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謝謝，參考這個影片後，已先卡位基於視覺的激光雷達跟4D成像雷達的股票了。
不要衝動啊，光達雷達廠商很多捏不知道哪家會是最後贏家
@@xxtech_finance_and_life 謝謝，但這類概念股的股價都是跌到相對低點，買一點點當作樂透即可，不影響投資。
其實光達下雨時也一樣有干擾問題
目前光達在下雨時干擾的問題已經改善很多，接收端sensor和算法都改進了
特斯拉的智駕落後了，去看看華為的智駕吧！民間車主發的用車小視頻，大雨，大霧高速照樣開到120。還有鄉下的泥路都可開智駕。就是只要有路都能開。
@yangyang-rs3oz 因為華為的問界有用光達和雷達
因成本考量，不然 sensor 感應器各有優點。
@@xxtech_finance_and_life 對，2024华为智能汽车解决方案发布会這個你看了嗎？這個是對車企的。華為要做中國的博世。
感謝阿財的解說！
😁😁
感謝阿財的影片! 非常有幫助
😁😁😁
優質影片，推推推！
感謝推薦😁😁
兩個 SOC 沒有一定要做一樣的事情，因為如同阿財你說的，遇到低機率事件其中一個當掉，車子能自動安全減速靠邊停下就好，又或是可見度糟到看不到路，我是乘客我都寧願車子靠邊等一下，那這樣要合規 L4 其實對硬體的冗餘要求沒有想像中那麼高。
SoC 那個壞了到好解決像我說得多配一個備援的系統就可以，但極端氣候是相機，假設鏡頭失效不能直接停上，邊還是要有傳感器能執行ADAS至少要移動道路肩或是相對安全的地方。
@@xxtech_finance_and_life 前鏡頭有三顆，真壞了一個要靠邊停也不成問題
怕的不是相機壞掉而是相機沒壞但像我影片那樣雨太大看不見
中国好几个汽车自媒体测评自动驾驶的时候特斯拉在大雨情况下都出现过up所说的情况，大雨环境下ap无法启动，同样的配件fsd能正常使用吗？我表示怀疑。
雷达和光达都认识不了红绿灯，怎么把自己移动到安全地方？闯红灯吗？光达也严重受雨雪影响
光達雷達雖然不認識紅綠燈，但他可以檢測前方是否有障礙物，如果暴雨至少可以安全移動到路肩或是車道旁邊。光達雖然受雨雪影響但能力也比相機好，另外加上雷達就更完備了。
@@xxtech_finance_and_life 光达会受雨雾和沙尘的严重干扰，比纯视觉还严重。
紅綠燈應該與車子聯網，就可解決問題。惡劣天氣下鏡頭要辨識也有困難。以現在的設計，全自動駕駛還不夠安全。
現在光達技術已經改進很多，從算法到硬體，所以受雨霧影響已經大大降低並沒有比純視覺嚴重…
很棒的解說。如果我是老馬，我會選擇配兩組不同位置的鏡頭組合，兩組獨立的 SoC決策系統，但不玩雷達。原因很簡單，極端條件下，一組鏡頭+AI 會 失效，不代表以雷達或光達為主的不會失效。關鍵不是「不同『類型』的感應器組合搭 決策AI」，而是「不同『位置』的感應器組合 搭 決策AI」
雷達或光達對天氣和環境的抗性比較強，尤其是雷達在暴雨暴雪底下依然可以很好的發揮作用
老馬只想降低成本，賺更多錢。
財哥威猛
😃😁😁😁
4D 雷达或者红外相机，必取其一。不过Lidar是绝对不会装的，因为Lidar在雨雾中的表现还不如纯视觉。
沒有喔，雨霧中Lidar沒有表現的比相機差，如果你要說1550nm的比較受雨水影響，但目前905nm還是主流之一。
心中有的疑惑:1.難道純視覺方案也適用原有法規與硬體架構?2.假如純視覺明顯99%場景表現極佳(交通事故降低)，遵循(舊)法規有道理嗎?
