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Re: [新聞] 美監管機構調查:特斯拉自駕系統存在「

看板Stock標題Re: [新聞] 美監管機構調查:特斯拉自駕系統存在「作者
LimYoHwan
(gosu mage)
時間推噓14 推:16 噓:2 →:79

給懂的就懂的sixigma
https://i.imgur.com/AYUJ2ZY.jpeg
https://i.imgur.com/qDN8l9m.jpeg
https://i.imgur.com/GfewlYc.jpeg
https://i.imgur.com/pwcSfeP.jpeg
https://i.imgur.com/ZTZnPwb.jpeg
https://i.imgur.com/pytOnKO.jpeg

「算過 stereo disparity 就知道相機深度很不穩」

Stereo + OpenCV 的確老舊易崩
但 2024–2025 的 Camera-BEV 系列早已不用傳統 disparity
BEVFormer v2 在 nuScenes camera-only leaderboard 做到 63.4 NDS / 55.6 mAP

深度誤差〈12 cm@30 m
穩定度和你印象中的早期 stereo 不是一個世代
https://tinyurl.com/4h9y23h9

「LiDAR-only 還是贏,LiDAR+Image fusion 更贏」

榜單數字沒錯:
最新 LiDAR-only(SEGT)約 73.9 NDS,Fusion 再高 1–2 點 但要把 BOM 成本、校準、MTBF、維護工時 算進 TCO
多一支旋轉 LiDAR 不只車價漲四位數美元 還要週期性 Re-calibrate— fleet scale 一上萬輛
資本與營運費用直接吃穿
Tesla/Wayve 等純視覺派算完帳寧可把錢砸進 GPU 與 OTA

「Fusion inference 已經 modality-agnostic,拿掉 LiDAR 也照贏」

現代 Fusion 模型可以 fallback
但性能不是零損 SparseLIF、BEVFusion 系列公開 ablation 拔掉 LiDAR 時 mAP 掉 5–12 點 遠不到你說的「照贏」
agnostic 代表可容錯 不代表完全不掉分

「LiDAR 物理特性多,在『數狀況』下比相機穩定」

LiDAR 在雨、霧、雪場景會因散射衰減點雲密度與有效距離實測錯檢率最高可增 40 % 以上
黑色低反射車身、玻璃幕牆也易掉點
點雲不是萬能 同樣需要後處理濾波

https://tinyurl.com/2rye676b
https://tinyurl.com/3re345ux

「多模態絕對屌打單模態」

監管與商業已經投票:2025 Q1 加州 CPUC 把 TCP 發給 camera-only 車隊,NHTSA 與英國 DfT 草案都改成 performance-based technology-neutral
硬體堆砌派的護城河正被 法規 + 成本 兩把剪刀同時稀釋
實際戰場比的是 每行駛公里成本與 OTA 迴圈速度 不是 leaderboard 再多 5 mAP。

未來真正在比的是:
誰能用更低 TCO、更快資料飛輪跑出更低事故率,而不是誰在封閉榜單多幾分
你要談技術 fine 但請把成本、維運、監管也一起算進來 再來談「絕對」



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※ PTT 留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.228.230.52 (臺灣)
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papamonkey 05/30 21:18講人話聽不懂直說多還是空

Rsi週線打開 到低點 call 起來 懂?

