小弟虽然写程式但不是 AI 也不是自动驾驶领域的人
若有说的不正确还请钱大指教
小弟粗浅认为目前自动驾驶系统本身就分成两派
传统派 - 使用原型车搭配驾驶行为收集数据与训练
创新派 - 像特斯拉使用大数据去涵盖大量场景进行训练
虽然运作上的确有钱大说的不同
但我想整体来说，两派在做的事情并无二致
只是因为学术与逻辑上的精准定义造成一些纠结
影子模式训练虽然是针对之后遇到类似场景做出默认反应
但是当默认场景有 100 万甚至 1000 万种的情况下
是否可以视为对“当下”环境做出反应呢？
逻辑上来说当然不能，时间点就是不一样，不能画上等号
但是实务上就是 极限趋近于某数 的意义
虽然我不知道特斯拉究竟收集了多少数据
但是至少有前后两侧共四颗镜头还有雷达的情况下
在系统做出某个决策之后
持续蒐集周遭路况、记录相对邻车位置、相对速度改变
甚至是车主介入系统决策的行为
记录这些资料应该不是难事
所以回到上面的极限概念来说
个人觉得实务上跟传统派的训练方式可以画上等号
在一般情况下，影子模式的确不能和实际路驾画上等号
就像菜鸟过了驾训班路考，实际上路怕到爆是一样的情况
但是对于拥有海量资料的AI系统来说
(注:不是想使用中国用语，但真的是快跟海水一样大量)
车子经历过的 "驾训班路况" 本身就是发生过的各式各样实际路况
上路后应该可以做到驾轻就熟的决策
至于驾驶人的介入行为是否为“正确”操作行为
在经过海量资料训练后，也是可以稀释掉所谓的“不正确”操作
所以整体来说
现在这些在美国启用的 L4 自驾路试方式
特斯拉是靠着砸了一堆钱
直接放在世界多国做 L4 自驾路试了
然后很多人当 L5 在用，眼睛都不看前方，真心死不介入系统
所以出了这么多问题
题外话
我个人觉得所谓正确与不正确操作是相对的情况，不是绝对的
例如路口保持净空，在台湾、美国、中国、越南的执行落差就有多大
所以在人类操作都没有绝对正确的情况下
要求 AI 做正确决策，逻辑上就矛盾了
顶多就是符合多数人的决策即可
(这里的多数人可能也是区域当中的多数人而已，并不是整体的多数人)
: 就算有影子模式训练，也绝对无法取代自驾车实际路试
: 自驾车路试的重点
: 1. 环境(号志/他车/行人) -> 自驾电脑
: 传感器从环境收集数据，由自驾电脑运算和决策
: 2. 自驾车辆 -> 环境
: 自驾电脑的决策(例如变换车道)，进而影响环境(他车/行人)
: 也就是说
: 不只环境会影响自驾决策/行为，自驾决策/行为也会影响到环境
: 被自驾决策/行为影响后的环境，又再进一步影响自驾决策/行为
: 影响并非单边而是双向沟通，且形成回圏
: 因此也考验自驾电脑即时(real time)运算的能力
: Tesla所谓的影子模式本身只做到第1点
: 用"已经蒐集好"的场景环境训练自驾电脑
: 场景是不会变动的既定pattern
: 一旦自驾电脑做了任何跟原驾驶不同的决策
: 由于当下没有实际行为(介入驾驶)，因此自驾电脑的决策并没有实际反馈到环境
: 所以就算Tesla数据量较Waymo庞大许多
: 但前者本质上仍然是AP和车主的驾驶数据
: 虽有大量数据供自驾电脑训练，但自驾电脑决策和行为并不影响到数据
: 而后者则是由自驾电脑与环境实际互动的纯自驾数据
: 并不是说影子模式没有意义
: 但你说有了影子模式就不需要昂贵数量少的原型车上路试验
: 标准外行讲的话

这其实就像是alphago，不需要穷举所有情况，只需要正确的决策和执行就可以了，而且大系统的变化其实是小决策所产生的，所以只需要小决策正确，实际上就不会产生问题

我觉得算法会决定上限 影子模式会差多少

AI就三宝等级的驾驶水准

影子模式对于驾驶者反应的重现未必真实，ADAS初期开发也是倚赖类似影子模式，但严谨一点的还是会要求实战，当然想要赌一赌也是可以。影子模式大的训练部份场景都能应付，但就是怕有独特状况发生。

我是觉得世界状况百万种，一定会有独特情况发生但是一定要面对一样的独特情况才会避免情况吗？看看我们从小到大的学习经验，很明显不需要 100% 像

汽车类的东西和消费性电子的思维就不太一样

如果是特殊情况，理论上tesla是最有资格说可以应对的，毕竟我们的特殊情况，不一定tesla手上数据都有，问题只是tesla到底有没有使用这些数据...

