它可以接管高速公路上繁琐的车道维护任务，监控并匹配周围车辆的速度，甚至可以在您不在车内时召唤它。

　　这些功能令人印象深刻，在某些情况下甚至可以挽救生命，但距离完全自动驾驶汽车仍然遥不可及。

　　这其中包括人类驾驶员的愚蠢行为、醉酒驾驶或看手机导致的撞车事故，因此，我们或许可以对我们的车辆提出更高的标准。

　　但这可以作为我们目前的基准，我们的自动驾驶汽车需要每百万小时故障少于一次，而目前，情况并非如此。

　　我们没有足够的数据来计算准确的统计数据，但我们知道，Uber 的自动驾驶汽车大约每行驶 19 公里就需要人工干预一次，这意味着它每行驶 13 英里就会发生一次故障。

　　自动驾驶汽车的支持者很快就将责任归咎于行人在弱光条件下走到车前 ，但我们不能让我们推动技术的愿望成为其借口。

　　然而，即使在车内乘客（当时并未注意）注意到即将发生的碰撞之后，它也没有尝试减速。

　　根据从 Uber 获取的数据，车辆在碰撞前 6 秒首次使用雷达和激光雷达传感器观察到了行人。

　　由于无法确定物体的轨迹，车辆在碰撞前 1.3 秒意识到需要紧急制动，但并未这样做，因为程序设定为如果减速超过6.5 米/平方秒，它就不会刹车。

　　驾kaiyun体育全站 Kaiyun登录网页驶员在撞击前一秒确实进行了干预，打方向盘并踩下刹车，将车速提升至每小时62公里。

　　当人类在路上遇到无法清晰识别的物体时，很可能会减速，而这个程序只是继续运行，直到它能够识别威胁，而此时已经太迟了。

　　特斯拉发布了其全新专用计算机，这是一款专为运行神经网络而优化的芯片，埃隆表示这是同类产品中的首款。

　　这是一个巨大的性能飞跃，而这种处理能力将用于分析每辆新特斯拉汽车所配备的传感器套件拍摄的影像。电路板右侧是车内各种传感器和摄像头的所有连接器。

　　车辆两侧还有4个附加摄像头，用于检查是否有车辆意外进入您的车道，并提供安全进入交叉路口和变道所需的信息。

　　第八个也是最后一个摄像头位于车辆后部，它兼作停车摄像头，但也曾帮助不少特斯拉汽车免于被追尾。

　　它还利用了12个超声波传感器，可以360度全方位覆盖车辆周围区域，以及1个前向雷达。

　　马斯克最近表示，任何依赖激光雷达传感器的人都注定要失败，因为激光雷达的工作原理与雷达类似，但利用的是光而不是无线电波。

　　为了理解他为什么这么说，我们可以将每个传感器的优势绘制成这样的雷达图，其中我们将每个特性按0到5的等级进行排序，5代表最佳，0代表完全没有。

　　它能在弱光和强光环境下工作，能够测量速度，具有良好的探测范围，并且在恶劣天气条件下也能表现良好。

　　激光雷达传感器就是你在Waymo、Uber和大多数竞争对手的自动驾驶技术上看到的那些大型传感器。马斯克对激光雷达的潜力非常了解，毕竟 Space X 在其龙眼导航传感器中使用了它。它的弱点对特斯拉来说是一个棘手的问题，特斯拉目前专注于打造的不仅是经济高效的汽车，还有美观的汽车。激光雷达技术正在逐渐变得更小巧、更便宜，让这项技术更容易获得，但成本远非低廉。

　　Waymo 是谷歌母公司 Alphabet 的子公司，它向任何不与其自动驾驶出租车服务计划竞争的公司出售其激光雷达传感器。2009 年他们刚起步时，激光雷达传感器的单位成本约为 7.5 万美元，但在过去十年里，他们通过自主生产，已成功将成本降至 7.5 万美元。

