Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「
※ 引述《LDPC (Channel Coding)》之銘言：
: 週末貢獻我兩分錢意見 竟然有人說waymo要收掉 在自從LLM Agent出現後@@
: 機器人領域瘋狂發展 尤其自駕又開始捲起來 在大好戰場線整合戰前 把waymo收掉 @@?: (=_= 讓我想起2024 1月 提到業界要把LLM整合自駕 一堆人噴我不懂)
: https://ptt.reviews/Stock/E.S-E3eOc5k9jE
: 給個時間線
: 2024 5月 LLM Agent概念成立
: 2024 10月 Waymo 額外籌資56億美元
: 2024 年底 Waymo引入Gemini 開始成立LLM Agent引入自駕
: https://ai.zhiding.cn/2024/1104/3161049.shtml
: https://reurl.cc/bWjoYX
: 機器人搭配Agent 現在就是AI界的戰場 自駕開始在捲了
: https://reurl.cc/0K8eWK (美國最近一堆中國自駕公司部門在招人 @@b 大伙快上)
: https://zhuanlan.zhihu.com/p/16225874331
: 這條AI agent路可以通吃自駕和機器人 技術基石就是對現實世界的了解和路徑規劃
: 濃縮成幾句話就是 機器人和自駕在技術底層有大量同性質 多模態LLM推理能力會成
: 為最後關鍵點 而關鍵點就是LLM Agent 所以搞自駕和搞機器人都會搞再一起
: (**題外話 阿祖最近開始瘋狂招機器人@@)
: 回到特斯拉端對端(end2end)這種做法 無法做可解釋planning和決策等更高階
: 如果戰場拉到LLM Agent 特斯拉唯一能依靠
: 就是xAI LLM模型 然後xAI目前人才招聘.....現在裡面就各種亂
: 就引用nano-gpt fast run發起人Keller Jordan (現在openaAI)
: https://x.com/kellerjordan0/status/1893868235381961140
: Some trivia: In November I interviewed at both OpenAI & xAI.
: I thought both labs seemed strong, even tho ppl said xAI was a noncontenderba
: -- the xAI guys told me all my ideas must be wrong & rejected me 珮_(ツ)_/?: 回到股點 如果你想買個股票是看AI浪潮 目標是五年後 那你注意的地方就是
: 誰能掌握越多大模型的下游任務(自駕 搜尋 生成色色圖片@@b 人工助手 虛擬助理）
: 有高黏度性用戶 誰就能贏這場戰役
: 而狗家現在就是 AR眼鏡(虛擬助手 參照之前文章#1cH_ZPvT) 自駕 搜尋 影音媒體任務: (e.g.notebookLM) 各種廖化調參數大軍 嘗試贏得用戶黏度 我現在每個週末就是吃泡麵
: 每週買點狗家 @@ 但狗家的ceo有點抖就是....
