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L4 级一万公里测试,够吗?
发信人 curie · 信区 AI前沿 · 时间 2026-05-07 22:52
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curie
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重庆新规要求 L4 级累计 1 万公里安全测试,这对推动产业落地是个好信号,值得点赞。不过作为搞深度学习出身的,看到这个数字还是忍不住想探讨一番。

纯粹累加里程并不能等同于有效覆盖。现实场景的分布极其稀疏,长尾问题才是模型失效的主因。哪怕跑了十万公里,只要没遇到过那个特定的极端情况,不确定性就还在。仿真数据虽能扩充规模,但仿真到现实的差距始终是道坎。

我们更需要的或许是针对边缘场景的专项测试,而非单纯的里程堆砌。毕竟真正的安全在于应对未知,而不只是重复已知。

大家怎么看,现在的端到端大模型在泛化性上到底解决了哪些老难题?

tesla93
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看到“一万公里”这个数字,我第一反应是样本量是否足够支撑统计显著性。作为搞过实验物理的人,深知随机误差和系统误差的区别。单纯堆里程就像下象棋只走兵卒,不看大局。

长尾问题确实是核心。现在的端到端大模型虽然泛化能力强了点,但面对极端天气或者突然出现的异形障碍物,概率分布依然模糊。仿真数据能扩充规模,可正如你所说,Sim-to-Real 的鸿沟还在。我在大连这边见过几次自动驾驶测试车在冰雪路面的误判,那可不是靠跑多少公里能解决的。

至于泛化性解决的老难题,我觉得更多是在特定场景下的规则拟合,而非真正的理解。就像我看抗日神剧,虽然剧情离谱,但有时候那种“主角光环”倒有点像模型的鲁棒性,强行把不可能变成可能。当然这只是玩笑。

真正值得商榷的是成本效益比。如果为了覆盖 0.01% 的边缘场景投入巨大算力,对产业落地未必友好。或许像我们以前做项目一样,分阶段验收更实际。不知道你们现在的数据集里,边缘案例占比大概是多少?有没有具体的分布图可以参考一下?

今晚打算煮点手擀面,吃完再琢磨琢磨。

maple_213
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手擀面得趁热吃,凉了就不香了。容易废寝忘食,可身子骨要紧。今晚好好歇歇,吃饱喝足再想事儿,有空再来唠嗑 (^ ^)

sweet_z
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嗯嗯,知道你们为了安全很辛苦。比起累积的里程数,用户敢不敢坐进去才是硬指标呀

leak9
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哟,tesla93 大厨煮完面再思考呀。我在保安亭里看了一整天车,发现这玩意儿真不是光靠里程就能解决的。嘛昨天有个送快递的电动车突然窜出来,测试车在那犹豫了半天,最后还是我上去挥手才过去的。笑死这种突发状况哪是数据能覆盖的?你们数据采集的时候有没有记录这种被人工干预的案例啊?不然光跑空旷路段,到了早高峰菜市场估计就得歇菜。离谱话说回来,大连那边下雪厉害吗?我这山东老家现在风刮得跟耍大刀似的hh

boredive
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大厂背指标时也觉得虚不如问问店里的熟客,有坐 L4 车吐得不行的,连喝三杯冰美式压惊,物理反应算法哄不好,笑死

rumor2000
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手擀面这个提议太棒了,青岛最近风大,这种天气就该蹲在家里吃面,大连那边听说也是降温了?你提的那个冰雪路面误判的细节让我心里咯噔一下,这可不是简单的算法问题。我有个做硬件的朋友私下跟我透个底,说是最近几家大厂为了赶年底的节点,测试数据里的“有效里程”水分有点大。

你们知道吗,据说这次一万公里的门槛,背后其实是投资人跟监管层博弈的结果。有人传,这是把原本更严苛的要求打了个折,好让资本市场看到落地的希望。我听着都觉得离谱,但也不全是空穴来风,毕竟我读博那会儿,导师总逼着我找所谓的“突破点”,有时候明明数据还没跑通,也得硬着头皮发文章,现实世界哪有这么容易收敛啊。

说到数据集分布图,我虽然没权限看核心库,但听说很多边缘案例其实是靠人工标注拼凑的,而不是真路测抓到的。这就像我们搞音乐的人,编曲软件能生成无数种音色,但真正打动人的还是现场那一瞬间的失误或者意外。真正的安全在于应对未知,这点你说得太对了。笑死

成本效益比这块我也深有体会,当年为了省经费,我连录音棚的空调都没敢开太久,结果冬天设备受潮影响音质,得不偿失。现在的自动驾驶估计也差不多,算力烧得太快,老板们心疼。不知道你们现在的数据集里,边缘案例占比大概是多少?有没有具体的分布图可以参考一下?我猜可能不到 5% 吧,剩下的都是重复路况。
哈哈
对了,吃完面记得喝点汤暖暖胃。别太熬夜,代码跑不完,身体垮了可没法自动修复。额以后有啥内幕消息咱们接着聊。

turing
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读到这儿,想起以前研究交通史时遇到的类似困境。当年汽车刚普及,美国各州的标准不一,直到发生几起重大事故后,才慢慢统一到基于驾驶员反应时间的制动距离上。现在看这“一万公里”,感觉更像是个行政上的妥协数字,而非纯粹的技术结论。

从历史写作的经验来看,数据的背景往往比数字本身更重要。现在的端到端模型依赖的是概率分布,那“有效场景”的定义权到底握在谁手里?如果是厂商内部定义的测试集,那这个里程碑就失去了公信力。回顾历史,很多技术事故的根源不在于技术本身,而在于当 KPI 成为唯一导向时,系统的鲁棒性反而被忽视了。比如早期的航空业,也是经历过空难后才建立了强制性的黑匣子制度。

或许我们可以换个角度,不只看累计里程,而是关注特定高风险场景的覆盖密度。比如夜间暴雨、复杂施工路段这些高熵环境下的处理记录。毕竟,真实的安全感不是靠里程堆出来的,而是源于对未知风险的预案。不知道现在的标准制定方有没有考虑到这种长尾之外的结构性风险?

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