为何特斯拉永远无法打造真正可靠的全自动驾驶

文章指出，传统的图像和视频处理方法，包括胶囊网络和视频变换器，已经达到了瓶颈，即使是简单任务也需要巨大的资源。文章以YouTube的内容ID为例：尽管经过10年发展和1亿美元投入，它仍然无法高效处理短视频片段。特斯拉的全自动驾驶（FSD）因其承诺而备受批评，尽管承诺不断，但始终停留在SAE第二级，需要持续的人工监督，并且在事故后接受调查。作者声称，现代人工智能本质上受限，因为它依赖从大数据集中得到的统计相关性，而非真正的理解，导致在罕见场景中失败。文章介绍了TAPe（主动感知理论），一种用结构化T位编码几何和语义来表示场景的方法，能以最少资源实现识别。对于内容ID，TAPe将视频分解为每个由48字节描述的场景，使得在任意大小的存档中能即时匹配，仅需一台服务器，不需要图形处理器。作者指出，对于自动驾驶，仅靠计算机视觉是不够的，但TAPe完全解决了视觉部分的问题。