法規是沒有管你是純視覺還是sensor fusion，而法規也會一直在調整就像SAE和ISO在2021修改文件一樣現在特斯拉自動駕駛如果能有足夠的數據證明，純視覺的表現可以與sensor fusion(waymo)在不同天氣還件等狀況一樣好，那法規就有重新審視的必要性，但這一切還是要等完整數據公布才能知道
聲音呢透過聲音做輔助效果如何
聲波傳遞距離短容易被吸收
從主委那發現的新頻道也是很有料啊
感謝主委的力量哈哈
監管訂的有問題，按照他的邏輯，我就問，鏡頭掛了，光達掛了，雷達掛了怎麼辦？ A電腦掛了，B電腦掛了，一直無限上綱，怎麼說？人類有需要2個腦才能開車嗎？ 還是要100個腦而且lv4 根本不代表技術好, 台灣2019都有lv4自駕巴士了, 就按照監管規定去刷就有lv4啦, 然後呢? 就沒有然後了
你腦子已掛了！沒救
這麼給你解釋好了，所有感測器都壞掉的機率和平均故障間隔等等之類的可靠度工程都是有規定的以飛機為例，飛機的也有非常多備援系統，你不會說"A電腦掛了，B電腦掛了，一直無限上綱，怎麼說？"就是要有備援系統才是正確的，而兩個系統同時掛掉機率本來就比較低，我們沒辦法100%避免事情發生，但至少要做好準備...
@@iamgod9588 回答不出來 腦修罵人嗎 XD
@@xxtech_finance_and_life 監管會這樣規定就是怕事故發生對吧 一切問題來自於事故率. 特斯拉在財報裡講了很清楚了, 他們的路線是拿事故率給政府 證明可行, 且認為法規在未來會修改.
@@Klaytonlol 另外你沒仔細看我的影片，L4自駕不代表技術一定是最頂尖，而是後續遇到狀況時的處理，你的論點奇怪的點就在於，照你的論點就不應該要有備援器統？就像飛機為什麼需要兩個駕駛?引擎為什麼要有備份電機？通通不要最好？很明顯不是
來了🎉
猴哥早啊～
現在特斯拉全視覺在端對端AI的V12表現遠超過其他車廠的L2+方案，至於Waymo 這種需要靠高清地圖以及昂貴的光達雷達方案，不能輕易擴充到不同的城市和國家使用，他們現在所能運行的三個城市，居然還都不能夠上高速公路。 今年特斯拉光在AI算力的投資就會達到100億美金，有哪個自駕方案廠商準備做類似的投資？光達和雷達即使能在惡劣天候下操作，也不能取代視覺系統，因為他們都不能真正識別物體的能力。現在大部分車廠是將光達與高清地圖配合使用，目的是要識別車輛確實的位置，而不是在識別障礙物。特斯拉在高清雷達只是在Model S 和X HW4之上做一些測試，目前沒有把重心放在上面。一般的人類駕駛在極端天氣下，依靠純視覺基本上還是可以駕駛，只是要把速度放慢而已。 現有些中國車廠都往全視覺靠攏，你說以後是不是全視覺系統會勝出？特斯拉一定是等到完全準備好才會去申請L3以上的測試，不然只要依靠目前的有駕駛員監管下的V 12就可以收集大量的自駕數據。
首先你有很多名詞都搞混…不是高清地圖是高精地圖，另外光達跟雷達不能識別物體但能感測障礙物，根本不需要搭配高精地圖，而目前所有提供解決方案的廠商包含Nvidia、mobileye、華為、地平線都在開發「無圖」技術，所謂無圖就是不用高精地圖，詳細的說不完…總之，以目前的方向來說要過監管還是要拿出足夠多的證明，目前特斯拉V12平均接管里程是400多英里，waymo是17000英里，特斯拉或許不用達到waymo的水平，但也不能差這麼多，一切還是要等更多的數據證明。
@@xxtech_finance_and_life 無圖方案只是在進行式，不是完成式。不論是高清或高精就是HD的翻譯，有什麼好去爭的？你去看看Waymo 的影片吧，很多駕駛方式就是偷吃步，盡量右轉不左轉！
