TSLA重上400無限打氣區（3）

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讀書不成 2024-12-08 08:32:51

Depends
Benz 係某幾條公路加restricted speed可以level 3
Waymo 係geofence 加remote operator 加 restrict speed可以level 4/5
Tesla 一開始target既problem 難好多
佢要affordable scalable anywhere fsd
V13已經無限接近level 3
班測試YouTuber 已經預測2025年可以unsupervised
首次同Elon timeline 係align

美股小韭菜 2024-12-08 08:34:43

Waymo應該一開始目標就係lv4開始
同lv2升lv4難度係差天共地喎

讀書不成 2024-12-08 09:03:02

Waymo一路都無公佈過remote operator有幾多人
我嘗試搵過都搵唔到
蘿蔔快跑都叫做level 4啦
但唔計lidar 究竟幾多人Mon緊架車
如果唔計成本
其實Tesla fsd 某程度上係1:1 remote operator緊

宜家既progress係we robot day之後
Without approval “Test”緊 Robotaxi同cybercab
加上最近已經開始寫緊remote operator個software

美股小韭菜 2024-12-08 09:12:36

L2 同 L4 之間嘅分別其實好大。簡單嚟講，Tesla 同一般車企現時做嘅都係 L2 輔助駕駛，而 Waymo、Cruise、百度等公司專注嘅係 L4 無人駕駛。最大嘅本質分別係「責任由邊個承擔」。如果要達到 L4 無人駕駛水平，軟件開發公司（例如 Waymo）需要承擔所有責任，完全排除駕駛者嘅參與。而 Tesla 如果想做到 L4，佢哋首先要做到自己願意承擔駕駛責任，先可以叫做無人駕駛。

技術上，L4 需要解決嘅核心問題係「安全性」。無論系統有幾多模塊，每個模塊都可能會失靈，而 L4 嘅設計必須確保就算其中一部分出錯，整個系統都要可以保持最低限度嘅安全性。但 Tesla 嘅設計宗旨並唔係針對呢個方向，佢更著重成本控制。例如 L2 系統唔需要用到高精度嘅 LiDAR，因為 L2 系統唔需要考慮百萬分之一嘅極端情況，只需要用相對簡單嘅 Sensor 同算法，透過較低嘅算力去達到 L2 嘅功能。

場景針對性，L4 唔一定係比 L2 高級，佢哋針對嘅應用場景係完全唔同嘅。如果真係好似大家想像中 L4 比 L2 高級，點解 L4 嘅公司唔可以直接降級佢哋嘅技術嚟提供 L2 系統？事實係唔得，原因係 L4 嘅技術無法簡單降級成 L2 系統。

例如，GM 嘅車用唔到佢旗下 Cruise（L4 公司）嘅技術；同樣，Ford 亦無法直接將佢旗下 Argo AI（L4 公司）嘅技術套用喺自己嘅車上。原因係 L2 系統同 L4 系統係完全唔同嘅開發邏輯。L2 系統係人機協作，而 L4 系統係完全由機器操作，責任分配同技術需求完全唔一樣。

總結嚟講：
• L2 系統唔係進化升級就可以變成 L4。
• L4 系統唔可以簡化降級成 L2。

呢兩者喺設計理念、責任分配、技術需求上，都係針對唔同嘅場景，無法互相取代或者簡單轉換。

RSSK 2024-12-08 09:25:00

我同師兄差不多，不過早少少開始入，最記得係16年model 3 發佈前開始入貨，買到今年年頭，跌到10X果陣都入緊