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欧博allbet网址(www.aLLbetgame.us):特斯拉自动驾驶到底怎么样?|无人驾驶特辑 4

admin2021-10-1174

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【「无人车特辑」栏目由播客《硅谷101》与钛媒体团结推出:清点美国L4级无人车巨头们的战略;讨论争议中前进的视觉派Tesla;访谈中国无人车首创团队。钛媒体App为文字首发媒体。】

特斯拉引发的视觉派与激光雷达之争:选择它不是由于简朴,而是由于难?

采访|泓君,文字|王晶

在电动车领域,特斯拉是全球市值最高的车企。它吸引民众关注的另一点是,是它的「自动驾驶手艺」。

在2021年盘算机视觉和模式识别 *** 上,特斯拉还宣布了其超级盘算机Dojo,超强的算力、大规模的数据网络以及雄厚的资金,背后是马斯克对自动驾驶的野心,他曾宣称,要在2020年实现「L5 完全自动驾驶」。

凭证 SAE 对自动驾驶级其余划分,L5级其余自动驾驶意味着,车辆可以在任何情形下举行驾驶,车内搭客无需介入任何驾驶行为。当前无论是从手艺照样从公认的分级尺度来看,要到达L5级其余自动驾驶另有很长的路,特斯拉现在的自动驾驶只能算是L2.5。

与马斯克放肆宣传自动驾驶功效相悖的是,特斯拉一再发生的自动驾驶交通事故,也引发了对自动驾驶平安性以及视觉派与激光雷达派的争论。许多车企为了保障平安,选择了在传感器上做“加法”,车辆不仅搭载多种雷达,另有视觉派的摄像头。但作为视觉派坚定的支持者,马斯克却选择了做“减法”,甚至去掉了毫米波雷达。

人都市依赖自己的履历形成路径依赖。激光雷达与视觉派相争已久,马斯克是否选择了一条更难的路?

本期嘉宾 | 齐蕾,前上汽资源硅谷投资总监;刘冰雁,Kargo软件主管

接下来我们会出一系列的关于自动驾驶的节目,来清点美国巨头Waymo、Cruise、Amazon、Tesla、Uber这些公司的无人车战略,也会有更多中国的无人车首创团队加入到我们的访谈中。我们一起看看,这个市场上最伶俐的人和钱,到底在赌一个怎样的未来。

你将会听到:

【01:15】 特斯拉不是无人驾驶,而是L2.5的辅助驾驶

【03:29】 用户体验特斯拉:提高与恐慌

【10:03】 若何看待特斯拉去掉了毫米波雷达?

【14:50】 路径之争:视觉派与激光雷达之争是伪问题?

【24:04】 界说不明,自动驾驶的分级界线有待更新

【26:30】 特斯拉自动驾驶更平安吗?

【37:24】 无论是视觉照样激光雷达,实现全无人驾驶很遥远

【44:30】 特斯拉视觉识别上的提高:从2D到3D

【46:30】 人工智能的黑盒子

【50:23】 蹊径之争:我们选择它,不是由于简朴,而是由于难

01 特斯拉辅助驾驶的提高与体验

《硅谷101》:我们之前讨论Waymo、Cruise的无人驾驶,都是完全无人驾驶L4甚至是L5级的无人驾驶,准确来说特斯拉应该不算无人驾驶而是辅助驾驶。

齐蕾:现在许多车都有ADAS(Advanced driver-assistance systems)高级辅助驾驶系统,可以举行跟车,保持在两条线之间行驶,随着线稍微拐弯。现在特斯拉的所有功效,都可以归为ADAS。

《硅谷101》:冰雁是特斯拉的老用户,也见证了特斯拉这几年自动驾驶的提高,可以聊聊你刚用特斯拉和现在使用感受上的区别?

