回复64楼::
1. FSD的核心是实时感知
特斯拉的FSD系统主要依赖基于视觉的人工智能，通过摄像头和车载计算能力实时感知驾驶环境：
• 系统使用八个摄像头、超声波传感器以及（某些旧款车型中的）雷达来实时捕捉和理解周围环境。
• 特斯拉的设计目标是让汽车像人类驾驶员一样，通过“看到”的信息而非预存的地图来做出驾驶决策。
2. 地图在FSD中的作用
虽然特斯拉的FSD不是完全基于地图，但地图在以下方面仍起到辅助作用：
• 导航和路线规划：
• 地图用于规划路线，帮助车辆了解道路布局（例如转弯或高速公路出口的位置）。
• 特斯拉使用高精度地图来确保导航准确性，例如知道限速或需要转向的位置。
• 提供上下文信息：
• 地图可以为系统提供道路的上下文信息，例如限速、交叉路口的存在或某些区域的施工状况。
• 增强安全性：
• 预先映射的数据可以提醒系统注意已知复杂区域或潜在的危险区域。
3. 为什么FSD不是完全基于地图
特斯拉优先采用视觉技术而非依赖地图，基于以下原因：
• 动态环境： 道路环境经常发生变化，例如施工、交通状况或临时障碍物。仅依赖地图的系统可能会因为数据过时而失效。
• 可扩展性： 特斯拉的视觉优先方法允许系统在从未“见过”的道路上运行，而无需为每条道路维护详细的地图数据库。
• 成本效率： 避免依赖高精度地图，减少了维护和持续更新庞大地图数据库的开销。
4. 与其他系统的对比
许多竞争对手（如Waymo）使用高精度地图，结合LIDAR和雷达技术。特斯拉的方式不同，它更侧重于视觉和实时计算，模拟人类驾驶员的行为，地图则作为辅助工具使用。
5. 未来发展方向
特斯拉的FSD目标是实现完全独立于地图运行，使其更加灵活和适应性强。随着系统对复杂现实场景的理解能力逐步提高，对地图的依赖可能会进一步减少。目前，地图仍是一个有用的辅助层，但并不是系统的核心。

你的ai知识就是从chatgpt上粘贴复制吗？
你比ai帝大裤衩还是强一点点的，知道不懂的去问问chatgpt

我们说的根本就是两个问题...
基于摄像头的视觉识别？不是强ai
你知道强ai是什么意思吗？

你复制的内容提到的waymo才是更好的解决方案,你知道吗？
或者说是解决不同的问题
假设你说的fsd是100%可靠的...
想象一下两个安装了fad相向而行，都要通过一个路口，他们之间怎么通讯？
如果他们的turn time都是5秒的转弯时间，而且有同样的turn right， 两个同样的车就不知道怎么避让了,所以这个两个车就不知道怎么做了，把路堵死了...
这就是两个无人载具的通讯问题,
你和ai帝大裤衩根本就没读懂问题...
至于单机的视觉人工智能是一个很成熟的技术,我们1就不要讨论了
你可把我们讨论的问题输出chatgpt，问问现在ai能不能指挥一个团级单位，就像ai帝大裤衩十几年前预测的那样...
ai真神奇是吧...LOL

因为它的核心就是基于地图
这是常识...
什摄像头,什么传感器都是虚的，你懂吗？

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你知道你贴的信息，一直在说fsd的核心不是基于地图吗？