作者wangrg (孤身不寂寞)
看板car
标题Re: [闲聊] 蔚小理集体承认落後特斯拉FSD
时间Sat Jul 4 12:54:58 2026
※ 引述《sixmochida (Q_Q)》之铭言：
: https://youtu.be/lIC9MOoeiSM?si=qW9seDFxQHlb4960
: 汽车界的iPhone时刻即将到来。
: 谁是iphone?
: 谁又是下一个Nokia、motorola、BlackBerry、夏普？
其实自动驾驶,在CN各门派吵的挺凶的
就模型而言,有WEWA,有VLA,有E2E...etc
但就感测端,也有不同路线
纯视觉
视觉+毫米波
视觉+毫米波+激光雷达
目前有种论点
就是马斯克走纯视觉,是考虑到『当年』激光雷达成本过高,选择放弃
但纯视觉真的很像人眼,遇到『逆光』『大雾』『暴雨』,就会失效退出
而毫米波与激光雷达,算是补上了人眼的不足
自从HW成功掌握激光雷达的供应链,并在成本可控情况下,一路128-->192-->896线升级
远远拉开蔚小理的供应链,这几间忍痛决定放弃跟HW ADS争激光雷达,回头跟吹视觉
对照整个产业竞争现况,想想其实蛮合理的
身为『长期』『大量』使用自动驾驶还活着的人(总里程88%以上自动驾驶)
我选择相信,同一瞬间,能够接收环境感测的数据越多,更趋近安全以及更接近自动驾驶
毕竟无论多神的算法模型,当下瞬间数据不够,是无法更真实的『判断』与『博奕』
--
我们
让
地狱变的可以
容忍，帮受伤的
灵魂度过
恐惧之河，让他们看到渺茫的
希望
再停下船 把他们
踹下去 自已游到对岸
(
FROM:型男飞行日志)
--
※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 89.185.25.157 (香港)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/car/M.1783140900.A.4C0.html
※ 编辑: wangrg (89.185.25.157 香港), 07/04/2026 13:03:39
1F：推 ghjkl5566: 是啊,数据越多上限绝对越高 07/04 13:04
2F：→ zzahoward: 你的说法对也不对 因为大雨大雾LiDar也会失效 07/04 13:04
3F：→ zzahoward: 我并不是纯视觉支持者 但目前就是Tesla的纯视觉最强 07/04 13:05
视觉镜头先失效後,更极限环境下,雷达才失效
4F：→ babyMclaren: 多个判断系统也有问题 07/04 13:12
5F：推 highca0709: 混合算法包含视觉，如果视觉失效，混合算法也会失效 07/04 13:13
6F：→ highca0709: 07/04 13:13
7F：→ ghjkl5566: 判断系统可以改可以调,但前提是你要有数据给它判断 07/04 13:15
8F：→ ghjkl5566: 混合算法不会因为一个感应器冲突而失效,那是写太烂才 07/04 13:17
9F：→ ghjkl5566: 会的事,就像你听到有东西靠近,却没到东西,你不会因此 07/04 13:17
10F：→ ghjkl5566: 崩溃好吗 07/04 13:17
11F：→ ghjkl5566: 没看到东西 07/04 13:17
12F：推 highca0709: 听到有东西 看到没东西 要相信哪一个？ 光达跟视觉要 07/04 13:31
13F：→ highca0709: 相信哪一个？ 07/04 13:31
无论真人或是系统,当讯号出现矛盾,『至少』会先含一下煞车缓冲
等待下一瞬间,更充足的环境数据进来,进而判断,所以数据『量』还是一切起始
14F：→ ilovedirk41: 纯视觉？除了特斯拉那家拔掉停车的超音波啊雷达？ 07/04 13:35
15F：→ DYE: 中国自动驾驶市占龙头是魔门塔，当然这时市占大不代表他技术 07/04 14:02
16F：→ DYE: 最强，主要是魔门塔相较华为是提供多方案给车企选择。现在观 07/04 14:02
17F：→ DYE: 察中国智驾这方面不应该忽视这公司，在台湾太少人知道了。 07/04 14:02
18F：推 mofass: 让我想到闪电霹雳车TV版那集，镜头失效只能用听的 07/04 14:11
我开车时候,也是偶尔看不到,但就隐约听到有车在旁边视觉死角,就会多看一眼
