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简介...
00:00 - 本期由Movefree益节赞助播出《不蒋道李》，今天要聊的是无人驾驶。
00:59 - 自动驾驶技术的认知与路径差异
05:52 - 自动驾驶的国别差异
09:05 - 萝卜快跑与百度的聪明之处
12:54 - 自动驾驶产业背后的技术竞争
15:41 - 自动驾驶的两条技术路径
23:10 - 特斯拉作为引子——商业路径决定技术路径
25:24 - 自动驾驶应不应该像人？辅助驾驶或是真自动驾驶
28:47 - 大叔们自己的生活
32:17 - 自动驾驶的端到端理解
39:28 - 黑盒需要解释的风险
45:52 - 对自动驾驶的接受程度需要时间沉淀
49:14 - 自动驾驶的监管应用
50:21 - 黑盒解释性的补充
53:32 - 自动驾驶背后是商业的路径
63:01 - 自动驾驶有关的社会影响
75:27 - 尾声：真自动驾驶的落地展望
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主播...
李好帅
蒋松筠
评价...
空空如也
小宇宙热门评论...
蒋松筠
6个月前
上海
0
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HD31543z
4个月前
河南
1
上次更新是9月。
Smallflower
6个月前
河北
1
好帅，宝珀理想国的首奖开出来了，不讲一期吗
晞仔
6个月前
上海
1
自动驾驶的原理，学习的方式，以及各个车企的横向比较，技术选型讲的很清楚，学到了
Vince1017
6个月前
山东
1
29:43 广告好突然
Angelflight
6个月前
上海
1
现在不蒋道理的更新计划是怎么样的哇，是有广子才会更嘛
helium_emFe
6个月前
未知
1
02:20 差异没有想得那么大, 交流也没有想得那么少. 因为人员流动以及随着人员流动的代码库交流比大家想得多得多......有些交流的代码变量名都没改, 主打一个代码百家饭
Joe-XU
6个月前
中国香港
1
29:01 太硬了
咕噜_UjcE
6个月前
浙江
1
广告有点太长了
耀世亡魂
6个月前
上海
1
08:32 我们的程序员多少钱…
Momo兽进化_infj
6个月前
广东
2
我想到一画面,我幸幸苦苦加班后，叫上了无人车等10来分钟，走到一个站点，开了一盲盒有尿骚味的无人出租车，天啊,再等吗？还是勉强上算了？再一辆要晚10多分钟才能回到家呢,还不一定车上有没有别的味道.于是我咬着牙把座位搽了搽戴上口罩坐10多分钟也只能回到家附近的站点再走几分钟才能回到家，最后也只可能比有人车便宜了5块钱罢了.而且我觉得这是很大概率会发生.
赤cheng
6个月前
北京
2
真不错周中更新了，我以为要到月底
猫咪大王
7个月前
陕西
2
！终于等到，好想你们🫶^^🫶
凡先生
7个月前
江苏
2
沙发
-天空-
6个月前
浙江
4
50:35 在AI自动驾驶中，基于深层神经网络的机器视觉和AI推理，可解释性和模糊性问题是没有办法解决的
我们不知道自动驾驶系统（机器视觉、AI推理在模糊性问题上）在什么时候会出问题，而且这些潜在的问题和故障既无法预测，也没有办法预防，更没有办法用原理去解释清楚（可解释性）。
在这种情况下，我们只能依靠不断试错来解决问题。然而，如果问题出在模糊性上，深层神经网络的层级越深，潜在的错误就越多，无法通过踩坑来完全解决。而且，每次试错的代价可能是人命。
另外，假如每次发现错误后，我们需要多长时间来更新系统？重新拟合函数后，还需要多次测试，才能确保不会因为弥补一个错误而产生其他错误。在这段时间里，已经在路上运行的车辆是要重新召回，还是继续运行以节省成本？
更重要的是，这些漏洞是可以被反向破解，进行犯罪。深层神经网络层级越深，潜在的错误越多，只需找到一个模糊点的错误，就能干扰识别系统，导致错误识别，产生车祸。
这种操作比控制无人机撞人要简单得多。一旦形成黑色产业链，漏洞很容易被复制。那么此时，厂商会召回这批车辆吗？假如没有召回，危害的不仅是车上的乘客，还有四周的路人和车辆。
蒋松筠
6个月前
广东
5
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-天空-
6个月前
浙江
5
51:21 之前在微博上也和李好帅辩论过，深层神经网络的问题是没有办法解决的
一直不明白为什么李好帅这么支持自动驾驶，恶意地揣测一下，是因为主业金融投资了不少自动驾驶的项目吗，所以把自媒体作为一个改变人们观念的手段进行传播吗（和李丰一样，把自己投资的项目、公司作为播客和访谈节目的内容来推广和改变人们的观念）
瘦完小腿瘦大腿
6个月前
广东
6
两位老师还是多讲讲电影啥的吧
-天空-
6个月前
浙江
8
50:52 真是误人子弟
1. 区分社会科学和自然科学。
社会科学可以有多解释的空间，可以说我们绝大多数的解释不是真正的因果性，但是自然科学的可解释性、可预测性的要求远比社会科学的要求强很多。
人们对于自媒体、政策、车祸的解释离真正的因果性差很多，但是牛顿定律的解释、可预测性在宏观、低速的领域离真正的因果性很近。
应该要用牛顿定律、麦克斯韦电磁学、量子力学、半导体物理的可解释性的标准去要求深层神经网络、自动驾驶、AI，而不是用社会科学的标准去要求自动驾驶。
2. 人脑本身是黑盒，不代表人制造的工具也可以视作是黑盒。
其次，假如AI没有产生意识，那么不应该类比为大脑，应该类比为普通机器。
类比为一万亿个微小齿轮组合而成的机器，因为某种机制而产生某个巨大的功能。
事实上也是如此，一万亿个晶体管的导通、闭合，一层层抽象，从晶体管电路抽象为开关，从开关抽象为逻辑门电路，从逻辑门电路抽象为寄存器，从寄存器、门电路抽象为单个芯片，再把多个芯片的连接抽象为冯诺依曼系统，再把多个机器互联起来抽象为数据中心。这里面是一层一层的机制运转和逻辑抽象，而不是真的大脑。
3. 说回神经网络，使用算法的方式“模仿”大脑的结构运行的。
注意是模仿，或者说模拟，而不是真的搭建了一个大脑。这是从抽象意义上的结构模仿，而不是真正的仿生学。
类比一下飞机是“模仿”了鸟的飞行方式，而不是从生物学意义上制造出了鸟的翅膀。神经网络是在抽象意义上借鉴了神经科学的一些结构，不是实际模仿人的大脑。
实际模仿人的大脑的技术，类脑科学可能更近一些。但是类脑科学也有他的问题（底层还是电子、而不是生化反应），这个先不展开。
思达
6个月前
天津
23
感觉这期有点水...也没充分做播客就接广