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    特斯拉 FSD 最终会进国内吗？数据如何训练？为什么和百度合作？ 首先我的判断是 FSD 肯定会进入国内。接下来和大家聊聊我对特斯拉 FSD 入华的一些思考。 1｜数据无法出境，是否无法训练？ 车辆数据必须留在境内，这是无需争议的事实，核心在于训练问题。 但这个问题不是特斯拉才有，比如过去一直想在国内拓展市场的Mobileye，还是如今的英伟达。但数据完全无法用于训练也不然。 境外可以访问存储的数据，但不能拿来即用，也就是直接用源数据，比如当年滴滴直接上传用户所有数据。数据需要经过脱敏、相关部门合规后才能使用。有一个冷知识是我们现在大部分国内新势力到海外做智驾，也都在海外建立了数据中心。 但有一点不同。过去数据安全问题过去只是涉及“个人信息”，比如苹果、滴滴都一样。但一旦大模型、智能驾驶发展后，“个人信息”以及“环境信息”就变得尤为重要了，国家安全、数据宝贵资源都外流，所以我觉得如今法规相比过去也在做进一步的优化（但也不是一刀切）。 但这真的是最优解吗？ 我觉得并不一定。核心在于效率。 即使数据能够先存储国内，脱敏后再合规到国外训练，这里面还有时差、环境理解、人才、以及成本问题，效率也非常低，我认为这也不是最优解。比如早期新势力们因为人才问题，最先也想把团队放在海外，但现在基本上都一一撤退了。 我觉得考虑这个问题上中国有巨大的市场、有对应的人才、也有想要的数据，也就是食材、师傅、食客都在国内，为什么还要跑到国外烹饪？ 所以我觉得特斯拉在国内建立数据中心以外，接下来应该也会招募国内人才团队一起做，我觉得这也是国家的一步大棋。和当年 Model 3 引入国内优化供应链和市场类似，智能化是下一站。 至于计算资源，因为特斯拉在国内只是作国内场景的“微调”，并不是很多人说的重新 0-1 建立计算资源，买多少张卡。特斯拉无论是购买甚至租用，我觉得都有解决的方法。 2｜为什么选择和百度合作？ 除了数据、训练问题，第二个核心问题是地图资质。 这个问题其实更好理解。 首先特斯拉 FSD 过去也不是纯粹的“无图”方案，和国内大家的方案类似，只不过大家都有自己解决地图数据的方式，多了一层智驾数据的先验图层。这个“数据”完全是“力大出奇迹”，虽然特斯拉在美国做的好，但国内现在还是“0”，是新新手。 至于车机高精导航地图，我觉得还是持保留态度，高阶智驾需要的是机器和人有更好的环境、安全交互界面，车机高精导航地图并不是最优解。 FSD 和百度合作，只是一门生意。 特斯拉找百度之前，也做了很多竞标，但和图商合作其实就是一门生意。 图商的合作涉及很多种，例如导航地图、甲乙级资质、地图数据运营以及合规等，收费标准都不同。 国内基本上都和各个图商合作，要么自己有资质。海外的例如 Mobileye 在之前极氪 001 项目时，也找到了朗歌（吉利自家的）做合规。 但大家肯定都会问 FSD 都不是实现端到端吗？还要什么地图？ 智驾的两个核心能力是车本身的行车能力以及对环境的阅读理解能力。 国内的华元魔、蔚小理米都在做轻图、甚至基于导航地图，但大家无论是rule based还是learning based都是基于中国环境长期训练来的，才会理解环境再舍弃高精地图。特斯拉的 FSD 的模型进到国内也一样，需要很长一段的迭代，所以一开始有一张好用的地图实现国内环境的阅读理解能力，就尤为重要。 高阶智驾无论是端到端的发展，还是数据的积累，都没有捷径，都需要一个过程。 3｜为什么 FSD 现在才考虑引入？ 马斯克也很细心观察每年国内智能电动车的发展态势，也公开肯定国内车企的发展。 无法厚非一个现实问题是 FSD 再不进国内，Mdel 3 或者其他车型会越来越失去竞争力。国内产品的竞争已经走向智能化下半场，显然特斯拉在国内已经掉队了。 而对于国内车企而言，加速车企的竞争和淘汰，优胜劣汰也是一件好事。头部智驾车企和特斯拉拥抱，加速变革，做技术普民。 而我们用户在其中也会享受智驾、座舱带来新的出行体验。 过去 Model 3 鲶鱼效应是在激发市场对于电动车的包容和理解， 无论是生产效率、电子电气架构还是供应链，而进入下半场核心聚焦的是人才、软件、数据以及计算芯片，而这次我们是和“鲶鱼”并线奔跑，但看的不是相互蚕食，而是变化。 而下半场这场“变”，能进入资格赛的，全球只有两个国家。

