s********k
发帖数: 6180 | 1 Lidar方式的自动驾驶不是现在人类驾驶的模拟和延续，摄像头和图像才是。很多人觉
得不以为然，Lidar效果好的话为啥要和现在驾驶绑定，即便抛开技术限制，成本问题
等，如果不能做到和现有驾驶平滑过渡，意味着要全部翻新所有的道路汽车驾驶系统，
包括硬件软件法律习惯，实在太难了。这点上来看，真正造车的和一天到晚说不做硬件
只做自动驾驶方案系统的就是天差地别了
Musk是放大炮很多比如纽约到加州自动驾驶没有实现，但是tesla的AP在很多车主现在
都用了。而且比如加州这种地方用的很广。但是Waymo的除了新闻中看到，有几个人真
正享受到了？ |
s********k
发帖数: 6180 | 2 很多人觉得兼容现在人类驾驶习惯有这么重要吗？其实非常重要，除非自驾车和现在车
完全隔离，不相互在一个道路系统上行驶，否则必须考虑怎么和现有的兼容，那么
Lidar的特点导致的处理设计和人类驾驶不一致的情况下就会大大复杂化系统，而且很
难兼容 |
s********k
发帖数: 6180 | 3 Lidar设计用战术的勤奋掩盖战略的不足，因为没法再决策上提供视觉这么可靠丰富的
信息，只有拼命加精度，很多系统的工程角度多余设计，Lidar生成的高精地图真的这
么有用吗？难道大家开车都是能够做厘米级别的判断？相反最简单的红绿灯颜色识别，
和各种路牌斗大的字不能识别，而且一旦雨雪天气直接物理限制。就是精度做的再好，
这么限制都没法解决，那么就属于演进路线不清楚的 |
d*******3
发帖数: 2 | 4 智商捉急
【在 s********k 的大作中提到】
: Lidar方式的自动驾驶不是现在人类驾驶的模拟和延续，摄像头和图像才是。很多人觉
: 得不以为然，Lidar效果好的话为啥要和现在驾驶绑定，即便抛开技术限制，成本问题
: 等，如果不能做到和现有驾驶平滑过渡，意味着要全部翻新所有的道路汽车驾驶系统，
: 包括硬件软件法律习惯，实在太难了。这点上来看，真正造车的和一天到晚说不做硬件
: 只做自动驾驶方案系统的就是天差地别了
: Musk是放大炮很多比如纽约到加州自动驾驶没有实现，但是tesla的AP在很多车主现在
: 都用了。而且比如加州这种地方用的很广。但是Waymo的除了新闻中看到，有几个人真
: 正享受到了？
|
g***n
发帖数: 14250 | |
T***u
发帖数: 1468 | 6 用了lidar不等于不用摄像头，Alphabet也研究visual AI
有些车子有红外夜视仪，不等于晚上关灯开车 |
h***0
发帖数: 1184 | 7 拟物不一定完全按照生物的行为啊，最简单的洗衣机就是，你洗衣服是用手搓，但是洗
衣机是滚筒，方式不同，效果一样，如果洗衣机也做成类似用手搓的形式，成本和
reliability肯定大大不如滚筒 |
f*****h
发帖数: 4489 | 8 lidar和摄像头不矛盾 两者可以互补 主要是主次关系的争论 |
g***n
发帖数: 14250 | 9 哪里要讨论什么主次，就是近视眼开车要不要戴眼镜的问题，LiDAR 就是那眼镜
: lidar和摄像头不矛盾 两者可以互补 主要是主次关系的争论
【在 f*****h 的大作中提到】
: lidar和摄像头不矛盾 两者可以互补 主要是主次关系的争论
|
b********6
发帖数: 35437 | 10 教徒唯教主马首是瞻
教主不用lidar，于是教徒拼命spin，要证明摄像头就是好。结果暴露了文科生的本质
要是明年教主开始用lidar，教众肯定假装不知道去年是怎么舔的。转而吹教主好牛逼
，别人研发了十年的东西还只能在实验室用，教主两周就上路 |
|
|
c*********7
发帖数: 19373 | 11 主要是computer vision 目前还达不到要求，需要在AI上有质的突破才行
【在 s********k 的大作中提到】
: Lidar方式的自动驾驶不是现在人类驾驶的模拟和延续，摄像头和图像才是。很多人觉
: 得不以为然，Lidar效果好的话为啥要和现在驾驶绑定，即便抛开技术限制，成本问题
: 等，如果不能做到和现有驾驶平滑过渡，意味着要全部翻新所有的道路汽车驾驶系统，
: 包括硬件软件法律习惯，实在太难了。这点上来看，真正造车的和一天到晚说不做硬件
: 只做自动驾驶方案系统的就是天差地别了
: Musk是放大炮很多比如纽约到加州自动驾驶没有实现，但是tesla的AP在很多车主现在
: 都用了。而且比如加州这种地方用的很广。但是Waymo的除了新闻中看到，有几个人真
: 正享受到了？
|
f*****h
发帖数: 4489 | 12 radar也可以是眼镜啊
：哪里要讨论什么主次，就是近视眼开车要不要戴眼镜的问题，LiDAR 就是那眼镜
： |
g***n
发帖数: 14250 | 13 还不懂啊，radar 的分辨力太差，只能按角度分辨，3度角到了远处，得多大一个东西
才行
: radar也可以是眼镜啊
: ：哪里要讨论什么主次，就是近视眼开车要不要戴眼镜的问题，LiDAR 就是那眼镜
: ：
【在 f*****h 的大作中提到】
: radar也可以是眼镜啊
:
: ：哪里要讨论什么主次，就是近视眼开车要不要戴眼镜的问题，LiDAR 就是那眼镜
: ：
|
I****s
发帖数: 1167 | 14 没错。lidar发现物体能力很强，但是分辨是什么物体不太行，肯定要匹配摄像头一起
