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算法层面的升级才是最重要的部分。
1. Occupancy Network 3.0，体素分辨率提升 8 倍
不再只是识别 “车道、墙、车” 这类物体标签；它把空间切成大量细小 3D 立方体（voxel），预测每一个空间格子是不是被实体物质占用。
- 壁画区域：图像看着像门洞，但体素重建发现门洞图案后面依然是连续实心墙体；
- 模型看到：这个 “门洞” 只是画在障碍物表面的纹理，不是空间里挖空的通道。 (水城百事)
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【深圳无人驾驶汽车，第一次坐，又怂又新奇-哔哩哔哩】 
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匿名
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10-05,20:19
(#1551031)
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(水城百事)
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其实交通中不是防自己犯错，更多是预防别人犯错，无人驾驶和傻人犯错的对决，目前胜负难定
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匿名
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10-05,21:30
(#1551033)
Reply
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小冰心真是民推之光。当年那帮律师高高在上说要封杀她。
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匿名
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10-06,10:22
(#1551047)
Reply
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我还没有体验过自动驾驶
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匿名
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10-06,18:43
(#1551135)
Reply
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FSD 还行
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匿名
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10-07,17:40
(#1551237)
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FSD坚决不使用激光雷达，有报告称建筑工地墙上画了一幅大门的画像，它撞向“敞开大门”的壁画。
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匿名
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10-07,19:42
(#1551241)
Reply
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Mark Rober原版视频用的是基础 Autopilot（AP），不是FSD，Kyle Paul复现的 是HW3 Model Y：FSD v12.5.4.2，车辆没有识别出墙，FSD 规划路线直接指向画出来的门洞。同场测试里的 Cybertruck（HW4）：FSD v13.2.8，能识别这面假墙、提前自动刹停，没有冲向壁画大。自从FSD更新到v14.XXX之后，此类问题再也没有被复现过
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匿名
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10-07,20:17
(#1551242)
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白天可以了，晚上呢？
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匿名
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10-07,20:24
(#1551243)
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HW3+V12.5.4.2：靠单帧 2D 图像里的透视、线条纹理猜深度，壁画刚好伪造了 “道路透视线索”，网络把平面画当成真实门洞；HW4+V13.2.8：高分辨率相机 + 更高精度体素占用网络 + 时序多帧立体匹配，能发现这只是贴在一堵实体墙面上的 2D 图案，不是真的可通行空间。
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匿名
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10-07,20:26
(#1551244)
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- 算法层面的升级才是最重要的部分。 1. Occupancy Network 3.0，体素分辨率提升 8 倍 不再只是识别 “车道、墙、车” 这类物体标签；它把空间切成大量细小 3D 立方体（voxel），预测每一个空间格子是不是被实体物质占用。 - 壁画区域：图像看着像门洞，但体素重建发现门洞图案后面依然是连续实心墙体； - 模型看到：这个 “门洞” 只是画在障碍物表面的纹理，不是空间里挖空的通道。 - 匿名 ; 10-07,20:29 (#1551245) Reply
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2. 时序 Transformer + 10–15 秒长期空间记忆（Temporal Persistence）V13 不再只看孤立快照。车辆一边前进，持续用连续多帧视频不断重建、校验三维空间：
真实三维物体，随着车靠近，轮廓、视差、遮挡关系会按物理规律变化；
2D 平面壁画：无论车辆怎么靠近，图案本身不会产生真实 3D 物体的视差变化，时序校验直接识别这是平面贴图幻觉。
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匿名
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10-07,20:30
(#1551246)
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3. 训练目标变化：增加物理一致性约束。
V13 网络训练更强调空间物理合理性，不只是识别图片里像什么；会判断 “这个空间能不能穿透、是否存在实体阻挡”，而不是单纯依赖车道 / 道路语义特征。
所以即便画面画了逼真的路，只要体素重建判断前方是实心墙，就会判定不可通行，提前减速刹停。
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匿名
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10-07,20:30
(#1551247)
Reply
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本来使用lidar “time of fly"的简单问题被搞成这么复杂，可靠性还难以验证，检测时间也拉长，难道不是舍本求末吗？为了省几块钱。
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匿名
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10-07,21:07
(#1551248)
Reply
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更致命的是，特斯拉采用盲训练方法，上亿的参数不知道物理意义是什么，出一次事故找不到需要调整哪些参数，不知道怎样避免同类事故，在重新大量盲训练。
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匿名
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10-07,21:11
(#1551249)
Reply
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你这么想说明你对马斯克的招一无所知。特斯拉会在每辆车里开启FSD，它们没有激活的时候在后台学习司机如何驾驶，如果FSD的判断和司机的判断一致，这个数据被判别为垃圾数据直接丢弃，如果遇到危险的时候人类司机处理方式和FSD不同，并且人类司机安全地避开了事故，这前后10几秒的数据会被传回特斯拉的服务器，作为后期训练的黄金素材。
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匿名
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10-07,22:44
(#1551257)
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