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回复总数  1055
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57 天前
回复了 vansiit 创建的主题 随想 看阮一峰最新的周报有感,关于乒乓仓
资产太重,连发明这个乒乓仓的企业都逐渐退出实体只干加盟和技术支持了。

这种产品的接待能力太有限。一天就那么几个小时是运动高峰。绝大多数时间都是闲置。而且成本不能通过规模摊薄,上规模就是成倍的资产投入。你建十个乒乓仓,你的成本就是单个乒乓仓*10 。

传统的体育场馆扩大规模的成本比这个低多了。
57 天前
回复了 testcaoy7 创建的主题 随想 和民粹同事聊天后有感
太阳的光 8 分 20 秒后才到地球,这和民粹有什么关系……
57 天前
回复了 yiyiniu 创建的主题 微信 小程序实现地图中,轨迹展示问题
“目前发现开发出来的绘制的运动轨迹不准确,而且有时候例如在大楼里运动,绘制的估计会跑到其他地方”

这跟地图 API (是否是卫星模式)无关,卫星模式只影响地图的图层。是 GPS 定位精度的问题。
从应用开发角度讲无法解决。
@Sivan2017 毫米波雷达有用,激光雷达没用。
激光雷达可以视为不受环境光照影响的、附带原始深度信息的视觉方案。只不过这个“视觉”是激光。
@br_wang "纯视觉方案是不是就没有车顶那个犄角了?"
@paopjian "不是单纯是厂商为了降低成本吗"

是的,激光雷达的成本和体积,是导致车企选择视觉的根本原因。
如果激光雷达能解决二者其中之一,肯定就会有车企投身激光智驾。

毕竟激光雷达的精度远高于视觉。
@juded “买扫地机我都买带激光雷达的...”

所以扫地机器人头顶都有一个“飞碟”。
你会买一个头顶顶一个飞碟的汽车吗? 这就是目前最大的问题。

@hccsoul326 “纯视觉方案会不会开到某些限制的场所 不让开摄像头”
不会的,只要解决视频内容的存储位置以及暴露规则就可以。特斯拉的“解禁”就是实际例子。
@zthreefires 也就是说,你说的“没有博弈”的前提就是实现激光+毫米波+视觉的“端到端”。
但目前并没有如此的产品出现,别说上市产品了,发布会都没人聊。

这难道不能说明问题么?
@zthreefires 所以问题在于不是不能训练,而是能不能训练好。

从特斯拉放弃前向毫米波,且模型质量上升的结果来看,多个不同精度的训练内容,“或许”训练上的难度是高于单一媒介材料的。

另外,你也说了,特斯拉的端到端是纯视觉。这不是从某种角度上反向验证了,纯视觉做到“端到端”是目前的唯一解么?
@zthreefires 举个实际的例子,国产特斯拉在今年年初,刚刚经历了终端模型迭代。从视觉+前向毫米波,过渡到纯视觉。

从最终实际体验上讲,车子的决策果断性,以及对复杂路况的判断(屏幕的 UI 反馈)有很明显的提升。
@zthreefires 其实并不一样,因为设备之间的获取精度有太大差别。
所以虽然从统计学 AI 的训练角度讲,其实都是训练材料,但从训练结果上讲,我个人揣测,估计很难收束到一个理想的局部最优中。

统计学 AI 的训练并不是不加任何辅助的直接一股脑扔进去,坐等大力出奇迹那么简单。
1 、成本高。
2 、激光雷达部署位置受限。不能做到不破坏车体工程学的前提下的 360°视野。
3 、由于 2 ,导致激光雷达的 AI 训练材料不足。

这就导致如果想实现高于 L2 级别的辅助/自动驾驶,目前的科技下,纯视觉是“不得不”的选择。

否则就要解决:
1 、激光雷达、毫米波雷达、视觉三者的博弈问题。
2 、激光雷达的训练内容问题。
@Keppel 就类似这种感觉,要跳出比如“我需要什么”这种逻辑。价格其次,买了能改变生活的节奏,哪怕一点点,其实就比升级个什么硬件,添个什么玩具,要有意义得多。
@Keppel 从你的“男女朋友”阶段来看,比如随便举个例子,一个拍立得或者富士的 instax ,我感觉就不错。
比如最近这段时间,我在留意收集百利金的钢笔,想每个型号都有一款,整个一套作为过两年媳妇儿 35 岁的礼物。
我希望她能书写更好的人生。
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