刘冰雁:我最最先拿到车应该是2018年前后,近些年特斯拉提高很显著。最最先若是遇到开山路对照多弯,它就会放弃,但现在基本上四处都可以开了,包罗高速和一些非高速地方。内测或半公然测试的一些版本基本上从家到公司都不需要接受,现在用户用到的版本,基本上是辅助驾驶。

现在通用的 Super Cruise也做得异常好,手都不用碰,特斯拉是若是你30秒手不碰偏向盘,它一定会提醒你,之后就会让你靠边停车,要全权接受。

《硅谷101》:你是以为现在特斯拉在上下高速方面已经对照顺畅。

刘冰雁:一方面是上下高速,一方面是在高速之间切换,有一些路它会告诉你这个转盘转不外去,你就需要接手,然则在能处置的局限内,它照样处置得相当不错的。

以是若是把它看成自动驾驶,是很危险的。但若是把它当做很好的辅助驾驶,对我来说,是真的离不开的器械。

我天天开车上班也许40分钟左右,若是没有这个功效的话,开车很累,但有了辅助驾驶,基本上全程我只要看路就可以,不需要随时准备反映。这条路我天天都在开,熟的路、熟的车、熟的软件,除非前面突然有辆车停下来,否则基本上都做得很好。

齐蕾:会有忧郁吗?特斯拉似乎在鉴别特殊车型上,如校车或洪水泥车,对照差。

刘冰雁:对,这确实要注重,但特斯拉自动驾驶手艺和其他公司纷歧样,我以为是UI上的区别,这是一个用户体验的问题,手艺上的差距未必那么大。

在很长一段时间里,许多手艺是靠毫米波雷达完成,许多家都做得不错,但他们没法告诉你,是否有看到前面车辆,以是前面泛起车时,你一定会畏惧。

特斯拉相较于传统汽车伟大的一个升级是它有个大屏幕,可以提供许多交互信息,若是能看到前面车辆,泛起问题的可能性就小,纵然手艺差异不大,但这样的交互模式照样确实感受好用了许多。

图 | 特斯拉车辆行驶的可视化界面

《硅谷101》不管在大屏幕上有没有看到车,驾驶员照样要保持很高的专注力,考察自动驾驶开得若何。

刘冰雁:这现实上是另一个问题,激光雷达派照样视觉派的焦点区别,是在Reception上。从这个角度来说,除非是软件写得太差,只要看到了,一样平常不会说瞥见了还撞上去。

02 去掉毫米波雷达

《硅谷101》:在5月份的时刻,特斯拉把毫米波雷达去掉了,你们怎么看这件事情?

齐蕾:特斯拉现在有四款车,量产车拿掉了,剩下两款照样有的。

刘冰雁:之前以为有一种可能性是供货,很有可能会是这样的缘故原由:对于小规模的车,他照样能供得上,然则对于大规模这个量产的话,为了不影响交货,他把毫米波雷达去掉了。

这个事情发生之后,又有几个新闻可以对比看,第一是那时最最先特斯拉的所谓的Autopilot,应该是L1.5,是Mobileye提供的手艺,厥后被英特尔收购了Mobileye这家公司的手艺,于是特斯拉跟Mobileye分道扬镳。

那时刻特斯拉的自动驾驶手艺,退步了相当多,我刚拿到车的时刻,应该是退步还没追上的时刻,有一些手艺属于老车反而更好的。

《硅谷101》:为什么会退步?

刘冰雁:由于Mobileye专注做这一方面相当长时间,也有一些自己的专利。

《硅谷101》:退步是由于特斯拉和Mobileye掰了?

刘冰雁:这是良久以前的事儿了。然则一两年之内特斯拉就完全追上了,并不停有新功效泛起。

这个角度来说,毫米波又泛起异常类似的事情。刚最先这个事情发生的时刻,车交货之后,他会发现定速巡航不能跨越75英里,另有一些雨天夜晚会泛起一些问题,然则最近的更新,已经把这些器械填补的差不多了,这些事情上做的照样挺快。

《硅谷101》:毫米波雷达的作用是什么,它可以看多远?

