出大事了，理想端到端今天开始全量推送了

早期做OCR、目标检测模型较多，一直对智能驾驶很不屑，21年看完AI Day就知道，智能驾驶真正的曙光来了，你看现在国内已经普及相关技术了，上半年还狂吹无图呢。放心，再过两年会和现在局面类似，端到端会普及，会有大的裁员的，因为不需要几千规控开发的。
现在理想和小鹏会说自己端味比别家强，其实就是拟人化。
AI这块，技术就是螺旋上升，你换了一种模式，以往的经验会不太值钱，部分方面体验甚至可能回倒退，但迭代几个版本以后，会远超以前。行业转向transformer、
人类最擅长的是制造利用工具，合理利用智能驾驶，不但更轻松、也更安全。不合理的是指那些睡觉、工作、办公那些脑残粉。最开始我也在五环路上ssh过那是也算脑残。
总有人说自己驾驶技术有多好而鄙视智能驾驶，实际只是他们自我感觉良好而已。举个例子，我有不到20万公里驾驶里程，遇到无数次暴雨前挡被雨糊住那种，周边车怂的一匹，这么多年没见过一辆车敢穿行的，变道的都很少见。而智能驾驶变道非常自如。这时候他们肯定强调安全距离，实际速度60-70，跟车距离快上百米了，说白了那些自诩技术好的在这种情况就是一堆怂货而已。瞎开的比较多。 @lss009

吹智驾吹得最没底线的就是一批利益相关的从业人员，呵呵 @hsv

我瞎说什么了？我理解的是在高速上只是没有实现去高精地图，但是用的还是端到端的技术，难道我理解的有问题？据说高速去高精地图已经测了快一个月了
@wangstone

不正直不诚实警告
@hsv

没有，还是用的以前的高清方案。后面才融合 @csxf666

我恰好不是智驾行业。 @qtpr

哪怕是L3，我也建议司机盯着路，视线离开路面别超过几秒，越是高速越要谨慎，毕竟市区一般比较堵、那点速度出啥事还好说。 @csxf666

有利益关联吗 @hsv

无理想汽车及无任何车企股票。 @qtpr

那你跟我一样属于中立者。不过你的技术判断力不太行，我觉得。 @hsv

两年前我鼓吹的，国内车企现在已经普及了。总之不急，两年后看吧，至少我不是看科普做的结论。 @qtpr

你觉得我是看科普下结论，是技术判断力不行的有一个例子，呵呵
我研究机器学习和人工智能时，估计你还在玩泥巴 @hsv

哈哈，我也认为你是反例，就跟侯晓迪之流没任何区别。 @qtpr

没事，过几年你的认知会提高 @hsv

呵呵，最新的长安已经在重庆测试自己的端到端了，等华为也端到端看你继续嘴硬吧。 @qtpr

理想今天直播端到端，翻车了几次，包括山路逆行。这就是端到端的水平，呵呵。
而且，端到端这东西，基本是炼金术，说不清楚何时行何时不行，说不清哪家的就比别家的更行，呵呵 @hsv

呵呵，你去推特上，waymo闯红灯各种投诉，这还是geofenced。
不懂数据分析也没关系，等着看潮流的涌现吧，两年后规控的会大规模转岗的。 @qtpr

螺旋前进，规控肯定没法实现自驾（一阶逻辑不完备，高阶逻辑无法保证一致这早已是常识），但是端到端也没法实现自驾，两者在未来肯定会重新融合，并且基本范式会有颠覆性变化，才可能实现智驾。
另外，从业界到学术界一窝蜂追热门的现象一直存在，区区十年之前，NN还是臭狗屎，连论文都很难发出来。河东河西各十年而已，但离自驾的目标，都还远，呵呵。 @hsv

别服软啊。。。 @qtpr

没毛病，司机是第一责任人，这样对自己对他人都负责，那种鼓吹并大肆宣传一千公里零接管、开智驾闭眼睡觉的都是在害人 @hsv

反正我一个月前OTA万人团之后跑了趟高速，900多公里，感觉比之前的版本好太多了。
最近没跑高速，理论上应该比一个月前更强一些吧
@wangstone

这个还是能够解决的。
我也搞机器学习好些年了，上学时就做图像识别。人工智能起起伏伏的，每次都是曙光又都渐渐平静。但现在的预训练模型我认为实用性很高，大力出奇迹的给了一个新思路。规模可能是决定性因素。 @

对的。其实两年前我就说，没有司机视线监控系统的智驾就不该允许上路。又吹牛又不监控司机视线，就是图财害命。现阶段很多车企就是方向盘扭矩检测，很容易被欺骗，纯属车企甩锅。 @csxf666

