[分享] Tesla Autopilot在雪地中的表現

[Scape (缺鈣缺很大)]

影片：
Tesla Model 3 - Autopilot in snow - Loveland Pass, CO
https://youtu.be/I8ovaLewUlA


這位Model 3 車主在科羅拉多州山上使用Autopilot

可以看到道路標線除了影片剛開始的一小段外其餘時間都是被雪覆蓋住

過一些很大的彎也很穩

能做到這樣靠的不是高精地圖

這以前在FSD 的發佈會上曾經做過解釋

這是靠機器學習蒐集了夠多的資料後讓AI 能夠做出像人一樣預判道路在哪的能力

所以就算道路標線被覆蓋住，AP 還是能夠識別車道並且穩定行駛

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Falcon Heavy & Starman
https://youtu.be/A0FZIwabctw

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推 kids1991    : 推
推 bluezoo     : 以後賽車都AI來開就好了
推 kazami      : alzard要出現了...
推 kent550079  : 雪地+山路 ，強
→ nnz938      : 這種場景敢用還真厲害
推 alwang      : 一個判斷失誤 左邊就下去了
推 bbo992      : 這心臟有夠大顆
推 kyo699      : 地下都有熱水管 所以路面還蠻明顯的
→ kyo699      : 上禮拜在troms開車被好幾台m3超車 也想過ap能開
推 eric112     : 旁邊就是懸崖了，心臟真大
推 hanchueh    : 沒線的時候會看色差
推 seopen      : 不知道白天跟晚上AI的判斷會不會有差別？
→ wisdom      : 特斯拉的FSD是使用深度類神經網路實現的。類神經網
→ wisdom      : 路怎麼判斷的?說實話沒人知道，開發這個演算法的工
→ wisdom      : 程師也不知道。類神經網路就如同字面，是利用電腦
→ wisdom      : 模擬生物神經網路(大腦)的運作，讓電腦自己去學習判
→ wisdom      : 斷。就像你教一個小孩這是電燈那是太陽一樣。但最
→ wisdom      : 終你並不知道這個小腦袋瓜到底在想什麼？ 類神經網
→ wisdom      : 路的現況也是如此，你只知道在建構了一個模板，並
→ wisdom      : 塞了一堆樣本跟解答讓它自己學習後，再輸入樣本外
→ wisdom      : 的條件後，它會得出很接近你想要的解答，但怎麼做出
→ wisdom      : 來的? 也許連電腦自己也不知道，就好像你可以很清
→ wisdom      : 楚的說明你是怎麼分辨出一條狗跟一隻貓的嗎？
推 whoww       : 當我看得到的時候依靠圖像，看不到的時候聽叫聲
→ wisdom      : 那你是怎麼從圖像上分辨的?
推 ian41360    : 狗有兩隻耳朵四隻腳一張嘴一條尾巴，欸…幹貓也有
→ ian41360    : ！！