Re: [新聞] 特斯拉自動駕駛電腦Hardware4.0即將出爐，成為拉大與其他競爭者的利器

看板car作者 (York)時間1年前 (2023/03/02 14:31), 1年前編輯推噓35(35推 0噓 35→)
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前陣子在忙，今天得空，回一下好了 首先，LiDAR, Radar, 4D Radar 都是不同的東西，可能少數人因為翻譯混亂，沒搞清楚 傳統的雷達只有速度、平面、距離等三個維度的資訊，缺乏高度的判別能力， 只能知道前面有東西，但高度不知道，例如可能分不清是鋁罐還是電線竿，如果寬度都一 樣的話。 4D Radar 基本原理是在垂直方向上裝上多個傳統Radar，讓它可以掃多個不同平面，也就 是加上高度後，變成4D 去年馬斯克拿掉Radar 就有說原因是 Radar 雜訊嚴重，垂直解析度不夠 那時也有說有高解析度，低雜訊的Radar 的話，還是會採用 說辭跟當時的特斯拉AI 總監 AK 大大一樣 另外，Mobileye 等車企現在會強調 true redundancy 的原因是之前一堆車企喊的冗餘 都是假冗餘。但那時大家還拿這種假冗餘來打特斯拉的獨尊視覺作法。現在終於有研究 人員能冷靜思考這個很明顯的問題了，算有進步。 這是很基本的原理，假冗餘搞的是串連系統，這類系統的強度取決於串連過程中最弱的 那個環節（或者說零件）。串連系統搞的是綜效，不是冗餘，只是之前為了打廣告，強 說是冗餘。 （真）冗餘必然是類似 Mobileye 這種並聯的方式。 也就一兩年前的事而已，那時除了特斯拉之外的其他車企採用LiDAR 後幾乎都是配合高 精地圖，本身單純的視覺系統弱到不行，只有平面視覺，所以一定得靠LiDAR+HD map 來 搞他們嘴巴講的冗餘，現在剛好被 Mobileye 間接打臉暗示這些是假冗餘。 特斯拉這幾年搞的視覺系統，從 bird eye's view 到 occupancy network 都在技術上 做了很好的示範，讓其他搞自駕的知道車子的視覺可以怎麼作。這方面對岸也跟進很快 他們去年有跟進 bird eye's view 了。 再來就是去年跟今年特斯拉被發現裝上LiDAR 的測試車，新聞也都有說是為了Ground Truth 了。也就是收集 data 訓練特斯拉車子用的，量產車根本不會裝上。 最後，放些 Camera，LiDAR，Radar 的比較 三者都是偵測電磁波， Camera 是被動式（被動接收環境光）， LiDAR, Radar 是主動式（也就是先發射後偵測） 電磁波的頻率高到低 Camera > LiDAR > (4D) Radar 所以原理上的成像解析度高到低 Camera > LiDAR > (4D) Radar 這也導致適應不同天候或其他遮蔽物的能力高到低是 (4D) Radar > LiDAR > Camera 能耗高低比較（高到低） LiDAR > (4D) Radar > Camera 成本高到低 LiDAR > (4D) Radar > Camera （理論上的）能探測的距離 (4D) Radar > LiDAR 產品壽命 (4D) Radar >> LiDAR 決勝的關鍵除了各類 sensor 不同的特性外， 最重要的還是AI演算法 再來就是成本跟盈利模式。 Mobileye 是方案提供商，自己不造車，它想怎麼搞冗餘都行，不用太考慮成本 只是不知它的客戶會買單哪種方案 ※ 引述《stpiknow (H)》之銘言： : 特斯拉自動駕駛電腦Hardware 4.0即將出爐，成為拉大與其他競爭者的利器 : 原文連結：https://bit.ly/3EB4pUl : 原文內容： (略) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 119.14.200.73 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/car/M.1677738679.A.5CE.html
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03/02 14:37, 1年前 , 1F
先普及了才有訓練數據 就算hw4.0上了 一樣是繼續
03/02 14:37, 1F
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03/02 14:37, 1年前 , 2F
beta繼續訓練 所以成本一定是第一考量要素
03/02 14:37, 2F
推
03/02 14:37, 1年前 , 3F
專業推
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推
03/02 14:38, 1年前 , 4F
感謝分享
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03/02 14:38, 1年前 , 5F
我猜特斯拉可能原本就知道純視覺的極限 但肯定要
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03/02 14:38, 1年前 , 6F
有說法讓大家買單購入車子幫忙訓練
03/02 14:38, 6F
推
03/02 14:55, 1年前 , 7F
純視覺的極限比人眼還強啊 那為什麼人能開車
03/02 14:55, 7F
推
03/02 15:04, 1年前 , 8F
直接看這yt講解就好
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大劉也講得滿詳細的 https://www.youtube.com/watch?v=QO3hj3v_F4I
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03/02 15:09, 1年前 , 9F
所以我說他的Level 3什麼時候會過?
