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如何看待 4 月 15 日华为公布的自动驾驶公开道路体验视频? 第1页

     

user avatar   ye-lai-liao-669 网友的相关建议: 
      

基于自动驾驶分析我就不说了。

我说一下未来的演进方向。

第一点是、除了车云还要有车车的链路互通形成一张可预测的出行网

而要实现,除了要完全体的5g通信,特别是uRLLC。这样下,结合云端,即使车机运算力不足(非毫秒要求,如城际网出行规划),也可以利用云端算力。

第二点是、城市交通设施数据接入

深圳是最早试点智慧城市,不过用在安防上了。在道路上实现,比车机更容易。除了要财政承担是唯一难点,其它都不是问题,无论是技术,还是成本。

如此一来,出行就可以直接云端预测了。规划的路线更好了更省时,事故发生率也能下降。最重要的是。像消防,医护,警察,重要领导出行封锁甚至公交车优先。这些特殊情景又有优先级需求,完全在这套统一数据系统内能获得最省时的规划。

至于道路这设施升级维护的费用,可以通过通信计费或者按车平均收取加财政补贴,我相信对于tg来说一点不难。

其实唯一难点在于各端车,云,道三端的互通问题。车因为各车厂问题,各车型性能(算力,感知力)。云也因为各车厂的云性能问题(算力,算法)。道路也因为各路段归属问题(涉及安装维护)。因归属问题,采用供应商不同产生互通问题。

所以,要解决这问题,要定下行业标准。

这么一看,现在才刚开始。

开始是从个体发育的。所以菊厂先打造一个标杆。

菊厂一直强调不造车,结果自己找车企合作。原因在于,告诉进化方向,加速市场孵化,卖多少,菊厂不在乎。

华为是定位于汽车部件供应商。

其目标就是为了输出一套完善的,统一的软硬服务。政策向来都比市场慢一拍的。抢先机,才能一步先,步步先。

回头一看,要实现自动驾驶、1要激光雷达,2要算力(车机),3要算法,4要系统(鸿蒙)。而要实现我说的车,云,道。还得加通信与云计算。通信与云是菊厂已有的,自动驾驶是新开拓的。而且,对于道路的升级建设,菊厂更是处于领先地位。也有整合通信、视觉的优势。

这是第几层?这是大气层啊!如果你是菊厂竞对,你可以低估任何一家公司,但请以百分之三百的警惕性去对待菊厂。

所以,为啥菊厂回头就撤销了云与计算BG,降回为云BU。注意,是云BU,不是云与计算BU。我的想法中,算是详细讲了,不说了。

看来千亿营销都去干这些无用的技术去了

我之前说过,4g是消费互联网。5g是工业互联网。

你扯一下,发现任正非还是能跟你说,搞汽车业务,还是在主航道内。毕竟,你做出车来(达标的车)。运营商自然会建网了。所以菊厂还是在主航道内。

也算是为推动5g的商化作的努力了。


user avatar   chen-ming-ji-9 网友的相关建议: 
      

今天下午看到这个视频,我问的第一个问题,

这是否是专门的自动驾驶测试车 还是即将发布的量产极狐车型?

因为实际上,如果是非量产车型,多个激光雷达以及高清摄像头和雷达等传感器的组合完成视频中的任务是有不少先例可循的,但是离到市场还有一段距离。

例如

里面的场景也有非常复杂的部分,确实也都处理好了。

第二个问题是 是否使用高精地图数据

蔚来的NOP和小鹏的NGP在高速上的表现其实很大程度上得益于高精地图相对可靠的先验信息,即通过GPS定位获取本车位置,再到地图中寻找自己所处车道信息等。

这样定位相对精准,得出的决策也会更加合理。


如果使用城区高精地图信息的话,事实上离大规模推广使用还有一定距离。

因为所有的高精地图都需要地图厂商一公里一公里采集,而城区高精地图采集相对还处于一个较为初级的阶段。没有大规模铺开,也没有大规模使用。

当然也可以用车企众包的地图,但这也涉及到车队规模,一时难以铺开。

第三个问题 也是最重要的问题 什么时候量产推送?

