撐死了也就是自家停車場測一測檢測效果的級彆,想要上路測試都比較吃力。
“你在這方麵有什麼建議嗎?”馬斯克先前兩次與孟繁岐的交流,主要以特斯拉方的優化需求為主,他還沒有正式地就整體的算法係統和孟繁岐交流過。
不是因為彆的,單純是覺得孟繁岐太年輕了。即便他見過不少少年天才,但也不至於到101novel.com歲就能參與到他特斯拉那麼大一個車輛公司的自動駕駛算法係統設計當中來的。
但經曆了兩次算法的更新之後,他感覺自己太過傲慢了。
對方的算法實力實在遠超他的想象。
馬斯克不是一個要麵子的人,尤其是在這種專業領域技術領域。
他察覺過來不對勁之後,馬上詢問請教。
“計算機視覺今年熱度不低,做一些智能操作還算是可以,可要說到與車輛這種傳統的重工業結合,勢必要與圖形學融合。”
“骨乾網絡隻是第一步,3d的障礙物空間分析,如何從多個攝像頭構建精確的鳥瞰圖,甚至於真實場景的仿真模擬都會是難題。”
使用攝像頭識彆出圖像內的車輛,行人,障礙物等物體,隻是第一步中的第一步,自動駕駛的難題實在太多。
3d分析,是為了確認平麵圖像上的物體距離車輛的距離。
構建鳥瞰圖,有上帝視角,才方便規劃車輛的行進路徑,避開其他車輛行人。
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至於真實場景的模擬,則是為了專門訓練針對一些奇葩的場景。
比如大卡車橫在馬路中央,這種正常情況下很難收集的情況,卻是一定要針對處理的問題。
否則到時候,算法說,謔,路中央有個大卡車,這你也沒教過我怎麼做啊,還在猶豫的時候,已經直接一頭創了上去。
那就要了人命了。
“而且我個人覺得,即便攝像頭裝滿八個十個,前視廣角,前視中焦,前視長焦,左右再來兩顆側向前視,翼子板側向後視,屁股上再裝一個後視魚眼。”
“終究還是有很大的缺陷的,最大的問題還是對四維數據的獲取有很大困難,不靠毫米波雷達這樣的設備,純依靠算法的情況下準確獲取其他車輛的速度信息實在是一個大難題。”
“我倒不是說特斯拉做不到,作為ai算法工程師,我當然還是希望用純視覺算法的形式來解決問題,隻是不知道目前特斯拉所能承擔的計算能力大概能到多少s(每秒一萬億次操作)?”
“我想,應該不足10s吧?恐怕5s都勉強。”
“確實。”馬斯克抿了抿嘴,心說好家夥,這小子是把自己的底褲都給看穿了啊
他原本以為,孟繁岐隻是一個算法天才,屬於實驗室內稱王稱霸的那種。
技術能力沒得說,但未必和他一樣,了解工業生產中的那些難點。
如今看來,他對總體係統的把握也相當不得了,要知道現在特斯拉的自動駕駛方案完全還沒有對外發布過任何消息。
在自己沒有透露任何內部情報的情況下,能夠基本看穿他的想法和總體情況,對幾個比較麻煩的地方也有提前預判。
不管是攝像頭的設計和方案,還是接下來的幾個主要裡程碑,都被完完全全看透了。
尤其是對特斯拉硬件計算能力的估算,這彆說是看到底褲了,就是底褲裡麵也被看光光啦!
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