一条道走到黑？特斯拉FSD的「端到端」到底能不能成？ 

大劉陷入一個邏輯的錯誤思考，他不需要做到百分之百，只需要比人類強上幾倍就可以做到方便同時大幅減少傷亡

大劉真的是我看過最專業的YTR了..讚讚

我已经用FSD第一年半了，自动驾驶从技术上已经完全没有问题了，只是在极个别情况下处理，还不如人类好司机。但绝对超越平均驾驶员的水平。😊真实的体会。🎉

FSD要進入level4/5，透過robotaxi先行測試是一個好辦法，可以選定合適的地區/時間/氣候/規模，在可以被接受安全性之下慢慢擴充測試範圍，一旦有特殊情況也可以暫停等到解決後再繼續，這些優點是直接開放FSD level4/5所沒有的。

有不少评论，我这再顺便加一个自动驾驶处理极端情况必然比人好的原因：一旦都是自动驾驶，那么所谓的大多数的极端情况会自然消失，因为自动驾驶都很规矩且不会疲劳，已经没有形成极端情况的条件

我覺得大劉説的很好。如果其他網友有研究心得，也不妨分享一下。一起進步！

要FSD完全不會發生意外根本沒意思，也可能永遠達不到。現時只有兩大目標，目標一個是比Waymo安全(現時已在運行的無人車，比這個安全就沒有理由不能)上路，目標二是馬斯克自己定下的比人類駕駛安全十倍。其實現時已經粗略計算得到何時達到目標，前者是17060英里，後者是4840000英里(假設每次人類介入都是一次意外，這是很極端的假設)，現時12.3城市自動駕駛平均每171英里需人類介入一次，再取最悲觀的每月進步5倍(馬斯克估計現時每個月改善5到10倍)，很易計算得出3個月內就能超越Waymo可以無人駕駛上路，8個月內就能比人類駕駛安全10倍。這還未計算算力和算法提升。

人類開車也不可能做到100%的無事故，特斯拉FSD模組裡已從收集資料裡排除錯誤駕駛資訊，並且持續進步中。只要它是比人類駕駛更安全就值得推動。

视频的说的关键位置进行标注和马斯克的说法相左，马斯克在第一次试驾直播时就已经说了FSD V12没有人告诉它什么是红绿灯什么是十字路口

原先觉得大刘说的内容挺好的，自从开始说fsd之后，因为自己也有做过很多研究，突然发现大刘瞎说起来都是那么一本正经，瞬间开始质疑其它视频内容了😅😅

感谢大刘的再次科普fsd！谢谢

不太同意大刘的分析，需要弄清楚几个基本概念1. 人是用眼，大脑，手脚操作来开车的. 2. 特斯拉配置多个摄像镜头，应该比人靠两只眼睛更全面3. 从收到的影象信息到操作，人需要0.1秒以上的时间去反应，而计算机的反应速度是在微秒数量级，比人要快100倍以上4. 只要有足够的开车里程图像，端到端人工智能学习比人学习得快且好。 这已经被2016年人工智能与人类对绝围棋比赛所证明。现在人工智能可以让世界最强棋手四子。 所以我的看法是自动驾驶技术一定会代替人工驾驶。

Thanks for sharing

一直看大刘的视频，本集不太认可。自动驾驶的安全性其实就是在等下一次事故而已。因为安全是不可能做到100%的。目前fsd水准已经相当高。只要增加一些极端情况下脱困的控制，比如停车，观察周围，通过转向，倒车避让等策略，绝大多数情况下是可以恢复正常驾驶的。如果是robotqxi，初期可以设置远程控制台，在遇到困境时远程接管脱困。fsd的训练方法是最有可能实现L4/5自动驾驶的。目前可以想象的困难是在低视觉感知情况下（太阳直射，雨雾天气等，剧烈的明暗交替），感知系统的稳定性。如果有毫米波会好很多。

大刘没用过fsd,对目前FSD的真实状况也不甚了解，很多东西靠猜。另外无人驾驶也未见得一定需要满分才可以，人类驾驶员拿到驾照也不都是满分的，只要不出现重大交通事故，比人类驾驶安全就可以了。 对FSD真实状况最了解的应该就是马斯克，如果到不了无人驾驶的水平，那8月份Robotaxi 怎么推？

老木匠脑子里的是整体架构包括工具的使用，材质的选择，样式的规划，步奏的安排，只有知道该用尺子用尺子才是老木匠😂

没有视觉，激光雷达和毫米波雷达能训练出端到端吗？

“端侧AI”是指人工智能可以直接在移动设备上处理数据，而无需连接到服务器或云。主要是為了低延遲。 “一個模型”才能叫端到端，沒見過這種定義，多個模型也行，只是會延遲而已。延遲在自駕是大事。

以我用了三年FSD的经验感觉和理解来看完全同意大刘的观点。假如现在再让我选择一次的话，我不会再花一万刀买FSD。

我覺得出錯率只要逼近零就好 畢竟人都可能犯錯，AI只要正確率高於人類即可 且AI最強的地方在於反應時間和判斷與操控能力都遠高於大部分人類 即使跟職業賽車手比較起來，也因為永遠不會放鬆而更全面 所以AI不需要訓練到出神入化，只要比人類強即可

