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Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「關鍵缺陷」

看板Stock (股票)作者 (gosu mage)時間1天前 (2025/05/30 21:15), 1天前編輯推噓14(16推 2噓 79→)
留言97則, 10人參與, 9小時前最新討論串7/12 (看更多)
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」 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.228.230.52 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1748610912.A.A5B.html
噓
05/30 21:18, 1天前 , 1F
講人話聽不懂直說多還是空
05/30 21:18, 1F
Rsi週線打開 到低點 call 起來 懂？ https://i.imgur.com/TJRDH8h.jpeg
→
05/30 21:20, 1天前 , 2F
現在只剩草包在講lidar
05/30 21:20, 2F
推
05/30 21:34, 1天前 , 3F
對啦我同意，抱歉啦下面跟不懂的吵架，我完全同意你
05/30 21:34, 3F
→
05/30 21:34, 1天前 , 4F
說的，成本和沙盒外和監管趨勢以及商業營運模式都
05/30 21:34, 4F
→
05/30 21:34, 1天前 , 5F
很重要，我只是想表達說光達影響融合一直都可以是一
05/30 21:34, 5F
→
05/30 21:34, 1天前 , 6F
個提升表現的選項，實驗室內光達一直都是很強力的感
05/30 21:34, 6F
→
05/30 21:34, 1天前 , 7F
測器，你提到的雨霧霾問題也有新一代的adverse weat
05/30 21:34, 7F
→
05/30 21:34, 1天前 , 8F
her資料集來處理，如同我認為LLM不是GAI的解法一樣
05/30 21:34, 8F
→
05/30 21:34, 1天前 , 9F
，特斯拉如果堅持純視覺路線也無法達到L5，考慮其他
05/30 21:34, 9F
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05/30 21:34, 1天前 , 10F
感測器是必要的，僅此而已
05/30 21:34, 10F
→
05/30 21:35, 1天前 , 11F
其實我只需要你那句 fusion還是贏，只是成本和管理
05/30 21:35, 11F
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05/30 21:35, 1天前 , 12F
問題，只是考慮更多感測器是必要的，我只是想說這
05/30 21:35, 12F
→
05/30 21:35, 1天前 , 13F
件事情而已
05/30 21:35, 13F
→
05/30 21:36, 1天前 , 14F
有些語句很絕對是和外行人討論才講的，你這邊說的
05/30 21:36, 14F
→
05/30 21:36, 1天前 , 15F
我都同意，感謝
05/30 21:36, 15F
※ 編輯: LimYoHwan (36.228.230.52 臺灣), 05/30/2025 21:37:15
→
05/30 21:48, 1天前 , 16F
我再補充幾點啦，近年的BEV甚至occupancy network
05/30 21:48, 16F
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05/30 21:48, 1天前 , 17F
都很棒很屌，可是當 depth estimation的對手是光達
05/30 21:48, 17F
→
05/30 21:48, 1天前 , 18F
就是沒得打，因為光達直接是training target，我印
05/30 21:48, 18F
→
05/30 21:48, 1天前 , 19F
象中有段時間部分地區特斯拉的自動停車被拔掉就是因
05/30 21:48, 19F
→
05/30 21:48, 1天前 , 20F
為雷達被拔吧？也不斷有毫米波雷達要重新搭載的趨
05/30 21:48, 20F
→
05/30 21:48, 1天前 , 21F
勢，表示就算是純視覺方案獨步全球的特斯拉，在測距
05/30 21:48, 21F
→
05/30 21:48, 1天前 , 22F
也可能遇到困難不如轉投雷達，如果成真應該就是你
05/30 21:48, 22F
→
05/30 21:48, 1天前 , 23F
所謂的解決方案的成本可接受的狀況了吧，那光達是否
05/30 21:48, 23F
→
05/30 21:49, 1天前 , 24F
有同樣的應用呢？你覺得沒有我覺得有，只能期待特
05/30 21:49, 24F
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
→
05/30 21:49, 1天前 , 25F
斯拉達到L5的那天吧
05/30 21:49, 25F
→
05/30 21:49, 1天前 , 26F
*雷達搭載不是趨勢，應該算是謠言 typo
05/30 21:49, 26F
推
05/30 22:06, 1天前 , 27F
推文這麼多拜託直接打一篇完整的
05/30 22:06, 27F
→
05/30 22:09, 1天前 , 28F
不好意思一直佔用版面啦
05/30 22:09, 28F
推
05/30 22:11, 1天前 , 29F
正常討論讓大家也比較方便閱讀沒什麼不好
05/30 22:11, 29F
※ 編輯: LimYoHwan (36.228.230.52 臺灣), 05/30/2025 22:17:08
推
05/30 22:18, 1天前 , 30F
純視覺無法L5 那你Sixigma開車大概比L5還差XD
05/30 22:18, 30F
→
05/30 22:19, 1天前 , 31F
人類用眼睛+大腦就能開車了
05/30 22:19, 31F
→