19F：推 shownlin : 不见得比较好 资料维度越高 越难处理 07/04 16:16
20F：推 Ashand : 用端到端大模型很难去参考Lidar 因为没数据训练模型 07/04 16:49
21F：→ Ashand : 人类开车没在用Lidar 所以没有数据 07/04 16:50
22F：推 CORSA : 就跟飞机一样 当窗外视觉变极差时就得靠其他感应器 07/04 16:51
23F：→ CORSA : 加入辅助判断 当然就会比较有能力处理更多艰困环境 07/04 16:51
24F：→ Killercat : 我觉得以爲lidar不怕大雾跟暴雨这点比较魔幻... 07/04 17:21
25F：→ Killercat : 基本上Lidar/Camera对於暴雨跟浓雾的限制是一样的 07/04 17:21
26F：→ Killercat : 逆光的话倒是第一次听到 不过Tesla AI团队有秀过像 07/04 17:22
27F：→ Killercat : 机是怎麽处里的 让他高低亮度对比可以抓很清楚 07/04 17:23
29F：→ Killercat : 分别是处理前跟处理後，所以你对於Tesla的前提基本 07/04 17:26
30F：→ Killercat : 上都是有点...过时，或者说有点问题的 07/04 17:26
31F：→ Killercat : 另外幽灵煞车就是多条件决策下冲突的体现 不是好事 07/04 17:27
32F：→ Killercat : 另外玩过RAG就知道 当资料面向越多、语料越异质， 07/04 17:31
33F：→ Killercat : embedding 空间里的语意错位、相似度误判和 false p 07/04 17:31
34F：→ Killercat : ositive retrieval 会更容易出现。类比到自动驾驶， 07/04 17:31
35F：→ Killercat : 就是 perception feature 里混入更多噪音或错误关联 07/04 17:31
36F：→ Killercat : 让模型更容易把不该相关的讯号连在一起。 07/04 17:32
37F：→ Killercat : 其实平常我不太喜欢回这种长文，不过刚好最近在玩 07/04 17:32
38F：→ Killercat : RAG 玩过以後其实慢慢对马斯克当初的说法有所理解了 07/04 17:32
https://i.meee.com.tw/dwnA4MU.png
※ 编辑: wangrg (89.185.25.157 香港), 07/04/2026 18:20:43
39F：→ Killercat : 这张说过三百万次了 我不觉得这个有解释的价值 07/04 22:47
40F：→ cityport : UWB比LiDAR还不可靠，之前给火车做TPS的时候测了UWB 07/05 01:34
41F：→ cityport : ，结果惨不忍睹，客户还问可不可以拿掉UWB 07/05 01:34
42F：→ cityport : 纯视觉并不是人眼，镜头可以看见好几种不可见光，你 07/05 01:51
43F：→ cityport : 把镜头类比成人眼，这个前提就是错的 07/05 01:51
44F：→ cityport : Lidar在浓雾跟豪雨中也会看不清楚，但碰上看不清楚 07/05 01:54
45F：→ cityport : 的情况，自驾车会主动退出停下来，？还是当作前方没 07/05 01:55
46F：→ cityport : 有障碍物继续往前走？那就很吃自驾系统的能耐了 07/05 01:55
47F：推 shownlin : 而且还要考虑一件事 07/06 17:45
48F：→ shownlin : 特在训练的时候只要放一堆行车记录器的影片给模型 07/06 17:45
49F：→ shownlin : 看 07/06 17:45
50F：→ shownlin : 根据VC theory 模型复杂度越高训练样本要越多才不 07/06 17:45
51F：→ shownlin : 会overfitting 07/06 17:45
52F：→ shownlin : 偏偏lidar 的历史资料取得一定比行车记录器难很多 07/06 17:45
53F：→ shownlin : 所以提升资料维度在这件事情上不见得是好事 07/06 17:45