电脑不一定会记录所有特征点

连货柜都不知道要刹车 这驾驶等级你们也能讲那么多 我阿嬷开车也不会去撞货柜

我讲的不是"自驾电脑真对类似场景的反应"而是再进一步 "自驾车反应后的行为影响场景(他车)"

厉害啊 就是environment相同然后有多组不同action数据够大 理论上还是可以近似最佳化 等模型有一定水准之后上路再对特殊情况修正

例如：前车减速，自驾电脑决定要变换车道，自驾车变换车道又影响旁边车道的后车，这些是车与场景即时互动的结果(两者互相影响)，而影子模式是驾驶人跟环境有一定的脚本，根据这个脚本下自驾电脑做判断和学习

影子模式有点像你看游戏、赛事直播 假装作决策 确实会变强但有极限 而其极限chandler说得很明白了

楼上 建议去了解一下强化学习 收集数据的用法不是只有

因此若不进行Lv4试验、数据的蒐集 却号称可达Lv5是很奇怪的事情

这样 收集到的数据都可以配对成环境-行为 类似环境就会被归类成同一种事件

我不否认极大量数据的破解法阿 但你终究要实际上场验证

你一直很多不知道干嘛回一篇啊？

有差吗?反正这边也都是在猜特斯拉软件怎么运作的.

其实互相影响的这种事情，如果拆成时间序列，就变成了单一的决策而已，而时序下不同的状态和不同的决策就是

即使写得头头是道,也是猜它怎么做的,就大家都来猜

特斯拉的问题应该是Sensor先天性能力不足造成误判，好比老练的车手你把他眼镜摘掉，一样有可能误判而车祸…

一直讲影子模式很奇怪 特斯拉怎么可能只有影子模式目前的 Navigate on Autopilot 可以自己超车 自己下交流道这两个变量都很多 不可能是单一状况在停车场也可以自己开到方圆60公尺中的任意一点停车场连标线都没有 车要自己判断其它静止的车跟行人

副教主你难道没搞清楚并非所有路段都能靠AP吗，其他

怎么可能是只靠影子模式做出来的

厂自驾车可以在几乎所有公开测试蒐集数据，请问AP能在所有路段都开启不用靠驾驶吗?

像我公司只有我一台特斯拉 我也不是每个车位都停过那它怎么知道这个停车场要怎么开你完全搞错设计的逻辑其他厂才是专注在训练车子把已经有数据的道理开完美特斯拉是专注在开发能应付未知状况的系统然后特斯拉AI主管自己承认特斯拉的方法的确比较难成功但是一旦成功将会是最能直接普及大众的方法

AP就有使用范围侷限性啊 其他厂自驾车直接在公开道

台湾的撞货柜 就是比较难成功的例子这个没解决就不能说是全自驾

路测试(传感/决策/行为)，车与环境互动是双向即时

其他厂自驾车没收集过光达资料的道路根本开不了特斯拉AP目前是有左右两条线就能开

环境中的其他人/车难道是先蒐集的?不要一直跳针提AP，请问AP有办法在所有道路开启?

没有标线 也没有明确色差(道路vs边缘)的路目前AP无法开但是非道路的空地 可以用智能召唤开

那你提使用范围有侷限性的AP来和自驾车在公开道路测试比较不觉得好笑? 使用范围有侷限性里程高又如何?

