Размер видео: 1280 X 720853 X 480640 X 360
Показать панель управления
Автовоспроизведение
Автоповтор
大刘,继续,讲解的太好了。
感谢大刘分享!
好扎实的视频,感谢
天氣好,視覺就已經解決問題!天氣不好4D毫米波可解決視頻問題!
确实,激光雷达完全是鸡肋
太棒了 每期必看 100分的內容 100分的講解方式 很用心的主播 會不斷精進自己的人
多谢支持!泪目!
@@getstevenliu 🙏谢谢大刘老师科普
干货不错,本质问题还是算法,连续波的多普勒相位对比算法能在毫米波技术上挖掘更多的信息,在算力稳步增加的时代下,就看哪个算法第一个杀出来了。
只要lidar仍舊有移動部件,那就不可能回來,主要還是可靠度問題,回移動的部件在長時間的晃動下可靠性容易有問題
激光雷达可以减小算法的难度。等算法够强大了再用毫米波替代。
特斯拉在L2+等级上选择4D毫米波雷达是可以兼顾毫米波和激光雷达的部分性能的,但是如果升级到L3,甚至更高等级上,4D毫米波或者摄像头的成像质量可能就更难以满足需求。但是对于当下的特斯拉来说,4D毫米波雷达已经够用了。
Llidar有移動部件這個是硬傷,我家的石頭掃地機器人就曾經因為帶動LDS激光雷射頭轉動的馬達壞了無法工作。
分析的對!
我试着一边听一边记下大纲, 发现竟然无法再提炼, 几乎把文案的每一句话都原样抄下来! 大刘的信息密度已达极限了.
沒錯算法是關鍵,人類為什麼可以靠純視覺?就是人腦的奧妙
人類可以純靠視覺,因為駕駛責任在你。而機器就算做到跟人眼+人腦的判斷能力一樣也是不夠的,因為,就是會錯,上市會賠死。
大哥你讲的真的很好 如果有英文版的话 可能订阅者会比中文更多
说白了还是软件算法是关键,还得靠大数据和人工智能不断刷题。
昨天又问了一下,要看sipm什么时候能便宜点......到可见光附近啊,他要做成飞行时间体制是天生容易一些的,而且sipm(硅基盖格雪崩阵列)天生就是有利于做成相位调控阵列,灵敏度又高,体积小,要毕业的,这个领域是很有搞头的..........
我觉得激光雷达和毫米波不是竞争关系而是互补关系。激光雷达和摄像头才是竞争关系。毫米波不怕雨雪天气,而激光和摄像头都是基于可见光,对雾霾雨雪的穿透力有限。毫米波精度较低,对车辆加塞等场景探测能力不足。而激光雷达的点云描绘是成像级别的,可以勾勒出清晰的小物体和大物体细节,在物体分类上有天然优势。特斯拉这么多年,就是试图用多摄像头+算法,来获得接近接近激光雷达的物体描绘能力,只纯视觉在测速方面,在夜间和恶劣天气环境下的感知就完全抓瞎。所以必须用毫米波补充。而激光雷达在物体描绘和分类上比纯视觉准确得多,而且不限白天黑夜。唯一还需要摄像头的就是二维图案的识别,也就是交通标志。使用了激光雷达的车辆,基本上四五个摄像头就够了,不需要像特斯拉那样装十几个来进行互相比对矫正识别,精度仍然高得多。
賣車多加兩萬美不就給你加個激光雷達 你願意嗎?
激光雷达没有文章说的这么强,还是存在很多问题,比如激光雷达一般无法感知速度。而特斯拉最新的毫米波雷达可以通过多普勒效应直接感知速度。现在的激光雷达也好毫米波雷达也好大部分是通过接受反射回来的波来探测距离或者生成图像,特斯拉新的雷达就换了方案精度和速度感知能力都很强。好像还是中国企业做供应商的🎉
激光成本也会降啊,而且毫米波加激光不是更好吗🤭
激光雷达不能脱离视觉传感器做自动驾驶。而且目前普遍使用的tof激光雷达是存在被其它雷达干扰的可能的。
好奇問一下 毫米波24GHz波長1.25cm 這樣能直接算出波速嗎?
