Tesla Model 3 Part 2 heute Nacht

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Re: Tesla Model 3 Part 2 heute Nacht

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ElektroAutoPionier hat geschrieben:Das sagt alles:

https://player.vimeo.com/video/188105076
geil und spacy ist das schon,obwohl ich jegliche fahrunterstützung ablehne.

lenkt der wagen nur?
oder bremst und beschleunigt das auto selbständig?

nie mehr strafe zahlen
https://www.youtube.com/watch?v=xaqJ16vMFJ8
Lebenskunst ist die Fähigkeit, auf etwas Notwendiges zu verzichten, um sich etwas Überflüssiges zu leisten.
Intelligenz ist, wenn man unlogische Sachverhalte logisch einordnen kann
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Re: Tesla Model 3 Part 2 heute Nacht

ElektroAutoPionier
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baeckerbursch hat geschrieben:Täuscht mich das oder die Hände sehen nicht entspannt aus?
Kann das sein das du etwas suchst? Also ich glaube die sind noch in der Erprobungsphase, sonst könnten sie ja heute schon sagen, dass sie auf Stufe 5 sind. Ich finde das schon sehr beeindruckend.
Renault Zoe Zen mit Rückfahrkamera aus F bis 03/2020
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Seit dem 04.01.2016 keinen Verbrenner mehr im Haushalt.
Mehr als 150 000 km rein elektrisch gefahren.

Re: Tesla Model 3 Part 2 heute Nacht

mstaudi
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Ich find's auch super spannend!
Aber klar, das Video ist zusammen geschnitten. Man sieht dass da noch Vieles nicht richtig funktioniert (Einparken, linke Spur bei Tesla Parkplatz,....), aber geil! Tesla geht halt sehr offensiv mit dem AP um. Weit voraus sehe ich sie deswegen aber auch nicht. Aber sie mischen die Branche auf. Und das ist.... Soooo geil!
Sorry für meine Ausdrucksweise.
Gruß, mstaudi

Re: Tesla Model 3 Part 2 heute Nacht

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baeckerbursch hat geschrieben:Oder anders: Wenn die Hardware verbaut wird die autonom zu Fahren (inkl. Rechenkapazität) reicht ;wird die Rechenkapaziät wohl kaum reichen um gleichzeitig autonom zu fahren + die Daten auszuwerten. Genau das müsste das System nämlich machen um den Unterschied zwischen ist (menschlicher Fahrer) zu soll (autonom) herauszufinden. Und dann die Unterschiede an Tesla weiterleiten.
Du solltest dringend eine Mail an Tesla schreiben. Offenbar haben die da etwas ganz Wesentliches übersehen! :o

Oder nein. Lass es lieber. Wenn ihnen keiner sagt, dass es nicht geht, dann machen sie es einfach trotzdem! :P
Zuletzt geändert von Volker.Berlin am Fr 21. Okt 2016, 13:59, insgesamt 3-mal geändert.

Re: Tesla Model 3 Part 2 heute Nacht

Naheris
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Volker.Berlin hat geschrieben:Die Ankündigung von gestern Abend bedeutet Technologieführerschaft auf Jahre hinaus
Vorsprung durch Ankündigungen!

Kannte ich eigentlich woanders her.

Darf ich dich auf dem TFF-Forum zitieren? ;)
Volker.Berlin hat geschrieben:Wenn ich die Kommentare drüben bei Wallstreet Online lese, dann bin ich mir ziemlich sicher, dass da keiner verstanden hat, was hier gerade passiert ist.
Das ist eine der zwei Möglichkeiten, warum die Leute dort schreiben, was sie schreiben. Sie könnten aber auch recht haben. Ist aber natürlich absolut unwahrscheinlich. Apple wusste schon, warum sie Projekt Titan schrumpfen. ;)

Ist aber auch komplett egal, weil Tesla heute etwas wirklich geniales geschafft hat. Sie hatten ja ein neues Produkt angekündigt. Und sie haben geliefert, und wie! Das "Self-Driving Capabilities"-Softwarepaket! Eine tolle, lange Beschreibung mit einem kleinen rechtlichen Disclaimer am Ende, den eh kein Tesla-Fahrer liest.

