作者LimYoHwan (gosu mage)
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标题Re: [新闻] 美监管机构调查：特斯拉自驾系统存在「
时间Fri May 30 21:15:08 2025
给懂的就懂的sixigma
https://i.imgur.com/AYUJ2ZY.jpeg
https://i.imgur.com/qDN8l9m.jpeg
https://i.imgur.com/GfewlYc.jpeg
https://i.imgur.com/pwcSfeP.jpeg
https://i.imgur.com/ZTZnPwb.jpeg
https://i.imgur.com/pytOnKO.jpeg
「算过 stereo disparity 就知道相机深度很不稳」
Stereo + OpenCV 的确老旧易崩
但 2024–2025 的 Camera-BEV 系列早已不用传统 disparity
BEVFormer v2 在 nuScenes camera-only leaderboard 做到 63.4 NDS / 55.6 mAP
深度误差〈12 cm＠30 m
稳定度和你印象中的早期 stereo 不是一个世代
https://tinyurl.com/4h9y23h9
「LiDAR-only 还是赢，LiDAR+Image fusion 更赢」
榜单数字没错：
最新 LiDAR-only（SEGT）约 73.9 NDS，Fusion 再高 1–2 点 但要把 BOM 成本、
校准、MTBF、维护工时 算进 TCO
多一支旋转 LiDAR 不只车价涨四位数美元 还要周期性 Re-calibrate— fleet scale 一
上万辆
资本与营运费用直接吃穿
Tesla/Wayve 等纯视觉派算完帐宁可把钱砸进 GPU 与 OTA
「Fusion inference 已经 modality-agnostic，拿掉 LiDAR 也照赢」
现代 Fusion 模型可以 fallback
但性能不是零损 SparseLIF、BEVFusion 系列公开 ablation 拔掉 LiDAR 时 mAP 掉 5–
12 点 远不到你说的「照赢」
agnostic 代表可容错 不代表完全不掉分
「LiDAR 物理特性多，在『数状况』下比相机稳定」
LiDAR 在雨、雾、雪场景会因散射衰减点云密度与有效距离实测错检率最高可增 40 % 以
上
黑色低反射车身、玻璃幕墙也易掉点
点云不是万能 同样需要後处理滤波
https://tinyurl.com/2rye676b
https://tinyurl.com/3re345ux
「多模态绝对屌打单模态」
监管与商业已经投票：2025 Q1 加州 CPUC 把 TCP 发给 camera-only 车队，NHTSA 与英
国 DfT 草案都改成 performance-based technology-neutral
硬体堆砌派的护城河正被 法规 + 成本 两把剪刀同时稀释
实际战场比的是 每行驶公里成本与 OTA 回圈速度 不是 leaderboard 再多 5 mAP。
未来真正在比的是：
谁能用更低 TCO、更快资料飞轮跑出更低事故率，而不是谁在封闭榜单多几分
你要谈技术 fine 但请把成本、维运、监管也一起算进来 再来谈「绝对」
--
※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 36.228.230.52 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Stock/M.1748610912.A.A5B.html
1F：嘘 papamonkey : 讲人话听不懂直说多还是空05/30 21:18
Rsi周线打开 到低点 call 起来 懂？
https://i.imgur.com/TJRDH8h.jpeg
2F：→ a95641126 : 现在只剩草包在讲lidar05/30 21:20
3F：推 Sixigma : 对啦我同意，抱歉啦下面跟不懂的吵架，我完全同意你05/30 21:34
4F：→ Sixigma : 说的，成本和沙盒外和监管趋势以及商业营运模式都05/30 21:34
5F：→ Sixigma : 很重要，我只是想表达说光达影响融合一直都可以是一05/30 21:34
6F：→ Sixigma : 个提升表现的选项，实验室内光达一直都是很强力的感05/30 21:34
7F：→ Sixigma : 测器，你提到的雨雾霾问题也有新一代的adverse weat05/30 21:34
8F：→ Sixigma : her资料集来处理，如同我认为LLM不是GAI的解法一样05/30 21:34
9F：→ Sixigma : ，特斯拉如果坚持纯视觉路线也无法达到L5，考虑其他05/30 21:34
10F：→ Sixigma : 感测器是必要的，仅此而已05/30 21:34
11F：→ Sixigma : 其实我只需要你那句 fusion还是赢，只是成本和管理05/30 21:35
12F：→ Sixigma : 问题，只是考虑更多感测器是必要的，我只是想说这05/30 21:35
13F：→ Sixigma : 件事情而已05/30 21:35