来的。我个人还是觉得tesla的解决方案更加现实，缺的只是一个3d camera。
【在 f*****h 的大作中提到】
: lidar和摄像头不矛盾 两者可以互补 主要是主次关系的争论
|
I****s
发帖数: 1167 | 15 tesla宁可用3d camera，也不会用lidar的。
【在 b********6 的大作中提到】
: 教徒唯教主马首是瞻
: 教主不用lidar，于是教徒拼命spin，要证明摄像头就是好。结果暴露了文科生的本质
: 要是明年教主开始用lidar，教众肯定假装不知道去年是怎么舔的。转而吹教主好牛逼
: ，别人研发了十年的东西还只能在实验室用，教主两周就上路
|
b********6
发帖数: 35437 | 16 啥3d摄像头，不就是两个摄像头拍不同角度，然后物体识别还是靠猜
[在 Ignius (Hyperion) 的大作中提到：]
:tesla宁可用3d camera，也不会用lidar的。 |
a***e
发帖数: 27968 | 17 其他公司觉得不够安全最好别上路坑人坑己。只有一龙胆大拿客户当小白鼠而一群小白
鼠还很自愿地操着老板的心。一龙还是很成功的
★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.5
【在 s********k 的大作中提到】
: Lidar方式的自动驾驶不是现在人类驾驶的模拟和延续，摄像头和图像才是。很多人觉
: 得不以为然，Lidar效果好的话为啥要和现在驾驶绑定，即便抛开技术限制，成本问题
: 等，如果不能做到和现有驾驶平滑过渡，意味着要全部翻新所有的道路汽车驾驶系统，
: 包括硬件软件法律习惯，实在太难了。这点上来看，真正造车的和一天到晚说不做硬件
: 只做自动驾驶方案系统的就是天差地别了
: Musk是放大炮很多比如纽约到加州自动驾驶没有实现，但是tesla的AP在很多车主现在
: 都用了。而且比如加州这种地方用的很广。但是Waymo的除了新闻中看到，有几个人真
: 正享受到了？
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g***n
发帖数: 14250 | 18 不要以为立体摄像头有多牛，只是三角关系比例运算仍然没有多高分辨率。
人眼是结合了对焦和三角关系才能估计距离的。
对焦懂吧，用过单反自动手动对焦都知道，那是很准确的，但是太慢。
车载相机不可能像人眼那样对远处各个物体进行实时对焦。
【在 I****s 的大作中提到】
: 没错。lidar发现物体能力很强，但是分辨是什么物体不太行，肯定要匹配摄像头一起
: 来的。我个人还是觉得tesla的解决方案更加现实，缺的只是一个3d camera。
|
g***n
发帖数: 14250 | 19 也不要把远处的物体识别看得多重要，是个卡车还是拖着的船根本都没关系，
主要是距离、面积判断够准确就行。
物体识别主要是近处，是人、自行车、动物、还是路障等等，还有人的四肢动作也要判
断出来 |
r**m
发帖数: 1825 | 20 一语中的
如果tesla的自动驾驶超过waymo那几家，那意味着tesla的AI有了突破性进展，
Elon可以得图灵奖。
实际情况不过是一个唯利是图的商人将不成熟的技术大吹特吹，忽悠小白鼠们替他堆数
据。
【在 c*********7 的大作中提到】
: 主要是computer vision 目前还达不到要求，需要在AI上有质的突破才行
|
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I****s
发帖数: 1167 | 21 立体摄像头能解决tesla的方案中最大的缺陷。我觉得挺重要的。
【在 g***n 的大作中提到】
: 不要以为立体摄像头有多牛，只是三角关系比例运算仍然没有多高分辨率。
: 人眼是结合了对焦和三角关系才能估计距离的。
: 对焦懂吧，用过单反自动手动对焦都知道，那是很准确的，但是太慢。
: 车载相机不可能像人眼那样对远处各个物体进行实时对焦。
|
a***e
发帖数: 27968 | 22 靠颜色形状判定物体会死的很难看的
★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.5
【在 I****s 的大作中提到】
: 没错。lidar发现物体能力很强，但是分辨是什么物体不太行，肯定要匹配摄像头一起
: 来的。我个人还是觉得tesla的解决方案更加现实，缺的只是一个3d camera。
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I****s
发帖数: 1167 | 23 靠海量数据train还是可行的。
【在 a***e 的大作中提到】
: 靠颜色形状判定物体会死的很难看的
:
: ★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.5
|
a***e
发帖数: 27968 | 24 一个case没 train到杀一个？
★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.5
【在 I****s 的大作中提到】
: 靠海量数据train还是可行的。
|
g***n
发帖数: 14250 | 25 都跟你说了解决不了，