03/02 15:09, 9F
它目前大概沒考慮過搞Level 3 吧，出事被告會賠死
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03/02 15:11, 1年前 , 10F
FSD beta也是靠gps在走的
03/02 15:11, 10F
GPS 主要拿來粗略定位，導航用的 開車無法靠它，解析度太低，而且也只能知道自己在哪，無法知道旁邊有沒有車之類的
推
03/02 15:16, 1年前 , 11F
推
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03/02 15:32, 1年前 , 12F
camera, radar, lidar 量測原理又不一樣....直接輸
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03/02 15:33, 1年前 , 13F
出距離跟經計算出距離差很多，直接拿來比較解析度
03/02 15:33, 13F
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03/02 15:33, 1年前 , 14F
很怪
03/02 15:33, 14F
LiDAR 探測距離有ToF 跟 FMCW 等作法，我沒展開來講，拿來跟 (4D) Radar 比，可以考 慮都是用 FMCW 作法來比較。 距離的解析度來說， LiDAR > Radar 距離的絕對遠近來說 Radar > LiDAR
推
03/02 15:46, 1年前 , 15F
樓上 還有臉出來嘴 哈哈
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推
03/02 15:48, 1年前 , 16F
錢大兩年前可是把mobileye大吹特吹 還業內人員
03/02 15:48, 16F
推
03/02 15:49, 1年前 , 17F
沒想到過了兩年 還是沒有車廠買單
03/02 15:49, 17F
推
03/02 15:54, 1年前 , 18F
除了對岸，世界各大車廠真的還是成本考量
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03/02 15:54, 1年前 , 19F
對岸堆料堆一堆，實際表現還是很慘
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推
03/02 16:02, 1年前 , 20F
Level 3跟技術沒有直接關係 靠與人互動程度定義
03/02 16:02, 20F
推
03/02 16:05, 1年前 , 21F
坐等特黑公務員下班前最後一波攻擊
03/02 16:05, 21F
推
03/02 16:07, 1年前 , 22F
呃~我講的一直都是Mobileye目標Lv4自駕的作法更完整
03/02 16:07, 22F
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03/02 16:08, 1年前 , 23F
而Tesla之前採用純視覺無法滿足Lv4自駕要求的MTBF
03/02 16:08, 23F
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03/02 16:10, 1年前 , 24F
在講方案完整性，kyo699是怎麼理解成車廠買不買單?
03/02 16:10, 24F
推
03/02 16:15, 1年前 , 25F
Camera的能耗還要算入AP計算的部分
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03/02 16:16, 1年前 , 26F
還有大量CIS data的傳輸
03/02 16:16, 26F
推
03/02 16:17, 1年前 , 27F
如你說的比較完整 買一套就可以直接幹掉T 過兩三年
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03/02 16:17, 1年前 , 28F
了車在哪？
03/02 16:17, 28F
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03/02 16:18, 1年前 , 29F
完整->幹掉T 原來是實現了邏輯跳躍的人 失敬失敬
03/02 16:18, 29F
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03/02 16:19, 1年前 , 30F
把"方案完整"理解成"買一套就能幹掉Tesla" 好喔XD
03/02 16:19, 30F
推
03/02 16:22, 1年前 , 31F
先說 車在哪 ？ 別在哪邊轉啊 笑死
03/02 16:22, 31F
推
03/02 16:27, 1年前 , 32F
厲不厲害是一回事 車廠買不買單是另一回事
03/02 16:27, 32F
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03/02 16:27, 1年前 , 33F
顯然特斯拉的至少30萬人買單
03/02 16:27, 33F
推
03/02 16:28, 1年前 , 34F
副教不要在那瞎攪和啦 30萬人買單的FSD也是ADAS怎麼
03/02 16:28, 34F
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03/02 16:29, 1年前 , 35F
會是自駕？拿ADAS充當自駕掛羊頭賣狗肉的毛病又犯囉
03/02 16:29, 35F
推
03/02 16:33, 1年前 , 36F
特斯拉跟Mobileye一樣都是把自駕跟ADAS當同系統開發
03/02 16:33, 36F
推
03/02 16:35, 1年前 , 37F
對這兩家來說自駕跟ADAS的差別 只是MTBF安全度
03/02 16:35, 37F
推
03/02 16:39, 1年前 , 38F
所以副教說的買單是ADAS啊 既然都知道功能安全差異
03/02 16:39, 38F
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03/02 16:40, 1年前 , 39F
討論自駕方案完整性，怎麼會變厲不厲害、買不買單？
03/02 16:40, 39F
推
03/02 16:52, 1年前 , 40F
其實mobileeye進步到底如何 真的不知道
03/02 16:52, 40F
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03/02 16:52, 1年前 , 41F
都是PPT說的很厲害，沒有市售車可以看
03/02 16:52, 41F
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03/02 16:53, 1年前 , 42F
所以只能聽mobileeye自己吹而已
03/02 16:53, 42F
推
03/02 16:54, 1年前 , 43F
fsd beta的進步至少民眾車主都可以體驗
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03/02 17:04, 1年前 , 44F
FSD beta已經讓人感覺很不錯了，還是很多人都能體
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03/02 17:04, 1年前 , 45F
驗的。其他要嘴請也拿出來公測
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03/02 17:06, 1年前 , 46F
雷達不是聲波嗎?