14F：→ Sixigma : 有些语句很绝对是和外行人讨论才讲的，你这边说的05/30 21:36
15F：→ Sixigma : 我都同意，感谢05/30 21:36
※ 编辑: LimYoHwan (36.228.230.52 台湾), 05/30/2025 21:37:15
16F：→ Sixigma : 我再补充几点啦，近年的BEV甚至occupancy network05/30 21:48
17F：→ Sixigma : 都很棒很屌，可是当 depth estimation的对手是光达05/30 21:48
18F：→ Sixigma : 就是没得打，因为光达直接是training target，我印05/30 21:48
19F：→ Sixigma : 象中有段时间部分地区特斯拉的自动停车被拔掉就是因05/30 21:48
20F：→ Sixigma : 为雷达被拔吧？也不断有毫米波雷达要重新搭载的趋 05/30 21:48
21F：→ Sixigma : 势，表示就算是纯视觉方案独步全球的特斯拉，在测距05/30 21:48
22F：→ Sixigma : 也可能遇到困难不如转投雷达，如果成真应该就是你05/30 21:48
23F：→ Sixigma : 所谓的解决方案的成本可接受的状况了吧，那光达是否 05/30 21:48
24F：→ Sixigma : 有同样的应用呢？你觉得没有我觉得有，只能期待特 05/30 21:49
你在这里讲光达物理优势 其实特斯拉内部没人会否认
但人家解决的是另一个级别的问题：
能不能 scale 到百万台上路、全球 rollout、还能用 OTA 直接推 FSD
目前使用光达的车厂 没有看到这种规模
神经网路 自研
车体硬体 自研
FSD stack 自研
车队回传资料 自有
就连硬体设计跟AI训练 都自己搞
25F：→ Sixigma : 斯拉达到L5的那天吧 05/30 21:49
26F：→ Sixigma : *雷达搭载不是趋势，应该算是谣言 typo05/30 21:49
27F：推 huabandd : 推文这麽多拜托直接打一篇完整的 05/30 22:06
28F：→ Sixigma : 不好意思一直占用版面啦 05/30 22:09
29F：推 huabandd : 正常讨论让大家也比较方便阅读没什麽不好 05/30 22:11
※ 编辑: LimYoHwan (36.228.230.52 台湾), 05/30/2025 22:17:08
30F：推 a95641126 : 纯视觉无法L5 那你Sixigma开车大概比L5还差XD 05/30 22:18
31F：→ a95641126 : 人类用眼睛+大脑就能开车了 05/30 22:19
32F：→ a95641126 : 不就是有一群鸟车厂 做不出可靠的大脑 才在那光达XD 05/30 22:19
33F：→ a95641126 : 而且 眼睛+反应极快的大脑+永不疲劳 = 超感官 05/30 22:20
34F：→ a95641126 : 很多菜鸡 以为纯视觉天花板顶多等於人类 不能超越XD 05/30 22:21
35F：→ a95641126 : 关键在於模型 而不在传感器05/30 22:22
36F：→ a95641126 : 远超越人类的关键 在於 自驾模型 而不是传感器05/30 22:23
37F：→ a95641126 : 你多一个 光达哪来的数据训练05/30 22:23
38F：→ a95641126 : 路上几台车有光达 数据量够吗 笑死05/30 22:23
39F：→ a95641126 : 这也就是为什麽机器人要人形05/30 22:24
40F：→ a95641126 : 因为人形最容易取得数据啊05/30 22:24
41F：→ a95641126 : 让机器人一天看完上千万部 人类修马桶的YT影片05/30 22:25
42F：→ a95641126 : 他就马上可以学会修马桶05/30 22:25
43F：→ a95641126 : 你做成 非人形 哪来的数据05/30 22:25
44F：→ a95641126 : 只能靠虚拟场景强化学习 那就没屁用05/30 22:26
45F：→ a95641126 : 没现实数据那就会吃屎05/30 22:26
46F：推 sa87a16 : 其实不用吵这个，有赢钱就是证明，这一个月我特特 05/30 22:26
47F：→ sa87a16 : 支持者赚了至少2万美，管你技术什麽的，你是特黑就05/30 22:26
48F：→ sa87a16 : 空，你是特吹就买，谁管你们吵什麽 05/30 22:26
49F：→ sa87a16 : 反正无人计程车到六月底前都是利多，你要空就去空 05/30 22:27
50F：推 a95641126 : tsla上400都正常赚 而400-900这段一定是懂的人赚到 05/30 22:28
51F：→ a95641126 : tsla上400都正常赚 而400-900这段一定是懂的人赚到05/30 22:28
52F：→ a95641126 : 6/12前无脑涨 6/12以後 会正常回跌一下 利多出尽 05/30 22:28
53F：→ a95641126 : 然後开始震荡 直到消息传出 特斯拉无人车队要扩大规 05/30 22:29
54F：→ sa87a16 : 反正特特没有计程车还有机器人，你们特黑心脏大颗 05/30 22:29