不要痴心妄想
靠双眼视差三角关系测距，适用范围在 10 米以内。
必须结合对焦才行
【在 I****s 的大作中提到】
: 立体摄像头能解决tesla的方案中最大的缺陷。我觉得挺重要的。
|
f*****h
发帖数: 4489 | 26 所以有摄像头结合啊 当然有lidar结合更好 radar跟lidar就如同是近视眼镜和望远镜
的区别 但摄像头（眼睛）还是主体 其他都是辅助
眼镜
【在 g***n 的大作中提到】
: 还不懂啊，radar 的分辨力太差，只能按角度分辨，3度角到了远处，得多大一个东西
: 才行
:
:
: radar也可以是眼镜啊
:
: ：哪里要讨论什么主次，就是近视眼开车要不要戴眼镜的问题，LiDAR 就是那眼镜
:
: ：
:
|
I****s
发帖数: 1167 | 27 可以靠软件来提高range。比如以子像素精度计算立体差异。
【在 g***n 的大作中提到】
: 都跟你说了解决不了，
: 不要痴心妄想
: 靠双眼视差三角关系测距，适用范围在 10 米以内。
: 必须结合对焦才行
|
g***n
发帖数: 14250 | 28 没有数学物理上的可行性，软件有神马用，臆想天开吗
【在 I****s 的大作中提到】
: 可以靠软件来提高range。比如以子像素精度计算立体差异。
|
I****s
发帖数: 1167 | |
g***n
发帖数: 14250 | 30 你读了书吗？读了还得出错误的结论有啥用
【在 I****s 的大作中提到】
: 当然可以了，你还是多读读书吧
|
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a***e
发帖数: 27968 | 31 别迷信软件，算法没突破前瓶颈很明显的。机器学习也类似。没找到正确的估值方法之
前，training到死也没用的。如果负责任，正确做法就是录像但是让人来开，别把半成
品当噱头往外推
★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.5
【在 I****s 的大作中提到】
: 当然可以了，你还是多读读书吧
|
s********k
发帖数: 6180 | 32 当然Lidar不是没用，但是作为所有传感器的成本，功耗，体积中最大的，就是设计上
的问题。
理论上当然传感器是越多越好，但是实际上在车载需要考虑成本，功耗，体积等多种因
素，Lidar为主就不太合适了
【在 f*****h 的大作中提到】
: lidar和摄像头不矛盾 两者可以互补 主要是主次关系的争论
|
s********k
发帖数: 6180 | 33 radar不仅仅是分辨差，关键是主要用于速度辨别，靠多普勒频移，所有有些情况不是
那么合适
传统的26G 雷达不太行，但是现在77G的也希望做point cloud,不过也是成本上其实不
划算，而且需要量太多
眼镜
【在 g***n 的大作中提到】
: 还不懂啊，radar 的分辨力太差，只能按角度分辨，3度角到了远处，得多大一个东西
: 才行
:
:
: radar也可以是眼镜啊
:
: ：哪里要讨论什么主次，就是近视眼开车要不要戴眼镜的问题，LiDAR 就是那眼镜
:
: ：
:
|
s********k
发帖数: 6180 | 34 这才是Google最大的问题，Tesla技术再怎么样，别人量产车，自然从车里怎么自然演
进的角度来看，真正做产品的角度来看，多少人每天开AP上下班，google的自动驾驶吹
了10年，除了发新闻稿有过想过真的做车吗？自动驾驶对于Google，只不过是秀研发肌
肉，做PR的，所以当然想上fancy的Lidar为主
打个比方就像重来不做产品只做prototype的人，天天都喜欢用最先进框架，技术来
prototype，而且测试处理效果很好，但是实际产品完全不是这么回事
【在 r**m 的大作中提到】
: 一语中的
: 如果tesla的自动驾驶超过waymo那几家，那意味着tesla的AI有了突破性进展，
: Elon可以得图灵奖。
: 实际情况不过是一个唯利是图的商人将不成熟的技术大吹特吹，忽悠小白鼠们替他堆数
: 据。
|
s********k
发帖数: 6180 | 35 可以这么说，用Lidar为主就是用战术勤奋掩盖战略懒惰
其实驾驶本身最主要是决策为主，Lidar的感知和人类现在感知有区别，人类自动驾驶
需要厘米高精地图吗？很多决策根本用不着这么多，但是最基本看路标，识别红绿灯这
些lidar都没法做，所以用了很多工程overhead解决了其实并不是最直接的问题。要是
Lidar便宜还好，偏偏还贵，功耗高。摄像头CV技术现在还不够成熟，但是从技术角度
硬件不需要大升级慢慢总会越来越好，Lidar呢，物理限制导致了比如没法识别字体颜
色还有雨雪天气下不能用，工程角度优化的前途就是死路一条，你把分辨率提高到毫米
了有用吗？把周围人行道上街景都画出来除了增加工程负担对于决策帮助极其有限 |
I****s
发帖数: 1167 | 36 说的是提高stereo camera的精度range。你都扯到哪去了？ |
g***n
发帖数: 14250 | 37 Lidar 是可靠性的保证，让决策更精准，怎么叫懒惰呢
用 lidar 还是要用摄像头，并不是取代。
但是光用摄像头和 radar，那就是近视眼上街，后果不难懂吧
近视眼司机不戴眼睛是拿不到驾照的