齐蕾:应该是二三十米。

《硅谷101》:激光雷达是远的,毫米波雷达是近的,若是开高速的话主要是靠激光雷达。

图 | 特斯拉自动辅助驾驶

刘冰雁:许多在之前泛起的幽灵刹车事宜,现实上是毫米波雷达造成的。往往泛起在头顶上有个桥,之前以为是立交桥的影子会对视觉造成影响,厥后更多的情形,他们是说立交桥自己对毫米波雷达发生了影响。

《硅谷101》:若是是这种情形,不管日间照样晚上,若是遇到立交桥的话,特斯拉的车在自动驾驶的历程中可能都市泛起卡顿,或者急刹车。我在特斯拉论坛上看过的讲述,晚上泛起这种情形对照多,以是人人预测是由于立交桥的影子。

刘冰雁:岂非不是应该说,晚上发生的情形对照多,正是由于影子相对不强。由于当日间视觉对照确定的时刻,视觉可能会占优势,这内里就涉及到传感器融合手艺。

我们最终是在试图熟悉和明白这个天下,这属于丈量问题。这个天下上不存在可丈量的真值,由于测到的器械一定是禁绝的,以是在有一定误差的情形下,几个误差之间怎样融合?而一样平常意义上的传感器融合,是当它们的误差在局限重合的情形下,可以举行融合的。

我们现在讨论的这种情形,可能泛起的情形是,两个丈量密度已经低到了没有融合的时机了,可能存在的问题是视觉若是没有看到这个立交桥,而雷达看到了这个立交桥,这是一个异常夸张的事情。前面突然泛起一堵墙,这器械要怎么处置,双方最后会泛起打架。

这就是为什么马斯克说,它这个器械在融合历程中反而会造成问题。若是视觉和毫米波雷达纷歧致的情形下,一样平常是毫米波雷达错了,这样的话干嘛还留着它。这个说法不是内部人士欠好评判,然则从现在他们的车做到的效果来看,还真是有一些可能性。

齐蕾:这是你的一个推论。另外一个事实是,毫米波雷达有一个缺陷,当周围的毫米波雷达都在作用时,会有相互关扰的情形,激光雷达没有。

我不是手艺,然则我周围所有做毫米波雷达的人,最关注的焦点问题是当路上有100辆车,每小我私人都在开自动驾驶和毫米波雷达时,由于相互关扰,可能会有很严重的误差。

《硅谷101》:这样说若是L4或L5自动驾驶陋习模时,岂不是也会有相互关扰的问题。

齐蕾:对,这就是视觉派的合理之处,另外就是思量怎么解决现在的短板。

由于我之前看过许多做新型毫米波雷达,会把频段酿成差其余频段,可以去更小的阻止相互关扰。

刘冰雁:他们可以用一些信息加载之类的设施,让它知道这是别人的车,或者通过其余手艺来跳频,这是无线电中已经有成熟的手艺了。现在是怎么在这样的装备中,把以前作为雷达手艺或者探测的手艺,变为用无线电类似的手艺举行优化。

齐蕾:我以为特斯拉另有很厉害的一点是,第一个提出fleet learning(车队学习网络)、neural network learning(神经网络学习)。

靠着所有特斯拉的车,去共享学习到的器械,只要我的车铺的够多,按原理来讲视觉会更精准,好比前两辆车看到了前面大卡车,可以给我的车预警一下,让我知道前面有个大卡车。若是真的能实现这一点,是很厉害的。

刘冰雁:我明白的fleet learning,应该不会试图用前两辆车的信号去做这件事。理想状态所有车都互联互通,信托对方的信息,相当于500米之外有个事情,人人一起减速,这异常美妙。但在这个天下上,险些永远不能能乐成,由于总是存在作恶者的。

你要信托绝大部门人都是好人,然则总有坏人。由于我有同伙研究人工智能平安相关的内容,内里确实存在许多异常恐怖的问题。

特斯拉最大的优势是,它能落地;虽然它的水平跟Waymo有很大的差异,然则它有许多的车队数据,从这方面讲,它是有很大的可能性突破自动驾驶的。

齐蕾:另有它积累的数据是真实的发生在路上的数据,而不是在云里跑出来的模拟数据。

03 激光雷达派照样视觉派?

《硅谷101》:关于特斯拉,一直有一个讨论很热的问题,就是人人怎么看视觉派跟激光雷达派?

