Re: [新聞] 特斯拉恐因「幽靈剎車」問題 面臨集體訴

iverson0991 09/22 18:25個人淺見。

iverson0991 09/22 18:25多一些實際案例，多點log就解決了。

chandler022709/22 18:27如果是輔助系統，miss detection會比false alarm好

eelke 09/22 18:29真的有偵測到幽靈所以煞車，很合理啊

palapalanhu 09/22 18:40Ghost busters 應該開特斯拉

maniaque 09/22 18:45把人變成 Ghost 嗎??

Transposon 09/22 18:54我猜最後會因現階段技術問題，以出錯率低於或接近人

Transposon 09/22 18:54類誤判率作結

ingmu 09/22 18:56FSD 10.69已經大幅改善幽靈煞車 可惜正式釋出前廣大

ingmu 09/22 18:56車主們只能先開舊版軟體

benson502 09/22 19:05就真的有幽靈才煞車的阿

dslite 09/22 19:19圓形交通號誌當人類 晚上機車看不見

kira925 09/22 20:05每次都是下個版本會更好 被嚇到的車主都活該 呵呵

JEON 09/22 20:22每次都是這樣唬爛的啦 有大幅改善 然後其實...

DYE 09/22 20:24日幣貶值 但是便宜的車還在海上 有87%像

kazami 09/22 21:04因為false positive rate跟false negative rate不

kazami 09/22 21:04見得會一樣，一種極端的例子是進行小樣本的學生專

kazami 09/22 21:04題，偶爾會看到該辨識出來是目標的都有辨識出來，

kazami 09/22 21:04但不該辨識成目標的物體也被辨識成目標，所以只要

kazami 09/22 21:04能提高false positive rate就可以降低false alarm

kazami 09/22 21:04的狀況，不見得需要犧牲miss detection，特有一整

kazami 09/22 21:05個專業團隊在進行FSD開發，但隨著資料越來越多，輸

kazami 09/22 21:05入的物體種類以及場景也越來越複雜，如果原來的幽

kazami 09/22 21:05靈煞車是容易發生在某些場景或是某種條件之下的話

kazami 09/22 21:05，那只要開發團隊有人能針對這點進行調整及改善，

kazami 09/22 21:05是有可能在不犧牲miss detection的情況下減少幽靈

kazami 09/22 21:05煞車，但也有可能幽靈煞車並非在某些特定條件下會

kazami 09/22 21:05發生，或是開發團隊無法發現該條件，然後直接調整

kazami 09/22 21:05神經網路或decision making的參數，那的確是有可能

kazami 09/22 21:05犧牲miss detection, 但也不見得降低多少false al

kazami 09/22 21:05arm就會提升多少miss detection就是了

levy 09/22 21:45同意，最後的一哩路也是最困難的

TaiwanNeko 09/22 21:48幽靈煞車頂多浪費電和煞車皮，總比該煞不煞好

kira925 09/22 21:52你要在高速公路賭AEB發動嗎?

m996360 09/22 21:58樓樓上台灣貓在搞什麼笑，你後面是大學長時會希望

m996360 09/22 21:58幽靈煞車發動？

sleepgod060209/23 00:18製造這些晶片的電子廠機台隨便都上千萬

sleepgod060209/23 00:18放無塵室都餵一樣的料都有機會出現誤判了

sleepgod060209/23 00:18一台幾百萬在路上亂跑的車你期待他多可靠?

Miralles 09/23 00:23別甩鍋給純視覺。在特轉純視覺之前就幽靈煞車了

sukimilktea 09/23 00:49幽靈煞車現象不是純視覺方案開始才有的

berryc 09/23 01:49所以說自駕還早。 lv2的話就不是大問題，偵測出問

berryc 09/23 01:49題一律當沒人，系統不足的部份丟給駕駛就戈好

wisdom 09/23 08:48建立三套ANN patten,然後同一份影像資訊同時給三組

wisdom 09/23 08:48ANN做判斷，多數決。只是需要的運算量暴增。需要更

wisdom 09/23 08:48強的硬體支援

wisdom 09/23 08:56類神經網路這東西雖然真的很強大，但這東西只能保證

wisdom 09/23 08:56你丟一樣的資訊進去，它會得出一樣的結論。可是路上

wisdom 09/23 08:56狀況千變萬化，尤其攝影機數量增加，解析度增加，原

wisdom 09/23 08:56始資訊量爆炸，路上多一顆石頭，輸入的資訊就不同，

wisdom 09/23 08:56所以根本沒人可以保證運算出來的結果。能保證的只有

wisdom 09/23 08:56它不會像人類一樣受到生理或心理條件影響判斷。所以

wisdom 09/23 08:56你頂多只能把他當成不會打瞌睡、不會路怒的人類駕駛

wisdom 09/23 08:56但受過專業駕駛訓練且永遠保持專注的人類駕駛，也無

wisdom 09/23 08:56法保證他永遠不會判斷錯誤。