【在 s********k 的大作中提到】
: 可以这么说，用Lidar为主就是用战术勤奋掩盖战略懒惰
: 其实驾驶本身最主要是决策为主，Lidar的感知和人类现在感知有区别，人类自动驾驶
: 需要厘米高精地图吗？很多决策根本用不着这么多，但是最基本看路标，识别红绿灯这
: 些lidar都没法做，所以用了很多工程overhead解决了其实并不是最直接的问题。要是
: Lidar便宜还好，偏偏还贵，功耗高。摄像头CV技术现在还不够成熟，但是从技术角度
: 硬件不需要大升级慢慢总会越来越好，Lidar呢，物理限制导致了比如没法识别字体颜
: 色还有雨雪天气下不能用，工程角度优化的前途就是死路一条，你把分辨率提高到毫米
: 了有用吗？把周围人行道上街景都画出来除了增加工程负担对于决策帮助极其有限
|
g***n
发帖数: 14250 | 38 你见过单反的 100% 照片吗？就算长焦拍的，对焦准确，那一条边线都是好几个像素宽
左右眼图像的差别，那误差就是好几个像素，
这种精度，没法提高了。
普通车上的摄像头就更别提了，远处的物体根本就没法对焦准确
要提高测距精度，就得有实时的、类似单反的相位对焦，用对焦环的位移来辅助测距，
每秒钟对不同距离对焦 100 次，什么镜头能做得到？
【在 I****s 的大作中提到】
: 说的是提高stereo camera的精度range。你都扯到哪去了？
|
I****s
发帖数: 1167 | 39 你懂不懂什么叫calculating disparity using sub-pixel accuracy? |
c*********7
发帖数: 19373 | 40 我觉得目前可以尝试的方法是根据车速建立多层次识别圈，远识别圈对安全影响较小，
可以做粗分析，为近识别圈做prediction 用。近识别圈大概车周围几十米，这个关乎
安全，然后在近识别圈用一种全新算法进行模拟和训练，把所有可能性都虚拟出来。
其实最后对驾驶的决策就只有方向盘左转，右转和不动，油门和刹车踩和松。
【在 g***n 的大作中提到】
: 你见过单反的 100% 照片吗？就算长焦拍的，对焦准确，那一条边线都是好几个像素宽
: 左右眼图像的差别，那误差就是好几个像素，
: 这种精度，没法提高了。
: 普通车上的摄像头就更别提了，远处的物体根本就没法对焦准确
: 要提高测距精度，就得有实时的、类似单反的相位对焦，用对焦环的位移来辅助测距，
: 每秒钟对不同距离对焦 100 次，什么镜头能做得到？
|
|
|
g***n
发帖数: 14250 | 41 根本就是模糊图像，哪里有 sub-pixel accuracy 可言
误差大得上了天
【在 I****s 的大作中提到】
: 你懂不懂什么叫calculating disparity using sub-pixel accuracy?
|
g***n
发帖数: 14250 | 42 先把过马路的大卡车这个远识别圈搞定了再说
对安全影响你觉得小？
【在 c*********7 的大作中提到】
: 我觉得目前可以尝试的方法是根据车速建立多层次识别圈，远识别圈对安全影响较小，
: 可以做粗分析，为近识别圈做prediction 用。近识别圈大概车周围几十米，这个关乎
: 安全，然后在近识别圈用一种全新算法进行模拟和训练，把所有可能性都虚拟出来。
: 其实最后对驾驶的决策就只有方向盘左转，右转和不动，油门和刹车踩和松。
|
s********k
发帖数: 6180 | 43 这其实就是一种懒惰，人类驾驶都不需要厘米级别的精度做决策，Lidar为啥要？就像
说东西做不出来就加班一样。
当然你可以说Lidar和摄像头都用，互相补充，这点说起来没错，但是工程实践上在有
限资源上怎么取舍就是大问题，Lidar最大的问题就是设计哲学就是不需要走量产车路
线，先搭prototype，至于是不是永远prototype，反正不管了，还有就是先天缺陷导致
优化只能往精度更高优化，偏偏精度更高对系统的能力提高margin已经非常有限甚至副
作用（花更多工程资源处理不必要信息）
为啥Lidar成本一直降低不到合适的范围，因为用它的都不考虑量产问题，没有大规模
怎么能大幅度降低成本，为什么不考虑量产，因为做的都不是真正要做车的，而是做秀
的,美其名曰卖解决方案的
话说所谓的一步到位L4和Lidar是相辅相成的不靠谱决定，所以你看到autopilot几乎车
主都用，然后慢慢优化，这才像做真正工程和产品的样子
【在 g***n 的大作中提到】
: Lidar 是可靠性的保证，让决策更精准，怎么叫懒惰呢
: 用 lidar 还是要用摄像头，并不是取代。
: 但是光用摄像头和 radar，那就是近视眼上街，后果不难懂吧
: 近视眼司机不戴眼睛是拿不到驾照的
|
s********k
发帖数: 6180 | 44 其实自动驾驶不是rocket science，主要是工程问题，就像雷达，如果不考虑成本体积
功耗，雷达哪里不行了，你看看军方用的SAR，根本不是给你个频移或者测速度距离，
直接可以成像的，但是做实际工程产品，不能这么做
【在 s********k 的大作中提到】
: 这其实就是一种懒惰，人类驾驶都不需要厘米级别的精度做决策，Lidar为啥要？就像
: 说东西做不出来就加班一样。
: 当然你可以说Lidar和摄像头都用，互相补充，这点说起来没错，但是工程实践上在有