額…就如同特斯拉的V12也還沒達到L3非完成式，你還是要搞清楚目前無圖的趨勢，為什麼可以無圖，還有光達雷達為什麼可以精準感知物體，而另外高精地圖到底是在幹嘛用的…順帶一提目前對岸已經好幾家車廠申請了L3的牌照上路測試，沒有使用高精地圖，特斯拉可能也快了，但目前還申請進度就是還沒有。然後對岸車廠網純視覺靠攏有一個很大的原因，就是成本低，你可以參考我之前分析的大疆純視覺自駕(目前對岸純視覺領先者之一)，你可以很清楚看到，他們都有選配，低階的版本是純視覺，高階的還是加光達或雷達。
@@xxtech_finance_and_life 特斯拉早就用神經網路在做這方面訓練，可以用純視覺就能建立深度、速度與加速度的深度學習系統，而且也使用其廣大的影像資料庫加速這種學習。中國車廠也是看了特斯拉的AI day的資訊才開始做這方面的改變，只是他們的資料量及算力不如特斯拉，當然還是要靠其他感測器的輔助才能能達到比較好的效果。申請測試執照不是主要的問題，不如利用現有的L2由駕駛員監督下使用FSD大量收集影像和數據。
關於AI day 我2021、2022都有做影片深入分析…甚至我連前AI總監AK和現任負責人Ashok的演講我都有分享…Nvidia、mobileye、waymo的技術我也都有分享，你可以去看一下我的播放清單，特斯拉實際上有更多細節我都有分析喔ruclips.net/p/PLOjqSqQ_KcsE0KNSoNtN29STXikmeMJ_E&si=VozEkNxmZjmzuQ62
綠神駭進特斯拉的資料是2023年2月，不知有沒有更新的爆料？
之前聽電腦王阿達達哥說好像已經有些款式裝雷達在測試
首先我得说我非常尊重马斯克，都是这种开创新行业新赛道的企业家，咱们就不用再现有的这些行业里卷生卷死了，前几天特斯拉各种负面消息满天飞，股价一降再降的时候，马大炮开个会，股价立马上涨13%，马大炮真是个高手，沃顿商学院毕业真不是盖的，说8月8号无人驾驶出租车上市，年底特斯拉机器人上工厂上班，这都能实现吗？了解的老铁，具体说说，可以吗？马大炮空炮没少放啊！
老馬確實常常延期…不過慢慢都會做成，時間早晚的問題
你說的這些極端條件人類都不一定會處理了，最好的處理就是先停下車來緩慢移動到路邊不要輕舉妄動，一般人遇到強颱也是類似的舉動吧
是的所以我才提到需要有不會被大雨或大雪影響太嚴重的傳感器，雷達面對大雨跟大雪比相機好
@@xxtech_finance_and_life即使是高清雷達也無法真正識別物體，他只知道有物體在那邊而已！
@sywu4714 4D成像雷達、光達、不只是感測物體喔，最重要的是計算與前方物體的深度這才是最重要的。車廠也會搭配相機，相機用來辨識，但要用相機計算物體深度本身精度上就是不如光達和雷達，這個已經有大量研究了，沒什麼好吵的…
@@xxtech_finance_and_life 人也靠兩隻眼睛就可以計算深度了，駕駛所需要的深度計算並不需要那麼精確
@sywu4714 人眼比目前的相機強多了…完全不能比喔
特斯拉自动驾驶部门负责人说他们有一套比FSD 12更强大的系统，只是现阶段还需要磨合解决一些问题。我怀疑这就是指整合了4D雷达的FSD系统。另外，虽然FSD一直声明为L2+,但是你也千万不要以为他永远都是L2+。如果其他汽车大厂只想要个L2+系统的话，他大可以直接找高通或者博世去。
我影片有說，現在大多L2+晶片有高通mobileye 和Nvidia
再糟糕都要好過馬路殺手司機。
Steven failure!! XDD
Hey Steven !