刘冰雁:相对于激光雷达来说,视觉的数据量级小许多。另一个利益是,相对于激光雷达,视觉可传输的数据量级要小许多,激光雷达纵然有这样的规模,对于现在的网络条件来说,也没有设施网络这样的数据。

首先特斯拉可以有百万辆级的车,另一方面临于这些车的摄像头数据,现在有异常成熟的摄像头视频压缩手艺,自己传输的话数据上量级要小许多。

《硅谷101》:视频有很成熟的数据压缩手艺,我采访过的公司,在07-08年做视频在线教育的时刻,没有设施做,由于他视频压缩手艺达不到,网上卡,厥后等视频手艺成熟了,一批在线教育公司就做出来了。无人驾驶的泛起,就是依赖于激光雷达能看的更远了,激光雷达行业另有待生长,由于视频成熟的压缩手艺也履历了许多年。

刘冰雁:对,视频手艺属于推动互联网生长的焦点手艺之一,以是确实生长会好一些。另外,做一个激光雷达或者L4-L5手艺需要的算力,是做L2-L3手艺或者做视觉的算力相比,是好几个量级上的差异。

我耳食之闻的,现在每一辆Waymo、Cruise这些厂商的自动驾驶车里,他们都相当于照样背着一个双路至强(Intel CPU)加8台GPU,市面上买的价钱至少要也许1万到2万美元,更不说存储成本。之前天天换硬盘,现在可能一次背了20块硬盘,隔几天换一次。

齐蕾:以是现在许多自动驾驶公司在做小巴,由于小巴的成本划得来,空间也大,可以塞盘算装备进去,另外载的人多,里程数更高,算下来会划算许多。

同时我们期待,无论是英特照样Nvidia,尤其是Nvidia,得把这个事儿给做出来,一致去搞自动驾驶的芯片;若是芯片成本能降下起来,巨细能变小,也是一个里程碑。

图 | 自动驾驶系统

《硅谷101》:激光雷达的数据,好比像Waymo,是他们晚上回去,车都歇着的时刻传输吗?

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齐蕾:他们之前在做的时刻,唯一的设施是,晚上把硬盘拿了出来,再拿到他们的机房,然后举行传输。5G到来会带来一些利便,然则它的数据量确实是对照大的。

刘冰雁我以为激光派和视觉派的争论可能是个伪问题,L5手艺,现在看来另有点遥远。

齐蕾:所谓L5自己手艺含量是异常高的,我们可能不会去界说是L5、L4照样L3,而是说真的应用起来应该是什么样的感受。

刘冰雁:异常有原理,我确实一直以为SAE(美国汽车工程师协会)的这套分级,现在看来值得推敲。

《硅谷101》:人人说特斯拉现在是L2的手艺,L2和L3的区别在那里?

刘冰雁:简朴的说法是这样的:L2是人在开车;L3是车在开车,但人要认真;L4是车在开车,但车认真,也就是说L4是人不需要接受,L3人还需要接受。

齐蕾:L2和3实在界线没有那么大,就是水平的问题,好比手放在偏向盘上面,L3是你可能可以停一下,但要回来一下,若是说脱离30秒可以算2.5。

图 | 自动驾驶分级

刘冰雁:绝大多数定速巡航或自动跟车都可以算L2,但特斯拉应该算是L2.5,到L3似乎又没有到,分级实在是纯从产物的角度来界说,而不是从手艺蹊径角度界说的。

从手艺蹊径角度,你会发现L3到L4异常难,甚至可以说L4到L5都没有L3到L4难,现在的Cruise、Waymo也到不了完全L4,就是不需要人接受,这是很难做到的事情。一旦人可以不接受了,把它扩展到在一个都会都能用,在另一个都会也能用,可能反而比从L3到L4更容易。

齐蕾:回到适才说的从一个都会到另一个都会,我以为难度异常大,可能视觉派还不太一样,激光雷达的是必须得扫舆图。

刘冰雁:激光雷达是依赖于高精舆图的,没有舆图的话,就不能这么去运作,特斯拉虽然许多地方不靠谱,但做视觉绝大部门体验照样很好的。

齐蕾:从用户体验和商业角度来讲,特斯拉的体验一定是更好的。然则从一个车厂的平安和责任的角度来讲,人人愿意选择激光雷达,是由于以为激光雷达更平安更认真。

我自己对视觉不安的一点是,我很忧郁在它遇到一个没有见过的情形,要怎么做决议。

刘冰雁:激光雷达不会有同样的问题吗?它也有没有见过的器械。

齐蕾:它有,但至少它可以判断前面是一组障碍物,但对于视觉来讲,它纷歧定是障碍物,有可能谁人器械很小,但可能会导致很大的事故。

刘冰雁:我之前在Oculus做的是,基于视觉建图与定位,用视觉,和一些异常简朴的加速率、陀螺仪这样的传感器,这样是可以举行对深度和物体有相当不错的感知,相当于对与定位的感知。