没有提到功率,24GHz只有20dBm ,77GHz达到55dBm,对距离影响巨大
未来肯定会出现更先进的解决方案
根本没必要所谓更先进。
性能高的車用的3D lidar太貴了,用在真正的全自動駕駛比較有用
換成一種說法透稀度、耗能增減
最近激光雷達打壞手機攝像頭的影片沒看過嗎?
为何叫拐杖?
簡單說就是純視覺方案層次上就跟其它搞大一堆感測器的自駕車不同一個層次, 用錢堆出自駕要用的眼睛, 或是大劉形容的好, 「拐杖」, 跟試圖只用一種而且是最便宜的感測器去達到自駕的需求是完全不一樣的.我覺得最終還是會走向純視覺方案(或混合很便宜的非視覺感測器做保障), 只是老馬太高估他們軟體團隊的能力, 太早下判斷把雷達拿掉了. 問題很簡單, 如果做得到純視覺那為何不把其它感測器的成本拿來升級主板算力跟鏡頭呢? 當然理想是一回事, 現實是一回事, 老馬某些方面太容易被底下唬弄了, 或是說他把底下逼的太緊, 結果上有政策, 下有對策, 底下就搞個「好像」有做到老馬說的但根本還沒有, 其實是老馬自己坑了自己.說實話做自駕分辨率真的用不了太高, 攝像機拍到了東西, 再用一個低分辨率的感測器去抓它的距離, 這樣就很足夠了.沒必要去追求分辨率, 再花大量的算力去剔除無用的資訊, 只有負面影響, 剛好就夠了.
马应龙让拿掉的是超声波和激光雷达, 那俩在复杂气象下效果很差,并且不能替代人工视觉。 马应龙又不傻,一直在做低成本毫米波雷达的研发。 不然毫米波雷达哪里冒出来的。 从研发需要的时间来看, 应该是和人工视觉同步的,也就是他公开鄙视超声波和激光雷达的时候。
大刘辛苦😊😊我所有的评论都不是针对您个人,只针对目前牛哄哄的量子力学。目前,一般意义上激光指可见光波段的电磁波的同频率叠加状态(能量密度增大),其它波段的电磁波只要处于同频率叠加状态也可以称作xx波段激光,例如伽马射线刀就是一种激光。问题是,激光雷达算是量子雷达吗?微波雷达算是量子雷达吗?更大的问题是,什么雷达才算真正的量子雷达。科学是实事求是,物理学是格物致知,如果我们失去了怀疑和批判的科学精神,就站在了科学的对立面……
我昨天写的评论消失了,也许是碰到了什么关键字被google删了。错怪UP主了,sorry。4D雷达的叫法主要是一个商业口号,各家的定义不一样。雷达测距很容易,现在的车载雷达是在雷达波上调制一个时间信号,看看回波用了多长时间反射回来就知道目标的距离了。用一对接收天线,对比一下接受到回波的先后,就能知道水平或者垂直角度了。再加一个接收天线就可以同时测量水平和垂直角度。另外,如果目标和雷达之间有相对运动,回波就会有一个多普勒效应导致的频移,这个可以折算成相对速度。一套相对简单的雷达就可以测量4个量:距离、水平角度、垂直角度、相对速度。这4项放在一起就是所谓的4D。但是按照雷达教科书的分法,这个只是3D,多普勒不算。对于汽车雷达,一些厂商的说法是有垂直角度就算4D(UP主用了这种说法)。其实这样的4D并不需要什么高科技。现在真正的新技术是提高了角分辨率的所谓4D imaging雷达,这个imaging就是角分辨率高可以类比图像的意思。@7:35到@7:48演示的就是角分辨率提高的结果。两个对比图都是有垂直信息的。