做成了再说，还没做成，人已经死了一堆，就先来想能赚多少钱？
請問死了多少人？有數據嗎？
謝謝，參考這個影片後，已先卡位基於視覺的激光雷達跟4D成像雷達的股票了。
不要衝動啊，光達雷達廠商很多捏不知道哪家會是最後贏家
@@xxtech_finance_and_life 謝謝，但這類概念股的股價都是跌到相對低點，買一點點當作樂透即可，不影響投資。
其實光達下雨時也一樣有干擾問題
目前光達在下雨時干擾的問題已經改善很多，接收端sensor和算法都改進了
特斯拉的智駕落後了，去看看華為的智駕吧！民間車主發的用車小視頻，大雨，大霧高速照樣開到120。還有鄉下的泥路都可開智駕。就是只要有路都能開。
@yangyang-rs3oz 因為華為的問界有用光達和雷達
因成本考量，不然 sensor 感應器各有優點。
@@xxtech_finance_and_life 對，2024华为智能汽车解决方案发布会這個你看了嗎？這個是對車企的。華為要做中國的博世。
感謝阿財的解說！
😁😁
感謝阿財的影片! 非常有幫助
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感謝推薦😁😁
兩個 SOC 沒有一定要做一樣的事情，因為如同阿財你說的，遇到低機率事件其中一個當掉，車子能自動安全減速靠邊停下就好，又或是可見度糟到看不到路，我是乘客我都寧願車子靠邊等一下，那這樣要合規 L4 其實對硬體的冗餘要求沒有想像中那麼高。
SoC 那個壞了到好解決像我說得多配一個備援的系統就可以，但極端氣候是相機，假設鏡頭失效不能直接停上，邊還是要有傳感器能執行ADAS至少要移動道路肩或是相對安全的地方。
@@xxtech_finance_and_life 前鏡頭有三顆，真壞了一個要靠邊停也不成問題
怕的不是相機壞掉而是相機沒壞但像我影片那樣雨太大看不見
中国好几个汽车自媒体测评自动驾驶的时候特斯拉在大雨情况下都出现过up所说的情况，大雨环境下ap无法启动，同样的配件fsd能正常使用吗？我表示怀疑。
雷达和光达都认识不了红绿灯，怎么把自己移动到安全地方？闯红灯吗？光达也严重受雨雪影响
光達雷達雖然不認識紅綠燈，但他可以檢測前方是否有障礙物，如果暴雨至少可以安全移動到路肩或是車道旁邊。
光達雖然受雨雪影響但能力也比相機好，另外加上雷達就更完備了。
@@xxtech_finance_and_life 光达会受雨雾和沙尘的严重干扰，比纯视觉还严重。
紅綠燈應該與車子聯網，就可解決問題。惡劣天氣下鏡頭要辨識也有困難。以現在的設計，全自動駕駛還不夠安全。
現在光達技術已經改進很多，從算法到硬體，所以受雨霧影響已經大大降低並沒有比純視覺嚴重…
很棒的解說。
如果我是老馬，我會選擇配兩組不同位置的鏡頭組合，兩組獨立的 SoC決策系統，但不玩雷達。
原因很簡單，極端條件下，一組鏡頭+AI 會 失效，不代表以雷達或光達為主的不會失效。
關鍵不是「不同『類型』的感應器組合搭 決策AI」，而是「不同『位置』的感應器組合 搭 決策AI」
雷達或光達對天氣和環境的抗性比較強，尤其是雷達在暴雨暴雪底下依然可以很好的發揮作用
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4D 雷达或者红外相机，必取其一。不过Lidar是绝对不会装的，因为Lidar在雨雾中的表现还不如纯视觉。
沒有喔，雨霧中Lidar沒有表現的比相機差，如果你要說1550nm的比較受雨水影響，但目前905nm還是主流之一。
心中有的疑惑:
1.難道純視覺方案也適用原有法規與硬體架構?