05/30 22:19, 1天前 , 32F
不就是有一群鳥車廠 做不出可靠的大腦 才在那光達XD
05/30 22:19, 32F
→
05/30 22:20, 1天前 , 33F
而且 眼睛+反應極快的大腦+永不疲勞 = 超感官
05/30 22:20, 33F
→
05/30 22:21, 1天前 , 34F
很多菜雞 以為純視覺天花板頂多等於人類 不能超越XD
05/30 22:21, 34F
→
05/30 22:22, 1天前 , 35F
關鍵在於模型 而不在傳感器
05/30 22:22, 35F
還有 24 則推文
→
05/30 22:30, 1天前 , 60F
沒事幹嗎
05/30 22:30, 60F
→
05/30 22:30, 1天前 , 61F
scale up 會讓股價再進一步上漲 具體要看規模化多快
05/30 22:30, 61F
→
05/30 22:31, 1天前 , 62F
規模化 還沒有priced in
05/30 22:31, 62F
→
05/30 22:31, 1天前 , 63F
他會幾台我不敢說，馬投顧總是說的太早，但我只能
05/30 22:31, 63F
→
05/30 22:31, 1天前 , 64F
說只要有題材特特一天漲20美金輕輕鬆鬆
05/30 22:31, 64F
→
05/30 22:31, 1天前 , 65F
今年上600-900是正常
05/30 22:31, 65F
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05/30 22:32, 1天前 , 66F
沒信仰的人 450左右就會賣了
05/30 22:32, 66F
→
05/30 22:32, 1天前 , 67F
我不會猜他計程車6月會成功與否，我見好就收，目標
05/30 22:32, 67F
→
05/30 22:32, 1天前 , 68F
價400，跌下來再接就好，馬投顧想的太美好，但現實
05/30 22:32, 68F
→
05/30 22:32, 1天前 , 69F
可不一定
05/30 22:32, 69F
→
05/30 22:32, 1天前 , 70F
你這種投機的 也只能賺小錢而已
05/30 22:32, 70F
→
05/30 22:33, 1天前 , 71F
像NVDA有人賺400倍 投機者賺1倍就跑了
05/30 22:33, 71F
→
05/30 22:33, 1天前 , 72F
投機者一定拿不到特斯拉上2500
05/30 22:33, 72F
推
05/30 22:34, 1天前 , 73F
黑啊，我心臟小顆，你厲害，這種優越感的特吹也是
05/30 22:34, 73F
→
05/30 22:34, 1天前 , 74F
讓特特被討厭原因
05/30 22:34, 74F
→
05/30 22:34, 1天前 , 75F
能拿住的都是對特斯拉技術懂到一個極致的
05/30 22:34, 75F
→
05/30 22:34, 1天前 , 76F
那麼會吹怎麼不買房子貸款壓身家，整天吹
05/30 22:34, 76F
→
05/30 22:35, 1天前 , 77F
整天吹NV以前怎樣，所以特特未來會怎樣，你有賺到
05/30 22:35, 77F
→
05/30 22:35, 1天前 , 78F
嗎，吹到令人討厭
05/30 22:35, 78F
推
05/30 22:36, 1天前 , 79F
是的 我有1萬股 成本162
05/30 22:36, 79F
推
05/30 22:37, 1天前 , 80F
老馬都沒特粉那摸會吹 笑死
05/30 22:37, 80F
推
05/30 22:38, 1天前 , 81F
老馬：比我還會吹，肯定比我聰明
05/30 22:38, 81F
推
05/30 22:39, 1天前 , 82F
沒有信仰+執著+理解 你們賺不到10倍股的
05/30 22:39, 82F
→
05/30 22:39, 1天前 , 83F
你們就是麥當勞包漢堡的命 微薄工資存大盤
05/30 22:39, 83F
噓
05/30 22:40, 1天前 , 84F
拿一套闖紅燈的FSD在那邊吹視覺多猛 會看紅綠燈嗎
05/30 22:40, 84F
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
推
05/30 22:42, 1天前 , 85F
闖紅燈是因為「學習人類開車」
05/30 22:42, 85F
→
05/30 22:43, 1天前 , 86F
人類會闖紅燈 ai當然就會闖紅燈
05/30 22:43, 86F
→
05/30 22:43, 1天前 , 87F
因為ai跟人類學的啊XD
05/30 22:43, 87F
※ 編輯: LimYoHwan (36.228.230.52 臺灣), 05/30/2025 22:48:07
推
05/30 22:56, 1天前 , 88F
特斯拉不只會跟nvda一樣 未來ai時代 還會成為美國最
05/30 22:56, 88F
→
05/30 22:57, 1天前 , 89F
大市值的企業
05/30 22:57, 89F
→
05/30 22:57, 1天前 , 90F
護城河就是他的數據閉環
05/30 22:57, 90F
推
05/30 23:20, 1天前 , 91F
特就是會笑到最後啊 說很多次了
05/30 23:20, 91F
→
05/30 23:21, 1天前 , 92F
前面A大說400-900是懂得人才能賺到
05/30 23:21, 92F
→
05/30 23:21, 1天前 , 93F
但更懂得應該是能賺到1000-2000
05/30 23:21, 93F
→
05/30 23:22, 1天前 , 94F
只要車隊開始試營運 之後就是水到渠成 指日可待
05/30 23:22, 94F
推
05/31 08:47, 20小時前 , 95F
找印度人開最划算= =
05/31 08:47, 95F
推
05/31 19:09, 9小時前 , 96F
簡單說光達Scale up有限呀，就好比波士頓機器人超級
05/31 19:09, 96F
→
05/31 19:09, 9小時前 , 97F
厲害但也不能Scale up
05/31 19:09, 97F
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