1樓：妙不可言
特斯拉還不如奧迪，就是過度宣傳，它還沒達到l3
2樓：匿名使用者
諸葛亮 字孔明，號臥龍（也作伏龍），徐州琅琊陽都（今山東臨沂市沂南縣）人。時值曹操一統北方，孫權虎踞江東，劉表和劉璋控制荊、益二州，但無所作為。漢獻帝建安十二年（207），依附荊州牧劉表的劉備三顧茅廬向諸葛亮求教，諸葛亮提出著名的隆中對策。
建安十三年秋，曹操率大軍進取荊州，劉備兵敗。在此緊急關頭，諸葛亮趕赴柴桑，同魯肅、周瑜等勸孫權與劉備聯盟，大敗曹操於赤壁。建安十六年，劉備以助劉璋為名，率兵數萬入益州，於次年與劉備會師，攻取成都。
蜀漢章武二年（222），劉備兵敗夷陵（今湖北宜昌境），次年病亡。諸葛亮奉遺命輔佐後主劉禪。建興三年（225年）進軍南中。
採用攻心為上、攻戰為下的方略，使孟獲等心悅誠服，五年春，諸葛亮上《出師表》，自統大軍10萬，進駐漢中，準備攻魏，六出祁山，於建興十二年春統軍進駐五丈原，與司馬懿所率20萬魏軍對峙於渭水南。八月，因積勞成疾，卒於軍中。
酒後使用特斯拉的自動駕駛功能上路，到底算不算酒駕？
3樓：汽車之家
喝酒開特斯拉，使用自動駕駛，算酒駕嗎？
不僅要算你酒駕，很可能還要將你的行為定性為危險駕駛罪，甚至危害公共安全。所以千萬不能這麼做，如果完全依靠特斯拉的自動駕駛，駕駛者不干預的話，既不安全，更不合法。
我國僅允許l2級別自動駕駛
首先，我國部分法律法規不完全適用於自動駕駛汽車，完全使用自動駕駛，在國內是違法行為。
我們先看看自動駕駛的分級。
l0級，人工駕駛，根據sae的定義，l0級別的自動駕駛僅能提供警告和瞬時輔助。值得注意的是，主動剎車、盲點監測、車道偏離預警和車身穩定系統都屬於l0級別的自動駕駛。
l1級，輔助駕駛，能夠幫助駕駛員完成某些駕駛任務，且只能幫助完成一項駕駛操作。駕駛員需要監控駕駛環境並準備隨時接管。代表性技術應用有：車道保持系統，定速巡航系統。
l2級，部分自動化，可以同時自動進行加減速和轉向的操作，也意味著自適應巡航功能和車道保持輔助系統可以同時工作。目前很多豪華車輛搭載的就為這一級別自動駕駛。
l3級，條件自動化，車輛在特定環境中可以實現自動加減速和轉向，不需要駕駛者的操作。駕駛員可以不監控車身周邊環境，但要隨時準備接管車輛，以應對自動駕駛處理不了的路況情況。這一代奧迪a8l就搭載了l3級別的自動駕駛技術，駕駛感受很是優異。
不過在其之前，沃爾沃和特斯拉就已經實現了l3級別自動駕駛技術。
l4級，高度自動化，可以實現駕駛全程不需要駕駛員，但是會有限制條件，例如限制車輛車速不能超過一定值，且駕駛區域相對固定。實現l4級別自動駕駛後已經可以不需要安裝剎車和油門踏板了。
l5級，完全自動化，完全自適應駕駛，適應任何駕駛場景。但是涉及到法律、高科技突破等限制，目前還需要進一步深入研發，對應的產品目前還沒有實現。
目前雖然有一些車企已經達到了l3級別的自動駕駛級別，但是我國只允許l2級別的自動駕駛技術上路行駛，而且，就算是l3級別的自動駕駛，其行為責任主體還是駕駛人。也就是說，駕駛者就算開了自動駕駛，也要自己對自己的駕駛行為負責。
特斯拉的自動駕駛事故頻發
話說回來，就算我國已經支援完全自動駕駛，就特斯拉目前的這套自動駕駛系統的水平，你敢把自己或者家人的安全交給它嗎？
2023年1月20日，一輛特斯拉轎車直接撞上一輛正在作業的道路清掃車，特斯拉轎車當場損壞，車主死亡。2023年5 月 7 日，一輛特斯拉 model s 在使用 autopilot 自動駕駛模式行駛時，與一輛大型卡車相撞，導致司機死亡。