2.假如純視覺明顯99%場景表現極佳(交通事故降低)，遵循(舊)法規有道理嗎?
法規是沒有管你是純視覺還是sensor fusion，而法規也會一直在調整就像SAE和ISO在2021修改文件一樣
現在特斯拉自動駕駛如果能有足夠的數據證明，純視覺的表現可以與sensor fusion(waymo)在不同天氣還件等狀況一樣好，那法規就有重新審視的必要性，但這一切還是要等完整數據公布才能知道
聲音呢透過聲音做輔助效果如何
聲波傳遞距離短容易被吸收
從主委那發現的新頻道也是很有料啊
感謝主委的力量哈哈
監管訂的有問題，按照他的邏輯，我就問，鏡頭掛了，光達掛了，雷達掛了怎麼辦？ A電腦掛了，B電腦掛了，一直無限上綱，怎麼說？
人類有需要2個腦才能開車嗎？ 還是要100個腦
而且lv4 根本不代表技術好, 台灣2019都有lv4自駕巴士了, 就按照監管規定去刷就有lv4啦, 然後呢? 就沒有然後了
你腦子已掛了！沒救
這麼給你解釋好了，所有感測器都壞掉的機率和平均故障間隔等等之類的可靠度工程都是有規定的
以飛機為例，飛機的也有非常多備援系統，你不會說"A電腦掛了，B電腦掛了，一直無限上綱，怎麼說？"
就是要有備援系統才是正確的，而兩個系統同時掛掉機率本來就比較低，我們沒辦法100%避免事情發生，但至少要做好準備...
@@iamgod9588 回答不出來 腦修罵人嗎 XD
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@@Klaytonlol 另外你沒仔細看我的影片，L4自駕不代表技術一定是最頂尖，而是後續遇到狀況時的處理，你的論點奇怪的點就在於，照你的論點就不應該要有備援器統？
就像飛機為什麼需要兩個駕駛?
引擎為什麼要有備份電機？
通通不要最好？
很明顯不是
來了🎉
猴哥早啊～
現在特斯拉全視覺在端對端AI的V12表現遠超過其他車廠的L2+方案，至於Waymo 這種需要靠高清地圖以及昂貴的光達雷達方案，不能輕易擴充到不同的城市和國家使用，他們現在所能運行的三個城市，居然還都不能夠上高速公路。
今年特斯拉光在AI算力的投資就會達到100億美金，有哪個自駕方案廠商準備做類似的投資？
光達和雷達即使能在惡劣天候下操作，也不能取代視覺系統，因為他們都不能真正識別物體的能力。現在大部分車廠是將光達與高清地圖配合使用，目的是要識別車輛確實的位置，而不是在識別障礙物。特斯拉在高清雷達只是在Model S 和X HW4之上做一些測試，目前沒有把重心放在上面。一般的人類駕駛在極端天氣下，依靠純視覺基本上還是可以駕駛，只是要把速度放慢而已。 現有些中國車廠都往全視覺靠攏，你說以後是不是全視覺系統會勝出？
特斯拉一定是等到完全準備好才會去申請L3以上的測試，不然只要依靠目前的有駕駛員監管下的V 12就可以收集大量的自駕數據。
首先你有很多名詞都搞混…不是高清地圖是高精地圖，另外光達跟雷達不能識別物體但能感測障礙物，根本不需要搭配高精地圖，而目前所有提供解決方案的廠商包含Nvidia、mobileye、華為、地平線都在開發「無圖」技術，所謂無圖就是不用高精地圖，詳細的說不完…
總之，以目前的方向來說要過監管還是要拿出足夠多的證明，目前特斯拉V12平均接管里程是400多英里，waymo是17000英里，特斯拉或許不用達到waymo的水平，但也不能差這麼多，一切還是要等更多的數據證明。
@@xxtech_finance_and_life 無圖方案只是在進行式，不是完成式。
不論是高清或高精就是HD的翻譯，有什麼好去爭的？
