自动驾驶技术是个啥？李永乐老师告诉你靠不靠谱
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- เผยแพร่เมื่อ 26 ก.ย. 2024
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视频内容：
最近有个小朋友跟我说他想买一辆汽车，有朋友给他推荐带有自动驾驶功能的汽车。他就想问我说，自动驾驶这玩意儿靠谱吗？为什么汽车可以像人类一样，观察周围的环境呢？它是什么原理呢？今天，我们就来聊一聊自动驾驶那些事儿！
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自动驾驶算是我半个老本行，就为李老师补充一下。其实现在自动驾驶最大的瓶颈还是感知层(perception)，决策(planning)/执行(control)其实并不太复杂，因为汽车需要干的事情种类很少，无非就是方向怕和油门，一个优秀的model prediction control即可解决绝大部分问题。 之所以感知是最大瓶颈就是因为现在计算机无法准确的判断所感知到的物体具体是什么，是路障，行人，还是街上其他的汽车，等等。虽然现在基于深度神经元网络的一些语义分割算法（判断图像里的内容是什么）在复杂度上有所突破，但由于我们对于神经元网络的研究设计还停留在初级阶段，其可靠性是一个很大的问题。其他传统一些的算法比如基于riemannian optimizition的算法虽然可靠，但是复杂度很小，需要的算力又大（不像神经元网络有专门的计算单元），所以也不是一个好办法。所以现在绝大部分的最先进的自动驾驶汽车都要用lidar这样的3d重建技术，来从三维的感知信息推断感知到的物体到底是什么。可惜的是lidar这样的传感器太昂贵也太笨重，这也是为什么很多人会把5g和自动驾驶联系到一起，因为可以把这样的重型传感器从车的本身剥离，放到一些其他地方，然后用低延迟的通讯手段（5g）传输数据。我个人觉得即便是lidar这样的传感器对于目前的感知算法挑战也很大，像waymo这样的专业大团队也不得不手写各种corner case，搞得很难受。实际上自动驾驶还是任重道远，就算不考虑立法和道德的挑战，从纯技术上来说没有个十年还是无法成熟。
懂的给你点赞
我個人認為5G不是根本瓶頸，主要還是終端能力問題，5G只是通訊，現行把5G跟自動駕駛綁在一起其實只是跟風而已，圖像辯識，距離感測，光靠軟件在即時性是相當不可靠的，很多運算決策將軟件模型硬件化才有辦法實做在這類應用上。
謝謝你專業而詳細的補充，讚
謝謝你
感谢大家的支持哈哈，我也一两年没太关注自动驾驶最新的进展了，这些很多都是从我的同学那里了解到的，因为他们很多都在这个领域工作学习。聊回自动驾驶的话，我认为真正意义上解决感知问题（机器感知能达到人类7-80%的性能）至少还需要50-100年的样子，所以自动驾驶的感知环节肯定是需要辅助的，而最有可能的辅助就是汽车和汽车之间的联网，这样形成完全的冗余信息网。这样可靠性会大大提高，而且堵车问题也会有大改观。可惜的是5g（甚至6g和以后的网络）虽然延迟低但是毕竟波长太短穿透能力差，需要很多基站，不知道在现实中能否支撑像车联网这样的巨大应用场景。
发现很多人根本没听李老师讲什么，而是研究、欣赏他的发型了。
不是我不想听，凭我的水平听不懂啊
不然怎么是网红老师
正喝咖啡点进来差一点喷出来哈哈哈哈哈，李老师的发型越来越无拘无束了
真的～第一眼就看到
就是这么倔强
新植发 还未驯服
😂
像MAD MAX里的杂兵造型
这发型非常精神！
很好，很有精神！
@@chih-chiangwang9731 声音那么小还想开军舰？！
CHIH-CHIANG WANG 根本听不见！
庆丰男儿
60年代的电影 为何突然火了？
李老师对不起，这发型我没忍住。。。
王勉说：“你就不该去那家理发店，它毁了一个美少年！”😂😂😂
小朋友 卖房 炒股 买车， 下一步就是游艇了。 李老师带领小朋友们快速致富 :D
做李老师的学生不管多大都是小朋友
小朋友上次问李老师什么是庞氏骗局什么是传销。看来这位小朋友有点坏，赚钱也不带着我们一起。
@@vincenttang4680 苟富贵，无相忘😂
小后浪
迟早有外星小朋友来问，你们地球科技发展如何啦。
本节目由大众新迈腾独家赞助播出，主要是还能学到知识！赞
我来杠一下，特斯拉也赞助了)))
迈腾给你多少？我nio给你五倍
@@VanWiliam 特斯拉是标杆！不用赞助！自来水
@@He_Junwei 开个玩笑别激动，毛毛
明明是大金鹿自行车
那一撮毛儿真骚气
哈哈，我也有同感
U Go 靠谱！
看头发点进来的
有种X毛的感觉，嘿嘿
欲盖弥彰的告诉大家 这块秃了....
