影像辨識 vs Lidar
原討論串開頭：https://t.me/GooayeUSA/142448
Steve 🌰, [16.09.20 00:13]
反向思考一下 如果現在的油車大廠在電動車領域幾乎都看不到特斯拉的車尾燈
那它最有可能的對手 會不會是google的無人駕駛技術LV5技術合作傳統車廠？
神仙聯合把特斯拉拉下來
Huang Huniiiiiii, [16.09.20 00:16]
傳統車廠的員工會抗拒變革 兩個都是車 可是油車跟電車差滿多的
Steve 🌰, [16.09.20 00:21]
我以為ｗａｙｍｏ 是直接走無人駕駛 不是特斯拉這種狀況 我想像的一個劇本是 在小規模地方如廠區或者大型倉儲先試用 可行後再漸漸普及到多數馬路 像是３Ｄ高架這樣 連馬路都一起更新 不曉得這樣劇本會需要多久
Miula, [16.09.20 00:30]
waymo 是直攻LV4-5 但現在數據量已經被TESLA海放
Steve 🌰, [16.09.20 00:31]
原來．．．．是因為ｔｅｓｌａ已經有很多在路上跑 ｗａｙｍｏ一直無法確實量產嗎？
Miula, [16.09.20 00:32]
WAYMO 有在幾個地區跑啊，但現在數據量被TSLA海放不到百分之一
мика, [16.09.20 00:32]
Waymo有遇到瓶頸了，還是要回來跑影像數據，非Tesla陣營我反而比較看好 Mobileye 的方案，影像優先+之後光達輔助，而且已經有跟車廠合作商業化了，不像Waymo還是實驗中的數據，不過被Intel買走了，無法直接投資。
Miula, [16.09.20 00:33]
影像優先本來就是正確的方向，Lidar 我覺得可有可無，沒那麼重要，一堆人扯的 5G 數據互聯更是十年後才能成真的事情。但 其實光靠影像就非常夠了。
JM Huang, [16.09.20 09:05]
剛好看到忍不住想回, lidar 不會可有可無, 未來十幾年內應該還是lidar+影像整合, 只是lidar進步空間還不如影像,
lidar 只能做偵測物體的距離, 但是他的有效偵測距離比較遠, 感測器輸出的數據就直接是距離值, 影像要測距還要搞一堆算法, 所以lidar的反應時間比較快,
影像雖然甚麼都可以做(包括行人行車路標辨識, 測距), 但是他的算力要求很高, 有效距離不如lidar, 或說有效距離要達到如lidar一樣, 影像解析度要很高(算力需求又要再更高) 還要加上車用的情境下又要求反應時間需要夠短, 所以不太可能不需要lidar
也正因為算力需求高, 才會有人想說5G能不能實現滿足即時要求下進行雲端運算
Ken Chen, [16.09.20 09:30]
同意。影像要做到準至少還要3~5年，要準到可以完全依賴真的十年都有可能
Miula, [16.09.20 10:05]
汽車沒有算力問題啊，電力跟空間都很大，裝得下很強算力的機器，TSLA 都開發專用晶片了
Alan, [16.09.20 10:08]
5G普及之後算力就不是問題了 或是拿車廂放電腦 直接放一台大的XD
JM Huang, [16.09.20 10:11]
就成本高 可靠度低
SugatRnko, [16.09.20 10:11]
怎麼想都覺得Lidar的進步空間相對有限
Yaoooo, [16.09.20 10:11]
5G普及我怕都在玩7G了
CY L, [16.09.20 10:12]
我自己感覺Lidar比較可行的方式是等到硬體成本降低（記得Lidar目前成本相對高更多？）加上去輔助用的
pizza LAI, [16.09.20 10:13]
lidar是用在行動裝置吧 ar眼鏡什麼的
JM Huang, [16.09.20 10:16]
Lidar 進步的空間應該就在於製作成本，3D lidar 目前一顆要百萬
Peter Chang, [16.09.20 11:01]
Waymo Uber, cruise 還有很多公司據我所知都是以lidar為主, 我並不覺得以vision 優先ㄧ定是正確的, 自動駕駛賽道 tesla目前領先 不一定是他走到最後, 未來lidar價格若是下降就可能是一個game changer