你去看看Waymo 的影片吧，很多駕駛方式就是偷吃步，盡量右轉不左轉！
額…就如同特斯拉的V12也還沒達到L3非完成式，你還是要搞清楚目前無圖的趨勢，為什麼可以無圖，還有光達雷達為什麼可以精準感知物體，而另外高精地圖到底是在幹嘛用的…
順帶一提目前對岸已經好幾家車廠申請了L3的牌照上路測試，沒有使用高精地圖，特斯拉可能也快了，但目前還申請進度就是還沒有。
然後對岸車廠網純視覺靠攏有一個很大的原因，就是成本低，你可以參考我之前分析的大疆純視覺自駕(目前對岸純視覺領先者之一)，你可以很清楚看到，他們都有選配，低階的版本是純視覺，高階的還是加光達或雷達。
@@xxtech_finance_and_life 特斯拉早就用神經網路在做這方面訓練，可以用純視覺就能建立深度、速度與加速度的深度學習系統，而且也使用其廣大的影像資料庫加速這種學習。中國車廠也是看了特斯拉的AI day的資訊才開始做這方面的改變，只是他們的資料量及算力不如特斯拉，當然還是要靠其他感測器的輔助才能能達到比較好的效果。
申請測試執照不是主要的問題，不如利用現有的L2由駕駛員監督下使用FSD大量收集影像和數據。
關於AI day 我2021、2022都有做影片深入分析…甚至我連前AI總監AK和現任負責人Ashok的演講我都有分享…Nvidia、mobileye、waymo的技術我也都有分享，你可以去看一下我的播放清單，特斯拉實際上有更多細節我都有分析喔
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首先我得说我非常尊重马斯克，都是这种开创新行业新赛道的企业家，咱们就不用再现有的这些行业里卷生卷死了，前几天特斯拉各种负面消息满天飞，股价一降再降的时候，马大炮开个会，股价立马上涨13%，马大炮真是个高手，沃顿商学院毕业真不是盖的，说8月8号无人驾驶出租车上市，年底特斯拉机器人上工厂上班，这都能实现吗？了解的老铁，具体说说，可以吗？马大炮空炮没少放啊！
老馬確實常常延期…不過慢慢都會做成，時間早晚的問題
你說的這些極端條件人類都不一定會處理了，最好的處理就是先停下車來緩慢移動到路邊不要輕舉妄動，一般人遇到強颱也是類似的舉動吧
是的所以我才提到需要有不會被大雨或大雪影響太嚴重的傳感器，雷達面對大雨跟大雪比相機好
@@xxtech_finance_and_life即使是高清雷達也無法真正識別物體，他只知道有物體在那邊而已！
@sywu4714
4D成像雷達、光達、不只是感測物體喔，最重要的是計算與前方物體的深度這才是最重要的。車廠也會搭配相機，相機用來辨識，但要用相機計算物體深度本身精度上就是不如光達和雷達，這個已經有大量研究了，沒什麼好吵的…
@@xxtech_finance_and_life 人也靠兩隻眼睛就可以計算深度了，駕駛所需要的深度計算並不需要那麼精確
@sywu4714 人眼比目前的相機強多了…完全不能比喔
特斯拉自动驾驶部门负责人说他们有一套比FSD 12更强大的系统，只是现阶段还需要磨合解决一些问题。我怀疑这就是指整合了4D雷达的FSD系统。
另外，虽然FSD一直声明为L2+,但是你也千万不要以为他永远都是L2+。如果其他汽车大厂只想要个L2+系统的话，他大可以直接找高通或者博世去。
我影片有說，現在大多L2+晶片有高通mobileye 和Nvidia
再糟糕都要好過馬路殺手司機。
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做成了再说，还没做成，人已经死了一堆，就先来想能赚多少钱？
請問死了多少人？有數據嗎？