李老师，你讲了很多与光有关的物理知识，讲得很好，我希望能听一听你讲一点与声音有关的科普知识：1、声音场很复杂吗，为什么有人说设计人民大会堂这种声音系统有很多大牌数学家都参与了计算工作；2、音响系统的差价为什么这么大，一根音箱线的差别有这么大吗？3、立体声的发展过程，人是怎样区分“左右”、“前后”、“上下”的？3、为什么“黑胶唱片”会被发烧友追捧？4、声音的还原真的很难吗，有哪些影响因素！
李sir善於用科技發展時差、分類、歸納、對比、舉例，和總結這科技往後發展及影響等令學生，讀者很易明白內容，不愧是個professional teacher.
感谢李永乐老师分享。长知识了。老师的发型好赞👍👍👍
是咯
看起来很精神
看上去帅气了
发型真的可以改变一个人的形象。
@@yitoulow980 你也-剪个吧……
终于又接地气了，给李老师1万个赞！
針對最後那段人工急煞和自動駕駛急煞，自動駕駛取勝於反應更快，所以人們覺得有必要研究它，甚至取代人手駕駛的說法我卻不大認同。感謝李老師說明技術的部份，但可以交流一下權衡自動駕駛的利弊這一點。
一來，100km/hr的車速在50米內急停的效果不一定比80米急停要理想。他一提到50米內能造到急煞我就聯想到，那可能造成司機被拉扯拋出車外。因為一樣的車速想壓縮在更短的時間完全消停，會造成更大的拉力。這一點坐過車的都感受過。
(更別提短片開始時李老師說自動駕駛的應急措施之一可能是自動把窗戶關上。開車的人/看報紙的都知道很多時候司機/乘客被拋出車外時，車窗都不一定是敞開的，甚至是windshield/公車都是密封玻璃)
二來，當自動駕駛被普及以後，可以想像所有乘客都在做自己的事情(到時候已經沒有駕駛者的角色存在)。如果沒有意識汽車將會急煞，乘客沒有意識繼而身體posture作出一定的準備這一下煞車(或者撞擊)，那就不是對比80km vs 50km可以停下來的好處這麼片面了。
我覺得說到底，人的身體始終是非常脆弱的，尤其是考慮到身處於如此高速的交通之中。如果真的從將對人體的傷害減到最低的出發點，最少是應該讓人類保持/提高意識，而不是發明什麼東西，一下子就讓人類覺得自己可以降低甚至100%把注意力從路面轉移開, that's a no no.
