也是 L3 的最後一塊入門磚

推

DamnAlfie02/28 22:14說得這麼爛我建議上面幾樓快去空啦不要囉嗦了好嗎？

→

DamnAlfie02/28 22:14我買了3M快把我空爆

→

Adonis708802/28 22:24最近跌很多耶樓上還好嗎

推

DamnAlfie03/01 01:25還好R 離成本還差一百多

→

mtc556603/01 03:20還好齁不要笑著笑著就哭了欸

推

hank952703/01 08:3856的 altis有輔助駕駛嗎

→

sigma200303/01 19:30除非車廠願意承擔責任，不然永遠沒自動駕駛，都叫輔助

噓

carryton03/01 20:04AI有天會發展到跟一個成年人一樣的智商

→

carryton03/01 20:04有誰開了有雷達的車後就不會開車了？

→

carryton03/01 20:04又有誰開車會被雷達誤導？

→

carryton03/01 20:04特斯拉目前方案只是屈就硬體能耗限制

→

carryton03/01 20:05完全不是你講的那套

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