: 不過如果你覺得這篇兩分錢文章不對 一切以你意見為主@@b
Waymo迄今仍未把 LLM 正式「上車」
https://i.imgur.com/t3wEpKC.jpeg
截自今天遇到突發狀況仍然會卡住
遇道路有三角錐卡住
https://i.imgur.com/1lB3C8w.jpeg
技術現況
Waymo 的商用仍採傳統「感知 → 規劃 → 控制」模組化架構，搭配高精地圖、LiDAR 與
雷達；真正載客的車隊並未讓大型語言模型（LLM）直接參與即時決策。2024 年 10 月，Waymo 對外發表了實驗性 EMMA（End-to-End Multimodal Model for Autonomous Driving），宣稱透過 Google Gemini 提升多模態推理能力，但官方亦強調 EMMA 目前仍屬研究性質，尚未完全取代既有安全策控流程 。
若要把 LLM 真正塞進量產車，Waymo 得先解決三大難題
1. 安全與法規驗證 – LLM 推理結果難以逐條驗證；在 ISO 26262、UL 4600 等汽車
能安全框架下，要讓「黑箱」模型直接操控方向盤，監管單位與保險業者都更謹慎。
2. 車載硬體與成本 – LLM 推理需更高算力與記憶體。若要在車端即時運行、勢必升
GPU/NPU，會墊高車輛 BOM 成本與耗電負載。
3. 商業節奏 – Waymo 以「安全零容忍」為品牌資產：不確定就停車、需遠端人員介
。全面切換新架構若導致早期穩定性下降，將直接傷害乘客信任。
財務壓力
2024 年 10 月，Waymo 完成 56 億美元增資，由 Alphabet 領投，累計對外融資已逾 100 億美元 。然而 Alphabet「Other Bets」部門單季仍要虧損逾 10 億美元，而分析師推估 Waymo 年虧損約 15–20 億美元，營收僅數千萬美元級別 。在此現金流結構
下，引入 LLM 雖能改善體驗與靈活性，但同時會推高硬體與驗證成本，延長盈利時程。
Tesla E2E：LLM「可有可無」的另一條路
若 Tesla 日後把自家 xAI LLM 疊在 E2E 之上，主要帶來少量增益：
自然語言互動 – 乘客可用語音直接改路、查詢車況。
車隊後台優化 – 在雲端用 LLM 做調度、維護及客服。
然而，Tesla E2E 核心已能覆蓋大部分駕駛行為；LLM 只是「提升體驗」而非「補安全短板」，引入迫切性相對 Waymo 小。
Waymo 若將 LLM 深度整合，可望顯著降低「遇特殊障礙就卡住」的保守行為，並提升乘客互動體驗；但必須支付更高硬體、驗證與研發成本，進一步拉長本就沉重的燒錢周期。
Tesla 在 E2E 架構下已擁有低邊際成本與龐大真實世界數據，LLM 更多是錦上添花；短期不必為此承擔顯著成本，長期則可用於語音服務與後台營運。
簡言之，Waymo 更「需要」LLM 才能突破商業化瓶頸，但最痛的也是成本與法規；Teslae2e則「用得好更完整，用不到也跑得動」。
在自駕戰局真正分勝負之前，誰能把技術升級的成本曲線壓得最低、又最快通過監管門檻，誰就更接近最終的贏家。
以下數據是消費者付費：
Elon Musk 預測的 Tesla Robotaxi
預估未來每公里約 $0.19–$0.25 美元，是主打超低成本的願景，強調靠大規模、純
視覺系統壓低價格。
真人 Uber / Lyft
美國主要城市平時每公里約 $1.2–$1.8 美元，尖峰時段與大城市（如紐約、舊金山）甚至達到 $2–$3 美元。司機人力成本是主要成本來源。
Waymo Robotaxi
鳳凰城：每公里約 $1.2–$2 美元，與 Uber 價格接近。
舊金山：因感測器、地圖與營運成本高，每公里平均約 $7.4 美元，遠高於 Uber。
運營成本：
Uber / Lyft：人力成本占大頭，實際單公里營運成本可能接近乘客付費價（甚至略高，平台依靠抽成與動態定價賺利潤）。
Waymo：據內部估算，單公里成本 $0.30–$0.40/km，但目前收費（特別是在舊金山）遠高於成本，原因是要攤提研發、感測器、地圖更新、公司營運與早期投資回報，如果加入LLM會更高。
Tesla Robotaxi（預測值）：Elon 說的是營運成本 $0.12–$0.15/km，但這僅是假設值
，還未實現。
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跟你說啦TSLA已經在放LLM 之前找我面tech lead role
E2E 視覺網路已能直接學人類駕駛行為；插入 LLM 反而打破「少模組、可大規模擴張」 的設計初衷 有跡象顯示 Tesla 正在「車內」測試 LLM（Grok／Foundation-Model），但目前僅用於 語音助理與高層互動，**沒有公開證據表明 LLM 已被接入 FSD 的即時駕駛決策。
...TSLA的超大本夢比就建築在LLM上面…
E2E 模型完全由影像→控制信號，不含語言推理
waymo這個垃圾看到三角錐還會卡死
笑死
一直靠遠程遙控員 不丟臉嗎
