rottenmelon
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华为激光雷达可以在爱国主义的激发下变成激光炮 立马打败特斯拉为首的帝国主义品牌……
我是计算机视觉方面多年研究,基本知道计算机视觉的局限。激光雷达作为互补,肯定比只有视觉强太多, 特斯拉说不用也是因为成本的原因,而且特斯拉目前为止还没有自动驾驶。其他几乎所有自动驾驶研究,包含Google, Apple,都有激光雷达,Uber招了多大的教授成立了一个自动驾驶的研发中心,他们有个组专门研究Lidar, 这个照片顶上的就是Lidar。激光雷达凭借反射波建立三维模型,然后识别物体? 明显脱裤子放屁,放着现成的摄像头不用。。。
基本是噱头。除了大雾天气,没看出雷达的好处。
华为在图像识别上应该比特斯拉强多了,不在自己的强项上下功夫,可惜了。
华为手机因为芯片供应困难的原因,销量大跌,但是突然在汽车领域的发力,让所有人的吃了一惊,特别是其它的造车企业,华为的加入,让他们感到后背丝丝凉意。
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华为最近在汽车领域做了三个大动作:
1、发布了包括自动驾驶系统,激光雷达,动力总成,芯片,操作系统,云计算,热管理系统等智能汽车的硬件和软件,目标直指汽车零配件供应商,今天的华为,就像以前的MTK+安卓,可以向汽车厂商提供整车智能化解决方案,车厂只要设计一个外壳,再装上4个轮胎,就可以对外销售了。
华为的这一炮,把其他智能汽车厂商优势一下打得荡然无存,潜心研发10年,一朝爆发,石破天惊。
2、首款搭载华为 Inside智能系统的纯电轿车极狐阿尔法S 正式亮相,最大亮点是自动驾驶,据网上发布的路测视频,这套自动驾驶的能力堪比3年老司机,因为没有大范围的普及,华为自动驾驶的能力还是引起了很大的争议和质疑。但是,随着极狐阿尔法S的发售,华为自动驾驶系统到底如何,将会给市场和消费者一个完美的答案。
3、余承东亲自登台发布了和小康合作的全新“高性能轿跑SUV"赛力斯SF5,为什么华为也要来卖车?用余承东的话来说,就是要把手机上的损失补回来。
华为卖车和其他造车新势力最大的不同,就是发布完之后就有现车,刚发布就可以在华为商城下单预约试驾,上海,深圳,成都,杭州四个城市从4月20号开始,已经可以试驾,5月份就可以交车,不得不说华为的执行力实在是太快了,向世界展示了其超强的管理协作能力。
赛力斯SF5采用电驱增程系统,续航里程达到1000公里,而且不会受到酷热低温的影响,解决了所有电动车主的电量焦虑症,特别是解除了广大东北车主的顾虑。
大家都熟悉的理想ONE,采用的也是电驱增程系统,但是相比之下,华为赛力斯SF5价格优势很大,最高配的四驱款官网售价也只有24.68万,而且很多的超值服务,比如增程器保修10年等;而理想ONE的裸车价在32万以上,一下拉开了近8万元的差距,对家用车来说,诱惑还是很大的。
华为进入汽车领域的迅速如此之快,动作如此之大,源自于10年前的积累,让很多人一时难以接受也是可以理解的。
在2014年,华为总部的战略沙盘中,就有68个战略要点,手机,芯片,汽车等等都只是其中之一。所以,华为究竟还有多少底牌,谁也不知道。
最近不仅华为火了,特斯拉也火了,不同的是华为在不断地发布新产品,而特斯拉在不断地公关和道歉。
在此之前,大家以为最好的自动驾驶汽车是特斯拉,但是从这次极狐阿尔法S的自动驾驶的路测视频来看,华为虽然是后来者,在自动驾驶技术上面,已经超过了特斯拉。
特斯拉在全球范围因为自动驾驶出现了几次严重事故之后,大家都在找其中的原因,其中一个重要原因就是特斯拉坚持使用摄像头,而不采用激光雷达。
虽然特斯拉利用全球巨大的汽车保有量采集到海量的数据,供它的视觉系统学习,但是电脑终究不是人脑,要准确判断视野中的物体,而且很长时间,现在的特斯拉自动驾驶系统在很多时候,还是不能准确判断前面的障碍物,而造成撞车等严重交通事故。
激光雷达和摄像头最大的不同,是激光雷达发射出去再反射回来的光束,进行三维建模之后,能准确认别前方障碍物,及时进行处理。
为什么特斯拉不采用激光雷达呢,据说是因为成本高,以前一个激光雷达造价动辄十万二十万,自华为研发激光雷达领域之后,激光雷达的价格已经降到了几千块,为什么国外的成本那么高呢?