Tesla hat damit ein ganz neue Art von Produkt am Markt etabliert: 3.300€ teure Vaporware! Denn sie müssen erst liefern, wenn die gesetzlichen Voraussetzungen dafür erfüllt sein werden. Was nicht vor 2020 zu erwarten sein wird. Wenn das mal nicht ein komplett unerschlossener neuer Markt war! Einfach genial! :lol:

Sonstige Neuigkeiten?

Model S und X sind jetzt endlich von der Sensorik und Rechenleistung her fast auf dem Nivea von Mercedes oder Volvo oder Cadillac. Das ist damit wirklich (ganz ernst) sehr gut. Aber eben nicht uneinholbar führend. In Kombination mit Updatefähigkeiten aber unbestritten ein tolles Feature. Die einzige Ankündigung des Tages, die einen Mehrwert bietet.

Allerdings muss man noch bis mindestens Dezember auf ein paar Annehmlichkeiten verzichten: Notbremsassistentent, Abstandshaltung, Spurhaltung, Selbstparken und Summoning werden bis erst einmal nicht verfügbar. Also auf alles, was den Autopilot ausmacht. Das passt irgendwie nicht ganz zu dem angeblichen Vorsprung. Wenn Tesla das schon so lange testet, warum ist es dann jetzt noch nicht serienreif? Könnte es doch vielleicht sein, das Mobileye für Tesla etwas überraschend und verfrüht die Partnerschaft kündigte? Es ist nicht ganz unwahrscheinlich, dass dies hier für Tesla eine Flucht nach Vorne war.

Das ist verkraftbar, denn Tesla wird sicher liefern. Es dürfte aber noch länger dauern, bis das System so gut ist wie mit Hardware V1. Auch ist fraglich, ob Hardware V1 danach noch besser wird. Die Fahrzeuge ohne AP-Hardware werden ja inzwischen ein klein wenig stiefmütterlich behandelt, z.B. bei der GUI. Wir werden sehen.

Viel weniger angenehm für uns als Kunden ist, dass die Preise mal wieder gestiegen sind: in Deutschland um 1.100€ für die Kindersitze, um 2.200€ für den Autopilot und noch einmal 3.300€ für die Vaporware. Gerade der Autopilot ist erst vor wenigen Monaten schon einmal teurer geworden. Am 23.08.2016 kostete er noch 2.800€, dann 3.300€, jetzt 5.500€. 5.500€ Aufpreis, nur um einen Abstandsregler zu erhalten - und den erst mal nicht vor Dezember (oder später)? Den gibt es für ein zehntel in anderen Autos. Und bei einigen Premium-Fahrzeugen sind sie inzwischen Serie. Das ist kein Vorsprung. Das ist viel zu teuer.

Und zu guter Letzt zeigt Tesla auch, wie sehr man sich außerhalb Chinas Kritik zu Herzen nimmt. Der umstrittene Autopilot wurde jetzt nicht abgeschafft sondern ist sogar "Enhanced Autopilot" (derzeit nur mit der Funktionalität "Tempomat"). Und er kann mit "Self Driving Capabilities" aufgewertet werden (ohne Funktionalität). :lol:
Volker.Berlin hat geschrieben:Ich werde meine TSLA Aktien jedenfalls so bald nicht verkaufen.
Viel Glück. Der Aktienkurs ist an Tag 2 der Ankündigung schon wieder unter 200 USD gerutscht. Trotz uneinholbarem Vorsprung beim Autopilot. Trotz sieben Jahren Vorsprung beim Autobau. Trotz gigantisch tollen PV-Zellen (von Panasonic). Trotz der besten Zelltechnologie (von Panasonic).

