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有关工业机器配件的内容:3、特斯拉在解决必要的计算机视觉任务上完成到什么程度了?特斯拉如何设定一个标准,来衡量这个任务完成了?是不是剩下的工作只是在训练集中添加更多的标记数据了?4、特斯拉的传感器套件在获取周围物体的深度信息方面的精确度到底如何?激光雷达有时会吹嘘在深度绘图上的优势,和激光雷达相比,特斯拉的传感器套件优势和劣势在哪里?5、特斯拉是否发现了端到端学习方面的潜力?还是目前还远远没有走到端到端学习的实用阶段?
如何将端到端学习和无监督的表示学习结合在一起?在端到端学习中,通过模仿学习或者强化学习来训练神经网络,基于原始传感器的输入产生动作,无需要在这个过程的任何阶段使用人类标记。在无监督学习中,神经网络从过去的数据中学习预测未来的数据,无需任何人工标签。目前,我们几乎对特斯拉的技术战略一无所知。我们当然可以根据现在已经掌握的一些证据来推测它的技术战略,但是我们并不确定特斯拉在幕后到底在做什么事情。
特斯拉这次有可能只是举办一次普通的自动驾驶投资者日,对上面我所列出的技术问题遮遮掩掩讳莫如深,但是我更希望的是,它能够利用这次活动开诚布公地向投资者详细解释特斯拉现在正在做什么,并且谈论一下为什么它所执行的技术战略是正确的选择。根据ARK Invest发布的财务模型,如果特斯拉能够在未来五年内推出完全自主驾驶的汽车,它的股价就会在当前的基础上增加大约8到14倍。尽管不同的分析公司对特斯拉有不同的财务预测模型,但是很多公司都认为自动驾驶的潜在长期价值大大超过了特斯拉目前的市值。如果有公司可以成功部署完全自动驾驶技术,那么蒙着眼投资它就是一个再简单粗暴不过的逻辑了。
但是现在的问题是,从技术可行性上来看,是否可以实现完全自动驾驶,如果可以,是哪家公司实现它。这就是投资者为什么需要理解特斯拉的自动驾驶技术战略的重要原因所在。现在,特斯拉的投资者面临的关键问题就是,如何从以上五个问题的答案得到一个结论,即特斯拉能否真正利用它已经售出的45万辆汽车的庞大训练数据来实现比其它公司更为出色的自动驾驶性能。让特斯拉变得与众不同的是它那庞大的训练数据。但是,只有在胜出的技术方案需要大量的训练数据,而且这些数据不需要昂贵且缓慢的人类标签的瓶颈的时候,这种资源才能够决定特斯拉的竞争优势。模仿学习和端到端学习就是这样的技术方案。
资讯来源:汕头罗克自动化
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