我来纠正一下，30米的差距是因为汽车用0.9秒多行驶了30米，刹车距离为50米。实际上有了更宽裕的时间，可以把50米的刹车距离延长到60米，舒适性可能更高
下一期预告：最近有个小朋友问我，为什么我的发型这么帅，今天我就来讲一下头发为什么这么帅。
因为植发了
下期可討論自動剪髮機器人系統如何在生活上應用🤖️💇♂️✂️👍
哈哈哈
@@linzhang2289 哈哈哈
哈哈哈哈
之前一直觉得李老师讲的内容准确又通俗，直到有一天他讲到了自己擅长的领域
李老师 头发是老婆剪的吧 用您来练手😁
自动化驾驶其实就是通过汽车的雷达，摄像头，传感器等上传到车载电脑，并且连接到基站等，知晓附近的汽车数量，拥堵情况等，通过电脑计算进行运算，计算出所能出现的所有情况，更具情况分析，根据可能行，进行列表，按照百分比计算，进行列表，计算出最优解。
飛碟🛸的科技用在戰機✈️的科技應用在汽車🚗上
Shine.Ray Huang 真这样，就是相当于，每个汽车配备一个电脑，每个区配备一中型服务器，城市配备一个大型服务器每一个国家配备一个对于汽车的超算。
我是从事视觉算法的，李老师说不太懂绝逼是谦虚了，感觉李老师肯定在研究论文，改天就来个《AI是个啥》的科普
同感，视觉类算法，感觉门槛比较高的主要是在 SLAM, stereo vision等方向
我感觉出路不是让车去适应路面，而是让路去配合汽车。要有自动驾驶的专用封闭式道路，先实现固定地点之间的无人驾驶，类似地铁规划。目前国内很多城市都已经有了无人驾驶的轨道交通了，安全性很高。
L4以上的自動駕駛，
對熬夜過後的工作人員，
最是友善的了，
除了避免疲勞駕駛外，
還能減少不必要的交通糾紛。
老師漏說了, 其實在德國 Autoban 現在已經有一試驗路段, 大約是幾十公里左右, AUDI 在那邊可以實現 L5 等級的自動駕駛, 車進入試驗路段後, 前檔會顯示一綠色光條, 告知可以啟動 L5, 駕駛選擇後, 方向盤就會內縮, 路段內車輛完全自動駕駛, 從變換車道與加減速等, 完全不需要人管.
李老师，你的视频一贯充满知识和和你的热情，这单我很。。。。敬佩你！
只有这个视频，我跟你的看法不一样。
汽车自动驾驶对人类来说，不是一个技术高峰。换句话说，不是技术问题，是一个伦理问题。
不管技术多么先进，让一个没有生命的东西控制汽车（可能造成人员伤亡的东西）,不论技术多么先进，都是不可行的。L0到L5，这里面是量变，从0到100％,开始如果事故发生，那么怎么定义临界点。就好像薛定谔的猫。
人类操作汽车，飞机，哪怕是武器，只要发生事故，人就是责任人，那么机械，传感器，谁是责任人？
但是我不是否定自动驾驶，我想说人类从有汽车到现在，有多少辅助的设施（比如人们建造了一种叫公路的东西，在比如人们规定了驾驶证，红绿灯，靠左/靠右行驶。。。。。）才有了现在的汽车的用武之地。那么自动驾驶，就得把这些设施都得提升，并不是单单L0到L5就解决问题的！
如果專門規劃一些只屬於自動車的車道，而且車道上所有自動車都是中央系統控制的。這樣即使沒有高級人工智能，也能用像倉儲機器人的那種方式，把貨物或人送到指定地點，還不容易發生交通事故。
這不就類似於地鐵嗎？
@@inglandthiccli 但是地鐵只會按照特定的路線跑，你要自己轉車。自動車可以讓你自己指定地點，系統幫你規劃路線。
brt
今年16W买的顶配国产5座大Suv 长安 Cs75P 这些功能全部都有 除了acc定速最高130之外。 感觉用起来特别舒服 科技的进步 。
哇！今天赶上了李老师的更新！！前排表白
不垮发型等于白来😂
作为AI从业者，也接触过激光雷达的人来简单说两句
自动驾驶在感知层面和算法层面确实还有很多路要走
