Waymo 在通往自動駕駛車的道路上已完成 99%，但最後的 1%是最難的。目前來看 Waymo 無疑是紀錄最亮眼的企業之一，但許多投資人現在想知道的是，成立於 2009 年的 Waymo，究竟何時能走出亞利桑那州鳳凰城？
#全自動駕駛 #ArgoAI #Waymo #Tesla
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同時也有1部Youtube影片，追蹤數超過1萬的網紅KentoonVlog，也在其Youtube影片中提到，先日、テスラが発表したロボタクシーのビジネスプランについて語ってみました。 — 長女のチャンネル↓ ☆Meririn めりりん https://www.youtube.com/channel/UCRni3DkE1MKSY5Mo0A5GBwQ ☆めりりんのインスタ https://www.insta...
waymo tesla 在 Facebook 的精選貼文
你覺得要多久才能夠真的開始開車做自己的事？不用把手放方向盤上也不用注意路況，將駕駛全部交給汽車本身？
這其實就是L4自動駕駛的境界，可惜的是，能夠真的完成這件事的不是Tesla，至少他在今年也沒有這個意圖要直上L4，目前Tesla的Autopilot和FSD的範疇，都還是在L2的ADAS先進駕駛輔助系統，出事故的責任基本上都在駕駛。
真正在推進L4的，是很多你沒聽過的廠商，而領導的廠商其實在資本市場上已經買得到本體或相關類股，像是近期宣布要透過SPAC上市的Aurora，但他們面臨的是不一樣的問題......
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特斯拉展示超級電腦：分析自動駕駛數據
作者 愛范兒 | 發布日期 2021 年 06 月 25 日 8:00 |
國際電腦視覺和模式辨識會議（CVPR）週末的演講，特斯拉人工智慧團隊的負責人安德烈‧卡帕西（Andrej Karpathy）展示一台超級電腦。
電腦採用 5,760 個算力為 321TFLOPS 的輝達 A100 顯卡，組成 720 個節點，總算力突破 1.8EFLOPS，10PB 儲存空間。特斯拉超級電腦將用於處理車輛自動駕駛數據。
自動駕駛領域，特斯拉一直都逆勢而行。Waymo 等大部分公司致力自動駕駛團隊大力發展光達，以做到自動駕駛時，特斯拉堅持使用攝影鏡頭，以視覺辨識為主。特斯拉透過車內各感測器收集駕駛及車輛數據，上傳給超級電腦，人工智慧軟體分析數據，並學習如何像人類駕駛。
如今路上行駛的特斯拉多不勝數，要處理所有特斯拉的海量數據，需要強大算力。安德烈展示的超級電腦已開始使用，據稱算力接近世界第五大超級電腦 Selene。
安德烈受訪時承認，基於視覺的自動駕駛將比光達自動駕駛更難實現，後者使用雷射辨識周圍障礙，特斯拉的攝影鏡頭，某些情況下也面臨風險，譬如大霧、大雨、大雪。特斯拉早期的全自動駕駛測試期間，系統常判斷錯誤，需駕駛手動干預。
然而安德雷認為，為特斯拉加入光達可能不是太好的選擇：
同時使用光達與攝影鏡頭會帶來一個問題，即當兩者看到的內容不一樣時，系統可能難以判斷哪個感測器才正確。
倘若專注傳統攝影鏡頭，特斯拉可透過改善電腦視覺，訓練電腦應付行人與過往車輛的不可預測行為，因此不必使用昂貴的光達。
有趣的是，有人發現特斯拉在美國佛州棕櫚灘進行光達版車測試。照片可看到一輛搭載光達的特斯拉 Model Y。也有消息稱特斯拉是使用 Liminar 光達驗證基於攝影鏡頭的全自動駕駛可靠性。
特斯拉已有數百萬輛電動車上路，提供有用數據，超級電腦能根據這些數據分析與訓練。但特斯拉 Autopilot 自動輔助駕駛系統還遠未達「自動駕駛」程度，故此方案的正確與否還有待觀察。
資料來源：https://technews.tw/2021/06/25/tesla-shows-off-supercomputer/
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先日、テスラが発表したロボタクシーのビジネスプランについて語ってみました。
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#自動運転 #テスラ #ロボタクシー
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