由于双目视觉可以做深度,在运动历程中,纵然不用流传视觉也可以做深度,更进一步就是人眼看许多事情也可以知道它也许的位置的深度,那么机械不见得会做得比人差,以是说深度感知,也就是说,知道前面到底是不是一堵墙,并不是那么难处置。

相反,激光雷达遇到反光或雪花,并不是那么准。

图 | 激光雷达

齐蕾:对,雨天,激光雷达会有许多问题。

刘冰雁:视觉上也可以做许多深度,这些不依赖于是否见过这个场景。

回到做深度定位这个问题上,我们找的是,连字母都算不上的小器械。你看到有两个异常小的点,原来离得很近,厥后突然离得很远,就说明这个器械离你很近了。它并不依赖于认出这个器械自己,只需要知道一些从图像处置、甚至光学上险些对人眼和人脑来说不能识其余一些器械,就可以提供异常好的深度的认知。

齐蕾:会不会泛起的是一个活物,好比一个正在弯腰捡球的小孩,系统会误以为是个垃圾桶?

刘冰雁:不管是垃圾桶照样小孩都是不能撞的。

齐蕾:有意思的一点是,马斯克是坚定的视觉派,连毫米波雷达都可以拿掉,只信托视觉,但激光派就是,我们都上,我不仅有激光雷达,另有毫米波雷达和视觉。

《硅谷101》:激光雷达和视觉派的一个差异在于,不管激光雷达是否比人开车平安,对激光雷达派来说,要做的是降低总体事故率,不仅要比人更平安,还要让车的事故率降到最低,平安性提升到最高;而不是说到达了和人差不多的水准就可以了,他们不是这个尺度。

刘冰雁:我们仔细深究的话,车一定比人自己更平安,这是一个简朴的概率问题,人不是100%平安,车也不是100%平安,但只要差异时犯错,我们就是平安的。

但我们讨论差异传感器融适时,就不是直接这样的关系,不是说只要激光雷达看到了,或者视觉看到了,就一定不会失事,看到不代表不会失事,也可能看到了假的器械,于是做了错误的逃避,造成更多失误。

从这个角度来说,更多传感器纷歧定代表更好的精度,由于这是几个差其余传感器,它们之间没有典型的可以用统计的方式举行融合。

齐蕾:就是回到了传感器融合权重的问题。可能高速上传感器的权重更偏向激光雷达,在城区的话就更偏向视觉。

从车厂商业化角度来讲,之以是选择多传感器融合,是要两倍三倍的保险,这也是为什么行业里大部门车厂的商业化路径会选择多重保险。

另外,现在许多人想解决的问题是在高速公路上怎么可以看得更远,由于摄像头没有设施看到更远,这是个伟大的问题。若是我是卡车,在无法看到更远、制动又很慢的情形下,就会失事。

《硅谷101》:特斯拉的最终目的是不是要去成为Waymo的竞争对手?

刘冰雁:我的焦点看法是,L5异常遥远,要到达L5手艺,需要的人工智能手艺相对现有手艺另有一个代差,不是现在可以解决的一个问题。等到谁人时间,当视觉比激光雷达有了更好的感知能力,我以为不是问题。

L5在时间线上并不是异常近的,我一定水平赞成马斯克的一个看法,激光雷达是作弊,相当于拿了一张开卷考试,拿了一张舆图在做驾驶问题。他做的事,就是模拟人,人用肉眼可以开车,那么车也可以。激光雷达并没有提供比视觉在远期上来看,更多的器械。

04 争议平安性

《硅谷101》:上次我们讨论的一个结论是,自动驾驶更平安,但人类更伶俐,若是这句话套用到特斯拉这个案例上,实在就不确立了。

刘冰雁:我差异意,在平安这个问题上,特斯拉就是一个新闻吸引器,不管是正面的负面的新闻都往它头上放。

《硅谷101》:以是你以为特斯拉的自动驾驶更平安?这是不是确立在准确使用的方式上?