先讲讲激光雷达吧，也就是类似苹果手机上的lidar，能直接感知三维空间信息的，确实是解决自动驾驶的利器。
但是一是造价昂贵，动辄数万元。
二是分辨率相比可见光摄像头低太多。
现在我们的摄像头少说几百万个像素点，每个点都有RGB三个数据，这个数据量用来做各种AI分析，已经足够了。但是激光雷达，即使最顶级的，在同样视角内的分辨率可能只有几万十几万个像素点，而且每个像素点还只有一个距离信息，顶多再多一个信号强弱信息。数据量和最普通的摄像头相比有至少一到两个数量级的差距。
举个例子，在普通摄像头下，一个远处的人可能占了数千个像素点，而同样情况下，在激光雷达上只有几十个点，这几十个点，说难听点，是人是狗你都分不清，更没办法用AI分析。
当然距离信息在自动驾驶领域相比普通可见光有着绝对的优势，如果数据量能进一步提高，并且整个激光雷达行业进一步发展，把价格打下来，再加上三维空间AI算法的逐渐成熟，未来应该是L3甚至更高级别的主力技术。
另外提一下AI，很多人觉得AI不靠谱，AI做自动驾驶更不靠谱。确实，基于深度学习的AI，从技术根源上来说，就不是绝对靠谱的。但是试问一句，人就靠谱了么。
当前AI在很多领域的数据指标上（准确率、召回率等）已经比人类表现得更好了，只是很多时候，会犯一些在人类看来很愚蠢的错误，比如AI可能会把李永乐老师认成了岳云鹏，这使得很多人觉得AI不可靠。这只是AI和人类思考的方向不同罢了，也许在你看来难以辨认的目标，比如区分一对双胞胎，对AI来说就是轻而易举的事情。
当然，上述举例也不用当真，AI本来就不是绝对的，但是，数据说话，AI只要总体表现得更好，就值得人类信任。对于自动驾驶也是，未来只要可以把出错率控制在一个极低的水平，并且技术责任由企业承担，就应该放心把未来交给AI。
多年前我看中了自动驾驶雷达方向，读研果断放弃了通信搞雷达。结果现在通信搞得如火如荼，自动驾驶遥遥无期。。。
通信表面上如火如荼…实际上 运营商这两年很难…去研发会好很多，辛苦但是钱多…国内的通信行业都是压榨劳动力来…进步是大…头发掉的更多，而且是看不到未来这种…运营商各种kpi，还有勾心斗角这么多压的人喘不过气来…通信已经可以说是向夕阳产业发展了…
@@汐月冷-d3r 通信和运营商也能绑起来？你对通信的了解只介于表面，就别对这个行业或专业随口下定论了吧
@@路斯塔 谁把他们绑起来了？我只是说运营商不好干，厂家研发很累，你那句见我说通信只有运营商了？研发很累，运营商很苦，哪句话不对了？研发是运营商么？还是我必须带上什么铁路电力部队通信？就硬杠？你说话能面面俱到么？滴水不漏？那你告诉我现在国内除了5g相关行业之外还有哪些不需要保密的通信很如火如荼？
@@汐月冷-d3r 你可拉倒吧，还我硬要杠？在你眼里通信就等于打电话和联网？？什么通信表面上怎么样，实际上怎么样，不就是你觉得运营商直接代表通信行业？除了5g相关行业外还有哪些不需要保密的通信？一句话看出你完全不了解通信是什么。我想问一句你现在能说出来几个不需要通信的电子设备？全世界一切电子设备都需要通信的支持，路灯，耳机，空调，数据线，电动车，最简单的插座，单片机，哪个不需要通信？哪个行业是保密的？另外每个国家和相关企业都投入巨大研发成本去研发通信带宽，到你这一句表面上如火如荼就完事了？
@@路斯塔 随便吧…你看看我说的什么…你把一句话给我拆开了玩…你真厉害 怎么你特么不说航天通信呢？怎么特么不说墨子号呢？这都没说 你是不是太片面了？