: 限资源上怎么取舍就是大问题，Lidar最大的问题就是设计哲学就是不需要走量产车路
: 线，先搭prototype，至于是不是永远prototype，反正不管了，还有就是先天缺陷导致
: 优化只能往精度更高优化，偏偏精度更高对系统的能力提高margin已经非常有限甚至副
: 作用（花更多工程资源处理不必要信息）
: 为啥Lidar成本一直降低不到合适的范围，因为用它的都不考虑量产问题，没有大规模
: 怎么能大幅度降低成本，为什么不考虑量产，因为做的都不是真正要做车的，而是做秀
: 的,美其名曰卖解决方案的
|
i*****9
发帖数: 3157 | 45 鬼知道谁主谁副，都是一堆feature 直接扔进neural network里面，训练出来谁的权重
大谁是主feature....
：所以有摄像头结合啊 当然有lidar结合更好 radar跟lidar就如同是近视眼镜和望远镜
：的区别 但摄像头（眼睛）还是主体 其他都是辅助 |
g***n
发帖数: 14250 | 46 电脑自然是不如人脑能识别图像，所以只有用厘米级的精度来帮忙了。
其实人眼在几十米范围的分辨力比厘米级别只高不低吧，尤其是对物体边缘的分辨力
: 这其实就是一种懒惰，人类驾驶都不需要厘米级别的精度做决策，Lidar为啥要
？就像
: 说东西做不出来就加班一样。
: 当然你可以说Lidar和摄像头都用，互相补充，这点说起来没错，但是工程实践
上在有
: 限资源上怎么取舍就是大问题，Lidar最大的问题就是设计哲学就是不需要走量
产车路
: 线，先搭prototype，至于是不是永远prototype，反正不管了，还有就是先天缺
陷导致
: 优化只能往精度更高优化，偏偏精度更高对系统的能力提高margin已经非常有限
甚至副
: 作用（花更多工程资源处理不必要信息）
: 为啥Lidar成本一直降低不到合适的范围，因为用它的都不考虑量产问题，没有
大规模
: 怎么能大幅度降低成本，为什么不考虑量产，因为做的都不是真正要做车的，而
是做秀
: 的,美其名曰卖解决方案的
【在 s********k 的大作中提到】
: 其实自动驾驶不是rocket science，主要是工程问题，就像雷达，如果不考虑成本体积
: 功耗，雷达哪里不行了，你看看军方用的SAR，根本不是给你个频移或者测速度距离，
: 直接可以成像的，但是做实际工程产品，不能这么做
|
g***n
发帖数: 14250 | 47 固态 Lidar 现在其它车厂都在用，上量是迟早的事，没几年几百美刀就够了。到时候
就是没
有 lidar 的近视眼无人车没人要了
傻子才以为 Lidar 没法上量。
: 这其实就是一种懒惰，人类驾驶都不需要厘米级别的精度做决策，Lidar
为啥要
？就像
: 说东西做不出来就加班一样。
: 当然你可以说Lidar和摄像头都用，互相补充，这点说起来没错，但是工
程实践
上在有
: 限资源上怎么取舍就是大问题，Lidar最大的问题就是设计哲学就是不需
要走量
产车路
: 线，先搭prototype，至于是不是永远prototype，反正不管了，还有就是
先天缺
陷导致
: 优化只能往精度更高优化，偏偏精度更高对系统的能力提高margin已经非
常有限
甚至副
: 作用（花更多工程资源处理不必要信息）
: 为啥Lidar成本一直降低不到合适的范围，因为用它的都不考虑量产问题
，没有
大规模
: 怎么能大幅度降低成本，为什么不考虑量产，因为做的都不是真正要做车
的，而
是做秀
: 的,美其名曰卖解决方案的
【在 s********k 的大作中提到】
: 其实自动驾驶不是rocket science，主要是工程问题，就像雷达，如果不考虑成本体积
: 功耗，雷达哪里不行了，你看看军方用的SAR，根本不是给你个频移或者测速度距离，
: 直接可以成像的，但是做实际工程产品，不能这么做
|
s********k
发帖数: 6180 | 48 固态Lidar成本降低到合适范围已经听了5年以上了，年年说，现在的AP车都到处跑了，
还没有看到任何Lidar的车大量量产。
【在 g***n 的大作中提到】
: 固态 Lidar 现在其它车厂都在用，上量是迟早的事，没几年几百美刀就够了。到时候
: 就是没
: 有 lidar 的近视眼无人车没人要了
: 傻子才以为 Lidar 没法上量。
:
:
: 这其实就是一种懒惰，人类驾驶都不需要厘米级别的精度做决策，Lidar
: 为啥要
: ？就像
:
: 说东西做不出来就加班一样。
:
: 当然你可以说Lidar和摄像头都用，互相补充，这点说起来没错，但是工
|
s********k
发帖数: 6180 | 49 人开车时候根本不需要分辨几十米外厘米级别的东西吧，路上的小垃圾，树叶，外侧人
行道上行人这些几十米外对于驾驶决策几乎可以忽略不计
【在 g***n 的大作中提到】
: 电脑自然是不如人脑能识别图像，所以只有用厘米级的精度来帮忙了。
: 其实人眼在几十米范围的分辨力比厘米级别只高不低吧，尤其是对物体边缘的分辨力
:
:
: 这其实就是一种懒惰，人类驾驶都不需要厘米级别的精度做决策，Lidar为啥要
: ？就像
:
: 说东西做不出来就加班一样。
:
: 当然你可以说Lidar和摄像头都用，互相补充，这点说起来没错，但是工程实践
: 上在有
:
: 限资源上怎么取舍就是大问题，Lidar最大的问题就是设计哲学就是不需要走量
: 产车路
|
g***n
