LUC1FER
2025-07-08T17:47:16+00:00
不能依靠单一数据采集，不管是纯视觉还是纯雷达，单一数据采集就会有数据错误的风险，因为车辆在移动，环境变量太大，多种数据采集会互相补充，降低意外几率。特斯拉不用雷达就是因为成本高。现在坚信这一点，谁还舔特斯拉的纯视觉非坏即蠢
8.97 复制打开抖音，看看[蓝血研究院的作品]上海交大教授谈华为 说视觉智驾急的当场就要回实验室... [url]https://v.douyin.com/pW8BeGVjR50/[/url] W@Z.ZZ 05/24 bnQ:/
从理论上来讲肯定信息是越多越好，也别扯什么第一性原理，人只用纯视觉开车是因为人只有适应最多是跑步速度的纯视觉，人要是像蝙蝠一样也会用超声波定位去开车，再说要真按第一性原理车就不应该有轮子该用脚移动。
但是现阶段，纯视觉确实有一些相对优势。一是没有激光雷达成本低，二是业界不少反应，纯视觉加雷达多种数据处理整合的方案比纯视觉方案复杂，用不成熟的综合方案可能反而不如纯视觉。
从战未来的上限来看，纯视觉方案的上限就是现在人类纯视觉驾驶的上限，就是完全模拟现在的人类驾驶是没问题的，但我觉得自动驾驶的发展目的远不止如此，激光雷达方案则上限更高
激光雷达方案的理论上限目前只能靠想象
视觉这块至少天花板是明确的，而且有足够可行的手段去逼近
当然如果真有deepseek开源这种级别的炸弹，肯定全部倒戈啊，问题是谁都不想投资源进这个无底洞，只能等等开源大神了
我的看法就是，现在的智驾就是画大饼。反正就是2.9999。我的大饼比你便宜几千块，那就是优势。
五年十年之后，哪怕激光雷达方案是最终解了，我再加上去也不迟。至少我这五年十年几百万台的激光雷达成本省下来了。
所有的技术都要考虑成本还有时间，谁都知道融合算法上限更高，它都把视觉还有其他传感器融合了能不高吗，融合算法包涵视觉。
但是哪个最合适，可以在成本，难度，可靠性上取得最好的平衡，这个根本争不出输赢的。你觉得可靠我觉得不可靠，你觉得算法难写我觉得不难。最后哪个胜利才是答案
因为有人觉得人用只用眼睛就能走，所以车也可以
实际上只用眼睛人可能连站都站不稳
就以朴素的门外汉思维来看，我哪怕先用纯视觉方案再加个激光雷达增加参考增加冗余，怎么的也比不加要强啊。
也就是纯视觉还没接近天花板的时候有个先发优势罢了，等纯视觉要从99.9%智驾无接管提高到99.99%的时候，需要把算法改良多少需要多喂多少数据呢？
我把多付出的时间精力人力金钱放一半到激光雷达上怎么的效果也更多吧？
雷达发明了多少年？为什么没有诞生自动驾驶？因为自动驾驶跟雷达没一毛钱关系，自动驾驶的核心从来都是大模型。
是大模型被发明以后，自动驾驶才真正迈入实用化。所以智驾的核心能力，其实是取决于大模型的能力，而不是雷达。
而大模型的能力又取决于什么呢？取决于算力跟数据量跟算法。
你的数据量越多，你的算力越强，你的算法越好，AI才能够越准确、越快速的输出正确的决策，而这个过程是个黑箱，你是没办法手动干预的。
而雷达数据完全不是这个逻辑，它跟视觉数据从根本上就是无法融合的。
雷达数据是典型的白名单数据，雷达识别到某个特征跟你手动标记的某个东西一致，然后才能识别出来这是个什么东西，然后才采取对应的动作。
所以他从根本上就不参与机械学习的这个过程，这个过程跟大模型没一毛钱关系，华为也只是把雷达数据用在AEB上，AEB也是纯纯的白名单。
[quote][pid=832357350,44636495,1]Reply[/pid] Post by [uid=66755406]暗黑马斯克[/uid] (2025-07-18 02:39):
雷达发明了多少年？为什么没有诞生自动驾驶？因为自动驾驶跟雷达没一毛钱关系，自动驾驶的核心从来都是大模型。
是大模型被发明以后，自动驾驶才真正迈入实用化。所以智驾的核心能力，其实是取决于大模型的能力，而不是雷达。
而大模型的能力又取决于什么呢？取决于算力跟数据量跟算法。
你的数据量越多，你的算力越强，你的算法越好，AI才能够越准确、越快速的输出正确的决策，而这个过程是个黑箱，你是没办法手动干预的。
而雷达数据完全不是这个逻辑，它跟视觉数据从根本上就是无法融合的。
雷达数据是典型的白名单数据，雷达[/quote]这是什么歪理，一个技术发明出来，没有立刻形成产业化就是这个技术没卵用？
不考虑产业成熟度和成本的吗，再想想最早的自动驾驶测试车哪个不是顶着百万成本的激光雷达在路上跑的？
多少技术原理发明/发现都是过了几十年后才开始发光发热的。
就你说的深度神经网络是1940年就有的原理，所以为什么那时候没有chatgpt？
19世纪初期就有铅蓄电池的电动车了，然后呢，21世纪之前有电动车什么画面吗
视觉数据和多传感器融合数据并不冲突，大模型既可以用纯视觉数据训练也可以用激光雷达的数据来训练，就目前的融合方案就是比纯视觉的下限要高得多得多，选择当前最优方案有偿不可？纯视觉方案牛逼那就拿出来就是了。
也不用给大伙说什么终局思维，这不是需要耗尽地球资源才能研发出来的东西，不管什么技术路线都可以同时进行，而不是只能二选一。虽然对于绝大部分公司来说，训练数据的好昂成本只能让他们放弃融合方案选择纯视觉一条路走到黑，不代表没有企业能跑通融合方案，更不代表大多数的选择就是对的。
Reply to [pid=832357350,44636495,1]Reply[/pid] Post by [uid=66755406]暗黑马斯克[/uid] (2025-07-18 02:39)
可是雷达数据也可以喂给大模型，稍微懂点ai的人都知道特征多就是比特征少强，至于强多少那得看。