讲LiDAR要扫过才知道怎么开，算是造谣吧。连扫地机器人都能自己扫描自己规划路径了。

的确是会先扫描高精地图，但移动式物体怎么事先扫

哪条公开道路没有标线的？应该是需要先扫地图比较侷限所以说 AP 的难度在于怎么分辨背景跟移动物体撞货柜车就是辨认失败的例子 把货柜当背景而 LiDAR 因为已经扫过背景 没这个问题但没扫过的就不会开也是事实

测试时会用光达先扫，那是因为level4的基本要求就是不需要人类介入，为了确保安全而先建立场景资料。如果是level3、2，光达自动驾驶也能不事先扫描。光达又不是不能边扫编开，讲要先扫才能开才是笑死人

也有即时建构地图技术啊 你能在所有公开道路用AP到底在乱讲啥东西 有公开道路标线的地方难道都能全交给AP不用人类驾驶了

如果像教主这样出包就怪没握方向盘，把责任都推给驾驶，光达自动驾驶早就实现随开随走的能力了。

AP本来就还没开发完成 还是测试中的产品 需要驾驶监控但特斯拉目标一直都是不需要光达事先扫描的系统光达系统目前要价数十到数百万 不可能普及不过拥光达派是觉得未来有可能降到几万元

所以你拿需要驾驶监控和取回控制权的AP和实际由自驾

反正有竞争是好事 我只是请你不要搞错特斯拉设计逻辑

电脑掌握全车的路试 两个里程数来比较? 有没有搞错

人家用光达的自动驾驶，在Level 4的场景，可没像某神教吹的“自动驾驶”还要求驾驶不能放开方向盘。别把别人要考99分的标准，拿来和神教只要70分的要求来相比。

在讨论自驾路试和影子模式(同样公开道路条件下)比较结果你拿一个使用范围限定的AP来说不只有影子模式..

如果某神教的自动驾驶要到达Level 4的等级，也是一样要先把路线都扫描一次。

扫描是要建立地形，这个能用大数据跑但是有无障碍物体，就要靠边扫边开了八扫地机器人，都能做到边扫边吸还能建立地图哪些地方没扫过那葛谁谁说的地下室开车就是靠这葛，反正速度不会快ez

认同这篇所说的，两派并无二致

即时建立怎么可能分辨路边停的车跟路边永久性障碍至少要开两次有变化才能过滤掉会变动的东西

笑死，难道路边的临时停车就代表可以撞上去？？难怪会撞上横在路中间的卡车。不管是永久路障还是临时路障，都一样是路障，自动驾驶车一样得要绕过去，或是等待看路障会不会移走，这个根本不是需要事先扫描的理由。

光达扫下去相对距离跟速度都有了，还会去撞就真的AI脑袋有问题了………摄影机照下去再分析是不是障碍物才真的很容易出包吧？

光达的处理速度没有雷达跟摄影机快当然最完美的系统就是两套都用特斯拉只是觉得这样做成本将会无法普及大众

光达处理速度没雷达和摄影机快? 不知道就别唬烂好吗

又在造谣了，谁和你讲光达的处理速度比较慢？

所以才选择更难的路走

Waymo出过不少次车祸，Uber也撞死过人，这些都是有光达的并不是有光达就一定可行，最终还是要回到软件上来解决问题而且光达也有其限制与缺点，分辨率低加上无法识别颜色，

在天候不佳时效果也会打折扣，所以会需要传感器融合

光达一次几个微秒扫描马上就知道前方物体的距离与速度。使用摄影机做影像处理判断，还要等车子移动个几公尺，影像出

而就算有了光达，视觉辨识同样还是绕不过去需要开发

翻译：在高速(50-70km/h或是更快)的情况下反应时间很重要 而这是雷达比光达有利的地方

用光达的自动驾驶，也还没出现前面横著卡车还撞上去的蠢事。没有深度传感器，就注定需要更多的电脑硬件需求，以及更低的可靠性。

你要不要了解一下光达可以打的距离和雷达比比……天候的部分狂风暴雨或浓雾的时候摄影机如何处理？Uber那件就三宝窜出，不是超久了吗

笑死，雷达反应更快的话，怎么会发生撞上横在马路中间的卡车的蠢事？雷达有指向性大差的问题，如果从特斯拉的案例来看，还有侦测距离不如光达的问题。就算反应再快，等到距离近到都要撞上去了才反应，那叫啥快啊？

一个传感出的资讯就是座标与速度，另一个则是一张图，必须做影像处理再跟系统数据库比对。你觉得？

Velodyne目前最好的64线光达HDL-64E其rpm为300-1200，转一圈需要多少时间可以自己去算看看。光达的机械式限制就在那实际运用本来反应时间就不快。如果要用固态光达，范围小会需要装很多颗让成本大增，这些都是光达的缺陷。

