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这可是L5。
没有什么山海经命名,没有开什么发布会,就这样悄无声息地掏出来了。
“确实是燃神风格,去年深红都没开新闻发布会,迭代更是连说都不说让大家自己去探索,L5这个风格不是很正常?”
“我现在很好奇华为到时候卖的时候会怎么命名。”
“要我说别搞什么山海经命名了,山海经命名真的只能吸引到AAA建材王总,吸引不了年轻人,还不如就叫深蓝来得酷炫”
“还是叫燃吧,本田能搞个烨,本田·烨,华为和深红凭什么不能搞个燃?”
后面整个过程都让马斯克心不在焉。
谈登月,他说阿美莉卡会在伟大的大T总统带领下,在月球建造基地,并且成功登陆火星。
谈可回收火箭,他说星舰多有多有优势,然后再吹捧两句燃烧一号改,主打一个心不在焉。
林燃最后总结道:“埃隆,欢迎你来申海,我们现在去看看?”
马斯克点头并起身道:“好!”
阿波罗科技园区的路上已经停着一辆黑色的电动车,车身线条简洁流畅,没有传统的后视镜,也没有突兀的蘑菇头一样的传感器,一切传感器都被平滑地嵌入车身。
车侧的标识写着简短的四个字母,不是AITO,而是TEST。
“全域L5,没有区域限制,不论是申海、渝都又或者是WLMQ,无论暴雨、雪天还是大雾,车辆都能独立完成驾驶任务。”
马斯克端详许久后才问道:“极端天气呢?像暴雨、浓雾、暴雪这些?”
林燃说:“还是由它来操作,在这些极端天气中,如果依然要出行,我相信他比绝大部分的人类司机都要更加可靠,毕竟有雷达,哪怕视线受阻,它也依然完美。”
“技术,从常规天气切换到极端天气,你们如何来调整参数,让它在这样的情况下,更依赖雷达而不是视觉?
说的更具体一些,你们怎么做,让模型在视觉和传感器之间达到平衡?”
“常规天气下,视觉是主导,因为它承载了最高维度的信息。
模型首先依赖的是视觉端到端的世界建模。
我对此一直都没有怀疑过。
但当传感器检测到环境进入极端条件,比如雨滴干扰摄像头成像,或者雾霾造成对比度骤降,系统会自动触发多模态权重调整。
不是手动去改参数,而是在训练阶段就引入了跨模态自适应机制。
换句话说,模型里有一个动态感知门控单元,它会实时评估各传感器的信噪比与置信度。
比如在浓雾中,视觉通道的置信度下降,雷达和毫米波的置信度权重自动提升,最终在融合层输出给规划模块。
我们把它称为加权共识机制。
视觉、激光雷达、毫米波,不是孤立地投票,而是通过时空一致性检验来互相约束,一旦有一方出现幻觉或噪声,其他模态会立即修正它。
训练方法上,我们使用了大规模跨天气的对抗式数据增强。
不仅是晴天、雨天、雪天,我们还模拟了沙尘暴、强台风、夜间极光干扰等极端场景。
模型在预训练阶段已经习惯于模态间的权重转移,它不是在极端天气里临时学,而是早就会了。”
林燃在说的时候,直播间里的弹幕都是:“燃神,够了,够了!”
“别说了,老马太坏了,这是在打听情报呢。”
“燃神还是太单纯,要换大嘴来,肯定各种山海经词汇给你轮番上,忽悠得马斯克一愣一愣的。”
“我都能想到大嘴怎么说好吗:我们有一整套天工系统,它像《山海经》里的神兽一样,可以在风雪雷电中自由行走。
传统的感知是看,而我们的系统是通感,不仅仅是视觉、雷达、毫米波,而是把它们揉碎、熔炼成一个超感知矩阵,在任何条件下,车子都能像鲲鹏一样振翅而起,自如飞翔。
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