根據資料顯示，美國特斯拉車主使用特斯拉的駕駛輔助系統，但發生事故的案例已經達到了19起。這樣的自動駕駛技術，你還要喝完酒之後，準備讓它替你開車？
目前，量產的車型中所有的所謂的自動駕駛，都只是輔助駕駛而已，也就是在緊急情況下幫助你剎車，幫助你保持車道居中等，但是不能實現完全的脫離駕駛者的自動駕駛，而且這種自動駕駛可靠性不高，如果出現事故，車企也不會對結果負責。
因此，即使你買了帶有自動駕駛功能的車型，還是別過於依賴它，因為這些技術並不成熟，把自己的生命掌握在自己手中，才是最重要的。
4樓：老司機侃侃車
酒後使用特斯拉的自動駕駛功能上路，到底算不算酒駕？
同樣是自動駕駛 特斯拉和其他同行的差距到底有多巨大？
5樓：汽車之家
如今，自動駕駛已經成為所有車企在宣傳新車時的必備亮點。很多車企都在用力宣傳它們的自動駕駛系統能實現多麼神奇的功能，這些功能包括但不限於有條件的自動泊車，某種程度上的自動跟車和一些輔助安全功能。對於很多不懂車的人來說，這些名目繁多的自動駕駛系統，彷彿都很神奇。
但真正用過這些系統的人大多都會發現，這些自動駕駛系統絕大多數還處在l2級別，而這些l2級自動駕駛系統，還有全功能與非全功能之分，再加上l2本身就不是真正的自動駕駛，而只是一種輔助駕駛系統，因此大多數車主，對這些神乎其神的自動駕駛系統們，都抱持保留態度。
但同樣是自動駕駛系統，特斯拉的居然就能實現無人駕駛，無人泊車，無人高速巡航，無人狀態下的自動躲避障礙物等等。甚至於，特斯拉已經多次成功測試完全的無人長途駕駛。同樣是自動駕駛，怎麼特斯拉就這麼優秀？
差距到底都在哪？
這麼強大是因為硬體特別強？並非如此！
對自動駕駛系統有了解的人都知道，這種東西本質上靠的是系統硬體的算力。理論上硬體效能越強，能實現的自動駕駛相關的功能就越多。這麼說來，特斯拉的自動駕駛硬體應該是吊打全球的強大咯？
並非如此，實際上特斯拉早就把它們每一款車自動駕駛系統採用的硬體和相對應的各種雷達的型號數量全部都公布出來了，理論上如果你願意，照著特斯拉公開的技術檔案，你完全可以複製出乙個和特斯拉自動駕駛系統完全一樣的系統出來。甚至於，特斯拉還把一些自動駕駛的專利都公開了。
理念上的優勢
既然如此，為啥就沒人能複製特斯拉在自動駕駛上的成功？關鍵在於，特斯拉對於自動駕駛系統的理解，和世界上其他廠家是完全不同的。特斯拉認為，自動駕駛只有硬體是不夠的，甚至於硬體可以效能不是最強，但硬體和軟體，和這輛車本身必須是匹配的。
不同的車哪怕硬體完全相同，整個軟體和調校都會有很大區別。簡而言之，特斯拉認為的自動駕駛，是乙個系統，是和車輛本身融為一體的系統。
而其他大多數車企看來，自動駕駛只是乙個輔助性的子系統，並非必須，甚至可有可無。和車輛核心系統是隔離的，既然只是子系統，那麼只要有強大硬體和一套差不多可以的軟體，理論上就能實現自動駕駛的功能。但正因為缺少了系統級的調校和軟體匹配，因此大多數其它車企的自動駕駛系統，距離特斯拉還有非常大的距離。
這就好比手機市場的蘋果和安卓。蘋果依靠ios和硬體的全方面打通，哪怕用很差的硬體，都能獲得遠高於安卓手機的使用體驗，哪怕後者的硬體配置比自己強大得多。而且根據公開渠道訊息，特斯拉自動駕駛系統的核心模組，已經從最初的對外採購發展到今天的完全自研。
如今的特斯拉，已經可以做到城市道路完全無人駕駛的程度了。
我們距離標桿還有多遠？
實話說，非常遙遠。目前縱觀純電車市場，無論是合資車企自主品牌還是新勢力，在自動駕駛這塊做得最好的是蔚來長安和小鵬三家。蔚來的自動駕駛基於世界頂級的硬體水平和不計成本的堆料。
