pic.twitter.com/nmCBAu1xTY — Elon Musk (@elonmusk) June 23, 2025
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（彭博社）——特斯拉公司的自动驾驶出租车在该公司提供付费乘车服务的第一天似乎违反了交通法规，一名客户捕捉到了左转弯出错的画面，而其他人乘坐的车辆超过了张贴的速度限制。
https://finance.yahoo.com/news/tesla-robotaxi-videos-show-speeding-161403957.html
https://x.com/i/status/1937100650908918238
有时U-turn会stuck在路中间。
in what the next generation of more advanced FSD could do for my Cybertruck, meaning when can I enjoy a true FSD without supervision (taking a nap while using FSD). haha
了看不清楚的问题！相反Camera + LiDAR更有可能超过人眼的视角，因而现在Waymo和百度用低级AI也能到4级驾驶，而更高级的特斯拉AI确不行。在看得清的问题上，不管公路是不是为人眼设计，但在公路上绝对会有超过人眼的东西存在。 从开始自动驾驶研究以来， 特斯拉较大的进步?是靠AI取得的，而不是靠Camera。也正是Camera的弱点，限制了FSD的快速发展。相反竞争对手会用Camera + LiDAR+AI, 理论上这个组合更容易超越现在Waymo和百度的4级驾驶。自动学习会确定LiDAR在自动驾驶中的贡献，两者功能重叠（提高判断可靠性）和不重叠（取长补短）都可在不同的自动驾驶场景中发挥作用。鬼才信AI会在自动学习中选择Camera、淘汰 LiDAR的方案。 现在特斯拉在视觉方案上投入太多，转 Camera + LiDAR的阻力太大， 重新学习成本太高。
所谓的因为信息太多造成机器“糊涂”，那是自己的算法不过关。
想想飞机在天上，不能单靠眼睛吧？
当然Cameras与人眼相比还差得很远，不过单就驾驶来讲对眼睛的要求并非很高。
虽然特斯拉FSD还有很多不足，需要不断提高才能最终达到unsupervised自动驾驶，但特斯拉的低成本模式可以scale，而Waymo成本太高没办法scale。
不能以零失误来要求AI，人也做不到的
camera是否超过eye的问题.
1：在宽容度上，人眼更能识别太亮和太暗的东西，更容易区别3D物体和远近，和与脑进行交互。而Camera 的图更平面，难区别前面是一幅画还是真实世界， 遇到恶劣天气，Camera 的表现与人的差距更大。现在一些揭FSD短的测试大都是找Camera的弱点而设计的。 2：现在FSD闯红灯现象也与特斯拉分不清路口的灯到底是不是路灯, 还是远处的灯或者其它红点有关，如果车能判断清是路口的交通红灯，AI是会处理好的。
（彭博社）——特斯拉公司的自动驾驶出租车在该公司提供付费乘车服务的第一天似乎违反了交通法规，一名客户捕捉到了左转弯出错的画面，而其他人乘坐的车辆超过了张贴的速度限制。
https://finance.yahoo.com/news/tesla-robotaxi-videos-show-speeding-161403957.html
https://x.com/i/status/1937100650908918238
有时U-turn会stuck在路中间。
in what the next generation of more advanced FSD could do for my Cybertruck, meaning when can I enjoy a true FSD without supervision (taking a nap while using FSD). haha
了看不清楚的问题！相反Camera + LiDAR更有可能超过人眼的视角，因而现在Waymo和百度用低级AI也能到4级驾驶，而更高级的特斯拉AI确不行。在看得清的问题上，不管公路是不是为人眼设计，但在公路上绝对会有超过人眼的东西存在。
从开始自动驾驶研究以来， 特斯拉较大的进步?是靠AI取得的，而不是靠Camera。也正是Camera的弱点，限制了FSD的快速发展。相反竞争对手会用Camera + LiDAR+AI, 理论上这个组合更容易超越现在Waymo和百度的4级驾驶。自动学习会确定LiDAR在自动驾驶中的贡献，两者功能重叠（提高判断可靠性）和不重叠（取长补短）都可在不同的自动驾驶场景中发挥作用。鬼才信AI会在自动学习中选择Camera、淘汰 LiDAR的方案。
现在特斯拉在视觉方案上投入太多，转 Camera + LiDAR的阻力太大， 重新学习成本太高。
所谓的因为信息太多造成机器“糊涂”，那是自己的算法不过关。
想想飞机在天上，不能单靠眼睛吧？
当然Cameras与人眼相比还差得很远，不过单就驾驶来讲对眼睛的要求并非很高。
虽然特斯拉FSD还有很多不足，需要不断提高才能最终达到unsupervised自动驾驶，但特斯拉的低成本模式可以scale，而Waymo成本太高没办法scale。
不能以零失误来要求AI，人也做不到的
camera是否超过eye的问题.
1：在宽容度上，人眼更能识别太亮和太暗的东西，更容易区别3D物体和远近，和与脑进行交互。而Camera 的图更平面，难区别前面是一幅画还是真实世界， 遇到恶劣天气，Camera 的表现与人的差距更大。现在一些揭FSD短的测试大都是找Camera的弱点而设计的。
2：现在FSD闯红灯现象也与特斯拉分不清路口的灯到底是不是路灯, 还是远处的灯或者其它红点有关，如果车能判断清是路口的交通红灯，AI是会处理好的。