Re: [新聞] 馬斯克：特斯拉已經非常接近 Level 5 完
加州公共事業委員會的自動駕駛載客牌照
Zoox: 2018年12月
Pony.ai 2019年06月 (全加州除機場特殊道路外的公開道路)
AutoX 2019年06月 (全加州除機場特殊道路外的公開道路)
Waymo 2019年07月 (加州灣區南部區域)
Aurora 2020年01月
Cruise 2020年02月 (無須駕駛員，但仍須遠端監控)
經歷人事地震後的 Zoox，獲准在加州提供自動駕駛叫車服務
http://technews.tw/2018/12/25/zoox-self-driving-cars-license/
又下一城，Waymo 獲加州自動駕駛載客牌照
https://technews.tw/2019/07/05/waymo-cpuc-license/
不需安全駕駛員，Cruise 獲加州自動駕駛運輸許可證
https://reurl.cc/62z9b6
https://technews.tw/2020/02/27/cruise-receives-california-self-driving-transportation-permit/
Pony.ai 獲豐田 4 億美元投資，RoboTaxi 商業化前夕加速前進
https://technews.tw/2020/02/28/toyota-invest-pony-ai-400-million-usd/
真正「無人駕駛」！阿里巴巴投資 AutoX 於美加州申請路測
https://technews.tw/2019/12/06/autox-drive-test-application/
加州車輛管理局(Department of Motor Vehicles)
自動駕駛車輛計畫：允許66家公司在有安全人員的情況下測試自駕車
所以部分區域Lv4自駕已經是進行式了
差別在有沒有真正能商業化的模式(自駕車成本仍過高，仍須隨車安全駕駛員等)
但是連取得"自駕車乘客服務"都還沒，Musk就在提接近Lv5全自駕.....
前面那幾家公司講"接近Lv5全自駕"還比較合理
--
某：逐字稿呢？
涼B狀態“Google中”
我等教主的看法
涼B：乾 這篇戰力跟自撞貨車那篇一樣強 我先裝死
砲姐表示：
一方大爺表示：
先過我這關吧
結果豐田都走得比特斯拉前面，也沒看到豐田章男在打嘴砲。
Lexus的LV2大家有認同贏過特斯拉LV2嗎
他只說接近lv5沒說到達lv5
lv2跟lv5中間只差3個他lv也可以說很接近對吧
Musk也不是第一天這樣了 連車主都不太相信
炒股大濕
涼B :
唬爛仔 連組裝品質都弄不好
組裝品質超爛!!!
QQ這唬爛仔股價破1300美金....
沒有車的在那邊罵組裝品質？？呵呵
如果股價唯一的話，台灣一堆生技鐵定世界第一？
光嘴唬爛也不可能股價這麼高
怎麼會，多得是爛公司現在股價五倍起跳
漲十倍但什麼屁都沒有只靠消息的也不少啊
樓上，可以啊HTC不就這樣來的，完美示範怎麼爬股王在崩掉。
所以沒人能保證現在1300鎂將來不會崩掉吧，用股價證
明他沒唬爛是哪招
欸欸不是，他股價維持高檔都幾年了
你如果唬爛就可以市值贏台積電的話我也是佩服你啦
舉HTC 很棒XD
你如果唬爛就可以送人上太空的話那股王還不給你當
這個論點邏輯有問題
我等教主
10年前每個人都覺得火箭可以降落是唬爛
台灣股市你跟美國股市比…而且他股價很久以前就破兩百
了
涼B躲起來 呵呵
他能做到火箭回收就覺得強翻了
不過SPACEX才是真的強啦，那技術不是普通公司可以弄出來的
反正他做火箭時也沒人看好過,多車板的人沒看好他也沒差
給教主留點台階
真正大量生產的還是Tesla走在最前面
大量生產是Cruise跟Waymo車隊啊，Tesla車子從來沒有Lv4自駕能力
科 零乘再多也是零
給潛在在車主與投資客的信心喊話
台灣生技股價拿去美股根本一堆只能算雞蛋水餃股
Waymo總里程：超過一千萬英里
Tesla Autopilot總里程：18.8億英里
哪個才是量產
Waymo是自駕電腦與環境互動的數據 Tesla數據扣掉AP，本質就是駕駛行駛的數據，比總里程完全沒意義
Lv 5只有7人，特斯拉滾
魔禁梗玩起來
接近Lv5？是正太控結標淡希嗎？
扣掉AP？為什麼要扣掉AP？上面那個是有開啟AP的里程
加州政府允許在除特殊道路外的所有開放道路可進行自駕車測試 AP能允許所有區域都使用嗎? 很多區域還需要靠駕駛掌握車輛啊 AP數據里程雖龐大但夠全面嗎?
※ 編輯: chandler0227 (42.73.253.38 臺灣), 07/10/2020 13:10:4140
hanchueh可以不要跳針跳不停嗎? 講自駕測試車沒有事先掃過高精地圖就開不了， 忽略自駕測試車也有配置攝影機認道路標線的能力 忽略自駕測試車被允許在加州幾乎所有公開道路測試![Re: [新聞] 馬斯克：特斯拉已經非常接近 Level 5 完](https://i.imgur.com/dPAjJIYb.jpg "Re: [新聞] 馬斯克：特斯拉已經非常接近 Level 5 完")
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推 Scape: 有些人還拿那些Lv4載客服務的試驗車說嘴，表示根本看不懂 07/09 17:21 → Scape: 人家在做什麼。絕大多數的無人駕駛試驗車都是依靠昂貴的 07/09 17:22 → Scape: 感應器跟安全人員去慢慢推進算法，用很慢的速度累積里程 07/09 17:23 → Scape: Tesla早就放棄了這一套做法，路上有超過百萬輛Tesla跟他們 07/09 17:23 → Scape: 蒐集大量的資訊，同時這些資訊到中心後提供Tesla做學習訓練 07/09 17:25![Re: [新聞] 馬斯克：特斯拉已經非常接近 Level 5 完](https://img.youtube.com/vi/ePUxQe1-Gno/mqdefault.jpg "Re: [新聞] 馬斯克：特斯拉已經非常接近 Level 5 完")
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照錢大這樣講，問題就是出在自駕車的決策做出之後 決策影響到了旁人 旁人依自駕者的行為作出相對應的反應 而這反應就自駕車而言就是剛剛他自身行動的反饋 就像是因果一樣的循環![Re: [新聞] 馬斯克：特斯拉已經非常接近 Level 5 完](https://i.imgur.com/sZlhvwtb.jpg "Re: [新聞] 馬斯克：特斯拉已經非常接近 Level 5 完")
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小弟雖然寫程式但不是 AI 也不是自動駕駛領域的人 若有說的不正確還請錢大指教 小弟粗淺認為目前自動駕駛系統本身就分成兩派 傳統派 - 使用原型車搭配駕駛行為收集數據與訓練 創新派 - 像特斯拉使用大數據去涵蓋大量場景進行訓練![Re: [新聞] 馬斯克：特斯拉已經非常接近 Level 5 完](https://i.imgur.com/CSSiCRAb.png "Re: [新聞] 馬斯克：特斯拉已經非常接近 Level 5 完")
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