固态光达就在发展中，也持续努力在降成本。还是说电动车电池降成本是迟早的，光达就是做梦呢？？？

没人讲光达降价是作梦呀，问题是他降到合理价格前需要多久

特吹又来故意混淆视听了。如果要避免撞上横在路中间的卡车

到现在没人能给出个答案来。而电池成本下降是已经有多年

就连台制的都能到达1800Hz了，还是比摄影机高。

问题就在于是视觉辨识发展快还是光达降价快？就看你自己相信哪一种。但是就像上面所说的，光达无法识别颜色，所以他看不到交通标志，路上的箭头他也看不到缩以他需要高精地图辅助，而制作高精地图又贵，修个路就要

而且光达扫描是360度的，要在汽车的四个方向上都用雷达与摄影机做到无死角，价格也没便宜到那边去

重来，到最后它同样绕不过需要视觉辨识来做为整合或辅助@ewings你一边讲2D光达一边又在讲360度这样混淆视听好吗?

而且人家装光达的，可没有说他们舍弃视觉辅助设计。但是只

我上面就已经讲了，固态光达范围小需要很多颗，哪来360度?

你要360度你要装几颗才够？就是因为价格太贵所以大家都用

光达一定会先成功 但每个家庭都买得起的是特斯拉

跟你说一下，用的人多自然就会降价

机械式旋转光达。你要这样混淆概念一边讲2D光达一边讲360度

特吹是文组的吗？？还是只会google？2D光达不是360度的，不然是几度？？还是特吹以为光达是和摄影机一样的东西？

拜托特吹先去google一下2D光达长什么样子吧

https://i.imgur.com/BuUHrwC.png 到底是哪来的360度？是ewings 在吹还是我在吹？

用光达取得距离与速度，再用影像辨识看红绿灯标线不就好了……影像辨识红绿灯跟标线不难，但判断躺平的白色障碍物还挺难的……

光达没办法分辨红绿灯 标线，难不成雷达就可以？

2d光达如果没有视觉辅助，谁知道前面是斜坡还是货车..

所以上面不是讲说才需要视觉辨识吗？

https://idminer.com.tw/product/lds-01-%E5%85%89%E9%81%94/

不管你用不用光达，视觉辨识都会是一个众人绕不过去的技术

明明google是搜索的结果都在同一页，特粉就是故意没看到就对了。

https://shopee.tw/product/213213733/4213723910?smtt=0.0.9如果是420rpm的低阶2D机种，也只要台币不到2000元。特粉一直造谣说光达比较贵，看了就觉得好笑。

噗 竟然有人拿那种扫地机器人等级的光达来说嘴，那个一颗才几千块台币而已，根本不是拿来车用的好吗？

那这样我也可以说扫地机器人就是电动车 北高要多久？

笑死，只需要扫地机器人等级的2D光达，就能避免撞上横倒货车的蠢事。特粉吹雷达和摄影机真是显得蠢。

你贴这连结之前有没有好好看过？距离只有120 ~ 3500mm你敢拿来用在车上？别说笑了好吗？对，3500mm就能煞住 那不就好厉害。请问你用的是什么刹车?

下一篇是不是要讲手机电池才1000元 为何特斯拉要68万

反正就是静止障碍直直撞 还google一堆扯什么？特斯

笑死，特粉是不认识“低阶”两个字吗？好吧，那拿高阶一点

阿就是有些特粉一直吹 吹到有些车主就真的傻傻放给车子自己开 就插上去了 其他家的也许真的还不够好但是其他牌子的车主至少不会傻傻的看到货车躺路上还天真的以为 车子会自己闪

哀 开始觉得我是对牛弹琴了。距离只有12m的也拿来说嘴说可

另外，特粉无脑贴上来的光达，人家是工业用的，有故意遮蔽掉侦测角度，避免雷射伤到作业员的眼睛。特粉还以为人家做不到360度，真是笑死。

LV4 没上又说是法规不给过 技术很成熟 成熟了还一

过去告诉他们不需要用几千上万美金的光达，用99.99的就行

当然是Open beta啊，跟Win10全民公厕 省钱等到出事 撞车，再来说是辅助驾驶平常 没事的时候，就是自动驾驶薛丁格no特斯拉自驾

笑死，只要有12公尺的侦测距离，就有足够的制动距离，不会发生撞上卡车的蠢事了。特粉硬要找碴觉得还是太短？？https://lightwarelidar.com/collections/frontpage/products/sf40-c-100-m100米侦测距离也只要799美金。看特粉造谣光达很贵真是好笑。

该不会全民公测的概念吧？ 先对受测群洗脑说 这是最先进的自驾 放心开 出事就是辅助驾驶 驾驶人使用不正确

时速100km 12公尺侦测到 就煞得住,哪一台车办得到?