55F：→ sa87a16 : 就空，不要在那边嘴也不要吹，反正股票市场是获利 05/30 22:29
56F：→ sa87a16 : 不是嘴巴战争 05/30 22:29
57F：→ a95641126 : 模 比方说从10台 2个月後 瞬间变成500台05/30 22:29
58F：→ a95641126 : 这里会直接从400涨到600以上05/30 22:30
59F：→ sa87a16 : 说的一嘴技术结果不敢空也不敢买，说那麽多干嘛，05/30 22:30
60F：→ sa87a16 : 没事干吗05/30 22:30
61F：→ a95641126 : scale up 会让股价再进一步上涨 具体要看规模化多快05/30 22:30
62F：→ a95641126 : 规模化 还没有priced in05/30 22:31
63F：→ sa87a16 : 他会几台我不敢说，马投顾总是说的太早，但我只能05/30 22:31
64F：→ sa87a16 : 说只要有题材特特一天涨20美金轻轻松松05/30 22:31
65F：→ a95641126 : 今年上600-900是正常05/30 22:31
66F：→ a95641126 : 没信仰的人 450左右就会卖了05/30 22:32
67F：→ sa87a16 : 我不会猜他计程车6月会成功与否，我见好就收，目标05/30 22:32
68F：→ sa87a16 : 价400，跌下来再接就好，马投顾想的太美好，但现实 05/30 22:32
69F：→ sa87a16 : 可不一定05/30 22:32
70F：→ a95641126 : 你这种投机的 也只能赚小钱而已 05/30 22:32
71F：→ a95641126 : 像NVDA有人赚400倍 投机者赚1倍就跑了 05/30 22:33
72F：→ a95641126 : 投机者一定拿不到特斯拉上2500 05/30 22:33
73F：推 sa87a16 : 黑啊，我心脏小颗，你厉害，这种优越感的特吹也是05/30 22:34
74F：→ sa87a16 : 让特特被讨厌原因 05/30 22:34
75F：→ a95641126 : 能拿住的都是对特斯拉技术懂到一个极致的 05/30 22:34
76F：→ sa87a16 : 那麽会吹怎麽不买房子贷款压身家，整天吹 05/30 22:34
77F：→ sa87a16 : 整天吹NV以前怎样，所以特特未来会怎样，你有赚到 05/30 22:35
78F：→ sa87a16 : 吗，吹到令人讨厌 05/30 22:35
79F：推 a95641126 : 是的 我有1万股 成本16205/30 22:36
80F：推 james80351 : 老马都没特粉那摸会吹 笑死05/30 22:37
81F：推 sa87a16 : 老马：比我还会吹，肯定比我聪明05/30 22:38
82F：推 a95641126 : 没有信仰+执着+理解 你们赚不到10倍股的05/30 22:39
83F：→ a95641126 : 你们就是麦当劳包汉堡的命 微薄工资存大盘05/30 22:39
84F：嘘 walelile : 拿一套闯红灯的FSD在那边吹视觉多猛 会看红绿灯吗05/30 22:40
来科普你一下光达专业知识
LiDAR（光达）主要回传的是距离和反射强度
它给的是点云资料：每个点有 (x, y, z) 座标和反射率
它能看出「有一个物体在几公尺外」
能量计算好一点的甚至分辨出材质粗细、部分表面特性
但是它完全看不懂红灯绿灯这种「语义层级」的资讯
因为光达回不来「颜色」也回不来「图样」
辨识红绿灯、标志、手势、箭头方向、字母标牌 → 都要靠 camera
所以任何实际部署的自驾方案
不管有没有 LiDAR，camera 模组都是标配
想酸视觉，麻烦先弄懂光达物理特性再来讲
85F：推 a95641126 : 闯红灯是因为「学习人类开车」05/30 22:42
86F：→ a95641126 : 人类会闯红灯 ai当然就会闯红灯05/30 22:43
87F：→ a95641126 : 因为ai跟人类学的啊XD05/30 22:43
※ 编辑: LimYoHwan (36.228.230.52 台湾), 05/30/2025 22:48:07
88F：推 a95641126 : 特斯拉不只会跟nvda一样 未来ai时代 还会成为美国最 05/30 22:56
89F：→ a95641126 : 大市值的企业 05/30 22:57
90F：→ a95641126 : 护城河就是他的数据闭环 05/30 22:57
91F：推 e04su3 : 特就是会笑到最後啊 说很多次了 05/30 23:20
92F：→ e04su3 : 前面A大说400-900是懂得人才能赚到 05/30 23:21
93F：→ e04su3 : 但更懂得应该是能赚到1000-2000 05/30 23:21
94F：→ e04su3 : 只要车队开始试营运 之後就是水到渠成 指日可待 05/30 23:22
95F：推 gk1329 : 找印度人开最划算= = 05/31 08:47
96F：推 dongdong0405: 简单说光达Scale up有限呀，就好比波士顿机器人超级 05/31 19:09
97F：→ dongdong0405: 厉害但也不能Scale up 05/31 19:09