https://i.imgur.com/TJRDH8h.jpeg

a95641126 05/30 21:20現在只剩草包在講lidar

Sixigma 05/30 21:34對啦我同意,抱歉啦下面跟不懂的吵架,我完全同意你

Sixigma 05/30 21:34說的,成本和沙盒外和監管趨勢以及商業營運模式都

Sixigma 05/30 21:34很重要,我只是想表達說光達影響融合一直都可以是一

Sixigma 05/30 21:34個提升表現的選項,實驗室內光達一直都是很強力的感

Sixigma 05/30 21:34測器,你提到的雨霧霾問題也有新一代的adverse weat

Sixigma 05/30 21:34her資料集來處理,如同我認為LLM不是GAI的解法一樣

Sixigma 05/30 21:34,特斯拉如果堅持純視覺路線也無法達到L5,考慮其他

Sixigma 05/30 21:34感測器是必要的,僅此而已

Sixigma 05/30 21:35其實我只需要你那句 fusion還是贏,只是成本和管理

Sixigma 05/30 21:35問題,只是考慮更多感測器是必要的,我只是想說這

Sixigma 05/30 21:35件事情而已

Sixigma 05/30 21:36有些語句很絕對是和外行人討論才講的,你這邊說的

Sixigma 05/30 21:36我都同意,感謝

※ 編輯: LimYoHwan (36.228.230.52 臺灣), 05/30/2025 21:37:15

Sixigma 05/30 21:48我再補充幾點啦,近年的BEV甚至occupancy network

Sixigma 05/30 21:48都很棒很屌,可是當 depth estimation的對手是光達

Sixigma 05/30 21:48就是沒得打,因為光達直接是training target,我印

Sixigma 05/30 21:48象中有段時間部分地區特斯拉的自動停車被拔掉就是因

Sixigma 05/30 21:48為雷達被拔吧?也不斷有毫米波雷達要重新搭載的趨

Sixigma 05/30 21:48勢,表示就算是純視覺方案獨步全球的特斯拉,在測距

Sixigma 05/30 21:48也可能遇到困難不如轉投雷達,如果成真應該就是你

Sixigma 05/30 21:48所謂的解決方案的成本可接受的狀況了吧,那光達是否

Sixigma 05/30 21:49有同樣的應用呢?你覺得沒有我覺得有,只能期待特

你在這裡講光達物理優勢 其實特斯拉內部沒人會否認 但人家解決的是另一個級別的問題: 能不能 scale 到百萬台上路、全球 rollout、還能用 OTA 直接推 FSD 目前使用光達的車廠 沒有看到這種規模 神經網路 自研 車體硬體 自研 FSD stack 自研 車隊回傳資料 自有 就連硬體設計跟AI訓練 都自己搞