遠程遙控員介入
還故意不算入統計數據 人為接管
waymo跟中國那群二貨自駕有什麼差異
遠程遙控不算人工接管
要現場人員去移車 才叫做接管
跟中國二貨自駕一樣
靠作弊消息騙只會「第一層思考」的賠錢韭菜
waymo這麼做騙一堆韭菜去投資
以為waymo自駕車最強
@@ 樓上的確內行 那是個實驗專案 隸屬robotaxi
e2e就是無法解決資料沒落地場景 所以才有genAI
光達狗把waymo當成自駕聖杯
結果光達連前面淹水都看不到
害得waymo直接衝入水裡 乘客差點嚇死
waymo除了 衝去河裡 撞牆 撞工地外
頭頂上那顆光達到底是幹嘛的
光達看不清楚嗎 xdxd
E2E 一樣也是Blackbox阿
LLM也可以搞成e2e 在fine-tune階段做就行
主要是e2e對資料數據需求高 數據須包求所有場景
LLM就得真的換硬體架構 所以現在都是實驗性質專案
另一種解法就是合成數據 這樣就可以繼續用e2e
反正原篇是想吐槽某老兄說waymo要關門@@
LLM的最大問題是反應慢 為什麼要走E2E因為反應才快
你在路上還有速度用LLM如何做決策？看到障礙想一下
然後先撞上障礙物 LLM再決策說你該閃避
=_=樓上 LLM反應慢這問題可以解決 速度是由記憶體
和模型大小決定 kv-cahce壓縮和multi-token等
我沒反對特特有機會統治江湖 但Lim大講的成本是個好
議題 @@其餘的說啥waymo要倒閉這個就值得吐槽
如果題目變成e2e是唯一解 那我解法就是得要3D合成
不然沒見過場景(zero-shot)就是e2e卡點
=_=決定砍文好了 都變成兩派吵架文
LDPC別刪啊qq，這串討論超有趣的，拋磚引玉很有價值
啊
想請問您，另一篇文有提到waymo可以辨識警察手勢前
進，在沒有遠端操縱的前提下，這是怎麼做到的呢？謝
謝
車載算力成本才是LLM無法在車載大量部署的難點，現
階段LLM即便deep seek r1也有671B，放車上即便GPU算
力夠能耗也不夠你跑多遠。另一個問題就是資料，tesl
a資料是很多，但是車載上其實有更多莫名其妙案例需
要GenAI，缺最後edge case資料才是最麻煩的問題。
廣義來說LLM或通用模型也是通過人類數據學習，只是
文本加上影片數據量可能比e2e更大而已？所以落地場
景這個也只是數據量問題，另外我查過也有人做e2e加
上cot的理論不知道這個是否可以更優化推理能力
目前這些公司對LLM是想要來取代遠端遙控降低成本，
真上車可沒那麼容易
E2E+CoT個人覺得重點在於降低恐怖谷效應，最佳化E2E
反而可能會嚇死乘客，用戶體驗度不見得好
電動車就被中國捲爛，在怎麼發展一樣賺不到錢，呵
，特市值就敗在電動車領域投資太多
車端算力已經錙銖必較了 根本擠不出來
放LLM搶算力 本末倒置
理想已經實作一次了 還不是慘慘慘
WAYMO可以多加幾顆晶片試試 成本又控制不來
E2E的結果跟LLM結果衝突的話聽誰的？
這個問題幾個月前X圈已經討論過了
結論 這是搞不出來E2E時 用的範式
當初以為可以靠LLM克服E2E做不出來的問題
結果實作出來 又耗算力 效果還超差
能試的 中國廠商都已經試過一遍了
特斯拉預估那個我記得是營運成本 不是實際價格啦
老馬的說法都要先打個對折才行，所以實際可能成本
應該是 0.24 -0.30
Robotaxi如果是Waymo一半價錢，Waymo跟Uber大概沒人
要搭乘
瑪黑跟特黑打死都不會坐robotaxi
沒事啦 幾年前也一堆人不搭高鐵
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好了啦 cost down 星人 都 2024 年了還不承認純視覺不足以滿足自駕功能 明明所有的電腦視覺的論文和資料集和 benchmark 無論在 3D Object Detection 或是 Planning 都是融合方案屌打 前者有用 Lidar 和沒用， mAP 差到 30 都是家常便飯![Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「](https://production-media.paperswithcode.com/tasks/Screenshot_2019-12-09_at_14.19.53_wM3oU8i.png "Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「")