从特斯拉这次对消费者的态度,和华为相差的,不仅仅是一个激光雷达。
特斯拉不用LIDAR是出于实践速度的考虑,它要first mover advantage.特斯拉不用LIDAR完全是出于成本考虑。用激光雷达不是不用视觉,而是互补,更安全。激光雷达不是华为的专利,大概95%厂家都用激光雷达,而不用激光雷达是特斯拉的专利。
什么是“实践速度的考虑”? 特斯拉目前没有自动驾驶, 只是辅助驾驶,以后要是搞了自动驾驶,如果没有lidar, 我一定不会买,而去买Google,或者Intel(也买了以色列的自动驾驶公司,有lidar),或者其他公司有lidar 的车子。没有lidar 就是少了一只眼。特斯拉不用LIDAR是出于实践速度的考虑,它要first mover advantage.
现在它影像识别实践,销量都独步天下,买个lidar公司integrate分分钟的事。
我猜木头姐是这么想的
做lidar的公司都还在实验什么是“实践速度的考虑”?
科普一下?现在再回头用会有很多困难,要推倒目前车子所有系统,重新设计。
是的,但lidar普及之后恐怕会有互相干扰的问题我猜辅助驾驶没有superb computer vision可以,但是自动驾驶你需要更robust系统
技术上应该没有困难,但是lidar 是一个跟视觉完全不同的系统,别人已经研发应用了多年,除非特斯拉一直有这方面的研究,要不然肯定要多年的实验才能投入实际应用,因为自动驾驶安全性太大了,你基本上需要100%成功率。另外,目前的特斯拉系统都是为视觉系统设计的,一切算力都是视觉系统,再加上lidar 系统硬件软件都要重新搞. 当然如果特斯拉要搞,应该容易,只是时间问题。我们这里讨论的是不是需要lidar,而不是能不能。做lidar的公司都还在实验
Tesla的(辅助)驾驶系统已经实践多年了,first to market
科普一下?
理论上视觉系统如果perfect,确实不需要lidar, 但是目前还有很大距离。我对lidar 无知,不清楚干扰问题,即使有干扰问题,汽车还有雷达和视觉。个人觉得目前这三种互补,缺一不可。比喻视觉系统,如果正面强光驾驶和大雪,就是一个非常大的挑战,你如果有其他互补系统发挥作用,redundant 对安全是个很大的保障。那么多公司使用lidar,不会到头来全被干扰卡死的。是的,但lidar普及之后恐怕会有互相干扰的问题
我是计算机视觉方面多年研究,基本知道计算机视觉的局限。激光雷达作为互补,肯定比只有视觉强太多, 特斯拉说不用也是因为成本的原因,而且特斯拉目前为止还没有自动驾驶。其他几乎所有自动驾驶研究,包含Google, Apple,都有激光雷达,Uber招了多大的教授成立了一个自动驾驶的研发中心,他们有个组专门研究Lidar, 这个照片顶上的就是Lidar。
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Elon Musk's War On LIDAR: Who Is Right And Why Do They Think That?
Elon Musk has declared all other robocar developers are "fools" for relying on superhuman laser-based perception called LIDAR. He insists Tesla will do it all with just cameras & radar. What is his reasoning, and what do the other players think–and who will win?www.forbes.com
Waymo’s next-generation self-driving system can ‘see’ a stop sign 500 meters away
It will be rolled out as part of its fleet of Jaguar I-Pace electric SUVswww.theverge.com
Bloomberg: Apple searching for next-gen LiDAR supplier for self-driving car - 9to5Mac
As we continue to learn more about Apple Car progress, some fresh tidbits have been shared today in a Bloomberg...9to5mac.com
特斯拉不用LIDAR完全是出于成本考虑。用激光雷达不是不用视觉,而是互补,更安全。激光雷达不是华为的专利,大概95%厂家都用激光雷达,而不用激光雷达是特斯拉的专利。
华为激光雷达可以在爱国主义的激发下变成激光炮 立马打败特斯拉为首的帝国主义品牌……
冗余涉及到成本,造车方青睐成本,反正不是真正无人驾驶,司机必须坐在方向盘前,随时准备干预What is adversarial machine learning? - TechTalks
Adversarial examples are slight manipulations that cause machine learning algorithms to misclassify images while going unnoticed to the human eye.bdtechtalks.com
大家有兴趣读一读这个文章,AI目前有个非常热门研究发现,叫Adversarial machine learning,专门研究如何改变图片(有时候肉眼分辨不出来),然后AI 系统得出完全不同的结果,而且这种attack理论上无解。
所以涉及到生命,你最好有尽可能多的redundant