大劉真的看過網上大量的fsd表現嗎？

其实不需要100%安全，只要比人类开车安全个十倍，并不断进步就可以了。

整合大模型更強大的範例就是gpt4o 但訓練參數更多 很吃半導體製程技術 目前需要4nm以上超大晶片 gpt4o與GPT4的推理知識量理論同級 但速度差異巨大

用科技奇異點來看，肯定可以啊，只是不知道幾時，成本多少😂

如果拿人类和自动驾驶比事故概率，不好这么比。 因为人类会疲倦，会酒驾，会赶时间，会心神恍惚。 全自动驾驶，可以类似于，A牌，B牌，C牌。逐步推进。比如高速上完全实现。这样也可以减轻很多负担。 另外，考驾照时，有教练在旁边，防止意外。自动驾驶也可以起到教练的作用，阻止明显错误的操作。车祸也许能够少发生。 技术是一回事，应用是另外一回事。 FSD还是要应用后，看具体情况。 只要它能做到有用，风险非常低，那就先用吧。

這集實在好笑！任何機器學習，裡面只要有 NN，就可以說它是黑盒子，大家還不照用。是不是黑盒子是重點嗎？重點是統計結果告訴我們，這黑盒子達成的 MPI(miles per intervention) 夠不夠好。你好好思考，當你坐上計程車、公車的時候，你有要求司機拿出它的 MPI 表現嗎？沒有，他對你來說不也是黑盒子（你又不知道他怎麼想），而且還是沒統計證明它夠安全的那種，你不也搭的好好的。真是好科普😮‍💨

马斯克确实是前沿技术落地到商业应用的革新先驱。对于FSD或者类似的技术，商业化是一个层面，同时进行军民合作，积累人工智能算法研究和应用人才，这两项又是又是会影响未来大战略的布局。试想下如果俄乌战场，充分用上这种人工驾驶技术甚至扩展到各种机械犬穿梭机这类已经开始普及的作战单位会如何？因此基于3D化的城市数据会很敏感，毕竟不同国家地域的城市环境会很不同，因此马斯克想要把fsd真正落地到中国，还会有进一步的协议。同时，人工智能算法是可以辐射到各行各业的，未来对于这方面的人才缺口肯定很大，从逻辑底层，算法构建到服务器运营，程序维护等等。相比抖音短视频算法，搜索引擎，这种主要是基于虚拟信息数据进行采集分析的人工智能。倒是车载导航这种，需要从现实端临机采集大量数据，再进行解析判断和应变的，人工智能是又往前迈了一步。如何借助这个行业东风，去培养人才，去系统化得沉淀下人工智能算法人才培养体系，同样重要。

如果可以結合谷歌街景 進行虛擬訓練應該可以加快，但重點是裏面得人不會動，所以缺的是……一個大型世界物理模型 GTA 😂

必须加入文化知识

支持大劉，一般人都聽得懂

激光雷达的融合技术就是大幅度增加安全冗余。但它无助于增加驾驶的体验感，甚至干扰驾驶的流畅度。所以安全更重要，还是驾驶体验？特斯拉和华为给出了不同的答案。就我而言，宁可牺牲驾驶体验，因为命只有一次。

好奇，Tesla FSD 项目是很保密的

我觉得有个前提问题，特斯拉为什么要搞纯视觉，是纯视觉比激光雷达更安全或者同样安全呢，还是更省钱，如果同等技术能力下无法做到比激光雷达方案更安全或者同样安全，就是为了省钱而死磕纯视觉，我觉得大方向就错了，毕竟人命无价，激光雷达的成本也会不断降低。即使假设FSD能做到足够安全，而激光雷达能比FSD更安全，作为消费者，你会认为自己的命不如那几个激光雷达的成本值钱吗？不知道这些人怎么想的？

比起技术性，我更好奇fsd出事后，特斯拉怎么鉴定谁来负责，还是说就各方踢皮球

飛機也不是百分百安全才變成交通工具的😅

就像其他评论说的，包括UP主在内的很多特别是国内的自媒体，都在用放大镜去挑FSD的问题，其实已经在钻牛角尖了。自动驾驶要做到100%无事故，应该是一个目标，但是不会是事实。基于目前人类的技术，FSD已经是做到了最大化地接近这个目标了。试问，哪怕是人类最有经验的老司机，你去坐他开的车，就能保证100%不出问题吗？任何人都会出现意外情况的，比如抠个鼻屎的功夫就分神了。相比之下，FSD显然更可靠。而那些对FSD仍然持怀疑态度的人，一定会不断被现实打脸的。

只要AI 數據持續學習，真的能挑戰人類的反應

讲讲比亚迪新一代 DM 技术。

人类也没办法准确用视觉测量距离或速度，但是不妨碍人类可以开车。因此基于视频训练出的模型，一定可以在无法准确测量数据的情况下实现安全驾驶。fsd真正成功时一定是100%安全的，除非意外情况以高于模型和物理机械反应的速度发生。因为人类利用视觉可以做到100%安全驾驶，除非意外以超出人类反应速度出现