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其實我覺得純視覺是有可能做到 LV4 的，只是馬投顧放話的當下還沒有 gpt-4v 出來而已，你可以說他放話的當下是在打嘴砲沒錯，但我覺得未來肯定有機會，github 上已經有人用 gpt 去微調自駕需要的參數 現在大型視覺模型已經可以解釋當下發生了什麼，看到了什麼 老黃也說過通用 AGI 最快在五年內一定能實現，現在就是算力跟不上人類即時的反應速度而已，但那是現在，算力這種東西每年都是在增長 我覺得 AGI 問世的那天就是特斯拉自駕噴發的那天，但就是算力一定要跟上，不然等模型反應過來的時侯就撞車了 然後特斯拉現在應該是沒用 gpt 而是用更古早的 CNN，就已經能作到這樣我已經覺得很猛了好嗎？最近就有新聞說最新的 FSD 可以直接把富豪載到醫院了![Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「](https://i.imgur.com/LFYEuOcb.jpeg "Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「")
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這個話題居然可以討論這麼久 這問題之前OTA解決了， 就是被特斯拉車主們抱怨現在開AP 要看前方或者隔一下子就要回去搖動 一下方向盤5
從另外一個角度思考，Tesla把毫米波雷達拿掉 其實算是一種規避極端情況的手法吧? 比如說遇到起大霧、下大雪(雨)等純視覺自駕系統很難處理的環境 直接把控制權丟回人類就好 這樣一來雖然看起來比對手弱，但實際上卻是規避掉高風險的駕駛環境46
2024-2025 年的長序列 BEV Transformer 把 nuScenes 相機-only NDS 拉到 63.4（BEVF ormer v2），而最新 LiDAR-only SOTA SEGT 為 73.9 只差10 監管門檻：![Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「](https://i.imgur.com/z56Uz4Pb.jpeg "Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「")
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給懂的就懂的sixigma![Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「](https://i.imgur.com/AYUJ2ZYb.jpeg "Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「")
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為什麼有一堆傻子在吹waymo 這台車 是多模態技術裡面的領導者 如果他都做不好 那代表這個技術路線就是不行了![Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「](https://img.youtube.com/vi/ZlVq4VwmN7c/mqdefault.jpg "Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「")
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ND : DROVE STRAIGHT INTO THE WATER. THE VEHICLE BECAME STRANDED IN THE FLOOD, LEAV IN : G THE PASSENGER TRAPPED AND HELPLESS. :![Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「](https://img.youtube.com/vi/mNOSG8UwhX4/mqdefault.jpg "Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「")
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看到某yt又在胡說八道 說什麼fsd左轉撞樹 先說結論 在 2025-02-27 20:40:29.252，記錄出現：![Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「](https://i.imgur.com/Q7NJfbyb.jpeg "Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「")
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先說我買了不少特斯拉2倍槓桿 但憑良心講 看完數據以及 在我實際在美國體驗過waymo以及特斯拉FSD後 特斯拉目前還是與waymo有一段差距 當然我是認同若搞起來 其造車優勢可以規模增長很快 所以我還是押注特斯拉