刘冰雁:Yosemite有个说法是,造不出完善的防熊箱,最愚蠢的人和最伶俐的熊之间的交集比人们想象的大得多,就是说总有人犯傻,总有人不要命。手艺并不是焦点问题,没有什么平安措施,防得住犯傻的人。

《硅谷101》:以是你的说法照样确立在,我们要普及手艺,要在准确使用的情形下评判它是否平安。但问题在于,当一小我私人开车时,若是使用自动辅助驾驶系统,但要另有集中注重力考察,这是很难的,这是人性的问题。

刘冰雁:我异常赞成,我想提两个点,第一,平安气囊在错误使用的情形下也异常危险;第二,我的体验是,之前开车4小时去滑雪,加入就已经很累不想滑了,但厥后开特斯拉就以为开车基本不是问题。

齐蕾:他的履历我也有,我开的不是特斯拉,是英菲尼迪。由于以前我自己开去洛杉矶,五六个小时很累,中央每两三个小时就要休息一次。但自从开了可以定速巡航的车,接触了更好的产物,就不会再退回到没有这个功效的产物。

这个体验可能在特斯拉身上更重。一旦体验了这个功效,我再也不会去买没有这个功效的车了。

《硅谷101》:以是你下一辆车设计买特斯拉了。

图 | 特斯拉的自动辅助驾驶

齐蕾:我有对电动车的里程焦虑,我开到中央的时刻,可能要绕到一个基本不想去的地方充电,坐在内里坐半个小时。另外从消费者的角度来讲,我在新闻上天天看特斯拉失事儿,我的信托感没那么高。

刘冰雁:我想说的恰恰是另一方面的情形,特斯拉救了命是人人是看不到的新闻。

齐蕾:就像刚刚说的,人总是有稀奇傻,让你不明白的人,好比之前在北湾,有两个开特斯拉的人直接撞到了树上导致殒命,是由于他们俩都坐在后排。

也正是由于特斯拉云云高调宣传自动驾驶,导致许多人要去试试。

刘冰雁:特斯拉在全自动驾驶上的宣传,到厥后已经到了笑话的水平了。马斯克说2016年底的时刻要Coast to Coast全程是吧?现在已经这么多年已往了对吧?马斯克前两天还说下周就要宣布。

齐蕾:他老说这些话,他不是明天就要去火星了吗?

刘冰雁:这些都是玩笑了,但我们开车中都市焦虑会走神,特斯拉可以在你走神的时刻帮一把。若是你走神的时刻没有人帮一把的话,很可能就真的失事了。

齐蕾:我有很大的两个感受,一是特斯拉用户异常热爱特斯拉,是发自心里的热爱。二是在我对车有了信托和依赖感时,作为司机我是不是会加倍放松,导致我不愿意再关注在开车上,而这个车可能在一两年还没有到达质的飞跃的时刻,我自己自己的心态却到达质的飞跃。

特斯拉有做什么事情让用户更警醒吗?

刘冰雁:若是手不在偏向盘,它会很快种种提醒。

《硅谷101》:实在最最先马斯克谈自动驾驶的时刻,人人不会去揪着马斯克问是在说L2的自动驾驶照样L4的,就都以为是一个可以完全撒手的自动驾驶。

直到特斯拉自动驾驶宣布好几年后,出了许多事故,他才说这只是辅助驾驶,人人开车时手得扶着偏向盘,用户才意识到特斯拉并不是完全自动驾驶。我们之前说特斯拉不是手艺问题,实在是一个宣传问题,这点异常主要。

刘冰雁:说得手艺的生长,可以再往下延伸一点,科技最终是为了什么?不管是自动驾驶手艺照样其余手艺,除了科学家们的好奇心之外,我以为更多的是为了拯救生命。Waymo是最先提出不能信托人,不做L3系统,只做L4L5的系统。

《硅谷101》:Waymo提出这个,是由于他们在做自动驾驶研发中,平安员在路测历程中发现,若是不开车,还要专注看前面有没有障碍,随时准备接受,这是一件反人性的事情。靠山是在自动驾驶很不成熟,需要随时接受的情形下。

刘冰雁:在这个事情上我差异意他们的这种看法。现实上他们做的事情,可以说是为了自己手上不沾血,他们在杀掉许多缄默的人。

他们相当于是说,我的自动驾驶手艺没有杀掉任何一小我私人;然则推迟了一个足够好的自动驾驶手艺,普遍地进入市场中,现实上已经杀掉了许多人。

《硅谷101》:你以为纵然在自动驾驶不成熟的情形下,也是比人开车更平安的?