你很可笑 @hsv

全量肯定会暴露很多场景的缺陷，迭代2-3个版本会很惊艳的，积累1年经验，模型参数数量增加，届时真的是想撞都难了，此时就真的不需要额外的兜底系统了，实际上兜底系统也是伪命题，不过依然需要司机监控。 @csxf666

慢慢可笑吧，潮流不可挡，大浪之后才知道谁在裸泳。今天蔚来已经宣布了其测试版本了。 @qtpr

5g的大潮现在在哪，呵呵
科技会不断发展没错，但是死掉的技术路线，多如牛毛，呵呵。 @hsv

牛逼，我再去查查训练和推理 @hsv

既然你转移话题了，我来说一下这些大聪明的想法吧：
“
a技术不能、b技术不能，c技术不能。
看吧，我都说了，d技术能实现。。。
” @qtpr

小模型堆叠、车端大模型和云端大模型
能对号入座一下吗 这三种模式 是哪几个车企代表？ @hsv

没有云端那一说，连理想的VLM也是来搞笑的。现阶段，基本都是堆叠的，理想有望最快实现“video in，control out”，目前只有tsl实现了one model @ruige0822

你这雨中的例子不正是说明机器无知者无惧么？
雨中的情况，无论摄像头还是LiDar都不可信了，这个时候强调结果，是不是傻？ @hsv

你那个时候玩机器学习和人工智能只能是负资产，给你带来负面认知。
典型的就是CNN一无是处，这也是Hintion的可贵之处。 @qtpr

哈哈，你以为人眼看不到了，实际机器看得很清楚，而真正的无视野，机器会提醒接管的。
只要有足够的数据。。。 @granis

看你也做过ocr，视觉，一个字符糊了context能够猜出来。一大片都糊了，猜出是对了么？
这不是基本的常识么？
大雨天，感知都不可靠了，推理能正确？
你真的认为这个时候机器看到的是清楚的？机器不提示接管就是正确的么？ @hsv

呵呵 @granis

车道线可比人眼看得清楚多了，你该不会不知道16bit、RYYB的概念吧？ @granis

车道线是被摄像头看到了，人眼看不清楚，摄像头能好多少？ @hsv

人的视觉优点有，缺点也有，这种暴雨天那种黄色的透镜可以让人看得清路，但大部分司机只有墨镜，而摄像头不需要这些。低照度类似，人眼看不清但摄像头完全没问题。
今年几次暴雨我都遇到了，下班时间，我路过整个五环、6环车轮都是劈水开，后视镜加热都不好使了，雨糊住了，车道识别稳地一匹。。。
@granis

你自己这样认知就算了，千万不要到处宣扬，还别人 @hsv

自己没有研究和体验，你这种认知也就这样了，关键还轻易下结论，走好不送。 @granis

停车还停到大马路上吗

@hsv

说出局就是搞笑，人工智能以后肯定是烂大街的玩意，100年后照样能出新车企，成熟方案拿来就用 @hsv

真服了你们这些老铁了，前面讲到了原理，不去查，是不是都看抖音不习惯自己思考了。
看图吧，看不懂不再回应：
这个图虽然有点左右手互搏的意思，但核心意思在手机那个成像上：

这个是6环暴雨劈水开的截图：

我再次强调，这个是21年的技术，现在早就普及了，只要厂商肯下功夫，会越来越好，五菱宏光那个都可以达到。用低成本的技术，普及大众，并要求司机监督，是一套很好的系统。
我不会在回复类似白痴的问题了，爱咋咋地吧。 @granis

国内大模型还烂大街了呢，连我司有自己的大模型，哪个能赶上openai？
L4的老总们现在卖掉公司还来的及，后面除了倒闭，没有任何出路。小鹏已经由robotaxi的路线图了，理想、华为的one model端到端推送之时，如果公布robotaxi路线，就是这些公司破产之时。 @mafama

你和键盘侠说没用 他们没用暴雨的特斯拉ap 越是下雨ap越比人眼识别好。
这就是认知差距
而且你也无法叫醒他们 他们都没用过怎么会改变自己 @hsv

没有说人眼和摄像头做比较，
是摄像头在下雨和不下雨的时候做比较。
我已经有两个身边朋友，tesla下雨天AP追尾导致气囊蹦出，刹车踩不下去，正在走司法流程。 @ruige0822

又是朋友 还是自己没开过 还是键盘呗
如果去特斯拉售后看全是修车的。
我都开14万了 所以暴雨我也用过 所以我这说 @granis

好吧，你高兴就好。 @ruige0822