在博世力士乐实习时，导师做的是工程机械（挖掘机，推土机，重卡等）的自动驾驶解决方案。这是很复杂的一套系统，粗分一下就有环境感知和物体识别，车辆间定位通信以及路径规划等几大块，具体涉及的技术就更多了，比如环境感知就有信息融合，计算机视觉，而计算机视觉方面又主要包括图像处理和标定，以及训练用的深度学习方法（实际采用的是YOLO）；车辆间通信又涉及到V2X技术，5G等；我负责的是路径规划部分，简而言之就是在一个固定的场景（例如construction site），在有多辆不同类型的工程机械同时工作的情形下（想象一下火神山医院工地的空拍图）给他们实时规划路径让他们各自运动而不互相干扰，而且要尽可能找到各自的起点到目标点的最短路径，这又涉及到multi-agent path planning或者pathfinding。最终把各个部分的技术方案整合到一起。而民用汽车的应用场景就更复杂了，毕竟重型机械工作的场景单一，无人化以后整个场景没有人，即使出现故障和事故，也只是设备的损失。而民用汽车呢，车里有乘客，车外路上有行人，驾驶环境变化多，一旦出事有可能就是多条人命，责任怎么划分？法律法规和社会伦理等方方面面都要有相应的调整和适应。所以我很不看好民用汽车自动驾驶，比较有前途的应该是类似工程机械之类的特定场景无人驾驶会更有商业化的潜力。
真心感觉李老师不止知识有深度，也有广度。 活该这么多人订阅。
李老师讲讲近视眼手术到底安不安全，到底能不能做？
你看看 李老师 有没有带眼镜就知道 好不好了！
我一位親人有高度近視，雖然喜歡衝浪但常常看不清浪頭在哪。
他20年前做了雷射手術，非常成功，每天興高采烈的沖浪 😊
廿年後的今天，一切設俻和技術更進步，所以不需擔心。 唯一就是必須找一位有經驗的好醫生。
别做，你去看看专业的眼科医生有几个自己做了的。
我本来准备去做的，看到给我检查的医生都是戴眼镜，放弃了
你去b站看那个兔八哥的视频，他是学医的讲过近视手术
各车厂都说自己的自动驾驶是世界第一的，特斯拉声称2021年内实现L5级自动驾驶，其它的公司还没有敢这么说的，而马斯克说过的话总能实现。但是股票市场不怎么会骗人，反映在公司市值上，特斯拉市值已经超越其它9家最大汽车公司的市值总和！原因当然是市场相信特斯拉，不相信其它的。实际上，特斯拉是世界自动驾驶的领军车厂，没有之一。国内排在前列的应该是百度。
以北美市場來說，最新的特斯拉自動駕駛升級基本上已經達到L3級自動駕駛水平，可以在一般道路上進行自動駕駛，自動轉彎，遇到紅綠燈自動停，路口自動轉彎。目前特斯拉的自動駕駛還是領先其他車廠。關鍵還是做的早，學習資料多。另外特斯拉的自動駕駛採用的是影像識別加上AI深度學習後的結果，也就是說，車賣的越多，學習的資料就越多，學的越多，自動駕駛的精確性就越高。
你确定达到了L3?
大哥 你一定不是搞自动驾驶的，其实很多老牌厂商 要比 特斯拉搞得好，只是没有特斯拉的技术路线激进特别是上几个摄像头就敢号称autopilot
@@电视电影局 確實不是搞自動駕駛的，只是就我自己的經驗談談。特斯拉是很堅持不採用Lidar，而只用攝像頭
好像百度正在做这个无人驾驶，上次去首钢遗址公园骑车的时候有看到他们在里面实验，感觉挺智能的。会给行人让道，也会看路，就和真人一样。而且他们实验的时候里面真的没有坐人，就看个方向盘在里面自转，像transformers一样的，挺神奇的。
这发型是。。中式莫西干吗？
你好李永乐老师，我自己是学自动驾驶的感知方向的。我想指出一个发现您提到自动驾驶分级的时候有些问题。主要问题在于，L2和L3的本质区别不在于自动变道，而在于车企能否承担起事故的责任。L2的车已经能同时控制横向以及纵向操作，但使用自动驾驶功能的时候出了事故，车主负责。L3的车使用这个功能的时候出问题，就是汽车厂商的责任了。现在没有任何一家车企敢站出来，所以说现在没有一间车企敢站出来负责，能够做L3。个人认为现在车企以自己的车已经能自动驾驶为卖点，是不负责任的，因为目前量产车的硬件软件全部都做不到保障安全。为了减少大家的误解以及为了安全着想，请您再参考一下资料。谢谢:)
