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V2EX 第 534325 号会员,加入于 2021-02-23 10:09:27 +08:00
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9 小时 48 分钟前
回复了 paopaotang001 创建的主题 Tesla 没开过电车,特斯拉为什么坚持纯视觉?
@cenbiq 然后给定 S=4 (每类 4 个) P=3 ( 3 类传感器),求 C 的收益最大化临界值,它给的结论是

- 当 C < 37 ,提升 C 的收益更大,优先优化决策与规划能力(如更好的 AI 训练、强化学习)。
- 当 C > 37 ,感知能力的提升开始逐渐接近甚至超过 C 的提升收益,合理分配资源。
- 当 C >= 60 ,感知能力的提升变得更有价值,因为决策系统已经足够成熟,可以利用更丰富的感知数据。

并最终建议

对于 S = 4, P = 3 这样的较强感知系统:
- 如果 C < 37 ,应该主要投入资源优化决策与规划能力。
- 如果 37 <= C <= 60 ,可以同时考虑提升感知能力,但提升 C 仍然更重要。
-如果 C >= 60 ,感知能力的提升成为主要瓶颈,应重点优化传感器融合、数据处理能力等。

结合 GPT 的意见,再考虑到融合传感器带来的成本,尤其是考虑到目前 FSD 方案下纯视觉完全没有融合传感器的情况(这可能放大了融合的成本),FSD 极有可能目前仍然认为提升 C 值更具有性价比(并可同时提升 S 来放大 C 的收益,只要不提升 P 也就是传感器维度成本不会爆增加,也就是不融合其它传感器只是加强学习驾驶和增加摄像头,如果 FSD 如此,那么其它投入更小的自动驾驶方案呢?),但这也预示着最终提升 C 、S 值不再具有性价比,到时 FSD 必然只有提升 P 这一个选项,也就是增加传感维度。
9 小时 59 分钟前
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@param 我找 GPT 大致推导了一个公式,D=C/100·(1+a·S·P)。S 为传感器量化数,P 为传感器类型维度; S·P 为总体感知能力; a 为感知能力对驾驶水平的影响系数 GPT 提示约为 0.02~0.05 ;
10 小时 1 分钟前
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@param 是的,我虽然不是行内人,但也能大致理解到自动驾驶存在两个方面,一是驾驶理解能力( 0-100 分,可以假设 60 分为拟人也就是等同于成年人对驾驶的理解),二是感知能力(最低拥有两个摄像头则类似人的水平)。如果驾驶理解能力不足( 6 岁孩童),那么给他增加感知设备带来的总体驾驶水平收益可能是极低极低的,甚至可能是负担。
11 小时 43 分钟前
回复了 paopaotang001 创建的主题 Tesla 没开过电车,特斯拉为什么坚持纯视觉?
@shunia 行我明白了,你的结论基于你认为纯视觉的 FSD 和其它家方案不存在差距,或则存在高于 FSD 水平的差距,那么可以看下 [FSD 对比 ADS 被吊打,第三梯队果然不过如此-哔哩哔哩] https://b23.tv/sBAgVoy FSD 国内版本和 ADS 同路段日常小路对比,我想开过几年车的应该都能看懂。
12 小时 29 分钟前
回复了 paopaotang001 创建的主题 Tesla 没开过电车,特斯拉为什么坚持纯视觉?
@shunia 但国内自动驾驶即使使用了多维感知方案却仍和 FSD 有差距,这是否说明纯视觉仍然有较大空间?现在存在一套纯视觉自动驾驶方案 > 几乎所有其它多维/纯视觉自动驾驶方案,那么关键因素在哪难道不明确吗?
17 小时 53 分钟前
回复了 paopaotang001 创建的主题 Tesla 没开过电车,特斯拉为什么坚持纯视觉?
@shunia 但如果总和其它传感器带来的总成本投入(考虑批量生产和额外算法成本)分配到纯视觉方案算法升级带来的智能收益 > 仅投入传感器和相应算法所带来的智能收益呢?
18 小时 16 分钟前
回复了 paopaotang001 创建的主题 Tesla 没开过电车,特斯拉为什么坚持纯视觉?
我发现这个论坛似乎很多人没法理性思考了,自动驾驶是一个多加一个传感器就多厉害一分的事吗?显然并不是吧。纯视觉方案还远未达天花板,在这之前当然可以引入激光雷达,但问题是你的本职工作自动驾驶这个事你还没能解决的很好,多引入一个两个传感器会有什么质的变化吗?一旦纯视觉接近天花板,给纯视觉巨大的投入也只能得到非常微不足道的回报的时候,再考虑如何引入并融合其它传感器来提升智能才是最佳时机。
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