毫米波大降價, 應該會加進來

感觉啥也没说。

能够成功，也必然成功

沙发

你要是试过12.4版本就不会这么说了。他现在可以处理90%不需要任何干预了

网上泄露的AIday 要曝光的cybercab 还没有方向盘的。这要是真的，那不是证明他们已经很自信了？

我看了很多关于自动驾驶的讨论，发现一个很搞笑的讨论，我们到底是要自动驾驶去适应环境还是要在标准化的环境下去提升自动化驾驶的安全性？难道大家要求fsd最终要使用在没有路没有交通标志的环境下吗？毫米波雷达可以做到在没有路没有交通标识的情况下安全驾驶，这有意义吗？在标准化的道路状况下提升安全性能做到比人更安全99%不就行了吗，吹毛求疵有意义吗？

其实就是一个实体人司机，他/她又能 百分百处理路上遇到的状况吗？如果是这样，这个世界就没有车祸了， 这是不可能的。 所以FSD能够达到统计意义上的百万公里事故数远远优于人类司机就行了，这个是统计意义上的， 比如说人类是百万公里十次，FSD百万公里一次就应该完全合格了。 当然，标准你可以订，但要求FSD能够百分百处理就是不讲理了。

100%撸棒性？你找个系统来举例是100％ robust 的？

人眼开车也没有卷尺呀

我怎么记得我看过这期了？

賓士是L3，特斯拉是L2+，但誰比較強我想不用多說

人也是靠纯视觉开车的呀

人類開車也不安全啊，為什麼一定要百分之百

等到走在路上被撞死的機率大於自動駕駛出事的機率就成功了

其實人類駕駛也沒可能100%完美 (女司機就不用說), 為何FSD一定要100%才可以? 就算加了激光也不可能做到100%的. 飛機也不是100% 零意外率, 還不是天天過10萬架次在天上飛.

现在的ai就是端到端

人会恐惧尤其是怕死而机器不怕死，所以不会出现真正意义的自动驾驶。

現在特斯拉花大力氣搞FSD，技術路線就不可能只滿足於L2，若是無法達成實用的無人駕駛，可以說就算是失敗。而且能用的無人駕駛只是最基本的能力，無人駕駛技術的絕對安全性則是真正的市場門檻，且是無法妥協的剛需，因為哪怕機率很小的機器失誤，其後果都很難被市場接受。個人認為純視覺的技術過於理想化，而且人類開車的能力也不完全依靠視覺，部分聽覺甚至觸覺、嗅覺都可能是人類判斷行車環境的訊息來源。無人駕駛要成功，最好先求有達標，再求省成本，現階段為達目的而增加各種感測器不該被無腦鄙視。馬斯克若是過於執著搞神技術，純粹用個人的技術審美觀來決定研發方向，那就真的太不務實了。

fsd开启，如果你前面有车，fsd勉强能用，你要是头车，fsd就是一坨垃圾。

一个就没见过更没用过的人，你是真敢猜 这做完全是博流量的误导

不增加激光雷達我絕對不會用FSD,按馬斯克的說法不用激光雷達完全就是成本考量而已,全自動駕駛的錢都收了,加幾個激光雷達真的沒什麼

錯誤了，不可能有100%安全、100%安全識別的自動駕駛系統，但隻要以後從數據上安全性低於人類的意外機率那就是一個成功的系統，而這對於目前的技術，已經沒有技術瓶頸，隻是時間的問題。再者在安全上，以後會以指數級不斷提升。無限接近於100%安全是必然的。

單靠攝像頭，請先解決在雨露環境看不清的問題才說吧，不然算力再高都是沒意義，說那麼多計算問題，沒有視力，能成嗎？本未倒置了。

睁着眼说瞎话，非你莫属

人類會出的錯，感覺FSD也必然會"合理的"出錯 比人類安全10倍你就願意無條件的去相信他，使用他? 我是不能 我目前理解的FSD，他永遠就只是無限接近自動駕駛的輔助駕駛功能。 特斯拉用這架構出自動駕駛計程車，我還是願意去玩一下，因為想必出事責任100%是特斯拉得負責 但自己車用把FSD當有L4功能，目前FSD的理念我很難接受

比人類強幾倍就可以? 大家覺得自己比三寶開車安全強幾倍呢，你期待你買的FSD應該比你強幾倍呢? 一家公司認為自動駕駛安全性比人類強10倍就可以是什麼意思? 出事故後付出的賠償還能獲利就好是嗎?

不管多先進，應該過不久，就會被中國抄襲了，馬斯克去中國簡直是飲鴆止渴😂

只要比人類駕駛安全很多倍，就值得全面採用，這是一個比較題而已

12.4如何

人更做不到100%

大刘还是多看看技术文献吧

transformer

纯视觉就一笑话。纯视觉自驾最多和自驾一样好，那要纯视觉干嘛，有啥意义。自驾只有比人驾好，才有意义。比人驾好，就需要感知到人没法感知的信息。视觉是不够的。

胡说八道进来就是一个👎