Tesla baut tolle Autos und sind sicher ganz weit vorne bis führend bei Weitstrecken-BEVs. Der Rest ist aber Hype und Wunschdenken, dass "der Kleine es den Großen aber mal so ganz dolle zeigt".
Elektroautopionier hat geschrieben:Das sagt alles:
Ähnliche Videos gibt es seit Jahren von anderen Herstellern. Da fahren Passats durch Innnenstädte von Deutschland, Bosch-verbesserte Teslas und BMWs spurten über die Autobahn, Audis hetzen um die Nordschleife oder von Los Angeles bis nach Las Vegas, oder Uber-Fords und Volvos shutteln Gäste durch Pittsburgh. Und da sitzen mitunter keine Ingenieure am Steuer sondern Fahrgäste, Journalisten oder Dobrindts.

Bei Tesla? Da haben wir ein geschnittenes, beschleunigtes Video. Das reicht für Tesla wohl. Dann sollte es eigentlich für den Quantino auch reichen, oder? ;)

In dem Video sind mir mehrere Dinge aufgefallen:
- Die Fahrt ist beschleunigt abgespielt.
- Die gefahrenen Abschnitte sind recht übersichtlich.
- An Kreuzungen sieht man selten den Innenraum.
- Es ist vergleichsweise wenig Verkehr unterwegs.
- Alle Fahrzeuge die in derselben Richtung unterwegs sind scheinen merklich schneller und überholen den Tesla zum Teil.
- Das Model X fährt bei der Einfahrt in den Parkplatz über eine Stopplinie - aber in der falschen Richtung. So würde ein Mensch fahren, keine Maschine die klaren Regeln folgt. Sie würde spitz einbiegen und ihre Spur halten. Es ist nicht unwahrscheinlich, dass das Model X hier einem vorgegebenem Fahrweg folgt.

Das klingt jetzt nach Bashing, ist es aber nicht. Das ist einfach nur Stand der Selbstfahrtechnik, und das ist ja nichts schlechtes. Es würde aber auch heißen, dass Tesla genau wie alle Anderen das Kartenmaterial für Selbstfahren braucht. Einen Vorsprung hätten sie dann nicht, eher einen Rückschritt verglichen mit Google, Uber-Ford-Volvo und Bosch.

Zudem ist es schon etwas verwunderlich, warum das Auto selbst fahren kann, die ganzen Assistenzsysteme aber für die Serienfahrzeuge noch nicht verfügbar sind. Kann es sein, dass dieses Video am Ende gar kein Serienfahrzeug zeigte? ;)
Volker.Berling hat geschrieben:... Fleet Learning...
Die meisten Leute wissen nicht, was Fleet Learning wirklich bedeutet. Und sie können sich nicht vorstellen, was es beim Anbieter vor-Ort für Infrastruktur voraussetzt. Da reichen tausende herumfahrende Sensoren und Datenübertragung bei weitem nicht aus. Man benötigt ein richtig starkes Rechenzentrum, welches alle Daten erst einmal speichert um sie in Verhältnis zu setzen. Das kann nämlich nicht jedes Fahrzeug für sich tun - es klappt erst, wenn die Daten zentral verfügbar sind. Erst dann kann man sie abgleichen und daraus Schlüsse ziehen.

Im Folgenden mal ein paar oberflächliche Details zu Fleet Learning. Vorsicht, lang:

TL;DR: Wen Selbstfahrforschung und Fleet Learning interessiert, der sollte sich mal bei Google durch die entsprechenden Informationen arbeiten. Der Google Car Blog ist unglaublich interessant. Der geneigte Leser kann daraus dann auch ableiten, was ein Fleet Learning für Tesla bedeuten würde, und ob Tesla dafür überhaupt A) die Kapazitäten, B) die technische Ausrüstung und C) ausreichend ausgestattete Fahrzeuge besitzt. Alternativ ist alles zum Thema Volvo DriveMe auch interessant, und in Zukunft die Uber-Ford-Volvo Testfahrten in Pittsburgh.

