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出大事了，理想端到端今天开始全量推送了

发表于10-23 10:54 收藏举报回帖111

10-23 10:54

以前计划说是最早年底前推送，这一下子提前了两三个月，难道内部测试这俩月觉得超出预期了？

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由旧到新由新到旧

hsv 10-24 11:27

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

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xtlove87 10-23 11:09

这营销能力，服气啊

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wangstone 10-23 11:16

这版确实挺牛逼。另外进入端到端之后，迭代太快了，基本上三天两头发版本。

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hsv 10-23 11:19

因为端到端的下限已经比之前规控版本持平或超越了，另外一家为啥连早鸟都不敢，就是因为丫下限太低了才这么说。

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qtpr 10-23 11:27

谣谣领先后继有人

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qtpr 10-23 11:33

端到端的下限是不可控的吧。fsd的端到端开去超市，直接自己从超市的人行入口进入，呵呵 @hsv

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hsv 10-23 11:47

你以为规控下限可控？ @qtpr

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qtpr 10-23 11:49

规控至少在理论上可以解释，出了问题可以排查修改规则。
端到端的灾难性遗忘和幻觉是无解。 @hsv

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newperson 10-23 12:01

太牛了
支持

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kevinton 10-23 12:05

赶紧推送，让我体验一下

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flyleon 10-23 13:01

非常正确
其实这些吹端到端的厂家没有一家放话说自己完全没用规则的，只是弄个名词让别人脑补他们没用规则而已
而且理想弄个什么vlm，完全骗小白的。什么慢思考，笑死人 @qtpr

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wangstone 10-23 13:10

不要闭门造车，多实际试试新技术
你的这个理论上只是理论上
实际上现在基于规则控制的智驾，出问题的概率是大幅高于端到端的
所谓的能改也是理论上的，因为情形太多，无法穷尽
因此时至今日，从效果上来看，规控是远远落后的
端到端未来的上限有可能是有监督的智能驾驶，依靠人过滤掉小概率事件，人车互相辅助监督
直到更完备的辅助控制方案出来，目前VLM模型就是想干这个事情。 @qtpr

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ruige0822 10-23 13:26

不错端到端终于落地
期待1030季报
认知产生财富
从买噶一季报崩盘就是超低机会，预判L6销量顶上，端到端推出坚定信心没有洗出

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qtpr 10-23 13:44

所以正常人的思维难道不是NN和规则结合起来，而不是片面吹端到端？ @wangstone

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wangstone 10-23 13:45

显然不是，所谓的结合，结果更可能是两边不靠，既牺牲了进化效率，又无法解决小概率问题 @qtpr

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hsv 10-23 13:49

刚才华为的帖子被删了，我放这里吧：
不要怀疑华为的工程能力，目前只是其跟进晚、下限低暂时不敢内测。大家可以看看华为再刚开始推智能驾驶的情况，错误百出，迭代两个大版本就第一梯队了。现实上说，一旦华为端到端开始早鸟用户，智能驾驶的竞争基本就结束了：华为、理想、小鹏、Momenta。凡是没有10w+车队和几E算力的车企在智能驾驶这块都会出局，就算有其他家有这个条件也会落后2年以上。
另外两年后再看LiDAR，会很搞笑。现在的情形很像21年对transformer的bev纯视觉的分歧，现在无论是哪家都已经达到当年的水平了。两年后再见。

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hsv 10-23 14:17

虽然你口口声声说cv ai界的，一看你就没做过真实的项目。规控在上马路牙子以及正常行驶的避险，永远做不到端到端那么自然，因为你不可能穷尽所有corner case。无保护左转过程突然停马路中间等你接管，全然不顾被撞的风险。
但凡懂generlization，从数据标注、模型训练、部署、灰度、全量上线pipelline做过几个项目，都会明白为什么理想敢全量推端到端，都不会说出你这样的外行话。
当然懂模型训练也会得出和你一样的结论，新势力没动静那家，AI掌门人是cv圈中外驰名大佬，这说明懂技术但不深入到细节，靠经验是不管用的。同样的数据集，得出不同的结论，相信写paper的都懂。
当然，能来本版说技术，我认可你的技术水平的，唬唬那些销售完全没问题，可惜不能转积分给你，让你多浪一点，我被这些销售怼emo了，积分留着没用。 @qtpr

