Re: [新聞] 美擬放寬自駕車監管 特斯拉飆漲快10%
講這麼多專有名詞
其實就是和我一樣
被特斯拉和馬斯克騙了
不要誤會
阿北我是買過兩台特斯拉才發現
全自動駕駛的重點根本就是:
出了事誰要負責
不要跟我說什麼端到端, 無保護左轉, 全視覺
糾結這些就是被話術
這麼多年過去了
如果全自動駕駛真的能行
特斯拉和馬斯克唬了這麼多錢後
至少至少在高速公路上....至少
總可以負責任地說出了事我負責
我賠得起
但做不到
特斯拉車上這麼多鏡頭
電腦算力這麼強
他一定預估過這樣的成本
自動駕駛一定會在高速公路這種簡單場景
讓你不用扶方向盤
甚至公司承擔這個責任
這一天我在買了兩台特斯拉後
深深覺得3年5年可能都做不到
所以可能是這樣
馬斯克才故意倒行逆施
這樣就可以把自己唬爛騙錢的行為
合理化到政治立場的問題
※ 引述《LimYoHwan (gosu mage)》之銘言:
: 最近一堆低能媒體說什麼「川普政府放寬自駕車法規」,
: 事實根本不是放寬,而是AI 把整套舊時代的法規打爆,監管被逼著重寫一套新的驗證規
: 則。
: 先講清楚:SAE 分級早就過時了
: 所謂的 L0~L5 是美國一個民間組織 SAE(汽車工程師學會)自己訂的參考表格 在2014
: 裡面都一堆過時老人 不然就是傳統車廠老人
: 根本不會AI
: 不是政府、不是法規、沒有執照功能
: 原本是用來描述「駕駛 vs 系統」誰負責開車的分工
: 問題來了:現在的 AI 自駕根本不是模組接管的邏輯。
: Tesla FSD 、Wayve、Ghost 都是端到端神經網路,直接從視覺感知預測車輛軌跡,
: 整個決策是統一建模出來的,根本沒有「感知模組、控制模組、駕駛可以中途接手」這種
: 設計。
: 所以你拿 SAE L3 去說 FSD 不夠格,根本就是用卡式電話去檢驗 iPhone 處理器。
: 以前的法規是為「人類駕駛+機械控制」設計的
: 舊的 FMVSS 法規管的是:
: 有沒有方向盤、後視鏡、煞車燈、保險桿高度
: 車子撞牆會不會碎
: 軟體幾乎沒在管,因為預設人類掌控一切
: 但現在是什麼?
: 車是 AI 在開
: 決策是神經網路從影像推理出來的
: 每次 OTA 更新都可能改變整台車的駕駛邏輯
: 一秒做幾千萬次浮點運算來規劃路徑
: 你怎麼可能還用「有沒有按鈕」、「轉向盤幾度」這種標準去管這種車?
: NHTSA 推出的新制度(AV STEP / ADS NPRM)有兩大特點:
: 1)改用行為績效評估(Performance-Based)
: 不再強制你裝方向盤、鏡子
: 改看你實際上能不能在數百種真實場景下(交織匝道、夜間行人、突發路障)安
: 全
: 駕駛
: 看你 OTA 更新之後,有沒有變更穩,錯誤率有沒有下降
: 誰表現好,誰就能上路,不管你是多模組還是端到端
: 2)但對「關鍵安全模組」仍然要求冗餘與容錯能力
: NHTSA 沒有全面放飛,對於煞車、轉向、主電源這種會致命的控制層,
: 仍然需要符合 功能安全(FuSa)標準,尤其是要能進行 MRM(最小風險動作)
: 換句話說:你神經網路可以出錯,但你不能讓車失控
: Tesla FSD 雖是單網路決策,但底層硬體有雙煞車、雙 MCU
: Waymo/Cruise 則是多感測冗餘 + 遠端接管 + ASIL-D 控制器
: 所以結論不是「鬆綁」,而是「重寫賽制」
: 舊制度問:「你裝了哪些東西?」
: 新制度問:「你能不能跑完所有場景,而且比人還穩?」
: AI 讓車自己開了,法規也要跟上
: 現在的監管不是不要安全,而是:
: 不管你怎麼設計,只要你能證明你更穩、更聰明,就放你上場。做不到,就下線。
: 裝一堆光達但是會撞緩撞車一樣吃屎
: 這才是現在 自駕產業真正的監管邏輯。
: 不要再用 2014 的 SAE 分級去看 2025 的 AI 自駕車了,真的跟不上。
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