Fleet Learning geht einfach. Alle Autos zeichnen Daten auf, schicken die auf Elons Laptop und der macht dann ein bisschen Voodoo. BANG! Besserer Autopilot. Oder wie? Natürlich nicht. Bei Fleet Learning ist der am wenigsten aufwändigste Teil das Datensammeln! Das ist der einfache Teil.

Fangen wir mal mit der Lokalisierung an. Ich habe Einblick in ein State-of-the-Art Versicherungs-Telematik-Projekt. Das ist bereits eine Art Fleet Learning, nur werden daraus eben Versicherungsdaten gewonnen. Risikoreiche Straßen, Orte, Fahrweisen, Geschwindigkeiten und Fahrzeuge. Das ist um Welten einfacher als das, was Tesla machen will. Aber der Aufwand ist hier in der Testphase schon riesig. Mit dutzenden Mitarbeitern, nicht wenige davon Mathematiker. Mit Dienstleistern mit Großrechenzentren. Mit Software von Professoren mit internationalen Auszeichnungen. Und einem hohen siebenstelligen Jahresbudget. Und alles, was die Versicherung will ist es, die GPS-Daten des Trackers auf die Straße anzupassen, daraus die gefahrene Geschwindigkeit ermitteln und riskante Manöver finden. Für ein paar hundert Testfahrzeuge, die alle nur in einer kleinen Region herum fahren.

Jetzt könnte man denken, das das bei Tesla einfacher ist. Die kennen die Geschwindigkeit und die gefahrene Straße, was die OBU der Versicherung nicht kann (sie hängt nicht am CanBus). Das ist aber nur bedingt richtig, weil sich das Fahrzeug irren könnte und damit die Daten falsch sein können. Somit muss man die Daten zumindest verifizieren. Das ist zwar weniger aufwändig, aber Tesla hat ungleich viel mehr Fahrzeuge. Trivial ist es zumindest nicht.

Alleine die Straße aus GPS-Daten abzuleiten ist nicht ganz einfach. Die können parallel liegen, übereinander, mit Rampen verbunden, oder aber durch Baustellen verlegt werden. Dazu kommt, dass das gesamte Straßennetz nicht stabil ist. Es wird umgebaut, Spuren umgelegt, Verkehrsführungen geändert, Kreisel eingebaut, Verkehrsinseln aufgestellt. Und selbst wenn man nichts tun würde, wandert das Straßennetz trotzdem. Diese Bewegung ist zwar nur im mm-Bereich jedes Jahr - bei uns. Aber es gibt Regionen, da verlegen sich Straßen gleich mal um ein paar Meter weil die Erde ein bisschen wackelt. Für die genaue Positionierung einer Flotte ist das ein bemerkbar und zusätzlicher Aufwand. Daher vermisst man Straßen auch immer wieder neu. Auch das muss berücksichtigt und ggf. angepasst werden, ansonsten werden die früher gesammelten Daten "schlecht".

Das mag jetzt nicht eingängig sein. Aber wir sprechen von Computern, nicht von Menschen. Ein Mensch kann so eine Abweichung ganz einfach korrigieren. Das geht intuitiv. Ein Computer? Dem muss man das erst einmal beibringen, für genau diesen einen Fall. Jetzt gibt es aber mehr als genau einen Fall. Das ist unglaublich aufwändig. Digitale Daten sind da unglaublich grausam und pflege-intensiv. Ich spreche da aus Berufserfahrung.

