白话聊什么是端到端智驾
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Comments
端到端是个黑盒,系统的BUG也会很多,上限需要慢慢去探索,首先应该是把下限,也就是安全放在第一位
♥ 88 ↩ 16
过去基于规则的智驾,最大的问题就是要不停修补各种各样的corner case;端到端本质是个黑盒子,可解释性太差,但是优点是演进路线明确,甚至可能会在参数量大到一定程度后涌现出智慧。不过,我并不认为端到端是万能良药,它不会是终极的自动驾驶解决方案。
♥ 49 ↩ 21
谢谢大老师。 我看过好几个端到端原理的视频也明白了端到端是咋回事,但不知道跟现在的智驾有啥区别,好像大家都默认我知道现在的支架是怎么运行的[笑哭] 第一次从大老师这了解到了现阶段的智驾运行规则,难怪经常听到有人说智驾研发是个苦差事,原来是靠人力去提前预设各种状况。
♥ 43 ↩ 2
说一大堆,还不如我一句话说明白,人工自建规则执行和ai自主生成规则并执行的区别,比如群里面出现了违禁词,需要踢出,但是骂人有很多组合,不同的组合需要工程师自己建立,而ai会学习骂人的各种方式,换成拼音也能识别出来,换成德语+汉语也能识别出来,这就是所谓的端到端。[嫌弃][嫌弃][嫌弃]
♥ 38 ↩ 1
终于等到大老师对“端到端”的解析~ 精准生动必须三连!小影补充一个小细节:目前市面上大部分车企量产的端到端方案,采用的都是更易落地的“两段式”方案,即感知和决策由两个模型组成,大老师所示意的方案为“一段式”端到端,实现难度更高,同样上限更高。绝影一段式端到端方案UniAD正在不断学习成长过程中!有机会邀请大老师来实车体验[打call][打call][打call]
♥ 25 ↩ 1
我认为车路协同,车车协同,是未来智能自动驾驶的方向。现在单车自己计算是一种低性价比的解法,其实也是一种内卷,资源耗费。
♥ 25 ↩ 14
emmm,感觉像是在炒作概念。 以前是因为雷达数据和摄像头的数据不匹配,需要进行数据融合,但又因为两者频率相差过大,不得已衍生出各个功能专用的感知元件,比如找车道线用的摄像头,比如障碍生成的雷达等等,这样他们就在各自最佳的频率来工作,一直给ai模型做判断。 端到端就是把感知所有数据融合打包输送给AI大模型,那频率差异怎么解决? 哦搞半天,就还是因为激光雷达这两年迅猛发展,做出了更好能效比更高功率更快频率的雷达,才得以做到数据同步? 那“端到端”的概念就是把雷达进步的主要功劳拿来归结于自己智驾方案进步的功劳?[思考]
♥ 19 ↩ 3
端对端是汽车的最大革新。以后越野自驾,直接买韩路的越野线路及驾驶风格的内存卡,插到车上,直接全程智驾全程线路。韩路啥时候推出越野端对端智驾视频呀?
♥ 18 ↩ 4
其实就像AlphaGo一样,人类程序员不必去写每一种局面应该怎么下,试图去穷举所有情况。而是告诉基本规则,让他自己学习,得出解法。 当然,交通比围棋更加的复杂,也面临伦理问题。毕竟下棋出不了人命。
♥ 14 ↩ 2
大老师多出一些这样的视频[星星眼]
♥ 14 ↩ 1
最近对端到端有个新的解释[滑稽]
♥ 10 ↩ 17
这种智能驾驶系统思考逻辑类似于自己深入学习的AlphaGo[吃瓜]
♥ 10 ↩ 3
天天喷特斯拉落后,现在又追着特斯拉吹自己也端到端了。 人特斯拉几乎是全域端到端,你某个环节可能就只是加个端到端模型就说自己端到端 比人跟狗差距都大
♥ 8 ↩ 6
小米已经把“端到端”这个词搞臭了,现在提到“端到端”就想笑[喜极而泣]
♥ 6
大模型就类似于大脑了,比如,原本的代码写规则可能写十几万个规则撑死了,但是大模型动辄上百亿的参数,这些参数就可以理解为大脑神经元,那你可以将其理解为一个专项领域的大脑了
♥ 5 ↩ 2
你米一己之力搞臭端到端,现在看到端到端三个字只想笑
♥ 4
现在才发现原来在某企业端到端驾驶就和海参炒面一样
♥ 4
端到端的一个优势就是后期黑盒子升级了,你的旧车能跟着升级。而激光方案依赖硬件,可能新车智驾升级,但是和你去年刚买的车硬件不支持。
♥ 4
华为的ADS辅助驾驶是不是就会学习车主的驾驶习惯?车主开的越多,智驾根据标定好的程序+车主驾驶风格进行整合然后再输出?我看到很多视频的智驾水平并不统一。打方向的细腻程度,超车会车的对应策略以及加减速的柔和程度。
♥ 4 ↩ 6