发帖数: 14250 | 50 靠，30m 外地上有个尖尖的铁疙瘩你躲不躲
人眼的分辨力很高，不要以为平时用不到就永远不需要。
而且其实还不够用，轮胎被钉子扎了都看不到
: 人开车时候根本不需要分辨几十米外厘米级别的东西吧，路上的小垃圾，
树叶，
外侧人
: 行道上行人这些几十米外对于驾驶决策几乎可以忽略不计
【在 s********k 的大作中提到】
: 人开车时候根本不需要分辨几十米外厘米级别的东西吧，路上的小垃圾，树叶，外侧人
: 行道上行人这些几十米外对于驾驶决策几乎可以忽略不计
|
|
|
i*****9
发帖数: 3157 | 51 如果真要人工智能有突破，只用摄像头也不是不行，不过上次突破用了30多年。。。。
就算要赌突破，目前论深度学习的团队规模，砸钱数量，Tesla连第一梯队都算不上。
反倒是第一梯队的纷纷用lidar搞自动驾驶，因为都知道人工智能距离光用camera搞自
动驾驶距离还太远，属于连门都还没摸着的阶段。
赌Tesla这个刚开始弄ML专用芯片的能首先突破，还不如赌Powerball靠谱。
：电脑自然是不如人脑能识别图像，所以只有用厘米级的精度来帮忙了。
：其实人眼在几十米范围的分辨力比厘米级别只高不低吧，尤其是对物体边缘的分辨力 |
i*****9
发帖数: 3157 | 52 找个5年前的报道来看看？lidar成本降到比一辆烤肉低也就是2017年的事。
：固态Lidar成本降低到合适范围已经听了5年以上了，年年说，现在的AP车都到处跑了
，还没有看到任何Lidar的车大量量产。
： |
s********k
发帖数: 6180 | 53 狗狗做自驾5年以上把，一开始做就用的Lidar，然后说Lidar能够降低到很低成本，
【在 i*****9 的大作中提到】
: 找个5年前的报道来看看？lidar成本降到比一辆烤肉低也就是2017年的事。
:
: ：固态Lidar成本降低到合适范围已经听了5年以上了，年年说，现在的AP车都到处跑了
: ，还没有看到任何Lidar的车大量量产。
: ：
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s********k
发帖数: 6180 | 54 深度学习和自动驾驶并不能等价，自动驾驶中最关键决策并不能被深度学习代替
再说团队，砸钱，但是除了Tesla哪家都没有量产而且没有任何短期的量产迹象。Tesla
从来不按照L3,L4定义就是因为这个根本鬼扯淡，大家用autopilot真的会管是L3还是L4
，但是基本车主都用而且很快都知道哪些情况用的好。所以自动驾驶还是要从人的驾驶
体验来，不是什么直接L4之类
【在 i*****9 的大作中提到】
: 如果真要人工智能有突破，只用摄像头也不是不行，不过上次突破用了30多年。。。。
: 就算要赌突破，目前论深度学习的团队规模，砸钱数量，Tesla连第一梯队都算不上。
: 反倒是第一梯队的纷纷用lidar搞自动驾驶，因为都知道人工智能距离光用camera搞自
: 动驾驶距离还太远，属于连门都还没摸着的阶段。
: 赌Tesla这个刚开始弄ML专用芯片的能首先突破，还不如赌Powerball靠谱。
:
: ：电脑自然是不如人脑能识别图像，所以只有用厘米级的精度来帮忙了。
: ：其实人眼在几十米范围的分辨力比厘米级别只高不低吧，尤其是对物体边缘的分辨力
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i*****9
发帖数: 3157 | 55 不止5年，15年的时候做到基本能上路的水平，然后花了2年降lidar的成本。17年把成
本降到商业上有利润，然后开始布置taxi服务落地。
现在除cruise外，其他厂商的目标都是狗家15年的水平。cruise是另一套玩法，做不到
真正的L4，但更适合商业化。
：狗狗做自驾5年以上把，一开始做就用的Lidar，然后说Lidar能够降低到很低成本，
：【 在 insect9 (insect9) 的大作中提到: 】 |
s********k
发帖数: 6180 | 56 17年商业上有利润，你是搞笑的吧，狗狗的自驾车在哪里？taxi除了有限一两个城市谁
享受到了
做到L4才能商业化也是不合适的
【在 i*****9 的大作中提到】
: 不止5年，15年的时候做到基本能上路的水平，然后花了2年降lidar的成本。17年把成
: 本降到商业上有利润，然后开始布置taxi服务落地。
: 现在除cruise外，其他厂商的目标都是狗家15年的水平。cruise是另一套玩法，做不到
: 真正的L4，但更适合商业化。
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: ：狗狗做自驾5年以上把，一开始做就用的Lidar，然后说Lidar能够降低到很低成本，
: ：【 在 insect9 (insect9) 的大作中提到: 】
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i*****9
发帖数: 3157 | 57 量产的LV2到处都是，Tesla非要自己定一个LV2.5出来，当然没人陪他疯。
对了，果子据说又开始采购lidar重启自动驾驶研究了，全世界敢不用lidar裸奔的也就
Tesla独一份。
几年之后，免责声明上要求全程需要驾驶员手扶方向盘的“自动驾驶”也就是tesly独