角分辨率很难提高,这是毫米波的先天缺陷,也是LiDAR优于毫米波的地方。毫米波雷达角分辨率低有两个原因:1. 毫米波衍射严重,本身不是严格的直线传播; 2. 雷达发射的信号类似探照灯,不像激光是一条线(发光可以有LED的散射光,也可以有直线的激光。而在人类的科技还造不出等同于激光雷达的激微波雷达)。对于第一个问题,解决方案是提高频率;第二个问题,现在的解决方案是用MIMO技术产生尽量窄的波束。这两点视频里都有讲。MIMO产生的附带问题就是计算量大增,但是并没有很高深的算法。进一步提高角分辨率最大的难点还是衍射,而非算法。进一步提高频率,不只是电子技术上的问题,还在于空气对更高频率的吸收非常厉害。77GHz是大气吸收频谱上的一个坑,比这个更高的频率,需要到远红外频段才有一个大气吸收比较少的坑。(可以认为大气对于3mm到20微米之间的电磁波是不透明的) 所以,毫米波雷达进一步提高角分辨率是有本质的物理障碍的。
wow,等我细细拜读!谢谢!
讲的不错 比某个特斯拉吹讲的强太多了
交通部:马上安排😁
大部分驾驶者并不要求自动驾驶,辅助驾驶也不太愿意付一大笔费用购置维护。本身已经非常昂贵的激光雷达,还是要算法配合才能有解决方案,真的会有奇迹出现吗?
自动驾驶能力是Gamer Changer,有了自动驾驶法律上可以允许空车递车业务,就近建设集中车库。到时谁还会自己买车?
什么设备没算法?反智
大部分驾驶者不是喜欢自动驾驶吗?
在生物學上,鳥類的視力感知能力可比哺乳動物視力的扛霸子人類高上不知多少倍,但能夠運用視力達成的事情卻少得多,因為大腦也是視力的延伸,這就是"算法"的差異吧
不知雷達相對於整台車的價格
每期必看 b站上是不是假的啊 为什么那么少关注和播放量明明做的视频很好看而且很多东西我去确认过确实是认真做调研很谨慎,希望一直做下去。
那个bender机器人头像的么?
thanks
自动驾驶最重要的问题是要让机器先解决认知问题,什么是活物,什么是死物
这个 我也分不出来?
怎样才能不让其他车辆的激光雷达干扰自己呢。
给激光编码
建议博主提供英语字幕。这个频道比那些英语频道好许多,可惜广大的英语群体听不懂。
我很快开英文频道。
@@getstevenliu 加油!这些都是硬核技术信息,初步英语字幕足够了。每次在英语Tesla论坛里转发,我都需要做些简洁的翻译。你的信息和观点在英语频道里通常看不到,但对很多人有价值。
技術路線不同
实际就是小型相控阵
两回事。不是把发射器排成一排就叫相控阵的。相控阵是能通过调节相位来控制波束的宽窄和扫描频率的。所以相控阵能对特定目标进行凝视照射。这个技术需要的发射单元多多了,成本也高多了,且在汽车上应用意义不大。
完全的自动驾驶不可能实现,只能是辅助驾驶,因为机器替代不了人去做选择,比如你的一个仇人拿着大砍刀拦你的车,自动驾驶能解决停车还是不停车的问题吗?
这个可以加上 高功率 雷射激光,超强高亮度射灯,火箭高频音波炮喇叭、外置爆炸安全气囊、防弹玻璃、1厘米 厚重装甲 等 保护车主。
激光雷達目前是最有機會成為自動駕駛的工具、其中LUMINAR公司剛好有NVIDIA協助運算!
说到算法,谁能干的过特斯拉?