george, [16.09.20 11:28]
推一個 Lidar在測距上的地位真的還是滿難用影像取代，而且我認為就算力而言，可以處理影像轉3D的算力，來用Lidar算點雲是綽綽有餘
未來應該還是工具箱模式做自駕吧 甚麼數據都收來算這樣XDDDD
Peter Chang, [16.09.20 11:37]
但是算力便宜 而且camera 可靠又便宜， 若是以lidar+影像 融合vs 雙目 以目前的技術來說 算力都絕對夠吧，我覺得很難用算力當做無法取代的理由
Wind Lu, [16.09.20 11:39]
主要差別是視線不好/天氣狀況不好時 誰的表現比較好 目前影像就是要靠算力來支撐
Miula, [16.09.20 11:40]
在各家自架方案中，Lidar 應該都只是輔助的角色，不是主角
Peter Chang, [16.09.20 11:41]
No, waymo lidar 絕對是主角 當然這是我自己從公開的資料中的猜測
Wind Lu, [16.09.20 11:43]
目前tsla 看起來是加強的他晶片運算能力，所以應該還是沒打算用Lidar ‧如果算力能協同所有攝影機，演算法也有辦法處理，可能就不太需要Lidar了。
Miula, [16.09.20 11:43]
Waymo 講的lidar,裡面就包含了大量的影像辨識了
Immelman, [16.09.20 11:45]
推一個 影像辨識的確還是有極限存在，例如我開model 3，偶爾對於陰影有誤判的情況出現，不過最近的更新似乎有改善這個情況。 未來我想重點應該會放在Sensor fusion，將影像和lider作為相互補償的機制。
Peter Chang, [16.09.20 11:51]
可能你誤解我的意思，我的意思不是waymo 不用影像而是waymo 對lidar 的依賴 就我自己的看法是不會比camera少的 所以頂多是雙主角
Lara, [16.09.20 11:53]
同意光達在測距上優勢明顯。不過之前做過汽車測距雷達的案子，前後裝 65m、邊角裝15m、側邊裝5m的雷達，感覺這種配置基本防撞也夠了，算成熟技術，很多車都是標配了，也不耗算力。我以為影像辨識主要是辨識路況、紅綠燈、障礙物，貓咪還是人類，影像測距只是輔助？
光達看不到車道線、停止線、紅綠燈顏色等等，但是可以提供更精細的環境障礙物輪廓，算是自動駕駛中比較進階的功能。
Miula, [16.09.20 11:54]
老實說這根本跟Lidar的定義不同了，這根本是以影像辨識為主的解決方案 https://technews.tw/2020/03/10/the-5th-generation-waymo-driver/
Miula, [16.09.20 11:56]
當然，，你要說這是雙技術主角我尊重你的個人意見，只是我看法不同，只有Lidar 沒有影像辨識根本無法自架，但只有影像沒有光達卻絕對可以自駕，我認為是有主配角之分的
Wind Lu, [16.09.20 11:58]
Lidar 可以讓整個系統更檢ˋ單，畢竟他需要的影像處理比較少，不過就成本太高了。
SugatRnko, [16.09.20 12:03]
若Lidar成本降到跟現階段算力成本相當的那一天，也許算力成本已經低到不像是成本了。
Peter Chang, [16.09.20 12:03]
No, camera多不代表 他是主角 可以只是他單一的覆蓋範圍小 所以要多個。 我認為單lidar or 單 camera 絕對可以自駕，只是系統可靠性的問題
Wind Lu, [16.09.20 12:06]
camera 多的好處是可以經由不同視角去擷取出更多的資訊吧
Miula, [16.09.20 12:09]
Lidar 無法辨識燈號，我不知道怎麼實現沒有鏡頭的自動駕駛
Peter Chang, [16.09.20 12:14]
好吧 你突破盲點， 我修正我的說法，我認爲以lidar 為主要技術，camera為輔助 可以實現自動駕駛。
Miula, [16.09.20 12:18]
那就看那條路線先成真囉