一份。
：深度学习和自动驾驶并不能等价，自动驾驶中最关键决策并不能被深度学习代替
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I****s
发帖数: 1167 | 58 有算法可以把100米内的图像误差控制在50厘米以内。
【在 g***n 的大作中提到】
: 根本就是模糊图像，哪里有 sub-pixel accuracy 可言
: 误差大得上了天
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i*****9
发帖数: 3157 | 59 很简单呀，LV4以下都只是辅助驾驶，LV3的要求才是不出人命。所以lv3以下只是车厂
自己玩，根本没法做出突破性产品。
至于17年之后落地依然很慢，Tesla要当首功。一个autopilot把自动驾驶这个概念搞到
神憎鬼厌，去哪儿谈判都先要先给人解释明白Tesla的傻逼自动驾驶不叫自动驾驶。。
。。。。。。
：17年商业上有利润，你是搞笑的吧，狗狗的自驾车在哪里？taxi除了有限一两个城市
谁享受到了
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g***n
发帖数: 14250 | 60 吹牛比吧，有这样的算法早发 paper 大家都知道了
误差 50 厘米是什么意思？距离的误差是50 厘米那没啥意义，
物体尺寸或者水平位置的误差是 50厘米那可就差得海了
【在 I****s 的大作中提到】
: 有算法可以把100米内的图像误差控制在50厘米以内。
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I****s
发帖数: 1167 | 61 所以说你少见多怪呢。有时间多读读书。
【在 g***n 的大作中提到】
: 吹牛比吧，有这样的算法早发 paper 大家都知道了
: 误差 50 厘米是什么意思？距离的误差是50 厘米那没啥意义，
: 物体尺寸或者水平位置的误差是 50厘米那可就差得海了
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g***n
发帖数: 14250 | 62 你都读了什么书，不还是在空放屁
【在 I****s 的大作中提到】
: 所以说你少见多怪呢。有时间多读读书。
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a***e
发帖数: 27968 | 63 你知道军用雷达地表滤波多复杂么？
★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.5
【在 s********k 的大作中提到】
: 其实自动驾驶不是rocket science，主要是工程问题，就像雷达，如果不考虑成本体积
: 功耗，雷达哪里不行了，你看看军方用的SAR，根本不是给你个频移或者测速度距离，
: 直接可以成像的，但是做实际工程产品，不能这么做
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a***e
发帖数: 27968 | 64 目前的ML能否突破根本没个准
这些算法一到瓶颈就上不去了
比如说语音识别，开始建模，咋搞都过不了50%。后来有个家伙说统计，当时叫Via啥来
着，一下子突破了90%
然后就平台了。现在ML，也就到95%
google的voice transcript，也就是这个水平的样子但是这不出人命，大概也够了。ML
算法搞不定听话号称能搞定开车，听听就好别当真
★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.5
【在 i*****9 的大作中提到】
: 如果真要人工智能有突破，只用摄像头也不是不行，不过上次突破用了30多年。。。。
: 就算要赌突破，目前论深度学习的团队规模，砸钱数量，Tesla连第一梯队都算不上。
: 反倒是第一梯队的纷纷用lidar搞自动驾驶，因为都知道人工智能距离光用camera搞自
: 动驾驶距离还太远，属于连门都还没摸着的阶段。
: 赌Tesla这个刚开始弄ML专用芯片的能首先突破，还不如赌Powerball靠谱。
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: ：电脑自然是不如人脑能识别图像，所以只有用厘米级的精度来帮忙了。
: ：其实人眼在几十米范围的分辨力比厘米级别只高不低吧，尤其是对物体边缘的分辨力
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a***e
发帖数: 27968 | 65 没量产是人命关天负责怕出人命怕官司。
Tesla
L4
★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.5
【在 s********k 的大作中提到】
: 深度学习和自动驾驶并不能等价，自动驾驶中最关键决策并不能被深度学习代替
: 再说团队，砸钱，但是除了Tesla哪家都没有量产而且没有任何短期的量产迹象。Tesla
: 从来不按照L3,L4定义就是因为这个根本鬼扯淡，大家用autopilot真的会管是L3还是L4