到现在才发现老师口中的小朋友不是小学生中学生，而是我们啊
李老师很多内容没说清楚，1. L2, L3 与L4 最大的区别是，手可以离开驾驶盘，L4 以前是不允许手离开方向盘的，L4 在紧急时候需要人驾驶操纵，L5完全不需要人驾驶。但未必完全剥夺人主动干预的过程。所以有没有方向盘并不决定是否为L5 ，这个李老师说错了。2. 另外激光雷达，毫米波雷达也受天气影响，比如雨天，当然通过一定算法可以对雨点过滤，但是依然影响判断。这还包括因为雨天周围车辆溅起的水花。使得汽车误刹。而所有感知器里，倒是摄像器基于图像判断更可靠一些。因为人类本身就是根据视觉判断的。理论上对于雨天和雾天只要能见度范围内，自动驾驶也可以判断。能见度太差时本来也不会让汽车上路所以也不用操心。
感觉看了个迈腾的高端广告
有高速通讯系统（如5g）汽车就可以主动发送自己位置及姿态，汽车互相知道周围情况，计算量会少许多，减少碰撞和堵车，道路效率会高许多。
I really like his classes and appreciate his effort
有两种车不要买，一种是大众的车，一种是小众的车。
可是大众就是卖的这么好，怎么办，你快去大众4s店把客人赶走
给老师纠错一下，ACC就叫自适应巡航，没有“高级”两个字。adaptive cruise control。
在加州提车model y感受一个月，个人觉得特斯拉已经是level 3了，而且预期正在加速朝level 4发展
自动驾驶和人有很多相似之处，它会生病（出故障），也有视力不好，经验不足（一些特殊情况无法处理）的问题。但绝对不会犯的错误就是疲劳驾驶和饮酒驾驶。
乙醇汽油就是喝酒啊
感觉到了大众的广告的存在。。华系车L2级做得比很多更贵的合资车要好很多
你怕是没看价格吧
现在严格说，只到L2.5，要成熟到L3、4、5，是遥遥无期！～如果真能自动驾驶，必定会先装备“飞机”的自动驾驶，毕竟飞行员薪水高，而且需要正副二位。所以如果飞机驾驶员还在，就别想汽车能完成“自动驾驶”了！😄😄
个人浅见，
等到人工驾驶的汽车上路是违法的时候，
自动驾驶就是成熟的时候了。
李老师、脱发前的最后挣扎！新春来临，我祝李老师，身体健康，头发茂盛😀。
老師今天的髮型好可愛啊😂
李老師知識課講的條理清晰比較容易進入腦部👍追隨者的留言也是優默風趣一絕的看點😘😜
头发更飘逸了！
從备胎說車一路聽到李永樂老師,讓自動駕駛知識有如虎添翼之效。
备胎说车是教初中知识，李老师是教本科课程
沒想到開車時不過就是按個按鍵就可以啟動一些半自動功能後面包含的學問如此龐大，謝謝李老師
李老师的新发型，不忍直视。
辛勤为广大观众普及知识也需要保重身体呀。
李老师华为L4来了，该再出一课啦！
國內大勢宣傳文遠知行和華為到底真假？目前主要技術瓶頸就Lidar
@@hhhh-ug8me 他就是一s b
老師不愧是155萬人氣的大網紅，現在造型都有人打理了，這髮型很可以！
现在是165万的人气。
這些感知器壞了或老化了，其誤差就不可信，這樣自動駕駛就变得很危險了。
可以改善只是開發費用問題
傳感器被遮擋，是啟動不了自動駕駛的；順便一提，特斯拉有兩組處理器，當一邊死機了，還有備用的進行接管。人也會老化，甚至(被自己口水嗆的當下、眼睛進沙)，能安全地保持行駛嗎。傳感器能設計多個備用，但人不行。
而且就是不存在「老化」商人(可能不是Tesla)也能設一套老化程式出來，讓你要換配件/車也不能再開要換代了。
看看我們現在的打印機和它的cartridges，又看看我們的smartphone就知道😬🙄
感謝李老師深入淺出的說明自動駕駛技術!!