大刘,以后肯定打脸,我们来看本质,为什么不用激光,毫米波,马斯克说了,成本问题,只要以上方案价格降下来了,肯定会用,激光短期内不太可能,为什么?因为特斯拉现在是用价格来圈地时期,低成本才是能降价的关键!最后谢谢大刘不断更新电动新能源的知识点。
对于实际需要来说,激光雷达的精度是没必要的。这才是根本。
而且马斯克也说了:激光雷达不用钱他也不会用
@@brianforest 就是我说的原因:激光雷达没有存在的必要和价值。
不用毫米波是因为错误讯息干扰视觉系统,因为4d 毫米波雷达性能提升 ,會用在 hw4.0
@@horngbill6010 对。
我觉得特斯拉很不错,唯一的缺点是他是用电池而不是汽油。如果汽油车也装上特斯拉的辅助驾驶系统,应该比特斯拉更有吸引力。
为什么?
視覺 AI 還不成熟,導至特斯拉非常荒謬的撞車事故,無視前方車輛或障礙物體,有如穿雲箭射向對方 😢太恐怖了😢
便宜不見得好,AI看不清楚怎麼算都算不準,遠距離看是一塊馬賽克,等到看清楚以經來不及。
什么叫做装回来了。 毫米波雷达才刚刚把成本干下来可以装车。 马应龙以前怼的是超声波和激光雷达在高速自动驾驶和各种复杂气象条件下的效果并不好。 还不如不用。 特斯拉一直在攒自己的毫米波雷达。 就像人工视觉芯片他一直自己攒一样。
都是成本而已
到现在特斯拉自动化驾驶方案还没定型!!!那些掏6万买fsd不就是纯纯的大冤种吗!!!!而且fsd跟车不跟账号!硬件落后了也没法用fsd,马斯克是懂画大饼的
輔助設備不是枴杖依賴輔助設備肯定智障
这一集 你应该没他讲的好吧。ruclips.net/video/Hs1JUUSSnaA/видео.html
当然是人家讲得好,我还得精进
关于自动驾驶,不是我说,在座的各位,都是辣鸡。
大刘,继续,讲解的太好了。
感谢大刘分享!
好扎实的视频,感谢
天氣好,視覺就已經解決問題!天氣不好4D毫米波可解決視頻問題!
确实,激光雷达完全是鸡肋
太棒了 每期必看 100分的內容 100分的講解方式 很用心的主播 會不斷精進自己的人
多谢支持!泪目!
@@getstevenliu 🙏谢谢大刘老师科普
干货不错,本质问题还是算法,连续波的多普勒相位对比算法能在毫米波技术上挖掘更多的信息,在算力稳步增加的时代下,就看哪个算法第一个杀出来了。
只要lidar仍舊有移動部件,那就不可能回來,主要還是可靠度問題,回移動的部件在長時間的晃動下可靠性容易有問題
激光雷达可以减小算法的难度。等算法够强大了再用毫米波替代。
特斯拉在L2+等级上选择4D毫米波雷达是可以兼顾毫米波和激光雷达的部分性能的,但是如果升级到L3,甚至更高等级上,4D毫米波或者摄像头的成像质量可能就更难以满足需求。但是对于当下的特斯拉来说,4D毫米波雷达已经够用了。
Llidar有移動部件這個是硬傷,我家的石頭掃地機器人就曾經因為帶動LDS激光雷射頭轉動的馬達壞了無法工作。
分析的對!
我试着一边听一边记下大纲, 发现竟然无法再提炼, 几乎把文案的每一句话都原样抄下来! 大刘的信息密度已达极限了.
沒錯算法是關鍵,人類為什麼可以靠純視覺?就是人腦的奧妙
人類可以純靠視覺,因為駕駛責任在你。而機器就算做到跟人眼+人腦的判斷能力一樣也是不夠的,因為,就是會錯,上市會賠死。
大哥你讲的真的很好 如果有英文版的话 可能订阅者会比中文更多
说白了还是软件算法是关键,还得靠大数据和人工智能不断刷题。
昨天又问了一下,要看sipm什么时候能便宜点......到可见光附近啊,他要做成飞行时间体制是天生容易一些的,而且sipm(硅基盖格雪崩阵列)天生就是有利于做成相位调控阵列,灵敏度又高,体积小,要毕业的,这个领域是很有搞头的..........