長安的自動駕駛早在10年前就開始研發，至今差不多能實現全功能l3。而小鵬的自動駕駛相對是這三家裡進度最快的，但距離特斯拉那種完全系統化的級別還差得遠。
因此在可見的未來，特斯拉在自動駕駛這方面的統治性優勢地位不會受到任何挑戰，而且差距還有越拉越大的傾向。業界也應該多多在這方面持續發力，爭取不讓特斯拉把我們拉開太遠。
什麼才是制約自動駕駛發展的最大問題？
6樓：曼孚科技
在人工智慧領域，演算法、算力與資料是構成行業的3大重要基礎要素。長久以來， ai企業關注的重點主要集中於演算法與算力領域，對於資料領域的關注度則普遍較低。
在汽車自動駕駛的過程中，汽車本身需要具備感知、策劃、決策、控制等多項「技能」，這些技能可以統稱為「人工智慧」。
然而，所謂的智慧型只是乙個結果，想要讓汽車本身的演算法做到處理更多、更複雜的場景，背後就需要有海量的真實道路資料做支撐。
而這就需要依靠資料標註。
資料標註存在的意義是讓機器理解並認識世界。在汽車自動駕駛領域，資料標註處理的標註場景通常包括換道超車、通過路口、無紅綠燈控制的無保護左轉、右轉，以及一些複雜的長尾場景諸如闖紅燈車輛、橫穿馬路的行人、路邊違章停靠的車輛等等。
作為自動駕駛技術的基礎，標註資料質量的高低直接影響最終模型效果的好壞。海量且高質量、精細化的資料可以在很大程度上提公升汽車自動駕駛的安全性與實用性，助推自動駕駛落地化程序。
7樓：周教授
1、長尾問題
自動駕駛汽車依靠人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置和定位系統協同合作，讓系統可以在沒有人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。
但自動駕駛系統的乙個錯誤決策，很可能會危害到人類生命。而錯誤決策的乙個原因就是長尾問題。人工智慧最怕什麼？
最怕罕見問題。就像人類遇到了超出自己認知範圍的問題，這時大概率是無法解出正確答案的。
比如2016 年 5 月，一輛特斯拉 model s 在開啟自動駕駛模式 autopilot 時以 110 公里/小時的速度撞上了一輛左轉的卡車，駕駛員當場死亡。在特斯拉的官方宣告中，事故原因被歸結為攝像頭沒有成功區分卡車的白色側面和明亮天空。
這當然是意外情況，但現實世界就是充滿了意外的，暴雪、濃霧、眩光、攝像頭被樹葉遮擋、突然出現的麋鹿和老年代步車、路邊蠢蠢欲動的行人，這些不確定因素都可能讓你和車措手不及。所以，僅僅讓車像人一樣看到路況，甚至是超越人的視野盲區，這些都還不足以讓車比人駕駛更安全。更可靠的自動駕駛需要掌握比人更多的資訊。
今天，主流的adas汽車有三類成像裝置：攝像頭，公釐波雷達和超聲波雷達。攝像頭主要用來辨認尾燈、紅綠燈、車道線和行人動物等運動物體，但光線一差就容易出問題。
兩年前uber的一輛自動駕駛suv撞死了一位橫穿馬路的女士，主要原因就是她橫穿道路的路線恰好在陰影區域，攝像頭什麼都看不到。
公釐波雷達可以彌補攝像頭的缺陷，補充距離和速度資訊。通過發射公釐波並接收反射波，計算與障礙物的距離，同時根據都卜勒效應測量反射波的頻率，再與發射波的頻率比較就可以計算出相對速度。
2、貴一套高線束雷射雷達動輒幾十萬，一輛l4級別的自動駕駛計程車動輒造價百萬。這樣的成本對於大規模普及是很難的。
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