L6 坐上去就行 比如公交
在李老师眼中，所有人都是小朋友。小朋友都能买汽车了？开玩笑的，李老师还是知识很渊博，基本上所有视频我都看了！
最便宜的自動駕駛>男朋友
主要是不安全
感谢迈腾赞助，口播广告了这么多次，幸苦李老师了！
去年小朋友问什么是传销，今年就准备买车了 🤔🤔🤔
買特斯拉吧🤗
@@teslaus5675 我想买啊，但是银行账户那个数字不允许😭
@Vincent Tang
你行的，有一天也可以享受它的科技🤗
小朋友传销有成啊！
幹傳銷，掙著錢了。
今年买的别摸我三系确实自动化很高，就是进机械车库时候后方和侧方传感器导致自动刹车，而且总是刹停在一半的地方，最后就无奈关了后侧方检测这个功能。
雷车也有这个功能，刚开始的时候很不习惯，后来倒车慢慢倒进去就再也没触发过。这东西不舍得关，关键时候能救命。
恭喜李老师恰饭
只有天网出来了，才能侦测、预判 市内路段周围环境内的所有行人、自行车的行动。
李老师发型像丁丁（Tintin）
哦哦哦 我说面熟呢😂
如果说他的发型像丁丁，那他就有两个了。
你的丁丁这样啊
@@frepeople1848 埃尔热 那个漫画主人公tingting
看李永乐老师视频的小朋友都已致富了
為什麼我覺的老師的髮型好帥
是新造型嗎!???
現代車好多高科技, 我家的車還在踩離合入檔才能走, 買不起新車.... 傷心
手动的吗
自動駕駛汽車技術對道路是有很高要求的，不是隨便什麽道路都能自動駕駛。要想普及自動駕駛汽車，道路的基建條件非常重要！！！城市繁華區道路就免了吧，首先人的交通安全素質還遠遠不能滿足自動駕駛汽車在城市道路中的行駛。
小朋友們還開車嗎
以前就有自動駕駛了,而且還是達到L4~L5等級的...(以前的出租毛驢就有這樣的功能...)
技术上研发出来都不难，但现实推广却很难，原因也很简单。
真人驾驶，全世界每天因为人为产生的事故死伤无数，但大家似乎都不会感到惊讶，政策上去禁止所有人驾驶暂时也不现实。
自动驾驶，某个厂家的车只要出一起事故导致死伤，媒体炒作，当事人闹事，汽车厂家赔款。
最后毕竟是汽车公司是为了盈利为主，不会投大钱去做赔钱的研发，随后就会减少研发自动驾驶技术，这个循环就卡住了这方面的发展，所以自动驾驶技术在发展和推广都不会很快。
提高非自动驾驶汽车的售价，收成本价N倍的税，让普通人“买不起车”（前提是自动驾驶的出租车足够多且费用合理）。后续再强制非自动驾驶的车只能在特定道路行驶
我想騎時速100km/h 自行車
自動駕駛 似乎可以不受管制
問題是沒有人開發
kendi你也来看李老师啊🤝以后你的频道要教我们维修传感器吗🤣
但是这是趋势，人就应该退出不擅长的领域，当道路和汽车行人，全部规范化，机器的判断在这种实时性操作的时候任何时刻绝对比人准确，人类的优势在于创造，重复规范化以及需要准确性的东西人类并不是优势，这里指的是大部分人，就好比现在医学高精度手术都需要机械仪器来辅助，因为人类的稳定性和操作准确性是不确定的。智能工厂都使用机械自动化组装都是这样。包括现在竞技体育的判罚已经由计算机技术辅助了，相信 未来会变成主导，而人类的工作是去检查判罚结果，进行纠错。人眼的实时性和感知都会因为判罚主体的自身状态而受影响。
自動駕駛的最大問題是出事後的法律責任和AI判斷所產生的道德問題，保路人還是保司機之類的。
清楚了，我刚换的2020 Subaru Outback是L2级，李老师讲的L2功能都有，开车感觉舒服安全多了
老师恰饭视频~~😁
那麼問題來了：假設自駕車在行進中，突然間正前方天橋摔下來一個七旬老婆婆，急煞煞不住，如果右閃會撞上6個月小嬰兒，左閃會撞上馬斯克、比爾蓋茲、和巴菲特。你是自駕車的設計者，你會讓它做出什麼決策？直行、左閃、右閃？
李老師你應該寄請款單給大眾及特斯拉，因為你幫他們廣告了 XD
听老师这么一说就感觉马斯克是在吹牛，原来特斯拉的所谓自动驾驶也只不过是2.5而已啊，离L4还好远啊
太棒了! 👍我学到了不少的知识。谢谢李老师! 🤝
啥发型啊
👍李永乐老师真是宝库啊
媽!!我在李老師視頻前排.好嗨.