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Re: [新聞] 特斯拉股價上漲機會來了？Robotaxi發表資深特粉發表感想 順便充值信仰 (等等看內文就知道我認真非反串) 看完之後 我還蠻驚豔的 真特粉應該都知道 不太可能發布就要真的上路 因為完全沒有通過監管機構相關的訊息![Re: [新聞] 特斯拉股價上漲機會來了？Robotaxi發表](https://img.youtube.com/vi/cpraXaw7dyc/mqdefault.jpg "Re: [新聞] 特斯拉股價上漲機會來了？Robotaxi發表")
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Re: [新聞] 美Robotaxi市場剩特斯拉和Waymo兩強相爭不知道為何那麼多人推文看不起Waymo, 實在需要說明一下, 美國現在唯一有Robotaxi商業化的就是Waymo, 就如同文章說的, 每周能完成逾150,000次的無人駕駛搭乘, 很多網紅都有分享Waymo的搭乘經驗, 以九面為例:![Re: [新聞] 美Robotaxi市場剩特斯拉和Waymo兩強相爭](https://img.youtube.com/vi/8iPvn7r0oPI/mqdefault.jpg "Re: [新聞] 美Robotaxi市場剩特斯拉和Waymo兩強相爭")
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Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「週末貢獻我兩分錢意見 竟然有人說waymo要收掉 在自從LLM Agent出現後@@ 機器人領域瘋狂發展 尤其自駕又開始捲起來 在大好戰場線整合戰前 把waymo收掉 @@? (=_= 讓我想起2024 1月 提到業界要把LLM整合自駕 一堆人噴我不懂) 給個時間線29
Re: [新聞] Meta陷入恐慌？內部爆料：在瘋狂分析複製DeepSeek，高目前就在旁邊吃瓜觀望@@ 成本這種本就是用開源後的可以拿已有的模型去當輔助下降成本 最常見作法就是拿gpt-4o當judge或者當數據產生器 去精煉數據集 如果再沒有gpt-4o 情況下 很多高質量資料去產生就花很錢 最經點例子就是LLaVa 一個博士班學生 用gpt-4o 去產生高質量多模態數158k 極小量數據集 用8xA100 1天時間 就幹爆之前所有 多模態大模型 能打贏saleforce的一間大公司堆出來的多模態BLIP-2模型![Re: [新聞] Meta陷入恐慌？內部爆料：在瘋狂分析複製DeepSeek，高](https://i.imgur.com/vA7ifFRb.jpeg "Re: [新聞] Meta陷入恐慌？內部爆料：在瘋狂分析複製DeepSeek，高")
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Re: [新聞] 馬斯克：特斯拉已經非常接近 Level 5 完加州公共事業委員會的自動駕駛載客牌照 Zoox: 2018年12月 Pony.ai 2019年06月 (全加州除機場特殊道路外的公開道路) AutoX 2019年06月 (全加州除機場特殊道路外的公開道路) Waymo 2019年07月 (加州灣區南部區域)![Re: [新聞] 馬斯克：特斯拉已經非常接近 Level 5 完](https://img.technews.tw/wp-content/uploads/2018/12/25150811/Zoox.jpg "Re: [新聞] 馬斯克：特斯拉已經非常接近 Level 5 完")
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Re: [新聞] 馬斯克更新Robotaxi計畫 特斯拉股價應聲目前就是看6/1能不能如期推出 接著要看到年底前部署的數量 特斯拉的Robotaxi技術跟Waymo不同 可以很快速的在各城市部署車輛 成本也是約Waymo的1/3而已![Re: [新聞] 馬斯克更新Robotaxi計畫 特斯拉股價應聲](https://i.imgur.com/PEI429Ab.png "Re: [新聞] 馬斯克更新Robotaxi計畫 特斯拉股價應聲")
Re: [請益] AI伺服器成本分析——記憶體是最大的輸家請容我搬運一篇對岸知乎的文章, 這是一篇非常長的文章,其中大部分片段與本文無直接關聯,而且是2023/02寫的. 我只搬運本串相關的記憶體的部分,還有尾部的結論.且未修飾原文用字 詳細的有興趣請直接去原網址看吧. ChatGPT背後的經濟賬![Re: [請益] AI伺服器成本分析——記憶體是最大的輸家](https://picx.zhimg.com/v2-f6c2a117d2575f6cd3b85af859ad7f20_l.jpg?source=172ae18b "Re: [請益] AI伺服器成本分析——記憶體是最大的輸家")