我觉得激光雷达和毫米波不是竞争关系而是互补关系。激光雷达和摄像头才是竞争关系。
毫米波不怕雨雪天气,而激光和摄像头都是基于可见光,对雾霾雨雪的穿透力有限。
毫米波精度较低,对车辆加塞等场景探测能力不足。而激光雷达的点云描绘是成像级别的,可以勾勒出清晰的小物体和大物体细节,在物体分类上有天然优势。
特斯拉这么多年,就是试图用多摄像头+算法,来获得接近接近激光雷达的物体描绘能力,只纯视觉在测速方面,在夜间和恶劣天气环境下的感知就完全抓瞎。所以必须用毫米波补充。
而激光雷达在物体描绘和分类上比纯视觉准确得多,而且不限白天黑夜。唯一还需要摄像头的就是二维图案的识别,也就是交通标志。使用了激光雷达的车辆,基本上四五个摄像头就够了,不需要像特斯拉那样装十几个来进行互相比对矫正识别,精度仍然高得多。
賣車多加兩萬美不就給你加個激光雷達 你願意嗎?
激光雷达没有文章说的这么强,还是存在很多问题,比如激光雷达一般无法感知速度。而特斯拉最新的毫米波雷达可以通过多普勒效应直接感知速度。现在的激光雷达也好毫米波雷达也好大部分是通过接受反射回来的波来探测距离或者生成图像,特斯拉新的雷达就换了方案精度和速度感知能力都很强。好像还是中国企业做供应商的🎉
激光成本也会降啊,而且毫米波加激光不是更好吗🤭
激光雷达不能脱离视觉传感器做自动驾驶。而且目前普遍使用的tof激光雷达是存在被其它雷达干扰的可能的。
好奇問一下 毫米波24GHz波長1.25cm 這樣能直接算出波速嗎?
没有提到功率,24GHz只有20dBm ,77GHz达到55dBm,对距离影响巨大
未来肯定会出现更先进的解决方案
根本没必要所谓更先进。
性能高的車用的3D lidar太貴了,用在真正的全自動駕駛比較有用
換成一種說法
透稀度、耗能增減
最近激光雷達打壞手機攝像頭的影片沒看過嗎?
为何叫拐杖?
簡單說就是純視覺方案層次上就跟其它搞大一堆感測器的自駕車不同一個層次, 用錢堆出自駕要用的眼睛, 或是大劉形容的好, 「拐杖」, 跟試圖只用一種而且是最便宜的感測器去達到自駕的需求是完全不一樣的.
我覺得最終還是會走向純視覺方案(或混合很便宜的非視覺感測器做保障), 只是老馬太高估他們軟體團隊的能力, 太早下判斷把雷達拿掉了. 問題很簡單, 如果做得到純視覺那為何不把其它感測器的成本拿來升級主板算力跟鏡頭呢? 當然理想是一回事, 現實是一回事, 老馬某些方面太容易被底下唬弄了, 或是說他把底下逼的太緊, 結果上有政策, 下有對策, 底下就搞個「好像」有做到老馬說的但根本還沒有, 其實是老馬自己坑了自己.
說實話做自駕分辨率真的用不了太高, 攝像機拍到了東西, 再用一個低分辨率的感測器去抓它的距離, 這樣就很足夠了.沒必要去追求分辨率, 再花大量的算力去剔除無用的資訊, 只有負面影響, 剛好就夠了.