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vvest 10-23 14:18

理想的端到端直播，直播逆行了。。。。

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hsv 10-23 14:21

这就是端到端比较反直觉的地方，以前规控阶段大家觉得太难以至于无解的case，端到端觉得很简单，而大家觉得常识的部分，屡屡出错。 @vvest

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YanXiao 10-23 14:45

yylx

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JetLan 10-23 14:46

其实我觉得华为以前的ads2.0就很好了。
这种端到端的驾驶模型，是不是不可控啊？

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ruige0822 10-23 15:08

华为也在做端到端，最快也是年底上端到端
到了年底了您还这么说吗 @JetLan

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wangstone 10-23 15:15

年底就不一样了，年底是遥遥领先的端到端 @ruige0822

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qtpr 10-23 15:31

得了吧，我说的都是对的，你否认不了。另外，你曲解了我的意思。我并不否认端到端现在确实在人力成本和迭代成本方面有一些优势（基于规则的人工智能其实就有多少人工就有多少智能的dirty work。当然数据驱动也有很多dirty work，但就人力来说确实省了一点儿），但是端到端这一套的上限也是可见的，片面吹嘘端到端只能骗骗小白而已。就目前来说，规则和NN应该结合，系统上限才可能更高一点儿，这有点儿像理想吹的那套快系统和慢系统。但是更本质的改变，在于基本研究路径和形式化工具的颠覆性变革。
另外你别这么多内心戏，扯一堆不知所谓的。 @hsv

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JetLan 10-23 15:32

已经推送了。但是我还是觉得自我学习，会不会可控。 @ruige0822

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kevinton 10-23 15:33

但是不可否认开得确实更类人了。整体其实有进步。不过智能驾驶现阶段不可充分信任，当作一个增强lcc用就可以了。 @vvest

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qtpr 10-23 15:34

华为有余大嘴的嘴就够了，其他都不需要 @JetLan

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ruige0822 10-23 15:39

不是现在华为3.0也只是用神经网络，并不是端到端。
只是不能落伍所以蹭一波端到端老余发布会能看出来讲这段时快速过去没有底气 @JetLan

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qtpr 10-23 15:40

端到端在平顺性方面是有进步，但是在可控性和可靠性方面不好说 @kevinton

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hsv 10-23 15:42

我说的，都是机器学习的基础啊，这都不懂啊。。。 @qtpr

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qtpr 10-23 15:44

你很搞笑，你觉得你说的什么我不懂？呵呵 @hsv

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kevinton 10-23 15:48

对端到端来说，保证下限是个挑战。有挑战才有行业进步空间。作为普通非激进用户，先观望。 @qtpr

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wangstone 10-23 15:49

还是那句话，不要闭门造车，要实践
多去实车试试。我是一步一步看到端到端如何超越规则控制的
你所说的不可控如何量化？用需要接管的时间间隔和里程来衡量可以吗？这两个数字，规则控制完全摆不上台面。即使是某公司号称遥遥领先的时候，也是错误百出，经常需要接管的 @qtpr

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hsv 10-23 15:55

不解释了，成色已分。 @qtpr

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qtpr 10-23 15:57

讨论个技术问题，还要分成色，呵呵，你高兴就好 @hsv

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hsv 10-23 16:00

和看完几篇科普文的聊技术，当然高兴了。 @qtpr

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qtpr 10-23 16:20

呵呵，你眼力真好 @hsv

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zhuliye84 10-23 17:32

嘴上没输过，现实没赢过，直播智驾都能自动逆行了

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fzplove 10-23 17:48

因为规控需要人去建立规则，比较耗时间。
端到端全靠计算了，看的就是数据和训练。更新会更快。 @wangstone

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qoros 10-23 17:54

1、逆行百米怼黄色法拉利，解说基本当无事发生。
2、斑马线直怼老头，解说表示老头给点赞。 @zhuliye84

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terbaco 10-23 18:41

重庆那个测试，逆行+惊吓行人，这也能安心用?

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yayiyayiya 10-23 18:42

ADS3.0不是端到端吗？实测3.0比2.0进步太多了
华为也在做端到端，最快也是年底上端到端
到了年底了您还这么说吗 @ruige0822

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netherlands 10-23 19:19

人的下限难道不是一样的吗？ @qtpr

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lss009 10-23 20:56

一看就是专业人士啊 @hsv

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iideall 10-23 22:28

你们都是大佬，我连科普文都看不懂。作为门外的纯小白，想问一下端到端的计算是跑在本地吗？那本地硬件支持多大的模型啊？ @hsv

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YuRuiTianXia 10-23 23:38

话术，啥时候推到100%是个时间问题

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wangstone 10-24 8:36

一般两周推送完 @YuRuiTianXia

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massssssss 10-24 9:00

多大点事儿啊？
又没有一键敞篷
再说了，四川手机报都没发短信，肯定是友商故意黑高中生 @terbaco

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hsv 10-24 10:28

云端是训练，这个比较消耗算力，动辄需要几十上百E的算力。本地都是推理（inference），比较轻量化，一般100多算力TOPS就够了。 @iideall

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csxf666 10-24 11:03

请大家理性看待智驾，不要听车企忽悠。
端到端我已经用了一个月（万人团），高速比之前好用多了，市区可以做为体验或者不赶时间的时候让它慢慢开，急性子不建议用

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wangstone 10-24 11:08

你这有点瞎说了
理想万人团的版本，市区用的端到端，高速没有用端到端 @csxf666

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