03/02 17:06, 46F
不是 你說的是超音波距離偵測器，以特斯拉的技術，這個基本上完全可以被視覺取代了， 只要多裝一些camera 就行了，不過超音波偵測器應該還是比 camera 便宜就是了 對岸自動停車做得最好的方案也是純視覺的方案，印象中台灣也有類似方案
推
03/02 17:10, 1年前 , 47F
好奇一問 不管用任何方法 現在有沒有公認比特斯拉
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03/02 17:10, 1年前 , 48F
好的lv2?
03/02 17:10, 48F
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03/02 17:20, 1年前 , 49F
你要說高速公路level 2 比特斯拉運作細膩的有吧
03/02 17:20, 49F
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03/02 17:21, 1年前 , 50F
聽說bmw 和gm的贏 我是沒試過
03/02 17:21, 50F
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03/02 17:21, 1年前 , 51F
但市售車的a點到b點駕駛 應該只有特斯拉有 找不到
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03/02 17:22, 1年前 , 52F
第二家來比
03/02 17:22, 52F
推
03/02 17:23, 1年前 , 53F
Mobileye不是有賣給Geely 看Geely實車就知道
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03/02 17:24, 1年前 , 54F
其他家我還真沒試過 但特斯拉可以完全靠自己從內線
03/02 17:24, 54F
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03/02 17:25, 1年前 , 55F
切出去到下交流道再到台灣大道上
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推
03/02 17:58, 1年前 , 56F
業內人士？市場做不贏就好好改善就好了 怎麼跑到網
03/02 17:58, 56F
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03/02 17:58, 1年前 , 57F
路一直攻擊對手 這裡看得到m01也看的到
03/02 17:58, 57F
推
03/02 18:00, 1年前 , 58F
以自己的工作為傲並不是什麼壞事
03/02 18:00, 58F
推
03/02 18:05, 1年前 , 59F
講實話叫攻擊？不看方案完整性用體驗感覺的？好喔XD
03/02 18:05, 59F
推
03/02 18:15, 1年前 , 60F
感謝分享~
03/02 18:15, 60F
推
03/02 18:39, 1年前 , 61F
真的很愛辯 無聊
03/02 18:39, 61F
推
03/02 18:51, 1年前 , 62F
看得出業內差異
03/02 18:51, 62F
推
03/02 19:10, 1年前 , 63F
當路上一堆自駕車時，主動式的信號干擾，不知如何
03/02 19:10, 63F
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03/02 19:10, 1年前 , 64F
解決？
03/02 19:10, 64F
推
03/02 19:22, 1年前 , 65F
哈哈 你這樣打臉OEM怎麼混
03/02 19:22, 65F
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03/03 00:20, 1年前 , 66F
等自駕不會被三寶擊落我再考慮
03/03 00:20, 66F
推
03/03 04:02, 1年前 , 67F
專業
03/03 04:02, 67F
推
03/03 09:02, 1年前 , 68F
重看一次，4D雷達哪是垂直方向裝多個傳統雷達.....
03/03 09:02, 68F
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03/03 09:06, 1年前 , 69F
明明是天線元件多了垂直向排列，增加仰角資訊
03/03 09:06, 69F
就原理上的說法，實際上當然不會買很多個雷達來垂直組起來，而是有專門廠商作成獨立 元件。雷達不就天線加後端電路嗎？製成獨立元件時，後端電路當然是用一塊共用，量產 簡單些，也能省成本 而且實際成品，也真的有兩種作法，一種是真的串連多個雷達，彼此有獨立的電路。另一 種作更緊密整合，不同天線間可以互相cover，減少天線數量。
推
03/03 09:11, 1年前 , 70F
主動式信號干擾解決有很多手段 想想您的手機
03/03 09:11, 70F
※ 編輯: ykjiang (119.14.200.73 臺灣), 03/03/2023 15:09:35
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