如果前两个问题回答都是 “否”的话,那量产时间点就非常近了,各大厂商可能会大受震动,特斯拉也要抖三抖。

2022年就是激光雷达大放异彩的一年了。

一年追赶不上就跟着华为干吧。

借用 @sunflowerzzz 一句话,

特斯拉小心,内有华为,大有乾坤。


我是厘米,本科车辆工程,硕士德国机械工程,现在在一家车企做智能驾驶,欢迎关注。


user avatar   zhan-yu-98-65 网友的相关建议: 
      

别的不敢说,碾压特斯拉是肯定的,你把特斯拉开到这种路况上来,不是发疯就是趴窝。

不过对于某些人来说特斯拉就是神,不容亵渎。

不过即便如此,我还是要说,自动驾驶有风险,目前只是实验,不要自误。


user avatar   blackwarrior-63 网友的相关建议: 
      

华为干什么事都厉害,这企业精神真是不服不行。

换一个角度来看,这么具有实操性的自动驾驶都能搞出来,芯片却一直被卡脖子,说明芯片是真难搞。

但看了这个视频,对华为更有信心了,在芯片研发出来前,华为再搞几个回血的副业没有问题,手机断臂止血固然惨,但这划时代的东西不也搞出来了?美国那边应该很震撼吧。


这么一对比,百度之流,真的不行,人工智能搞那么多年,还搞不出个啥,华为干个一两年,就这么猛。


user avatar   pangdl-76 网友的相关建议: 
      

以后我上班时候它是不是可以在外面帮我跑滴滴。


user avatar   2br2 网友的相关建议: 
      

那难怪这个上古文明衰亡了


user avatar   gui-xiang-7-87 网友的相关建议: 
      

那难怪这个上古文明衰亡了


user avatar   a-san-shu 网友的相关建议: 
      

我觉得还是任意门吧,毕竟站在普通人立场上,拥有时光机的风险实在是太大了。

我们不谈高赞答主那个关于较真分析“可行性研究”的前提,只是纯粹看漫画里面任意门的作用,那基本就是打开门可以前往“之前到过的地方”。

对于现代人来说,还有什么比这个更适合打工呢?

通勤时间,不需要了!别人还在急急忙忙赶路,我还可以呼呼大睡。

买车相关成本,全没有了!最重要的是妈妈再也不用担心我堵在路上了。

哪天心情不好,随便找个国外的地方转悠一圈,然后回家睡觉。真正说走就走。

只要隐藏到位,就不会轻易被人发现,确保我得以闷声发大财。

相比起来,时光机的风险就很难控制。从《哆啦A梦》原作来看,实际上是出现了两种不同路线:

1.无论过去怎么改变,未来都是一样的。

2.可以改变历史。

如果是第一种,那时光机本身就失去了应有价值。而第二种的话,你根本不知道自己回到过去随手扔的一张纸会引发何种蝴蝶效应,轻则自己都会消失,重则改变世界历史走向。

老爸自认为没有这种抗压能力,还是任意门吧!


user avatar   yu-li-92-17 网友的相关建议: 
      

是因为物理学已经开始快要碰触到这个世界我们可能的认知边界了。

包括什么边界呢?这里有物理观察能力的边界,也有主观客观分界的边界,甚至有这个世界底层规则的边界。

假设说吧,我们这个世界是虚拟的(而且很可能就是),那么我们是什么呢,不过是网络游戏里的NPC角色,就像你在魔兽世界里看到的卫兵,任务NPC一样,差别是我们更加智能,并且会思考。

假设我们就是那些NPC吧,我们也会思考我们所在的这个世界的本质是什么,这个世界运行的规律是什么。通过一些实验和逻辑思考,我们很快就能发现很多规律,比如这个世界上物体运动的规律,能源传递的规律,甚至光线和颜色渲染等等更高级的规律,这些规律都是我们可以利用现有的游戏内的道具和环境通过实验而感知到的。于是我们提出了种种的假设,提出了各种数学方程来总结这些规律,我们惊奇的发现,这些理论是对的,他们在很大程度上既普适又实用,能指导我们在这个世界里干出很多以前干不了的事情,比如造出了能上天入地的机器,也学会了怎么远距离的通信,我们的科学开始突飞猛进。