马应龙让拿掉的是超声波和激光雷达, 那俩在复杂气象下效果很差,并且不能替代人工视觉。 马应龙又不傻,一直在做低成本毫米波雷达的研发。 不然毫米波雷达哪里冒出来的。 从研发需要的时间来看, 应该是和人工视觉同步的,也就是他公开鄙视超声波和激光雷达的时候。
大刘辛苦😊😊
我所有的评论都不是针对您个人,只针对目前牛哄哄的量子力学。
目前,一般意义上激光指可见光波段的电磁波的同频率叠加状态(能量密度增大),其它波段的电磁波只要处于同频率叠加状态也可以称作xx波段激光,例如伽马射线刀就是一种激光。问题是,激光雷达算是量子雷达吗?微波雷达算是量子雷达吗?更大的问题是,什么雷达才算真正的量子雷达。科学是实事求是,物理学是格物致知,如果我们失去了怀疑和批判的科学精神,就站在了科学的对立面……
我昨天写的评论消失了,也许是碰到了什么关键字被google删了。错怪UP主了,sorry。
4D雷达的叫法主要是一个商业口号,各家的定义不一样。雷达测距很容易,现在的车载雷达是在雷达波上调制一个时间信号,看看回波用了多长时间反射回来就知道目标的距离了。用一对接收天线,对比一下接受到回波的先后,就能知道水平或者垂直角度了。再加一个接收天线就可以同时测量水平和垂直角度。另外,如果目标和雷达之间有相对运动,回波就会有一个多普勒效应导致的频移,这个可以折算成相对速度。一套相对简单的雷达就可以测量4个量:距离、水平角度、垂直角度、相对速度。这4项放在一起就是所谓的4D。但是按照雷达教科书的分法,这个只是3D,多普勒不算。对于汽车雷达,一些厂商的说法是有垂直角度就算4D(UP主用了这种说法)。其实这样的4D并不需要什么高科技。
现在真正的新技术是提高了角分辨率的所谓4D imaging雷达,这个imaging就是角分辨率高可以类比图像的意思。@7:35到@7:48演示的就是角分辨率提高的结果。两个对比图都是有垂直信息的。角分辨率很难提高,这是毫米波的先天缺陷,也是LiDAR优于毫米波的地方。毫米波雷达角分辨率低有两个原因:1. 毫米波衍射严重,本身不是严格的直线传播; 2. 雷达发射的信号类似探照灯,不像激光是一条线(发光可以有LED的散射光,也可以有直线的激光。而在人类的科技还造不出等同于激光雷达的激微波雷达)。对于第一个问题,解决方案是提高频率;第二个问题,现在的解决方案是用MIMO技术产生尽量窄的波束。这两点视频里都有讲。MIMO产生的附带问题就是计算量大增,但是并没有很高深的算法。进一步提高角分辨率最大的难点还是衍射,而非算法。进一步提高频率,不只是电子技术上的问题,还在于空气对更高频率的吸收非常厉害。77GHz是大气吸收频谱上的一个坑,比这个更高的频率,需要到远红外频段才有一个大气吸收比较少的坑。(可以认为大气对于3mm到20微米之间的电磁波是不透明的) 所以,毫米波雷达进一步提高角分辨率是有本质的物理障碍的。
wow,等我细细拜读!谢谢!
讲的不错 比某个特斯拉吹讲的强太多了
交通部:马上安排😁
大部分驾驶者并不要求自动驾驶,辅助驾驶也不太愿意付一大笔费用购置维护。本身已经非常昂贵的激光雷达,还是要算法配合才能有解决方案,真的会有奇迹出现吗?
自动驾驶能力是Gamer Changer,有了自动驾驶法律上可以允许空车递车业务,就近建设集中车库。到时谁还会自己买车?
什么设备没算法?反智
大部分驾驶者不是喜欢自动驾驶吗?
