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《特斯拉:无人驾驶风暴:机器视觉》来了

21-05-13 18:38 1318次浏览
飞天茅台53度
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特斯拉 移除雷达 自动驾驶下周发布,用纯视觉系统代替




机器视觉概念股有望爆炒,明天重点关注 周末发酵



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评论(13)
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21-05-15 07:14

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万讯自控。
众腾少帅

21-05-14 22:34

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周三的消息 但是目前没动静,我提前入了联创电子,感觉周一至周二会起一波,现在炒作的都是老概念
小刀再见小刀

21-05-14 11:19

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有钱的做个身位板出来
飞天茅台53度

21-05-14 08:31

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昨天晚上发酵的厉害
余鱼

21-05-13 22:59

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飞天茅台53度

21-05-13 20:47

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性能提升巨大/采用纯视觉方案 特斯拉FSDBeta v9.0版本将发布2021-05-13 01:48:30特斯拉 / 汽车 / 自动驾驶

出品 | 搜狐汽车·E电园

近日,特斯拉 CEO 埃隆.马斯克在推特回复上称:特斯拉正在用一到两周的时间调整完善 FSD(完全自动驾驶系统)Beta 9.0 ,随后将会在大约一个月左右发布该版本。据其本人言论称,V9 相比 V8 的提升是非常巨大的。

根据埃隆.马斯克的说法,特斯拉全自动驾驶测试版现在已经到了 9.0 版本,带来了该公司对自动驾驶功能的多项改进。这次更新后,车辆的过弯能力以及对恶劣天气的适应性都会得到改善,最为重要的是,9.0 版本的 FSD 将采用纯视觉解决方案,不依靠雷达。
alex1492

21-05-13 20:03

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无人驾驶龙一模塑科技 000700模塑转债特斯拉概念
alex1492

21-05-13 20:00

1
模塑科技无人驾驶还带1个亿小盘转债
股天乐

21-05-13 19:23

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@飞天茅台53度  兄好,已处理,谢谢
飞天茅台53度

21-05-13 18:59

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5月13日消息,美国当地时间周三,埃隆·马斯克(Elon Musk)分享了特斯拉即将发布的全自动驾驶(FSD)软件新测试版多项关键更新。马斯克表示,FSD新测试版最早将于下周发布,重点是移除雷达,并用纯视觉系统代替。

特斯拉目前正在通过其“早期使用计划”(Early Access Program),与数千名客户和员工共同测试FSD套件测试版的“功能完整版”。该软件还不被认为是自动驾驶,因为司机仍然需要保持关注,并做好随时接手车辆控制的准备,但特斯拉的系统会自动执行所有其他驾驶任务,包括通过十字路口等。

特斯拉希望能通过客户反馈不断改进系统,直到它能收集到足够的数据来证明FSD套件比人类驾驶更安全。在过去的几个月里,特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)多次谈到特斯拉将转推出更新版FSD测试版套件v9,该软件将消除对雷达读数的依赖,取而代之的是通过基于摄像头的计算机视觉来完成所有事情。

然而,v9更新已经被推迟了几次。最近,马斯克说,该套件应该“不晚于6月推出”。但在美国当地时间周三,这位特斯拉首席执行官在推特上表示,“迈向纯计算机视觉的第一步”将于下周推出,几周后将推出更精致的纯视觉v9。他写道:“我们必须把重点放在移除雷达和确保安全上。v9最早将于下周在美国推出,然后一两周后推出纯视觉版。v8和v9之间的差异将是巨大的。“。

与此同时,FSD套件订阅服务也有了新的进展。去年有报道称特斯拉正在为其FSD套件提供订阅服务,马斯克后来证实,该公司计划“在2020年底”发布这样的选项。然而,订阅服务并未按时发布,后来马斯克又发布日期推迟到了“2021年初”。今年3月,马斯克表示,这肯定会在2021年第二季度推出。

然而,马斯克称特斯拉将对其强大的司机辅助驾驶系统进行几项关键改进。他解释称,特斯拉始终专注于从FSD测试版中移除雷达,这应该会显著改善该套件的性能。 近几个月来,马斯克多次提及了特斯拉向纯视觉系统的转变。他在3月份称,纯视觉系统是通向“现实世界AI”的道路。马斯克后来解释说,视觉比雷达“精确得多”。随着视觉处理技术的提高,摄像头可能会把雷达抛在脑后。

马斯克在推文中称:“我认为,我们可能还需要一两个月的时间才能广泛发布测试版,但这些事情很难准确预测。我们必须为纯视觉驾驶所做的工作是FSD所需要的,所以已经取得了比看起来更多的进展。”

最后,马斯克简要介绍了智能召唤等FSD功能在欧洲的发布情况。马斯克对此持乐观态度,尽管他对估计的时间框架也相当谨慎。尽管如此,这位首席执行官确实指出,对于欧洲来说,智能召唤等功能的发布应该与FSD的发布同时进行,因为自动驾驶功能只是完整FSD套件的一部分。

特斯拉向纯视觉模式的转变是否会让它克服Autopilot和FSD套件目前正在经历的挑战,还有待观察。然而,该公司似乎已经考虑只使用摄像头系统已经有一段时间。正如3月份公布的一项专利所暗示的那样,该专利描述了一种系统,该系统只使用图像数据,就能利用两个神经网络来精确测量物体的距离。
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