但是,研究到了一定程度之后,我们发现了很多奇怪的很难解释的现象,比如为什么法师发出的火球,你观测和不观测的时候命中的概率会有变化,为什么两个相距遥远的宝箱,开出来的物品始终保持互补的概率,这些似乎和逻辑常识不符。但是,我们很理性的认为,可能这就是这个世界的客观规律吧,这个世界上有一些奇怪的规则,虽然不知道是怎么来的,但是这个世界就是依照这些规则构建出来的。

再然后,研究深入到了一些更难理解的领域,比如在这个世界显现出来的最小像素背后究竟是什么,我们看到的这个世界(客观)的本质究竟是什么,我们(意识)的本质又是什么?科学研究卡在这个地方似乎再难推进。有的科学家说,肯定是我们没有造出更厉害的道具炮,如果我们用更强大的道具炮对轰,在极端的运算条件下,这个世界一定会显露出更底层的运算机制出来。

好了,现在你先跳出来,做为这个游戏的上层世界的开发者身份来看一下。你会觉得很有趣:你创造的世界里的代码正在试图弄明白自己是什么,或者想弄明白这个世界是什么。他们发现了这个世界因为虚拟造成的一些奇怪的地方,比如你为了节省运算量,大部分的场景和物体都是在玩家不观测的时候不装入内存的,大部分的计算也都是先计算结果再反过来根据观测需求输出过程。当然这么做会让游戏里的智能NPC感觉到因果律被违反了,但是没关系,他们会理解这个世界就是这么运转的。然后你看着这些NPC开始修改一些脚本,试图利用道具反应来制造出超越数值边界的计算,然后引发计算BUG,并通过研究BUG现象来更进一步的分析这个世界的代码运转特性。

你很佩服这些智能NPC的想象力和探索欲望,你也很理解他们,不过做为开发者,你当然知道这么做是没用的,这个网络游戏程序有着复杂强大的保护机制,不可能被游戏里的NPC弄崩溃,而且就算弄崩溃了大不了也就是打个补丁重启游戏就好了,出错时候的日志都会清掉,他们什么都不会记得的。而你也知道,这个世界的本质其实是建立在高层世界的计算机的各种硬软件系统之上的,这其中包括了服务器,网络通讯体系,协议,客户端,编程工具,图像引擎,底层驱动等等机制,而这些机制游戏里的NPC无论如何研究也不可能明白的,他们不可能明白在他们的世界维度之外的东西,这是他们的不可逾越的界限,他们就算把CPU弄烧掉也不可能从游戏里蹦到现实中来。

对于游戏里的NPC来说,他们只能在这个世界程序运行的规则之下进行探索和学习,他们不可能超越这个世界去到更上层的世界,不可能变成坐在键盘前的开发者,他们虽然很聪明也很好奇,但是终有一天他们会发现再也无法向这个世界更深的奥秘去探索了,因为他们所探索的世界规则有他们碰触不到的边界。

这是做为NPC的悲哀,开发者想,不过他转念一想:我们自己也不过是一个更高层世界创造下的NPC,我们也同样被局限在当前的世界里,永不可知外面的世界是什么,大家彼此彼此,都在笼中而已。

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好家伙,居然有这么多人对科幻概念有兴趣,回复出几百条来。

请大家理解一点,既然谈到了科学的边界之外的地方,那自然说的东西是既不能证实也不能证伪的,这叫什么,这叫做想象,所以大家不要把科幻当民科来批,放飞想象也是一种娱乐嘛。

既然说到了对科学边界的想象,那么我就补充几句:

1 我们对世界的认知是一定有边界的,因为我们从哲学逻辑上就无法回答任何无限穷底的问题,比如时间的尽头后面是什么,物质无限细分下去是什么,宇宙的边界之外是什么,时间的最小单位之下是什么等等。所以,我们应该理解无论科学如何进步,我们对世界的认知就是有极限的,哪怕是神也无法掌握所谓终极真理,科学没有所谓的终极;

2 我们对世界的认知的边界可能比你想象的要更早到来。有人举出各种例子,说明百年前人类也觉得科学已经快到尽头了云云,但是现在又进步了这么多。但是现在情况确实不一样了,现在碰到的障碍和瓶颈和之前碰到的问题有本质的区别。现在碰到的问题很多都是人类在实验观测手段上难以突破的障碍,比如我们无法造出太阳系半径大小的加速器,也无法进入更高的维度去观测,或者突破主观和客观的界限,在低垂之果摘完之后,剩下的恐怕是天顶才有的果实。虽然现在人类在无数领域里面都在加速探索,但其实顶尖领域的科学家都知道,基础领域颠覆性的突破已经很难再出现了,缺乏实验支持的理论和玄学并无二致,和上面的科幻一样,既不能证实也不能证伪。

人类科学还会有很多进步,未来我们可能解决核聚变,发现更多粒子,统一四大力,开发真空能,我们能任意的操纵物质,实现原子级的打印技术,甚至能直接打印出一颗行星来我也不奇怪,但是这些其实都是现有底层理论的工程学应用而已,人类在现有理论上不断加强实用转换还能大大的拓展人类的能力,但是无论这些能力强到什么程序,有些边界依然会永恒的横亘在人类认知的边缘,让人类不得逾越。人类无法逆转时间箭头和熵,无法修改宇宙常数,无法超越光速运动,无法跃迁到更高维度,无法跑到宇宙之外,无法逃脱自己所处的时空牢笼,无法得知是否存在有更高层次的世界,更无法叩问自己的造物主为何创造自己和这个世界。

3 我们其实也不用悲哀,每个智慧文明都会处在一个牢笼之中,无论它多么高级也永远无法得知笼外是什么。等触摸到边界以后会发生什么呢,其实大家都很熟悉,就是内卷嘛,文明只好开始娱乐自己。既然向上无法超越,那么我们倒是可以向下造出一个新的牢笼来。虚拟技术,人工智能这些对于每个文明都不难,很快我们就能在虚拟世界里创造一个新的宇宙,并且把智慧代码放到这个虚拟环境里观察了,也许这也是一种理解世界的仿真方式,或者就仅仅是我们的一种消遣罢了,不然呆在这个笼子里还有什么乐趣呢?

说点题外话:谈到仿真世界,算起来搞不好又要清档了。地球副本已经清档五六次了,每次都是某个物种占据优势地位后就清的,感觉似乎是某种代码竞赛,如果是这样,我们应该恭贺这届的冠军团队,你们通过智慧代码赢得了这轮比赛的胜利,战胜了上轮的恐龙开发团队,谁让他们这届还采用老思路,继续走速攀食物链路线呢(说到这个话题可以再开本书了,生物分类学妥妥就是一场策划风格大赛啊,充满了各种明显的设计流派和思路,让一个游戏策划去读读生物分类和进化的百科书籍,他会感觉到一种极其熟悉的感觉:这不就是我们边拍脑袋边想出来的怪物表吗,我都能看出不同策划的水平差异……)

好了,以上都是胡扯,大家看看就洗了睡吧,但愿能帮你们打发一点无聊时间。


user avatar   song-yun-40-83 网友的相关建议: 
      

真实从事ic行业的人都知道。海思真的就是独一档,剩下的叫其他。

很多公司得hr一边骂着海思华为的人做的太窄了,这不好那不好,另一边又使劲挖他们的人。

至于小米之流,如果真的是搞制造,芯片这种硬实力,就是个笑话。人家明明就是个投机商人。

oppo和vivo真技术研发都比他强得多。oppo的芯片子公司都是超1000人规模的大公司了,挺看好的。




     

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