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標題 Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「
時間 Fri May 30 21:15:08 2025
標題 Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「
時間 Fri May 30 21:15:08 2025
給懂的就懂的sixigma
https://i.imgur.com/AYUJ2ZY.jpeg
![[圖]](https://i.imgur.com/AYUJ2ZYh.jpeg)
![[圖]](https://i.imgur.com/qDN8l9mh.jpeg)
![[圖]](https://i.imgur.com/GfewlYch.jpeg)
![[圖]](https://i.imgur.com/pwcSfePh.jpeg)
![[圖]](https://i.imgur.com/ZTZnPwbh.jpeg)
![[圖]](https://i.imgur.com/pytOnKOh.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
nuScenes Camera Only Benchmark (3D Object Detection) | Papers With Code The current state-of-the-art on nuScenes Camera Only is Far3D. See a full comparison of 19 papers with code. ...
「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
Empirical Analysis of Autonomous Vehicle’s LiDAR Detection Performance Degradation for Actual Road Driving in Rain and Fog - PMC Light detection and ranging (LiDAR) is widely used in autonomous vehicles to obtain precise 3D information about surrounding road environments. Howeve ...
「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)
※ 作者: LimYoHwan 2025-05-30 21:15:08
※ 文章代碼(AID): #1eEQzWfR (Stock)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1748610912.A.A5B.html
※ 同主題文章:
05-30 14:25
Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「
05-30 21:15
05-31 03:19
05-31 12:19
05-31 12:26
05-31 15:28
06-01 02:33
06-01 15:35
06-02 02:14
噓 : 講人話聽不懂直說多還是空1F 05/30 21:18
Rsi週線打開 到低點 call 起來 懂？https://i.imgur.com/TJRDH8h.jpeg
![[圖]](https://i.imgur.com/TJRDH8hh.jpeg)
→ : 現在只剩草包在講lidar2F 05/30 21:20
推 : 對啦我同意，抱歉啦下面跟不懂的吵架，我完全同意你說的，成本和沙盒外和監管趨勢以及商業營運模式都很重要，我只是想表達說光達影響融合一直都可以是一個提升表現的選項，實驗室內光達一直都是很強力的感測器，你提到的雨霧霾問題也有新一代的adverse weather資料集來處理，如同我認為LLM不是GAI的解法一樣，特斯拉如果堅持純視覺路線也無法達到L5，考慮其他感測器是必要的，僅此而已
其實我只需要你那句 fusion還是贏，只是成本和管理問題，只是考慮更多感測器是必要的，我只是想說這件事情而已
有些語句很絕對是和外行人討論才講的，你這邊說的我都同意，感謝3F 05/30 21:34
※ 編輯: LimYoHwan (36.228.230.52 臺灣), 05/30/2025 21:37:15其實我只需要你那句 fusion還是贏，只是成本和管理問題，只是考慮更多感測器是必要的，我只是想說這件事情而已
有些語句很絕對是和外行人討論才講的，你這邊說的我都同意，感謝3F 05/30 21:34
→ : 我再補充幾點啦，近年的BEV甚至occupancy network都很棒很屌，可是當 depth estimation的對手是光達就是沒得打，因為光達直接是training target，我印象中有段時間部分地區特斯拉的自動停車被拔掉就是因為雷達被拔吧？也不斷有毫米波雷達要重新搭載的趨勢，表示就算是純視覺方案獨步全球的特斯拉，在測距也可能遇到困難不如轉投雷達，如果成真應該就是你所謂的解決方案的成本可接受的狀況了吧，那光達是否有同樣的應用呢？你覺得沒有我覺得有，只能期待特16F 05/30 21:48
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
→ : 斯拉達到L5的那天吧
*雷達搭載不是趨勢，應該算是謠言 typo25F 05/30 21:49
*雷達搭載不是趨勢，應該算是謠言 typo25F 05/30 21:49
推 : 推文這麼多拜託直接打一篇完整的27F 05/30 22:06
→ : 不好意思一直佔用版面啦28F 05/30 22:09
推 : 正常討論讓大家也比較方便閱讀沒什麼不好29F 05/30 22:11
※ 編輯: LimYoHwan (36.228.230.52 臺灣), 05/30/2025 22:17:08推 : 純視覺無法L5 那你Sixigma開車大概比L5還差XD