刘冰雁:我想说的是,在人和自动驾驶一起开车的情形下,它一定比人开车更平安。

《硅谷101》:一起开车指的是,人照样集中注重力。

齐蕾:理论来讲可能是确立的,但对于个体来讲,你永远都不知道现实是什么样的,由于人的转变因素太大了。

刘冰雁:自动驾驶比人开的好应该没错,我就一定没自动驾驶开的好。

齐蕾:人一定是更信托自己,和自己对照熟悉的器械,以及自己已往的履历和判断。机械会做决议,但可能会失足,由于我们不知道内里的编码是什么,是谁在编码,也不知道机械是否贞洁,照样被黑客黑过。

05 特斯拉宣布超算Dojo,未来模子训练会更快

《硅谷101》:特斯拉在视觉的方案上,有哪些手艺偏向的升级与提高?

刘冰雁:随着超级盘算机Dojo的宣布,一个对照大的改变是从基于2D的识别变为3D,在运动状态下的识别,他们最终去剖析的是3D空间中每辆车的朝向这样的信息,而不是基于之前对二维图片的识别。

另有许多要生长的地方,好比需要对三维空间单目或双目的物体姿态的估量,这确实也是异常值得做的偏向。特斯拉最大的优势是,有钱又有数据,我们花钱给它当试驾员,相比Waymo的话,它的数据量级是海量的。

《硅谷101》:特斯拉披露了超级盘算机Dojo,它的算力听说到达了全球第五,马斯克还说想要到达超算能力的百亿亿次浮点,简朴注释一下,详细的用途是什么?

刘冰雁:它可以用来做人工智能的模子训练。人人是否还记得Open AI做的的语言模子GPT-3?它那时花了1600万美元专门训练这个模子,让这个模子从一片混沌到能够知道一些事。

Dojo也是用来做训练这个历程的,让一个什么也做不了的模子,酿成一个能认出猫,认出狗,认出人,认出车的一个模子。

《硅谷101》:可以明白为它若是用于视觉识别,视觉识其余效率会提升得更快,由于之前的算力达不到?

刘冰雁:对,可能以前我训练一个这样的模子需要几年的时间,在真实天下中这个时间是不能接受的。但若是加速100倍,一个电脑比它快100倍,几年的事情可能就酿成了几天几周,就是可被实行的事情。

齐蕾:它就是算得更快,找器械的速率更快,是吗?

刘冰雁:差不多是这个意思,模子的规模决议了它分辨差异器械的能力,包罗它的分辨准确度,规模越大越难训练。

齐蕾:会不会有一个问题,我们并不知道模子是通过什么样的方式算出谜底的,它就是很不平安,是一个黑盒子,对于人来讲它已经不能控了。

刘冰雁:我们现在整小我私人工智能行业,不管是激光派照样视觉派,我们所依赖的都是一个黑盒子一样的器械。

往往都是实践先行然后理论跟上。现在也有一些理论物理学家在这方面举行一些研究,用一些更好的方式去明白这样的模子。现有的数学工具,是没有设施明白这样一些非线性系统的,但理论物理中有一些工具能举行大规模非线性明白。所以现在有许多理论物理学家在举行这方面的研究,用更好的方式来明白模子。以后可能不是黑盒,但现在险些就是黑盒。

《硅谷101》:我们刚刚说了许多视觉派的优点,但纵然特斯拉的人出去创业了,也是选择做激光雷达派,好比说像RoadStar之前也做视觉派,厥后转向了激光雷达派,Auto X做摄像头解决方案的,最后也上激光雷达了,所有一最先就向着L4和L5的自动驾驶公司,最后不约而同走向了这条路。

刘冰雁:有这样一条简朴的路,而且成本越来越低,干嘛不走。固然另有异常著名的一句话,我们选择它不是由于简朴,而是由于难,这就是另外的一个故事了。

网友评论

3条评论
  • 2021-10-11 00:11:06

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