Tesla reicht die Straße alleine aber nicht aus. Tesla braucht die genaue Position: die Spur und den Straßenabschnitt. Und selbst das reicht nicht aus. Man braucht es genauer. Man muss aus den Daten erkennen können, ob das Fahrzeug vor, an, auf oder über einer gewissen Markierungslinie steht. Ob das Fahrzeug genau auf der Spur oder dazwischen steht. Ob es auf der Straße oder dem Radweg stand, auf der Hochstraße oder darunter. Tesla reicht eine Lokalisierung auf 3 Meter genau einfach nicht aus, vor allem nicht in engen Straßen zwischen Hochhäusern und tausenden EM-Störungen. Und die Position selber ist auch nicht ausreichend. Die genaue Ausrichtung braucht man zusätzlich. Da muss man auch wissen, ob das Fahrzeug etwas gedreht stand, denn dann könnte die Radarreflektion ganz anders aussehen, oder ein sonst nicht sichtbarer Spiegeleffekt zum Tragen kommen.

Um so genaue Daten zu erhalten braucht man im Fahrzeug aber Präzisions-GPS. Und sind die in Teslas verbaut? Eher unwahrscheinlich, weil die A) viel teurer sind, B) das sicher getweetet worden wäre. Es wären nämlich weltweit die ersten Serienfahrzeuge mit Präzisions-GPS. Das wüssten wir sicher!

Sagen wir aber, Tesla kriegt die Daten trotzdem. Vielleicht sind diese Sensoren vorhanden, oder vielleicht ist Tesla einfach genialer als alle Anderen. Egal. Dann kann Tesla jetzt erst einmal nur berechnen, wo genau die Daten aufgezeichnet wurden. Daraus kann man selber aber noch keine Schlüsse ziehen. Aber man braucht diese Lokalisierung, damit man die Daten mit allen anderen Daten in Verbindung setzen kann. Dann erst kann man die korrekten Vergleichsdaten finden. Denn erst jetzt kann man versuchen ein seltsames Radarbild mit denen der Nebenspuren abzugleichen. Dann erst kann man "seltsame" Informationen zur Analyse überhaupt finden.

Aber um die Daten zu analysieren muss man sie zudem genau klassifizieren und indizieren. Und um das zu tun machen wir nun genau das, was alle Fahrzeuge auch schon für sich gemacht haben: man wertet die Sensordaten genau wie das Fahrzeug erneut auf. Für alle Fahrten, für alle Fahrzeuge. Damit kann man nun die Fahrt genau klassifizieren und für Analysen anhand von "Tags" indizieren. S kann man später dann z.B. ganz schnell eine Fahrt mit perfektem Wetter und eine Fahrt mit Blendung finden kann, z.B. um in Zukunft Blendwirkungen an der selben Stelle reduzieren zu können.

Diese indizierten Daten überprüft man dann mit identischen anderen Daten um Fehlersätze zu finden. Vielleicht hatte ein Fahrzeug ja ein falsch justiertes Radar, oder eine flackernde Kamera, oder es hat nur gerade eine Glaserei einen riesigen Spiele über die Kreuzung getragen hat und die Kamera gestört. Wobei man aber schon einen händischen Eingriff braucht, den so etwas erkennt der Computer nicht einfach so. Er erkennt Abweichungen. Das Sortieren kann er erst vornehmen, wenn mal ein Mensch solche Abweichungen identifiziert und die Erkennung ermöglicht hat. So ein Prozess ist erneut extrem aufwändig, und definitiv nicht in Echtzeit möglich.

Und ist man jetzt fertig? Nein! Jetzt geht der Spaß erst richtig los! Erst jetzt kann man überhaupt anfangen aus den gesammelten Daten irgendwelche Erkenntnisse zu gewinnen. Dazu muss man nun die Daten miteinander vergleichen. Alle Daten an allen Punkten mit identischen Herangehensweisen. Oder man sucht gezielt bestimmte Fälle die einen interessieren. Egal was man macht: die echte Rechenleistung wird erst jetzt notwendig. Alles vorher war ja nur Vorbereitung der Daten.

Diese Analyse geht natürlich auch nicht mehr in Echtzeit. Auch hier müssen letztendlich Menschen zu Erkenntnissen gelangen. Neuronale Netze helfen nur bei der Findung der seltsamen Konstellationen und der Auswertung. Ohne sie wäre es aber absolut unmöglich.