人類用眼睛+大腦就能開車了
不就是有一群鳥車廠 做不出可靠的大腦 才在那光達XD而且 眼睛+反應極快的大腦+永不疲勞 = 超感官
很多菜雞 以為純視覺天花板頂多等於人類 不能超越XD關鍵在於模型 而不在傳感器
遠超越人類的關鍵 在於 自駕模型 而不是傳感器
你多一個 光達哪來的數據訓練
路上幾台車有光達 數據量夠嗎 笑死
這也就是為什麼機器人要人形
因為人形最容易取得數據啊
讓機器人一天看完上千萬部 人類修馬桶的YT影片
他就馬上可以學會修馬桶
你做成 非人形 哪來的數據
只能靠虛擬場景強化學習 那就沒屁用
沒現實數據那就會吃屎30F 05/30 22:18
人類用眼睛+大腦就能開車了
不就是有一群鳥車廠 做不出可靠的大腦 才在那光達XD而且 眼睛+反應極快的大腦+永不疲勞 = 超感官
很多菜雞 以為純視覺天花板頂多等於人類 不能超越XD關鍵在於模型 而不在傳感器
遠超越人類的關鍵 在於 自駕模型 而不是傳感器
你多一個 光達哪來的數據訓練
路上幾台車有光達 數據量夠嗎 笑死
這也就是為什麼機器人要人形
因為人形最容易取得數據啊
讓機器人一天看完上千萬部 人類修馬桶的YT影片
他就馬上可以學會修馬桶
你做成 非人形 哪來的數據
只能靠虛擬場景強化學習 那就沒屁用
沒現實數據那就會吃屎30F 05/30 22:18
推 : 其實不用吵這個，有贏錢就是證明，這一個月我特特支持者賺了至少2萬美，管你技術什麼的，你是特黑就空，你是特吹就買，誰管你們吵什麼
反正無人計程車到六月底前都是利多，你要空就去空46F 05/30 22:26
反正無人計程車到六月底前都是利多，你要空就去空46F 05/30 22:26
推 : tsla上400都正常賺 而400-900這段一定是懂的人賺到tsla上400都正常賺 而400-900這段一定是懂的人賺到6/12前無腦漲 6/12以後 會正常回跌一下 利多出盡
然後開始震盪 直到消息傳出 特斯拉無人車隊要擴大規50F 05/30 22:28
然後開始震盪 直到消息傳出 特斯拉無人車隊要擴大規50F 05/30 22:28
→ : 反正特特沒有計程車還有機器人，你們特黑心臟大顆就空，不要在那邊嘴也不要吹，反正股票市場是獲利不是嘴巴戰爭54F 05/30 22:29
→ : 模 比方說從10台 2個月後 瞬間變成500台
這裡會直接從400漲到600以上57F 05/30 22:29
這裡會直接從400漲到600以上57F 05/30 22:29
→ : 說的一嘴技術結果不敢空也不敢買，說那麼多幹嘛，沒事幹嗎59F 05/30 22:30
→ : scale up 會讓股價再進一步上漲 具體要看規模化多快規模化 還沒有priced in61F 05/30 22:30
→ : 他會幾台我不敢說，馬投顧總是說的太早，但我只能說只要有題材特特一天漲20美金輕輕鬆鬆63F 05/30 22:31
→ : 今年上600-900是正常
沒信仰的人 450左右就會賣了65F 05/30 22:31
沒信仰的人 450左右就會賣了65F 05/30 22:31
→ : 我不會猜他計程車6月會成功與否，我見好就收，目標價400，跌下來再接就好，馬投顧想的太美好，但現實可不一定67F 05/30 22:32
→ : 你這種投機的 也只能賺小錢而已
像NVDA有人賺400倍 投機者賺1倍就跑了
投機者一定拿不到特斯拉上250070F 05/30 22:32
像NVDA有人賺400倍 投機者賺1倍就跑了
投機者一定拿不到特斯拉上250070F 05/30 22:32
推 : 黑啊，我心臟小顆，你厲害，這種優越感的特吹也是讓特特被討厭原因73F 05/30 22:34
→ : 能拿住的都是對特斯拉技術懂到一個極致的75F 05/30 22:34
→ : 那麼會吹怎麼不買房子貸款壓身家，整天吹
整天吹NV以前怎樣，所以特特未來會怎樣，你有賺到嗎，吹到令人討厭76F 05/30 22:34
整天吹NV以前怎樣，所以特特未來會怎樣，你有賺到嗎，吹到令人討厭76F 05/30 22:34
推 : 是的 我有1萬股 成本16279F 05/30 22:36
推 : 老馬都沒特粉那摸會吹 笑死80F 05/30 22:37
推 : 老馬：比我還會吹，肯定比我聰明81F 05/30 22:38
推 : 沒有信仰+執著+理解 你們賺不到10倍股的
你們就是麥當勞包漢堡的命 微薄工資存大盤82F 05/30 22:39
你們就是麥當勞包漢堡的命 微薄工資存大盤82F 05/30 22:39
噓 : 拿一套闖紅燈的FSD在那邊吹視覺多猛 會看紅綠燈嗎84F 05/30 22:40
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 : 闖紅燈是因為「學習人類開車」
人類會闖紅燈 ai當然就會闖紅燈
因為ai跟人類學的啊XD85F 05/30 22:42
※ 編輯: LimYoHwan (36.228.230.52 臺灣), 05/30/2025 22:48:07人類會闖紅燈 ai當然就會闖紅燈
因為ai跟人類學的啊XD85F 05/30 22:42
推 : 特斯拉不只會跟nvda一樣 未來ai時代 還會成為美國最大市值的企業
護城河就是他的數據閉環88F 05/30 22:56
護城河就是他的數據閉環88F 05/30 22:56
推 : 特就是會笑到最後啊 說很多次了
前面A大說400-900是懂得人才能賺到
但更懂得應該是能賺到1000-2000
只要車隊開始試營運 之後就是水到渠成 指日可待91F 05/30 23:20
前面A大說400-900是懂得人才能賺到
但更懂得應該是能賺到1000-2000
只要車隊開始試營運 之後就是水到渠成 指日可待91F 05/30 23:20
推 : 找印度人開最划算= =95F 05/31 08:47
推 : 簡單說光達Scale up有限呀，就好比波士頓機器人超級厲害但也不能Scale up96F 05/31 19:09
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