第708章 你看看這柄雙刃劍鋒利不(第2/3 頁)

有人在群裡就提了一句，實際上目前國內幾家強調智駕的技術，都有這個建圖問題。

簡單說就是提前把某個測試路段，先用各種技術高強度的建模建圖，再把車放進去走，再複雜都能遊刃有餘。

差不多就是考試前劃重點不，應該算是讓ai直接背答案。

那當然考得就好了。

所以很多公開展示的智駕丶gg宣傳丶媒體圍觀的場面，都是預先建圖。

同在鵬圳的某品牌也是這麼乾的。

甚至在媒體測試之前都會問問在哪測，就把附近全都先掃一遍。

然後還有人開玩笑整個大灣地區，倆地區不測，hk太窄了，然後就香山，那邊瘋狂路面施工+喪心病狂的電摩，簡直就是智駕的命中剋星。

所以出事的往往就是路面有臨時施工破壞了「答案」，又或者是周圍出現不守規矩的突發情況。

業內大家都知道怎麼回事。

在區域性測試區域能用的技術，放大到瞬息萬變的巨大現實領域，一定會有各種不按規矩出牌的突發情況。

再強大的智慧駕駛，也要有靈敏迅速的反應過程，而反應太靈敏又可能會誤判。

總之問題其實還很多，需要大量完善研究。

那就要麼ai技術不斷積累學習，科技上也提升裝置反應速度，要麼換思路，說明眼前這種智慧駕駛的思路是錯的。

這就是典型的網際網路思維。

但直接選擇大量推送到市場上讓消費者來幫ai積累學習。

就會出現眼前的結果。

強哥跟群裡的各位校領導寒暄幾句，注意到秭小偉怎麼亞麻呆住，接過手機一看就明白：「他們這套技術很可能要出大紕漏—」

秭小偉馬上湊近諮詢。

強哥跟程大嘴打了多少年交道了，他就賣數碼產品起家的，所有程大嘴的巔峰戰績也基本都是在京西打出來的，畢竟以遙遙領先在國內算是最貴一檔的手機，肯定在京西買才更讓人放心。

「他們每年的科研投入全國之冠，科研力量也是最多最強的，所以他們搞這套方案本質上就是堆工程師堆規則說著拿自己手機在面前茶几上模擬：「自動駕駛的原理，無非就是環境感知丶決策規劃丶控制執行這三個模組，無論用雷射頭丶攝像頭丶雷達，反正先看到，再運算決定加減速避讓剎車，最後執行，就是我們人類的看到丶想到丶做到，哪個最關鍵，難度最大？」

秭小偉肯定是學霸：「當然是決策規劃，這是智慧的核心，怎麼採集和怎麼執行反而很簡單。

「對，問題就出在這裡，一是車機運算反應得過來嗎，三個步驟中間反應稍微慢點就出車禍了，這都是毫秒級的反應，資訊在三個模組之間傳輸始終有延遲，並且有可能在資訊傳輸的過程中導致資料缺失，從而帶來一些安全隱患。」

強哥在這方面確實是行家：「二是瞬息萬變的環境感知進來，到底是什麼，這運算量就太大了。」

說著還點點手機圖片上的車禍照片：「你搞工業製造，就知道早期自動化工廠料車，是順著地面的控制線在走，這很初級簡單，因為環境簡單，公路上的雷達探測，雷射頭探測，攝像頭探測各種採集那是多大的資訊量了，最關鍵是車道線丶紅綠燈丶交通規則這些全都要塞進去，整個運算就越來越龐大，思考決策就越來越複雜。」

秭小偉都聽出來：「所以他們用的這套不停往裡面堆規則的方法，就是面多了加水，水多了加面？」

強哥重新拿自己的手機：「我這半年也經常去花旗嘛，特斯拉已經換了途徑，不搞這麼複雜，

用大模型技術在大量的駕駛資料中學習人怎麼開車，尋找駕駛的規律，就直接套用ai學習技