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某吹子,大家还是理性看待吧,但本质还是没脱手。 半夜突然收到这么一个视频,本来困得要死,给我吓醒了。 起初我也以为是一个简单的避让而已,前面有车来,这可不得要避让吗? 可是,这是后向来车,这是窄路口,这是一个救护车。 这意味着,系统思考了: 1. 前面的位置不足以两辆车同时通过,2. 我现在过去时间太短,没有办法离开这个路段 3. 后面是救护车, 我需要让救护车先走。 [举手]这里的长时序规划已经到了分钟级别,不再是学习驾驶的本能反应,而是权衡利弊之后的结果。 它考虑的是: - 未来空间可达性 - 自身离开路段所需时间 - 对方车辆优先级 - 整体通行效率 这不是我们经常聊的模仿驾驶,而是策略级博弈 [微风]有人会说,好像这个用VLM 也可以做,但是其实,VLM 受限于参数量,大部分用了前向图像进去,算力已经开始捉襟见肘了。 这个场景的关键其实是“ 救护车来自后向视角”,也就是说,全向的摄像头都已经转换成需要的feature 进入了整个网络。 系统需要 处理全向多摄像头输入,然后将多视角信息融合成统一特征空间,还要保持跨视角的一致时序记忆。 [微风]在两年前,我们还看到很多感知算法对后向的感知稳定程度很差,规划几乎不受后向语义影响,而今天,我们可以看到后向的救护车可以影响整个长时序决策了。 AI 的变化是不断自我革命的过程,而辅助驾驶的变化也是不断自我革命的过程。 你必须不断丢弃旧的架构假设、旧的模块边界、旧的计算范式,才能跟上历史的变革。
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