: ，但是基本车主都用而且很快都知道哪些情况用的好。所以自动驾驶还是要从人的驾驶
: 体验来，不是什么直接L4之类
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a***e
发帖数: 27968 | 66 但是还是分不清桥墩还是卡车还是天空有屁用啊。100米50cm尼玛你车的镜头都上防抖
了？
★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.5
【在 I****s 的大作中提到】
: 有算法可以把100米内的图像误差控制在50厘米以内。
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I****s
发帖数: 1167 | 67 说的是stereo camera，看清了再喷不迟。 |
g***n
发帖数: 14250 | 68 不就是两个摄像头吗
跟你说了双眼三角形关系只能支持 10 米测距
【在 I****s 的大作中提到】
: 说的是stereo camera，看清了再喷不迟。
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I****s
发帖数: 1167 | 69 我上面回复的antee。你太井底之蛙了。用subpixel accuracy来计算stereo disparity
可以把100米内的误差控制在50cm。你不信自己google。还记得你上次闹的笑话吧？愣
说tesla的用户手册没写辅助驾驶的局限。 |
g***n
发帖数: 14250 | 70 偶老才不会给你 google 呢，自己拿不出来还要别人帮忙
什么实验条件？50cm 是什么东西的精度，这你都说不出来
让你们特粉自己去看手册是对你们好
俺才不稀罕看神马特斯拉手册
disparity
【在 I****s 的大作中提到】
: 我上面回复的antee。你太井底之蛙了。用subpixel accuracy来计算stereo disparity
: 可以把100米内的误差控制在50cm。你不信自己google。还记得你上次闹的笑话吧？愣
: 说tesla的用户手册没写辅助驾驶的局限。
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I****s
发帖数: 1167 | |
s********k
发帖数: 6180 | 72 狗狗自己不出量产自驾车，把自动驾驶发展慢归结于tesla，这基本等同于拉不出xx怪
茅坑
既然Tesla烂，那狗狗那么先进技术赶快拿出来抢市场啊，不要天天躲着
【在 i*****9 的大作中提到】
: 很简单呀，LV4以下都只是辅助驾驶，LV3的要求才是不出人命。所以lv3以下只是车厂
: 自己玩，根本没法做出突破性产品。
: 至于17年之后落地依然很慢，Tesla要当首功。一个autopilot把自动驾驶这个概念搞到
: 神憎鬼厌，去哪儿谈判都先要先给人解释明白Tesla的傻逼自动驾驶不叫自动驾驶。。
: 。。。。。。
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: ：17年商业上有利润，你是搞笑的吧，狗狗的自驾车在哪里？taxi除了有限一两个城市
: 谁享受到了
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s********k
发帖数: 6180 | 73 而且这个市场上，怎么定义自动驾驶本来就个人有自己的解释
狗狗的觉得L4是自动驾驶，fine，那就看等到猴年马月拿出来量产的再说，tesla你不
管他是L2.5还是L3，但是AP功能现在无数车主每天用，做产品做的就是无数人每天用的
东西而不是标榜自己是个什么level 10年了还一个产品都出不来
【在 s********k 的大作中提到】
: 狗狗自己不出量产自驾车，把自动驾驶发展慢归结于tesla，这基本等同于拉不出xx怪
: 茅坑
: 既然Tesla烂，那狗狗那么先进技术赶快拿出来抢市场啊，不要天天躲着
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s********k
发帖数: 6180 | 74 1米的当然躲，摄像头也可以识别，雷达估计都可以。
30米外1厘米铁疙瘩的你自己平常开车会看得到 吗？就像看到了就像路上一个小石头垃
圾基本没人专门躲。
既然不需要那么多精度就可以正常决策，为啥工程要往那个方向优化。
相反的是和人类目前视觉驾驶习惯不一致可能导致工程优化重点不一样，比如大家开车
从明亮处突然进入暗处，大部分会下意识减速或者提高警惕，但是Lidar来看根本没法
知道这种场景变换，需要作对这样场景下的决策难度加大很多
【在 g***n 的大作中提到】
: 靠，30m 外地上有个尖尖的铁疙瘩你躲不躲
: 人眼的分辨力很高，不要以为平时用不到就永远不需要。
: 而且其实还不够用，轮胎被钉子扎了都看不到
:
:
: 人开车时候根本不需要分辨几十米外厘米级别的东西吧，路上的小垃圾，
: 树叶，
: 外侧人
:
: 行道上行人这些几十米外对于驾驶决策几乎可以忽略不计
:
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