    飞机先生
    动态

    想通俗点科普一下 Occ 占用网络的作用。纯视觉智驾系统需要克服很多难点，而 Occ 是目前最佳的解决技术。例如图一，图二这种地面涂鸦造成视觉错觉，没有雷达帮助下纯视觉系统如何规避？Occ 将物理世界以网格状拆分理解，通过动态画面来构建虚拟世界，并不是从一张静止的图来分析场景。所以这些涂鸦就已经在地面上被拆分为若干个在相同平面上的元素，通过画面动态移动就可以识别到他们其实就是跟地面是一个平面，根本不是突出的物体。 我们再通过实际道路例子来看具体应用。例如图三这个小鹏最新 5.1.0 版本演示 Occ 的例子，前面不规则的施工设施只是一坨东西，SR 上也没法辨认是个什么物体，所以没有具体渲染，但行车路径就早早作出绕行的决策。以往没有 Occ，完成这种工作需要依赖激光雷达，有了 Occ，就相当于不借助激光雷达可以完成这个能力。而且 Occ 的好处是对比激光雷达而言更不会被很常见的一些天气环境因素影响，例如大雨天对激光雷达光束的影响，以及冬天汽车尾气和沙井盖热气的误报等等。

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    飞机先生
    9小时前

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    特斯拉 FSD 最终会进国内吗？数据如何训练？为什么和百度合作？
    首先我的判断是 FSD 肯定会进入国内。接下来和大家聊聊我对特斯拉 FSD 入华的一些思考。

    1｜数据无法出境，是否无法训练？
    车辆数据必须留在境内，这是无需争议的事实，核心在于训练问题。
    但这个问题不是特斯拉才有，比如过去一直想在国内拓展市场的Mobileye，还是如今的英伟达。但数据完全无法用于训练也不然。
    境外可以访问存储的数据，但不能拿来即用，也就是直接用源数据，比如当年滴滴直接上传用户所有数据。数据需要经过脱敏、相关部门合规后才能使用。有一个冷知识是我们现在大部分国内新势力到海外做智驾，也都在海外建立了数据中心。

    但有一点不同。过去数据安全问题过去只是涉及“个人信息”，比如苹果、滴滴都一样。但一旦大模型、智能驾驶发展后，“个人信息”以及“环境信息”就变得尤为重要了，国家安全、数据宝贵资源都外流，所以我觉得如今法规相比过去也在做进一步的优化（但也不是一刀切）。

    但这真的是最优解吗？
    我觉得并不一定。核心在于效率。
    即使数据能够先存储国内，脱敏后再合规到国外训练，这里面还有时差、环境理解、人才、以及成本问题，效率也非常低，我认为这也不是最优解。比如早期新势力们因为人才问题，最先也想把团队放在海外，但现在基本上都一一撤退了。

    我觉得考虑这个问题上中国有巨大的市场、有对应的人才、也有想要的数据，也就是食材、师傅、食客都在国内，为什么还要跑到国外烹饪？
    所以我觉得特斯拉在国内建立数据中心以外，接下来应该也会招募国内人才团队一起做，我觉得这也是国家的一步大棋。和当年 Model 3 引入国内优化供应链和市场类似，智能化是下一站。

    至于计算资源，因为特斯拉在国内只是作国内场景的“微调”，并不是很多人说的重新 0-1 建立计算资源，买多少张卡。特斯拉无论是购买甚至租用，我觉得都有解决的方法。

    2｜为什么选择和百度合作？
    除了数据、训练问题，第二个核心问题是地图资质。
    这个问题其实更好理解。
    首先特斯拉 FSD 过去也不是纯粹的“无图”方案，和国内大家的方案类似，只不过大家都有自己解决地图数据的方式，多了一层智驾数据的先验图层。这个“数据”完全是“力大出奇迹”，虽然特斯拉在美国做的好，但国内现在还是“0”，是新新手。
    至于车机高精导航地图，我觉得还是持保留态度，高阶智驾需要的是机器和人有更好的环境、安全交互界面，车机高精导航地图并不是最优解。

    FSD 和百度合作，只是一门生意。
    特斯拉找百度之前，也做了很多竞标，但和图商合作其实就是一门生意。
    图商的合作涉及很多种，例如导航地图、甲乙级资质、地图数据运营以及合规等，收费标准都不同。
    国内基本上都和各个图商合作，要么自己有资质。海外的例如 Mobileye 在之前极氪 001 项目时，也找到了朗歌（吉利自家的）做合规。

