To jste mne nepochopil. Jde o to, že se po ulicích pohybuje mnoho různých objektů. To co dělá autopilot nyní je, že všechny tyto objekty musí identifikovat a pokusit se předpovědět jejich budoucí chování a podle toho upravit svou jízdu. Čím více objektů na ulici tím více strojového času potřebujete. V minulosti tedy docházelo k osekávání zpracování těchto dat, protože to prostě počítač nestíhal. Takže i když data z radaru objekt identifikoval, počítač na ně nebral ohled. Prostě nestíhal zpracovávat vše.(nehody to jasně dokladují) Jasně nyní má Tesla lepší počítač, ale každý není Tesla a já se na to dívám z pohledu Evropských automobilek, které zaostávají.
Pokud tedy bude na ulici třeba polovina vozů a dalších objektů schopna hned říct automobilu kdo jsou a jak se chovají, autopilotu to uvolní spoustu strojového času na lepší vyhodnocení ostatních objektů.
Je spousta příkladů se kterými má autopilot problém a nedokáže je rychle rozpoznat s dostatečnou přesností, žere mu to výpočetní výkon na analýzu další a další fotografie a přitom je triviální nechat vysílat semafor i s dostatečným předstihem jaká světla na něm budou pro jaký směr naskakovat. je triviální nechat každé auto vysílat co dělá jak rychle jede a kam pojede a je poměrně jednoduché naučit jízdní kolo “říct” jestli stojí nebo jede a pro autopilota pak vydedukovat, že na něm není žádný jezdec kolo stojí a přesto se pohybuje za autem, tak že je prostě jen na nosiči. To vše jsou úkony, které autopilot složitě vyhodnocuje. Není nutné tedy mít 100% objektů takto označených i částečný počet identifikovaných objektů výrazně zvedne bezpečnost. Dokonce i informaci o pohybu vozidla bez funkčního vysílače si mohou ostatní automobily vyměnit mezi sebou s dostatečným předstihem dřív než ho potkáte.

1) třeba zpráva o vyšetřování nehody, kde autopilot srazil chodkyni vedoucí kolo. Jasně je v ní uvedeno na jakou vzdálenost radar v noci tu paní viděl a přesto nereagoval.
2) Proto si myslím, že v první fázi se dočkáme implementace takového systému v uzavřených městských oblastech kde je tlak ekologů. Můj odhad je, že první bude nějaké Francouzské nebo Německé město. Renault i Mercedes na to mají připravené koncepty a je to jen o tom jestli do toho nějaká vláda naleje penize. A jak známe Evropu tak na toto se najde dotace snadno.
Pokud mluvíme u nějaké uzavřené oblasti jde nanejvýš o stovky semaforů(technologie už vyvinutá a odzkoušená je), existují i jednotky do aut které stojí při nesériové výrobě jen kolem 6tisíc, jednotky pro kola desítky korun. Ano nasazení nebude zítra, ale je to přesně ten druh projektu do kterého naleje Evropa ráda peníze. Rozhodně to je něco co lze začít testovat. I když Tesla na začátku příštího roku přijde s tím, že má L5 nikdo jí nedovolí to v Evropě provozovat.
Je to můj názor uvidíme kdo z nás se plete.

Vyložil jsem si jí přesně tak jak píšete. Senzory chodkyni viděly, ale autopilot ji nedokázal dostatečně přesně vyhodnotit.(to jak jí vyhodnotili jsem se nikde nedočetl) Stejný je případ i s tím brzděním …. autopilot nedokáže přesně vyhodnotit chování chodce a tak raději brzdí. Dělá to i Tesla pokud jde chodec po krajnici. No a protože jim to vadilo v plynulé jízdě a většinou je to nesmysl tak to vypnou a nechají na řidiče. Obojí je ale důsledkem toho, že počítač nemá šanci s dostatečnou přesností identifikovat a vypočítat chování objektu. Jedna věc je vidět a druhá věc je vědět co vidím a predikovat chování.
Pokud například autopilot rozezná kolo, ale už nerozezná, že kolo je vedeno….může se domnívat, že jde o cyklistu, který má dostatek času vozovku překonat a není třeba v zájmu plynulosti brzdit a zase obráceně. Autopilot nepočítá rychlost ani směr objektu jen sleduje stav protože na nic dalšího nemá výpočetní výkon.
Není těžké vidět…těžké je identifikovat… rozeznat kontext a předpovědět chování.
A to je prostě do značné míry o výpočetním výkonu. Cokoliv tento proces usnadní je obrovský přínos pro rychlost a bezpečnost.
Asi nemá cenu dohadovat se jestli v těchto případech byla víc chyba v algoritmu nebo ve výkonu. Řekl bych, že to jsou spojené nádoby. Dík slabému výkonu je očesaný algoritmus, který některé věci prostě nepočítá ale jen odhaduje s nějakou pravděpodobností. Z vyjádření EM je patrné, že výkon HW a rychlost analýzy je stěžejní a že museli přistupovat k ořezávání snímků což je problém už ve fázi identifikace.

Jak dlouhá cesta to bude si netroufám odhadnout. Každopádně souhlasím s tím že nemá cenu pouštět do ostrého provozu nějaký l4. Pokud se má autopilot sám od řidičů něco naučit, je potřeba je nechat řídit a nesnižovat jejich pozornost tím, že už některé věci autopilot umí a může je udělat za něj.
Na druhou stranu je velký rozdíl v nároku na autopilota na venkovské silnici, ve městě kde jde po ulici pár lidí a ve městě kde se po ulici pohybuje desítky osob aut, lidí na kole, na skejtu, s kočárkem atd. Tam už je to čistě o výkonu.
Dokážu si dobře představit jak dramatický rozdíl muže být mezi tím jestli autopilot dokáže a třeba i s dodatečnou pomocí nějakého RF čipu rozeznat že osoba u krajnice je dítě nebo dospělí. I taková maličkost může mít podstatný vliv na chování algoritmu a tím i plynulost provozu. Přesně tak se totiž zachová i řidič. Nepojedete stejně když jdou u krajnice děti a když tam jsou dospělí a takových příkladů kontextu a změně chování je spoustu.