端到端可以解决90%的路况,但最后10%的路况还是需要人去细扣细节。
比如设计交规理解方面,修路状态,路况信息不明,交规属于混沌状态,如何用人类思维合理的把车开出去。
比如传感器信号冲突,摄像头和激光雷达的路况信息冲突,采信哪个传感器的信息?如何融合多信息流建立更精准的路况信息反馈给处理器?
比如雨雪天气,地面附着力下降,如何把握车辆在这些场景的极限和正常路面的差异以确保安全。
甚至比如子系统设定的安全冗余和智驾发生冲突,听谁的?AEB在紧急情况下准备刹停,智驾系统反应,那听AEB还是智驾?听AEB的容易造成路上随意紧急刹停,反而有安全隐患。不听AEB的,那也有安全隐患。
这就是现在智驾团队最大的差异。华为有端到端的模型,蔚来,理想,小鹏这些都有,甚至小米也有。训练一两个月,到了快速路,高速就可以用,用起来大部分时候也很好用。问题是一旦出问题,就是重大事故。即便没问题,那只能在高速上跑的,到了城市里就不好用的,消费者不会买单。而为了最后这10%,甚至是5%,1%,就是看各家车企的人员数量,研发投入。
这也是我不看好小米的原因。小米可以轻松做到90%,但你让他扣细节,加大投入,甚至花费比做到90%更大的投入去攻坚剩下的10%,5%的时候,小米的选择历来就是放弃。能用就行,又不是不能用,至于好不好用,小米不管。
端到端可以解决90%的路况,但最后10%的路况还是需要人去细扣细节。
比如设计交规理解方面,修路状态,路况信息不明,交规属于混沌状态,如何用人类思维合理的把车开出去。
比如传感器信号冲突,摄像头和激光雷达的路况信息冲突,采信哪个传感器的信息?如何融合多信息流建立更精准的路况信息反馈给处理器?
比如雨雪天气,地面附着力下降,如何把握车辆在这些场景的极限和正常路面的差异以确保安全。
甚至比如子系统设定的安全冗余和智驾发生冲突,听谁的?AEB在紧急情况下准备刹停,智驾系统反应,那听AEB还是智驾?听AEB的容易造成路上随意紧急刹停,反而有安全隐患。不听AEB的,那也有安全隐患。
这就是现在智驾团队最大的差异。华为有端到端的模型,蔚来,理想,小鹏这些都有,甚至小米也有。训练一两个月,到了快速路,高速就可以用,用起来大部分时候也很好用。问题是一旦出问题,就是重大事故。即便没问题,那只能在高速上跑的,到了城市里就不好用的,消费者不会买单。而为了最后这10%,甚至是5%,1%,就是看各家车企的人员数量,研发投入。
这也是我不看好小米的原因。小米可以轻松做到90%,但你让他扣细节,加大投入,甚至花费比做到90%更大的投入去攻坚剩下的10%,5%的时候,小米的选择历来就是放弃。能用就行,又不是不能用,至于好不好用,小米不管。