三名女大學生葬身車禍 誰的錯？(3)
不過，相比于純視覺路線是否可靠的疑問，一個更重要的問題可能是具體的純視覺路線是否可靠。有業(yè)內(nèi)人士告訴《中國新聞周刊》：“不能簡單對比兩條路線的優(yōu)劣。作為‘純視覺’路線代表，特斯拉FSD能力就比較強?！?/p>
但是國內(nèi)相關車企在硬件與模型訓練層面相比特斯拉均有差距。
比如對于“純視覺”路線的一個質疑在于其夜間表現(xiàn)?！澳壳岸鄶?shù)特斯拉仍在使用3.0版本硬件，配備8個200萬像素攝像頭，144TOPS算力，這一版本硬件的攝像頭夜間成像可能存在問題。但是新款
Model Y
使用4.0版本硬件，配備8個500萬像素索尼攝像頭，720TOPS算力。索尼攝像頭在光照強度僅有1勒克斯左右，也就是沒有月光的夜間也能清晰成像，而在光照強度為8萬—10萬勒克斯的夏天正午，也不會過度曝光，所以這款攝像頭對照度的適應范圍遠超人眼。”有長期關注智能駕駛領域的學者告訴《中國新聞周刊》，“相比之下，國內(nèi)相關車企可能配備數(shù)量更多的攝像頭，基本包括前后兩只800萬像素攝像頭，但是攝像頭對照度的適應范圍可能不及特斯拉使用的索尼攝像頭，可能導致夜間成像質量存疑。”
而在前述業(yè)內(nèi)人士看來，國內(nèi)車企在車載攝像頭、芯片等硬件方面的配置尚可，但是訓練算力與數(shù)據(jù)的缺失才是關鍵。
在孫輝看來，純視覺路線主要從硬件與軟件兩方面提升表現(xiàn)，軟件方面的提升主要依賴數(shù)據(jù)，大模型訓練需要海量數(shù)據(jù)，尤其是Corner case（邊緣場景）數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的數(shù)量和質量決定了智駕系統(tǒng)的表現(xiàn)。
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