Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好
https://youtu.be/j3n1xBvYkP0
直接看實際例子不就好了
在機車海的國家打開FSD
都能正常自輔駕
實際例子有什麼還能質疑的嗎
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※ PTT留言評論
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推
這是level幾??????
推
Level 2
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這機車量跟台灣有拼
噓
騙點閱喔，人家明明是被disable你說相反，車也沒走
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越南機車比台灣還狂XD
→
去一趟越南泰國，那些改裝勁戰仔、馬3喜美八嘎囧
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你就會覺得他們還差多了
推
你是不是沒看完？
推
disabled 勁戰也能算自駕了
推
反串？
推
Full Self-Driving怎麼會是level 2????????????????
→
FSD lv2 特斯拉自己講的喔==
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Full yourSelf-Driving
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發展比較前面的好幾家說過level的定義方式不合時宜
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應該是技術發展順序，跟level定義不完全匹配
推
哈 給musk來定義就好了 您說是吧 世界繞著他轉就好
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Waymo 那邊也說過，沒記錯的話，不止 Musk 說
→
你484看不懂人家報導的標題
推
推
3
笑死，你又把你自己的妄想拿來當證據了，啥“初代光達”！ 20年前，連名稱都還沒統一叫Lidar時，就已經在研究使用光電感測器陣列直接生成三維影像了， 一開始研究光達的時候，就有人從雷射全像技術出發，從來沒有你想像的“一維”Lidar : : : 你講的應該是 Rolling Shutter 造成的果凍效應，![Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好](https://pic3.zhimg.com/v2-662fc50c422e039867385d43feb2bacb_l.jpg?source=172ae18b "Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好")
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提到光達，沒有人會扯到雷射全像術吧 維基百科介紹 LiDAR 原理時附的動畫如下： Velodyne 出的，早期被用於電動車的 LiDAR ，Waymo 還在用的，結構如下：![Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/4b/Effigy_mounds_lidar.jpg "Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好")
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笑死，光達輸出的資料從來就是三維的，只有一維的叫雷射測距儀。 如果是更早之前還在用LADAR為名的時代，還有更多是利用全像原理，用相位差生成三維資料的技術。 對系統來說，不過感測器是用甚麼原理，輸出的資料格式如果是三維的，那就是三維， 有差別的只是更新率而已。 而光達輸出的一直都是三維資料，即使是平面光達，也是三維資料降維。6
我沒說光達最後的輸出資料不是三維，我只是說初代的光達是用一維的雷射測距，經巧 妙設計後得到三維的資料 : : 你講的應該是 Rolling Shutter 造成的果凍效應， : : CMOS 會採取 Rolling Shutter 有很多因素，例如為了功耗、快門速度、共用元件等 : : CMOS 後來也有 Global Shutter 的設計2
OK, 以雷達波的特性，的確如你說的，可以一個雷達波出去，同時有多組天線接收 這部分跟光達有差異。 : : 你講的 CMOS 果凍效應，不是 CMOS 的本質，而是數位化後，要將資料放在記憶體， : : 從記憶體讀取時有先後順序，這基本上是電子式的掃描，跟前面的機械式有差距。 : 這邊也是看不懂你在講三小![Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好](https://img.technews.tw/wp-content/themes/twentytwelve/library/images/logo.gif "Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好")
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這邊看完，我的感想只有“供三小？” 雷達與光達在原理上是利用掃描的方式，取得距離與向量，本質上資料的維度就是大於二維了。 是什麼時候變一維的？如果要這麼瞎扯，那鏡頭裡的CMOS一次也只能讀一個cell的資料， 一樣得要逐個掃描才能得到二維影像（這個就是所謂的果凍效應的成因）， 照你的說法，鏡頭不也一樣是一維的？![Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好](https://global.kyocera.com/ces/img/sensing-technology/sec11_img03.jpg "Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好")
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雷達基本上是機械動作在掃描 初代的光達也一樣，最新的發展小型化後，有搞陣列方式同時發射好幾組雷射，不過 解析度還是個問題 你講的 CMOS 果凍效應，不是 CMOS 的本質，而是數位化後，要將資料放在記憶體， 從記憶體讀取時有先後順序，這基本上是電子式的掃描，跟前面的機械式有差距。1
還是不曉得你在供三小 從雷達誕生以來，也從來沒出現過你口中的“一維”雷達 拿二戰裡的德國Lichtenstein雷達來說好了，雷達發射天線是固定在飛機的機首， 也沒有任何的機械機構讓天線搖動或轉動。![Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好](https://img.laserfocusworld.com/files/base/ebm/lfw/image/2020/03/2004LFW_jh_1__2_.5e834778af184.png "Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好")
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目前應用的雷達跟光達在量測數據上還是有些不同 [雷達] 參考這篇文章![Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好](https://i.imgur.com/AInOO4Db.jpg "Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好")
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首Po這個youtuber將FSD AI看到的畫面結合實際行車畫面 有幾個亮點, 你去觀察對向車道,或是更遠處都可以發現AI都可以清楚知道車子位置在哪 換句話說,FSD用了鏡頭就可以模擬光達的距離偵測了 這個技術已經被特斯拉提出為專利![[分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好](https://img.youtube.com/vi/qRjY55ELYnc/mqdefault.jpg "[分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好")
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Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好從最基本的原理來說，光達跟雷達就是用來測距，理論上只有一維的資訊 三維的部分是經過一些設計、運算後得到的 反而鏡頭得到的一開始就是二維資訊，然後可以經過運算得到三維的資訊， 特斯拉更進一步從中取得四維資訊（多的那維是時間軌跡預測） 以目前的技術：![Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好](https://img.youtube.com/vi/tEO2X7i9MEw/mqdefault.jpg "Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好")
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[電車] FSD 10.11 Beta看板上吵很兇關於FSD的事情，我們看看目前FSD進度吧 XD 滿有趣的是，目前FSD雖然在板上不少人有相當大的質疑聲量 不過目前看起來不只在高速，在市區，甚至連較為極端超窄山路 表現的都還滿不錯的![[電車] FSD 10.11 Beta](https://img.youtube.com/vi/wQkXcySUnJk/mqdefault.jpg "[電車] FSD 10.11 Beta")
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[分享] 特斯拉FSD Beta 8.2奧克蘭市區實測可以看得出來 FSD對市區道路的掌握度不是很好 在路況比台灣單純許多的奧克蘭市區 常常還是需要人類接手![[分享] 特斯拉FSD Beta 8.2奧克蘭市區實測](https://img.youtube.com/vi/antLneVlxcs/mqdefault.jpg "[分享] 特斯拉FSD Beta 8.2奧克蘭市區實測")
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Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好關於對車輛周遭環境的判別討論還不錯， 但是自動駕駛的進步還有一個關鍵就是駕駛行為， 何時該轉彎？如何轉彎？路口可以往前嚕一點再轉嗎？等等 參考影片： (看看特斯拉如何處理越過多線道左轉)![Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好](https://img.youtube.com/vi/uClWlVCwHsI/mqdefault.jpg "Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好")
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