    但大家肯定都会问 FSD 都不是实现端到端吗？还要什么地图？
    智驾的两个核心能力是车本身的行车能力以及对环境的阅读理解能力。
    国内的华元魔、蔚小理米都在做轻图、甚至基于导航地图，但大家无论是rule based还是learning based都是基于中国环境长期训练来的，才会理解环境再舍弃高精地图。特斯拉的 FSD 的模型进到国内也一样，需要很长一段的迭代，所以一开始有一张好用的地图实现国内环境的阅读理解能力，就尤为重要。
    高阶智驾无论是端到端的发展，还是数据的积累，都没有捷径，都需要一个过程。

    3｜为什么 FSD 现在才考虑引入？
    马斯克也很细心观察每年国内智能电动车的发展态势，也公开肯定国内车企的发展。
    无法厚非一个现实问题是 FSD 再不进国内，Mdel 3 或者其他车型会越来越失去竞争力。国内产品的竞争已经走向智能化下半场，显然特斯拉在国内已经掉队了。
    而对于国内车企而言，加速车企的竞争和淘汰，优胜劣汰也是一件好事。头部智驾车企和特斯拉拥抱，加速变革，做技术普民。
    而我们用户在其中也会享受智驾、座舱带来新的出行体验。

    过去 Model 3 鲶鱼效应是在激发市场对于电动车的包容和理解， 无论是生产效率、电子电气架构还是供应链，而进入下半场核心聚焦的是人才、软件、数据以及计算芯片，而这次我们是和“鲶鱼”并线奔跑，但看的不是相互蚕食，而是变化。
    而下半场这场“变”，能进入资格赛的，全球只有两个国家。

    吴佩
    前天15:42

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    AEB是保你人车平安的吗？当然不是，AEB极端情况下牺牲胳膊大腿保你一条命都是好的了！AEB人家是努力保命的，车速快一些，车保不保不完全是AEB的事情，甚至你再开狠一点，能保命就不错了，一条腿一条胳膊都未必是AEB要保的事。

    这个事去年我确实不太敢提，有些疯狂的网友不分青红皂白就相信车速越高激活，AEB水平越高，甚至有些媒体和网红也不分青红皂白开着车子用100+的车速去怼异型障碍物，这是在误导，因为AEB里的E，就是emergency，紧急的意思。

    去年我要是提一嘴”AEB合理速度开启才是好的“估计被喷死。

    我们常说，越是紧急状态下，人越是第一责任人，人会有避险动作（比如刹车、转向等），如果AEB的权限逾越人，直接帮你踩了一脚刹车，那么问题就来了：
    第一个问题是它肯定干扰了驾驶，早期AEB有很多误触发的情况，引发追尾等，那个moment你本来想拧方向绕开的，结果一脚刹车干上前车了；
    第二个问题就是，如果AEB非要证明自己很厉害，那就得提高反应车速才能获得反应时间，但这时候又容易引发后车追尾等连锁反应，甚至引发用户依赖。

    本来，AEB不需要承担这么多风险的，在驾驶伦理的时候已经分得清清楚楚了，我AEB是帮你的，但尽力不尽义，最近一两年智驾为了证明存在感，干脆大包大揽，搞得AEB好像啥都能干，反正我对此是持谨慎意见的。

    当然了，完全NOA状态下的AEB逻辑会有所不同，比方说它确实没有太多变道避险的能力，所以提升AEB反应速度，纯靠刹车解决问题，这是另一个场景下的讨论，有机会我和大家分析。

    咋整？正确的搞法就是内行指挥内行，让AEB回到AEB的工作范畴中去。

    最后说一点就是，天王老子给你说自动驾驶你也保持一份怀疑，尤其是标准的L2，它的算力、硬件、软件都做不了”保命“工作，那是辅助，驾驶辅助而已。

    双擎会铁皮
    2天前

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    想通俗点科普一下 Occ 占用网络的作用。纯视觉智驾系统需要克服很多难点，而 Occ 是目前最佳的解决技术。例如图一，图二这种地面涂鸦造成视觉错觉，没有雷达帮助下纯视觉系统如何规避？Occ 将物理世界以网格状拆分理解，通过动态画面来构建虚拟世界，并不是从一张静止的图来分析场景。所以这些涂鸦就已经在地面上被拆分为若干个在相同平面上的元素，通过画面动态移动就可以识别到他们其实就是跟地面是一个平面，根本不是突出的物体。

    我们再通过实际道路例子来看具体应用。例如图三这个小鹏最新 5.1.0 版本演示 Occ 的例子，前面不规则的施工设施只是一坨东西，SR 上也没法辨认是个什么物体，所以没有具体渲染，但行车路径就早早作出绕行的决策。以往没有 Occ，完成这种工作需要依赖激光雷达，有了 Occ，就相当于不借助激光雷达可以完成这个能力。而且 Occ 的好处是对比激光雷达而言更不会被很常见的一些天气环境因素影响，例如大雨天对激光雷达光束的影响，以及冬天汽车尾气和沙井盖热气的误报等等。

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    HiEV
    3天前

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