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完全自动驾驶实现非常艰难,没有准确的时间表。60分是能用,90分是好用,99分是完美,特斯拉和waymo,两个阵营的一哥都在水下,不及格的状态。

如果把FSD理解为高级辅助驾驶,那可以说已经实现了。

我觉得不应该把自动驾驶设定为:实现/没实现这么刚性的指标。在两者之间,需要一个好用的、可靠的、大幅提高用户体验并且有非常高付费意愿的辅助驾驶,车企可以卖这个服务,形成至少超过20%的营收占比,那就真的不是传统制造业了,因为软件毛利水平实在太高。

从目前北美fsd的采购比例来看,还是太低,这已经是全球对自动驾驶热情最高,付费能力最强,fsd也最成熟的地区了。(修正一点,北美大批量推送是在感恩节前后,时间还很短)

问题出在哪呢?其实倒不是技术,当然技术也没有足够好,这是客观情况。也不是法规的问题,法规总是滞后的,是跟在工程实践后面的。

最大的问题是,信任的边界建立,人机共驾也很累,高速上一但ai失误,驾驶员要承担车毁人亡的风险,即便法规规定责任归属车厂,那又怎么样?代价还是自己的。驾驶员不能完全信任自动驾驶,尤其在高速上,这个风险被放大到不能承受。

而且高速始终是个低频场景,绝大部分时间,用户更需要一个可靠的城市辅助驾驶。而城市Noa的难度要远远大于高速和封闭道路,现在走到可用阶段的,国内几乎没有(小鹏勉强算吧),特斯拉在北美,也不够好。

要做到信任边界清晰,什么时候能用,什么时候不能用,不要有突然的降级,用户能清晰的判断安全边界在哪里,是一件更复杂的事,需要最优秀的公司,或者全行业来制定规则,而不是不负责任的把用户推到路上。

只有实现了城市辅助驾驶的商用,全自动才有实现的曙光。



这也是我看好未来能实现真正自动驾驶的公司只有:特斯拉、mobileye和华为三家,他们有核心硬件的设计能力,也有自研算法的优势,复杂的城市NOA,靠买第三方硬件和方案,靠买HD Map走不远,也不能形成财务意义上的用户价值。




$特斯拉(TSLA)$ $蔚来(NIO)$ $理想汽车(LI)$

全部讨论

2023-01-28 18:08

要实现自动驾驶,有两个关键,一是数据二是标注、训练数据的速度、成本。mobileye还停留在LCC、ACC的L2阶段,城市路况的复杂度必须要用像特斯拉的BEV模型,mobileye没有任何机会,特斯拉有所有车企最庞大的数据量以及车控操作系统、fsd芯片、云端训练数据的dojo芯片以及训练平台,顺利的话明年会取代英伟达的GPU,这几个能力,没有任何一家公司接近的,有可能跟上的有华为、百度、蔚小理、豪末智行

2023-01-28 17:12

自动驾驶最大的意义就是城市堵车,高速自动驾驶我是不信的,永远比坐飞机风险高数倍,因为你自身再怎么安全,周围的操蛋车确永远有颗不安分的心

2023-01-28 15:13

个人觉得自动驾驶的最大悖论是对手盘问题。即如果马路上所有的车都是自动驾驶的,那么这个问题处理起来不难。但如果是让一个机器和一个人同场博弈,特别是人的思想状态是开放的,那么机器怎么判断对方意图?这是无目标的判断。有时候事故本身就是走神了或者毫无原因,人本身是个情绪化的生物,机器怎么可能100%理解人的情绪?汽车大型事故本身对乘客伤害太大,会开车的没人会冒这个险。

2023-01-28 02:14

纯视觉自动驾驶:
1,能区分道路区域和交通信号
2,能区分障碍物。
3,能制定不同状态决策秩序。

2023-01-28 09:28

在一个专为人类设计(意思是机器需要自己去识别和理解)、参与者也全都是人类(意味着会出现无数多的计划外状况)的系统里,想要通过芯片和算法,实现和人类一样的表现,本质上,这是在要求AI具备和人相同的思考、分析与理解能力。

能够完美实现L4/L5的AI,本质上其实是个AGI(通用人工智能)。

那么,如何才能实现一个符合要求的AGI呢?对不起,人类并不晓得方法。目前来看,通过喂数据加堆算力的路径,造不出AGI来,这不是工程实践问题,而是基础理论缺失。

总之,对完美的自动驾驶,可以保持期待,但不要过分乐观。

2023-01-28 00:12

分析的不错,不过更看好特斯拉和比亚迪,不造车是搞不好自动驾驶的

2023-01-27 23:47

赞同

好文

2023-01-27 23:07

先搞个自动找车位停车,消费者也愿意买单啊

2023-01-27 22:59

也许真的需要车路协同