12公尺就有足够的刹车距离!? 交通部该请你去写法规了光达这么便宜几百块美金就足够无人驾驶之用怎么不快去告诉Waymo让他们采用你的建议，低成本就可以有无人驾驶车几百家新创公司都还在用上万块的光达根本就是傻瓜你说是吗

799的光达,结果还没普及,百年车厂是不是缺你当采购?

笑死，特粉吹了半天的自动驾驶，发生撞上横在路上卡车的这件蠢事，开始煞车的距离也不到12米，这代表用这种玩具级的东西，都比特粉吹半天的强喽。waymo没像某神教做全民公测，把客户当白老鼠。虽然用几百美金的光达就能避免那种撞上卡车的蠢事，但是有责任的企业不会以这么低的水准来要求Level4~5的自动驾驶车。

会讲12公尺就足够刹车、799光达就能无人驾驶车用，不晓得谁才会被笑。

车就烂咩,那你教我100km 12公尺制动距离的秘技好吗?我觉得这个发现,比那个什么唬烂自驾强多了

吹了半天的自动驾驶，结果还会直直的往横倒卡车撞上去不就更好笑？waymo玩的是可靠度要求更高的自动驾驶，你会发生连玩具光达都能避免的意外的所谓“自动驾驶”就别再吹了。

都不回答我,那个12公尺是不是你吹的?

我比较相信12公尺应该是他激动下讲错的

光达的作用距离是由雷射sample rate决定，距离较远时会发生测距模糊，所以会依sample rate抓一个测距上限。但是即使距离太远测距模糊时，还是能接收讯号，判断是否有物体，只是所测距离只供参考。特粉只会google，应该不知道这件事。

可是12公尺是你说的，不是Google说的耶

那台Lidar的更新率是高达8kHz，所以不发生距离模糊的距离是12米。只要更新率降到800Hz，距离模糊的下限就变成120米了。只是浪费了他的Q-switch性能而已都知道测距12m的光达拿来用是在搞笑了，是到了12米前都还不煞车，直直往卡车冲上去的所谓“自动驾驶”不就更好笑了？

教主好了啦 人家是什么来头 你又是什么？为了你的威信 以及特粉之后的颜面 劝你就此打住吧

拜托继续战，我想看更多的打脸

教主接下来不就只剩无视、造谣、耍赖等招式了吗？还是先来看个图，结束这回合吧。https://i1.wp.com/semiengineering.com/wp-content/uploads/2017/04/image003.png这是半导体工程网站做的图表。可以看到从2007年光达技术价格从8万镁，一直掉到今年的100镁，而且每年的降幅最少也有14%。即使从特吹教主开始出来做乱的年份来算，光达技术也早就跌破万美元了。结果特吹教徒还是一直造谣说光达要上万甚至十万镁。

啪啪啪，好响喔，然后通常会无视另起战场，他套路都这样

照你那张图 2019 应该要便宜到$150才对但是 Waymo 2019 却还在卖$7500的光达

每次看这些战来战去 我总觉得某些没料的特粉怎么这么有勇

还打脸冽，自己随便找张图来也没看其内容就在喊打脸？

有$150的 怎么还会有人买$7500的呢？！

100美元的无人驾驶车用光达在哪里？直接讲型号出来拿人家的预测价格来说嘴会不会太好笑了一点？

Waymo真的好会做生意啊 竟然能说服客户买贵50倍价

你以为人家作外壳的料钱、系统整合开发的工钱、还有要发给股东的股利是不用算钱喔？？不然我发两个便当给你，你明天来清洁队帮忙抽一天的水肥好不好？反正你都不用看工钱嘛。