Sixigma 05/30 21:49斯拉達到L5的那天吧

Sixigma 05/30 21:49*雷達搭載不是趨勢,應該算是謠言 typo

huabandd 05/30 22:06推文這麼多拜託直接打一篇完整的

Sixigma 05/30 22:09不好意思一直佔用版面啦

huabandd 05/30 22:11正常討論讓大家也比較方便閱讀沒什麼不好

※ 編輯: LimYoHwan (36.228.230.52 臺灣), 05/30/2025 22:17:08

a95641126 05/30 22:18純視覺無法L5 那你Sixigma開車大概比L5還差XD

a95641126 05/30 22:19人類用眼睛+大腦就能開車了

a95641126 05/30 22:19不就是有一群鳥車廠 做不出可靠的大腦 才在那光達XD

a95641126 05/30 22:20而且 眼睛+反應極快的大腦+永不疲勞 = 超感官

a95641126 05/30 22:21很多菜雞 以為純視覺天花板頂多等於人類 不能超越XD

a95641126 05/30 22:22關鍵在於模型 而不在傳感器

a95641126 05/30 22:23遠超越人類的關鍵 在於 自駕模型 而不是傳感器

a95641126 05/30 22:23你多一個 光達哪來的數據訓練

a95641126 05/30 22:23路上幾台車有光達 數據量夠嗎 笑死

a95641126 05/30 22:24這也就是為什麼機器人要人形

a95641126 05/30 22:24因為人形最容易取得數據啊

a95641126 05/30 22:25讓機器人一天看完上千萬部 人類修馬桶的YT影片

a95641126 05/30 22:25他就馬上可以學會修馬桶

a95641126 05/30 22:25你做成 非人形 哪來的數據

a95641126 05/30 22:26只能靠虛擬場景強化學習 那就沒屁用

a95641126 05/30 22:26沒現實數據那就會吃屎

sa87a16 05/30 22:26其實不用吵這個,有贏錢就是證明,這一個月我特特

sa87a16 05/30 22:26支持者賺了至少2萬美,管你技術什麼的,你是特黑就

sa87a16 05/30 22:26空,你是特吹就買,誰管你們吵什麼

sa87a16 05/30 22:27反正無人計程車到六月底前都是利多,你要空就去空

a95641126 05/30 22:28tsla上400都正常賺 而400-900這段一定是懂的人賺到

a95641126 05/30 22:28tsla上400都正常賺 而400-900這段一定是懂的人賺到

a95641126 05/30 22:286/12前無腦漲 6/12以後 會正常回跌一下 利多出盡

a95641126 05/30 22:29然後開始震盪 直到消息傳出 特斯拉無人車隊要擴大規

sa87a16 05/30 22:29反正特特沒有計程車還有機器人,你們特黑心臟大顆

sa87a16 05/30 22:29就空,不要在那邊嘴也不要吹,反正股票市場是獲利

sa87a16 05/30 22:29不是嘴巴戰爭

a95641126 05/30 22:29模 比方說從10台 2個月後 瞬間變成500台

a95641126 05/30 22:30這裡會直接從400漲到600以上

sa87a16 05/30 22:30說的一嘴技術結果不敢空也不敢買,說那麼多幹嘛,

sa87a16 05/30 22:30沒事幹嗎

a95641126 05/30 22:30scale up 會讓股價再進一步上漲 具體要看規模化多快

a95641126 05/30 22:31規模化 還沒有priced in

sa87a16 05/30 22:31他會幾台我不敢說,馬投顧總是說的太早,但我只能

sa87a16 05/30 22:31說只要有題材特特一天漲20美金輕輕鬆鬆

a95641126 05/30 22:31今年上600-900是正常

a95641126 05/30 22:32沒信仰的人 450左右就會賣了

sa87a16 05/30 22:32我不會猜他計程車6月會成功與否,我見好就收,目標

sa87a16 05/30 22:32價400,跌下來再接就好,馬投顧想的太美好,但現實

sa87a16 05/30 22:32可不一定

a95641126 05/30 22:32你這種投機的 也只能賺小錢而已

a95641126 05/30 22:33像NVDA有人賺400倍 投機者賺1倍就跑了

a95641126 05/30 22:33投機者一定拿不到特斯拉上2500

sa87a16 05/30 22:34黑啊,我心臟小顆,你厲害,這種優越感的特吹也是

sa87a16 05/30 22:34讓特特被討厭原因

a95641126 05/30 22:34能拿住的都是對特斯拉技術懂到一個極致的

sa87a16 05/30 22:34那麼會吹怎麼不買房子貸款壓身家,整天吹

sa87a16 05/30 22:35整天吹NV以前怎樣,所以特特未來會怎樣,你有賺到

sa87a16 05/30 22:35嗎,吹到令人討厭

a95641126 05/30 22:36是的 我有1萬股 成本162

james80351 05/30 22:37老馬都沒特粉那摸會吹 笑死

sa87a16 05/30 22:38老馬:比我還會吹,肯定比我聰明

a95641126 05/30 22:39沒有信仰+執著+理解 你們賺不到10倍股的

a95641126 05/30 22:39你們就是麥當勞包漢堡的命 微薄工資存大盤

walelile 05/30 22:40拿一套闖紅燈的FSD在那邊吹視覺多猛 會看紅綠燈嗎

來科普你一下光達專業知識 LiDAR(光達)主要回傳的是距離和反射強度 它給的是點雲資料:每個點有 (x, y, z) 座標和反射率 它能看出「有一個物體在幾公尺外」 能量計算好一點的甚至分辨出材質粗細、部分表面特性 但是它完全看不懂紅燈綠燈這種「語義層級」的資訊 因為光達回不來「顏色」也回不來「圖樣」 辨識紅綠燈、標誌、手勢、箭頭方向、字母標牌 → 都要靠 camera 所以任何實際部署的自駕方案 不管有沒有 LiDAR,camera 模組都是標配 想酸視覺,麻煩先弄懂光達物理特性再來講

a95641126 05/30 22:42闖紅燈是因為「學習人類開車」

a95641126 05/30 22:43人類會闖紅燈 ai當然就會闖紅燈

a95641126 05/30 22:43因為ai跟人類學的啊XD

※ 編輯: LimYoHwan (36.228.230.52 臺灣), 05/30/2025 22:48:07

a95641126 05/30 22:56特斯拉不只會跟nvda一樣 未來ai時代 還會成為美國最

a95641126 05/30 22:57大市值的企業

a95641126 05/30 22:57護城河就是他的數據閉環

e04su3 05/30 23:20特就是會笑到最後啊 說很多次了

e04su3 05/30 23:21前面A大說400-900是懂得人才能賺到

e04su3 05/30 23:21但更懂得應該是能賺到1000-2000

e04su3 05/30 23:22只要車隊開始試營運 之後就是水到渠成 指日可待

gk1329 05/31 08:47找印度人開最划算= =

dongdong040505/31 19:09簡單說光達Scale up有限呀,就好比波士頓機器人超級

dongdong040505/31 19:09厲害但也不能Scale up