以前的做法是让软件认识各种道路场景、交通规则和静态动态的物体，然后决定怎么走，现在是把大量人类司机驾驶的视频和雷达数据喂给模型，让模型自己摸索规律。
类似机器翻译，从之前的先做此法语法分析再做各种规则转换，变成了现在直接通过互联网语料学习。
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这得分端到端还是决策树，
特斯拉搞的端到端跟ACC就没毛关系了，端到端用视觉大模型去学习人类驾驶行为，人怎么开端到端就怎么开
激光雷达智驾目前主要还是用决策树，就是if...else if，码农把路上碰到的情况一个一个拆解分析，
然后逐一告诉机器碰到每种情况该怎么处理，这种就相当于是在ACC上做扩展


【 在 nlgdczm 的大作中提到: 】
: rt，只开过定速巡航的表示人类的确只能想象曾经见过的东西。
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修改:djkstra FROM 14.154.57.*
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