Die Rechenleistung die für Fleet Learning benutzt wird muss einem Vielfachen der Fahrzeuge entsprechen, die an der Datensammlung teilnehmen. Sonst bleibt ein immer größerer Teil der Daten ungenutzt. Sonst ergeht es Tesla wie dem CIA bei den Anschlägen auf das World Trade Center: sie hatten die Daten, wussten aber nichts davon, da sie die Daten die sie hatten nicht auswerten konnten. Sie suchten die Nadel in einem Heuhaufen der Größe des Mondes. Da hilft auch ein wirklich großer Magnet nichts mehr.

Das ist schon mal alles andere als einfach. Und es ist nur der Teil, von dem ich überhaupt Ahnung habe! Da gibt es sicher noch viel mehr Stolperfallen und fiese Details, die das alles noch komplexer machen.
_____________________________

Um einen Vorteil aus der Fahrzeuganzahl zu haben müsste Tesla ein ausrechend großes, hunderte Millionen schweres Rechenzentrum aufbauen. Das ist erst einmal möglich. Es ist aber unwahrscheinlich, da ich noch nicht gesehen habe, dass einer der sehr wenigen Anbieter der entsprechenden Software Tesla als einen Partner listet. Klar könnte Tesla die selber schreiben. Aber sind wir mal ehrlich: wie viele Topmathematiker hat Tesla in den letzten Jahren gleich angeworben? Das dürften nicht so viele sein. Und das Thema ist höllisch komplex. Solche Software kauft man ein.

Die notwendige Rechenleistung im Backend ist der Grund, weshalb man derzeit überall nur mit ein paar Dutzend Fahrzeugen arbeitet. Mehr Daten kann man überhaupt nicht sinnvoll auswerten. Man braucht auch nicht mehr als einige Dutzend Fahrzeuge die in einem beschränkten aber ausreichend unterschiedlichen Umfeld unterwegs sind. Deswegen sind entsprechende Flotten auch ungefähr immer gleich groß. Bei Google. Bei Uber-Ford-Volvo. Bei allen.

Es ist zudem wesentlich sinnvoller gezielt die Daten zu erfassen als sie durch Zufall zu sammeln. Will man Daten über Stürme, wartet man eben auf den perfekten Sturm und schickt die gesamte Flotte los. Will man Daten über Schnee lässt man die Flotte beim ersten Schneefall auf die Straße los. Und will man Aufzeichnungen bei Blendungen sucht man sich passende Straßen und lässt die Flotte jeden Morgen darüber brausen, jede 30 Sekunden ein Fahrzeug, in beide Richtungen. Dadurch werden die zur Verfügung stehenden Daten besser, weil man sie eben kontrollierter sammelt und viel mehr Vergleichsdaten für die selbe Stelle zu ähnlichen Zeitpunkten erhält.

Und überprüfen kann man die Ergebnisse dann mit den Fahrzeugen, die dauernd einfach mal so in der Gegend herum fahren. An normalen oder weniger normalen Tagen. Tags und Nachts. Als Kontrollgruppe ob meine Erkenntnisse funktionieren.
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Was in Echtzeit geht sind Verkehrsstörungen und ggf. Spurführungsänderungen der Straßen aufgrund einer Baustelle zu finden. Das kann man aber auch mit reinem, normalen GPS und einer minimalen mobilen Datenverbindung. So funktionieren so ziemlich alle Online-Navigationssysteme und Google Maps via Android seit Jahren (für Verkehrsstörungen) und OpenStreetmap (für bauliche Veränderungen). Und so funktionieren in Zukunft Telematik-Verträge der Autoversicherungen.

