特斯拉员工入：探讨特斯拉的自动驾驶之路

短期内自动驾驶，很难上路

sdszilong 发表于 2021-6-20 13:10
恕我这个前汽车专业的直言
自动驾驶，像马老二说的那种，在我的有生之年，我觉得是看不到的
但是，辅助驾 ...

为啥做不出来呢？特斯拉这样是做不出来，但是Waymo之类的技术路线靠谱多了。

我想纠正一点，就是很多人都说特斯拉的数据和其他公司比有两个数量级的优势。但实际上不是这样。特斯拉只是产生了多两个数量级的数据，但能利用的数据和Waymo之类的公司差不了多少。这里面有两个限制，一是通过网络传输带宽很低，所以只能传一小部分回来，而自动驾驶公司都是直接硬盘复制下来的。二是现在的自动驾驶公司对数据的利用能力是有上限的，神经网络的容量和计算能力都是有限的，现在后两者反而是瓶颈，超过一定规模的数据是利用不起来的。

兩三年之前有傳出 waymo 的內部討論，以現在的技術還要 train 個 500 年才能變成人類等級的自駕能力，不知道這消息真假就是了

特斯拉的内部员工特别是搞FSD和autopilot的组是否认可他的理念？因为如果迫于高层压力但是内心不认可，那我觉得很多人或者很多技术骨干肯定就不干了呀，那要是内部都不看好的话，musk会不会哪天改主意了呢？
那如果是铁板一块，从上到下大部分人都认可这个路子，那说明其实是有一些搞头的吧？就说明特斯拉确实是有一些独到的地方？

这不是典型的强行找原因，要是你是tesla员工，一年股票和实际薪水涨那么多，老板说用木制轮胎做车估计他们都要拼了命去实现

不知道musk怎么想的，但从我的个人经验看，musk和他的技术团队应该做过评估，采用雷达或激光sensor在可见的时间里（也许10-20年）的制造成本或相应的附加算法很难降低到普及程度，起码现在华为出的产品成本下降还是有限的。所以押宝图像识别和自动算法，这个风险确实有，起码已经2年了也没有突破性的技术发生。

但这个技术方向如果可以通过软件来实现，其制造成本会非常低而技术门槛会很深，如果做出来就是windows和dos的区别，带来的是巨大的边际效益和技术优势，建立汽车行业的技术鸿沟，如果采用sensor路线，因为有硬件辅佐很容易被其他厂商抄袭或通过第三方sensor第二梯队赶上来，在中国等成本和价格非常敏感的地区最终消费者会分不清区别而为价格买单，这也是leader企业不愿意看到的。所以musk偏执选择摄像头和图像识别路线的原因。

当然是否能实现，就我的个人技术实践而言我觉得5年内还是实现不了的。因为大量的数据训练会带来计算的延迟，人开车和对物体的判断一个是经验，还有一个是直觉。经验可以训练但直觉这块确实开始空白。

如果有人去读博士可以考虑这个方向，因为理论基础都没有，混沌理论都不成熟。

ALONSO 发表于 2021-06-19 21:20:04
“需要训练通用人工智能的数据集”，这个说法很新颖。这恰恰说明特斯拉有数据优势，因为拥有最大，最随机，最真实的数据集

你是反讽么？特斯拉的数据集怎么可能是通用数据集？

hiUSA 发表于 2021-6-20 22:46
不知道musk怎么想的，但从我的个人经验看，musk和他的技术团队应该做过评估，采用雷达或激光sensor在可见的 ...

同意你说的，我记得mobileye的CEO说过不论别人告诉你LiDAR的成本能降到多低，LiDAR的成本总是radar的十倍。

sycsyc 发表于 2021-6-20 13:35
我想纠正一点，就是很多人都说特斯拉的数据和其他公司比有两个数量级的优势。但实际上不是这样。特斯拉只是 ...

自动驾驶的难点在于那1%的corner case，所以我觉得特斯拉不需要传回所有的数据，只需要传回那些corner case的数据作为训练集。而corner case在路上采集是可遇不可求的，概率问题，所以里程越多越可能会遇到数量也就越大。

bryanjhy 发表于 2021-6-20 12:26
讲真vision only难道不涉及隐私问题嘛，甚至涉及到国家安全问题

是啊，所以中国禁止特斯拉把数据传回美国😓