在生物學上,鳥類的視力感知能力可比哺乳動物視力的扛霸子人類高上不知多少倍,但能夠運用視力達成的事情卻少得多,因為大腦也是視力的延伸,這就是"算法"的差異吧
不知雷達相對於整台車的價格
每期必看 b站上是不是假的啊 为什么那么少关注和播放量明明做的视频很好看而且很多东西我去确认过确实是认真做调研很谨慎,希望一直做下去。
那个bender机器人头像的么?
thanks
自动驾驶最重要的问题是要让机器先解决认知问题,什么是活物,什么是死物
这个 我也分不出来?
怎样才能不让其他车辆的激光雷达干扰自己呢。
给激光编码
建议博主提供英语字幕。这个频道比那些英语频道好许多,可惜广大的英语群体听不懂。
我很快开英文频道。
@@getstevenliu 加油!这些都是硬核技术信息,初步英语字幕足够了。每次在英语Tesla论坛里转发,我都需要做些简洁的翻译。你的信息和观点在英语频道里通常看不到,但对很多人有价值。
技術路線不同
实际就是小型相控阵
两回事。不是把发射器排成一排就叫相控阵的。相控阵是能通过调节相位来控制波束的宽窄和扫描频率的。所以相控阵能对特定目标进行凝视照射。这个技术需要的发射单元多多了,成本也高多了,且在汽车上应用意义不大。
完全的自动驾驶不可能实现,只能是辅助驾驶,因为机器替代不了人去做选择,比如你的一个仇人拿着大砍刀拦你的车,自动驾驶能解决停车还是不停车的问题吗?
这个可以加上 高功率 雷射激光,超强高亮度射灯,火箭高频音波炮喇叭、外置爆炸安全气囊、防弹玻璃、1厘米 厚重装甲 等 保护车主。
激光雷達目前是最有機會成為自動駕駛的工具、其中LUMINAR公司剛好有NVIDIA協助運算!
说到算法,谁能干的过特斯拉?
大刘,以后肯定打脸,我们来看本质,为什么不用激光,毫米波,马斯克说了,成本问题,只要以上方案价格降下来了,肯定会用,激光短期内不太可能,为什么?因为特斯拉现在是用价格来圈地时期,低成本才是能降价的关键!最后谢谢大刘不断更新电动新能源的知识点。
对于实际需要来说,激光雷达的精度是没必要的。这才是根本。
而且马斯克也说了:激光雷达不用钱他也不会用
@@brianforest 就是我说的原因:激光雷达没有存在的必要和价值。
不用毫米波是因为错误讯息干扰视觉系统,因为4d 毫米波雷达性能提升 ,會用在 hw4.0
@@horngbill6010 对。
我觉得特斯拉很不错,唯一的缺点是他是用电池而不是汽油。如果汽油车也装上特斯拉的辅助驾驶系统,应该比特斯拉更有吸引力。
为什么?
視覺 AI 還不成熟,導至特斯拉非常荒謬的
撞車事故,
無視前方車輛或障礙物體,
有如穿雲箭射向對方 😢
太恐怖了😢
便宜不見得好,AI看不清楚怎麼算都算不準,遠距離看是一塊馬賽克,等到看清楚以經來不及。
什么叫做装回来了。 毫米波雷达才刚刚把成本干下来可以装车。 马应龙以前怼的是超声波和激光雷达在高速自动驾驶和各种复杂气象条件下的效果并不好。 还不如不用。 特斯拉一直在攒自己的毫米波雷达。 就像人工视觉芯片他一直自己攒一样。
都是成本而已
到现在特斯拉自动化驾驶方案还没定型!!!那些掏6万买fsd不就是纯纯的大冤种吗!!!!而且fsd跟车不跟账号!硬件落后了也没法用fsd,马斯克是懂画大饼的
輔助設備不是枴杖
依賴輔助設備肯定智障
这一集 你应该没他讲的好吧。ruclips.net/video/Hs1JUUSSnaA/видео.html
当然是人家讲得好,我还得精进
关于自动驾驶,不是我说,在座的各位,都是辣鸡。