对了，你的100km/h 只要12公尺就能煞住呢？怎么都不敢回？拿过去的预测来说嘴价格有够好笑 XD自己找图结果都不看内容的，快去查一下HDL-64E价格多少啦

笑死，拿12公尺是来嘲笑所谓“自动驾驶”蠢到直接撞上卡车的事。特粉还自己无视继续讲来打自己脸喔？我都笑到懒得提

拿2017年的一篇预测文来讲现今的光达实际价格还真有料

12公尺就能煞住这句话可是你自己讲的唷

老实说 Elon Musk 也常常时间预测错误 这不奇怪啦但至少他说的晚了几年还是会达成

waymo还是采用机械光达吧，跟Velydon一样。现在固态光达成本才能大幅降低。至于waymo以后会不会改？TSLA也可能认错采用啊，话不用讲太满，以免以后打自己脸…XD

特吹教主造谣讲了老半天说光达要上万美金，结果自己贴出来，waymo做好系统整合的光达才七千五。都知道不到万元了还讲光达要上万甚至十万，这不叫造谣，什么是造谣？！

另外一篇也去回一下呀，打脸呀，直接撞上横躺货车不就打脸，还是疯狂打脸勒...拜托继续吹啦

“有12公尺测距距离的光达可以避免撞上”和“12公尺就能煞著”，这两个概念，教主又要故意这造谣来混淆了？会撞上卡车的所谓“自动驾驶”还真好笑。所谓“固态”光达，还是一样有可动件，只是像DLP一样用MEMS技术而已。但是反过来说，旋转式光达，一样可以使用MEMS技术微型化降低价格，所以也不一定说以后固态光达会比较便宜。光达技术本体价格降低，但是产品开发都是好几年的时间，而且周边硬件与API的开发都会有成本。现在买得到的产品，都是数年前技术，也反应在价格上。但是造谣说光达要上万，然后继续造谣说以后降幅不大，就太过分了。

我觉得拿一篇2017年的价格预测文来说现在光达100镁比较过分HDL-64E的价格就摆在那，要数万美元。次一级的32E也要7500这些多数公司正在用的光达价格故意掠过不谈，然后去吹嘘现在光达只要100美元？未来价格会降那是肯定的事，但是未来技术会进步也是肯定的我上面老早就讲过，现在就是看光达价格降的快还是视觉辨识技术进步的快。谁比较快谁就更有机会把无人驾驶车量产

明明知道现在的光达产品早就跌破万美元了，还在造谣光达要上万甚至十万，这种行为比较恶劣吧。为啥产品价格比技术高，前面都讲了，教主要继续发动“无视

忽视现今光达的高价，只用没有根据的言论去讲价格会降，却

无视于视觉辨识技术也会进步的现实。

跟你讲光达和视觉辨识的根本差异，你就是要忽略@[email protected]

https://www.spar3d.com/news/lidar/velodyne-releases-100-lidar-sensor/教主的无视大法又启动了。人家Velodyne就是真的出了100美元的光达。就算装十个，那也才1000美元而已。教主永远无视他不想看到的google结果。

某人就这样，不然那会跟这么多人吵起来

现在比较正规的玩法是光达+视觉。只有特吹教主还在继续造谣“光达很贵，没有光达就是屌”就连NTSB都说特XX的自动驾驶缺乏深度的感应器，才会接连发生撞上静止东西的车祸。

合理

真的只要一百镁？那去年跟Waymo买7500不都是冤大头

早买早享受阿。同样性能的电子产品，每过18个月都会跌价一半。而且HL-64贵在它成熟的架构还有完善的API与SDK。

那这样 Velodyne 不是应该大卖吗？但实际上这公司最近被告非法裁员140名还准备把这些职缺转移到中国

你是不是从没有新冠肺炎疫情的平行时空穿越过来的？

如果能卖便宜50倍 怎么还会被肺炎影响特斯拉都能打平收支了

笑死，你以为光达是阿婆上超市就会顺手买一个回家？要采用全新的光达，就代表要重新启动一个新的自动驾驶车辆开发专案。而且那个100美元的光达也因为疫情的关系延后发表了。

正规两个字是否太沉重

有标线的状况下还是常有辨识不清的状况，如色差过小（如北美混凝土高速公路, 或是阳光太强）还有建造高速公路时分段浇灌的接缝线，这也会被ADAS误判成道路标线，所以即使真的到LV5, 我也不敢真的放手睡觉去

当然是这些都解决了才会宣布LV5完成

nickboy78正解 0227虽然资料丰富 但最近参杂太多错误的个人臆测 混淆是非自驾车只能在事先建好HD map的特定区域内运行 不叫侷限数十万台AP只要有标线或(明显)道路边缘就能开启 叫侷限已经沦落到战信仰了 唉