　　让我们来看看其他三种传感器类型的优缺点，看看特斯拉如何在没有激光雷达的情况下应对。

　　这些传感器体积小巧、价格低廉，能够探测速度，其探测范围非常适合短距离和长距离探测。

　　它们的不足之处在于其提供的数据分辨率较低，但通过与摄像头结合，可以轻松弥补这一缺陷。

　　它们拥有出色的探测距离和分辨率，能够提供读取路牌所需的色彩和对比度信息，而且体积非常小巧，价格低廉。

　　我们在近距离检测方面仍然略显薄弱，但使用两个立体摄像头可以让摄像头像我们的眼睛一样估算距离。

　　当需要精确测量距离时，我们可以使用超声波传感器，也就是散布在汽车周围的小型圆形传感器。这让我们无需依赖大型昂贵的传感器，就能获得全面的稳定性能。

　　这是一个经济高效的解决方案，而且据特斯拉称，他们的硬件已经能够实现自动驾驶。

　　现在他们只需要继续改进软件，而特斯拉在实现自动驾驶方面处于非常有利的位置。

　　Waymo 已经行驶了数百万公里来收集数据，而特斯拉的数据超过十亿公里。

　　考虑到驾驶过程中的所有不可预测性，机器学习算法需要进行大量的训练，而这正是特斯拉的数据赋予其优势的地方。

　　我不会再次详述训练神经网络的复杂性，因为我之前在我的“机器学习对抗癌症”视频中已经介绍过。但你需要掌握的关键点是，训练神经网络的数据越多，它的效果就越好。

　　YouTube 上一个名为“Greentheonly”的频道成功入侵了特斯拉的机器视觉系统，向我们展示了该软件实际看到的内容。

　　在这里，我们可以看到软件在检测到的物体周围放置了边界框，同时将它们分类为汽车、卡车、自行车和行人。

　　目前，这些数据支持自动驾驶仪在高速公路上运行，但在处理更复杂的场景时，它经常会遇到困难。

　　例如，它很难区分溜冰者是自行车还是行人，而当车道分隔线之间有空隙时，它会逆向行驶。

　　但即使他们成功开发出完美的计算机视觉，编写车辆程序来应对各种情况也是另一个障碍。

　　驾驶本身就是一种危险的操作，而针对驾驶过程中可能出现的众多场景进行编程更是极其困难的任务。

　　“遵守交通规则就没问题”说起来容易，但问题是，人类并非完美地遵守交通规则。

　　第一个到达交叉路口的人有优先通行权，如果两辆车同时到达，右边的车辆有优先通行权。

　　当谷歌在2009年开始测试他们的无人驾驶汽车时，这只是他们遇到的问题之一。

　　当车辆到达这些四向交叉路口时，人类驾驶员会不断向前挪动，试图在轮到自己之前挤到交叉路口。谷歌汽车的程序设定是严格遵守法律条文，就像我们之前的俄罗斯方块程序一样，这辆自动驾驶汽车陷入了必输的境地，只能暂停行驶。

　　像这样的情况随处可见，这就要求程序员打破法律条文，采取一些激进的做法。有时，计算机需要做出艰难kaiyun体育全站 Kaiyun登录网页的决定，有时甚至需要做出危及车内人员或车外人员生命的决定。这仅仅是这项天生危险的任务的自然副产品，但如果我们继续改进技术，我们就能开始看到道路交通死亡人数大幅下降，同时大幅降低出租车服务成本，并让许多人摆脱购车的经济负担。

　　特斯拉拥有绝佳的优势，可以随着对每个场景的掌握而逐步更新其软件。他们不需要一开始就打造出完美的自动驾驶汽车，有了这台最新的计算机，他们将能够继续改进他们的技术。

　　湖南省娄底市涟源市纪委监委日前发布关于4起党员干部和公职人员酒驾醉驾典型案例的通报，详情如下。为进一步严明纪律规矩，加强警示教育，督促引导广大党员干部和公职人员树牢纪法意识，持续巩固党员干部和公职人员酒驾醉驾专项治理成效，现将查处的4起党员干部和公职人员酒驾醉驾典型案例通报如下。

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