楼下有专家我也不赘述了。补充如下：1、传统L2的自动驾驶技术包括驾驶员疲劳检测，这是通过视觉技术中face mask detection 实现的，简单易行，可靠性高。相比其他辅助安全技术我个人感觉更有价值。2、楼下专家也有论述，视觉传感方向目前发展路线有多条。但我个人感觉还是立体视觉摄像头，或者双目摄像头更加容易成功。理由是：Lidar 能干的，Stereo cameras 也能干。摄像头当下干不了的，Lidar也不行。例如：判断雾。3、semantic segmentations 即楼下专家所讲的语义分割算法处于飞速发展阶段，深度学习的进展令人惊讶。我个人觉得不需要十年以上，再有个2、3年对于大多数物像识别的算力都可以放入一台汽车里面。
老师压缩空气特斯拉气涡轮自行车时速能不能达到一百公里？
11:14 居然还有你不懂的。🥺
说不太懂不如挖个坑说以后再出一期细说
因为还不靠谱，所以不太懂
就算老師懂，大多數人也聽不懂啊😅
23:07 最后这个距离计算是不是没有讲清楚？ 如果按100km/h计算，如果是驾驶员操作1.5秒内滑行距离是41.6米，反应之后按迈腾的最大制动加速度9.8m/s^2，制动刹车距离是39.36米，整个过程行驶距离是大约80米； 如果是自动驾驶，刹车距离一样，滑行距离是16.667米，所以整个过程行驶距离大约为56米。 光看数字1.5s和0.6s得到的数字不太对，所以计算了一下。
这是迈腾的恰饭视频吗？
你说呢 你都会抢答了
L4和L5的实现绝对是需要外部环境做相应改变，比如道路、路面画线、路牌、红绿灯等设施都要装上统一规范的传感器，仅仅单方面是升级和改善车辆自动驾驶技术，我认为不可能做到。还有跟脑机接口一个道理，都处于想法阶段，都是那种目前没有任何技术可以完全做到的东西。感觉目前都是一些不完整的徒有其表的技术，不可能发展到最后
小朋友真面目原来是：大镖客
也有可能是中指通
花了這麼多錢，搞了這麼多好像很精密其實超級貴又不靠譜的科技之後，
最後發現一切只要把載具改成電腦中控軌道車，所有道路改成軌道就解決了。
所有的貨品與人員都靠這些大大小小的載具，使用類似TCPIP原理的交換網路運輸
成本不到自動駕駛的1%。安全性提高100倍以上。
完全使用電力網，不需要電池，環保10倍以上。
甚至可以直接把產品從工廠直接分發到每個人家裡。
不需要外包裝，也不需要零售店與快遞小哥。
人類不知道要什麼時候才能想通這一點？
在中國，你借李老師十倍的膽量，他也不敢說自動駕駛不好。
台灣學生來簽到!
下期讲讲奶茶加盟料好了
李院士这个发型我喜欢，超个性
被李永乐一说，就感觉人类科技退步了20年！
还有L6级的汽车 就是假如行将发生车祸的时候 可以把汽车提升起来 短时间离开地面 滑翔一段距离
恭喜老师，开始带货啦😄
超人，什麼都能教，還教得好。
他是个全才
感謝李永樂老師的講述
自动驾驶，在市区10年内，都无法实现，老司机都明白。骗融资的。拐弯，躲避，识别，这三项，在市区无法像人类一样。以后可以碰瓷自动驾驶车辆，赔的倾家荡产。
全车都装闭路电视的话，要如何碰瓷？
李老师终于有不太懂的学问了
老师这发型乍看之下就像一愤怒的小鸟🤣
what has been seen, cannot be unseen. :p