0227个人臆测 混淆是非？哀~ 没料的果然只这招

加州所有道路都建好高清地图了? 不然加州州政府怎么允许自驾车队在公开道路测试就算没内建也是能即时扫(只是不够精确)，而且自驾测试车一样配有camera感知道路标线 自驾测试区域比AP能开启的区域还侷限? 不知道还乱造谣

你知道无人驾驶能测试的地方只有一小块吗？并不是整个州都可以https://i.imgur.com/AOqk6qV.jpg这个区域以外的地方要测试都还是要有安全驾驶在车上待命很明显这就是 Google 总部附近 Waymo 掌握最多高清地图

是Waymo营运范围仅限加州湾区南部区域，非测试范围Pony.ai和Auto X可在全加州除特殊道路外的公开道路路营运 https://i.imgur.com/9ECY0gu.jpg而且你哪来的认知自驾测试车一定全靠高清地图? 还是可以透过当下扫描建构地图和位置资讯，自驾测试车也能抓到道路标线和边缘(和AP一样)这样还认为自驾测试车数据蒐集比AP还侷限我也是醉了而且只讲Waymo在那区域外测试需要安全驾驶，难道AP开启时车上不需要驾驶吗? 完全乱比一通

是是是 那个区域已经转成可以营运 但其他地方还是一样一定要有人在车上 所以就是 HD Mapping 还不够嘛Pony.ai 跟 AutoX 必须要有人在车上才能测试或是营运AP还没到可以无人的阶段 特斯拉也承认难度比LiDAR高会花更久时间才能达成 但一旦成功会是最能普及大众的系统

自驾测试车安全驾驶员是防系统跳脱下接手，绝多数情况都是电脑开车；反观Tesla的AP有办法完全放手自行在市区开车吗？Tesla的AP有办法在十字路口左右转不需要人类驾驶？一直讲自驾测试车要高精地图有局限性，谈AP就避重就轻讲只要有标线就能使用只会提自驾测试须要安全驾驶员，Tesla AP开启难道驾驶不用在车上？何况前者是多数交给电脑开，后者还要手放方向盘随时注意路况，这样你还能睁眼说瞎话讲出自驾测试车的里程比AP里程更侷限谁先提自驾测试车测试范围比AP使用范围更侷限的？https://i.imgur.com/iMjZqJz.jpg 自己讲话不用负责？

等特斯拉做到无人程度 当然是跟现在一样只要标线或色差就能开 特斯拉就是要做这样的系统目前还没达成 而且会比光达系统更难达成 需要更久时间但是一旦达成将会是最能直接普及大众的系统而光达系统基本上就是高精地图不够就会有跳脱可能需要驾驶待命 这就是光达的限制为了达成不用光达的系统 在测试阶段特斯拉也是会用光达来做确认验证 但最终是要没有光达也能开的系统

提到其他自驾测试车就说一定要靠高精地图不然可能跳脱，忽略lidar即时建构的能力；提AP就那么有自信有道路标线一定不会跳脱，未来一定可行？

不行的话不会号称Lv5的很明显即时建构的能力就是不被信任所以一定要有驾驶只有Google总部附近有被信任而已你忘了特斯拉还有停车场自驾的能力 这可不用标线所以这能力已经有了 只是目前只能时速10km/h内用应该停车场的各种状况也相对简单

忽视跳脱率极低 一直提有安全驾驶员监控叫"不信任"那AP不能放手且驾驶要随时注意路况接管车子算啥?

算未完成测试产品 不过LV4未完成 打其他厂Lv2绰绰有余

那你拿Lv2的AP来比Lv4自驾测试车 说后者更侷限?自驾测试车就不被信任 AP就说只要有标线就能开 双标

我讲了很多次 特斯拉就是要做不被高精地图限制的系统现阶段还没完成 而且完成需要的时间也会比用光达久但完成了将会是最能直接普及大众的系统这就跟当年的爱迪生直流电跟特斯拉交流电一样直流电系统比较容易完成 但只有少数布局的地方能用而交流电更能普及大众 但难度较高 (当年)

啊不是在讨论现阶段自驾测试里程 你拿AP里程来反驳你先扯AP有边线就能开 自驾测试需要高精地图更侷限乱扯一通被回嘴后变成开始讲未来? 跳针跳不停