Klar kann das Tesla jetzt auch, was super ist. Aber ein Vorsprung von Tesla ist hier nicht gegeben. Google kann das mit ihren Millionen Handies und Online-Navis eindeutig besser. Und auch die Autohersteller sind da besser aufgestellt als Tesla. So hat VAG mehr Fahrzeuge mit Online-Navis verkauft, die solche Daten schon liefern, als Teslas Fahrzeuge gebaut hat. Dito Ford. Dito GM. Dito BMW. Dito Mercedes. Und BMW, Mercedes und VAG haben sogar den eigenen Kartenservice dazu für richtig viel Geld gekauft. Der fehlt Tesla. Anzunehmen, dass sie das auch mal so schnell nebenbei mit Programmieren dürfte wunschdenken sein. Denn so einen Service könnte man für richtig viel Geld vermarkten. Und davon wüssten wir ganz sicher.

Oder eben um die Karten zu bauen, die ich dann meinen Fahrzeugen zur Verfügung stelle. Das konnte das Model S aber eigentlich auch schon ohne AP-Hardware.

Der Vorsprung durch diese Ankündigung von Tesla ist also eigentlich nicht gegeben. Außer Tesla hätte hier den heiligen Gral der Informationstechnologie gefunden und das alles vereinfacht. Aber davon wüssten wir ganz bestimmt auch schon.
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Re: Tesla Model 3 Part 2 heute Nacht

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Re: Tesla Model 3 Part 2 heute Nacht

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Ihr wisst schon, dass die NVIDIA Hardware selbst das Machine Learning zur Bilderkennung nutzt?
Das kleine Nvidia Board soll nach Erfahrungen eines Forenkollegen beim Lernen von Bildern mit einem neuronalen Netzwerk um Faktor 450 schneller sein als eine Standardworkstation mit 8-Kern Xeon....
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Re: Tesla Model 3 Part 2 heute Nacht

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Machine Learning ist aber nicht gleichbedeutend mit Fleet Learning. NVIDIA macht so etwas ähnliches wie andere, nur eben in VRs. Sie trainieren gezielt kleine Gruppen von Fahrzeugen in der simulierten VR. Auch hier nutzt man nicht wirklich viele Fahrzeuge. Dann schauen sie dort nach, wie sich ihre trainierten Fahrzeuge so schlagen. Erst das Ergebnis wird dann zu Selbstfahr-Software gepackaged und an die Fahrzeuge ausgeliefert.

Fleet Learning ist etwas leicht anderes. Dort lernt die Flotte eher durch die Flotte direkt. Staumeldungen heute sind eine Art Fleet Learning.
______________________

@TimoS:
Das habe ich über zwei Tage geschrieben. Da ich ziemlich schnell tippe (ich schreibe viel Konzepte) dauert das kürzer als man denken könnte. Zudem hatte ich schon bei der letzten Tesla-Ankündigung über Fleet Learning von Tesla so etwas vorbereitet. Ich finde das Thema sehr spannend, und so etwas zu schreiben sorgt dafür, dass man noch einmal darüber nachdenkt.

Ich habe es nur damals nicht gepostet. Auf einem Tesla-Forum kommt so etwas Hochverrat gleich. ;)
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Re: Tesla Model 3 Part 2 heute Nacht

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Mensch Naheris, was hat Dich nur so verbittert? Falls Du versuchst, mir die Augen zu öffnen für die Wahrheit: Tu Dir einen Gefallen und lass es. Finde Dich einfach damit ab, dass ich ein hoffnungsloser Fall bin.

Im Übrigen kann ich Dir nur dasselbe raten, was ich schon baeckerbursch geraten habe: Du solltest dringend eine Mail an Tesla schreiben. Offenbar haben die da etwas ganz Wesentliches übersehen!
Naheris hat geschrieben:Darf ich dich auf dem TFF-Forum zitieren? ;)
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Re: Tesla Model 3 Part 2 heute Nacht

bernd71
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Volker.Berlin hat geschrieben: Im Übrigen kann ich Dir nur dasselbe raten, was ich schon baeckerbursch geraten habe: Du solltest dringend eine Mail an Tesla schreiben. Offenbar haben die da etwas ganz Wesentliches übersehen!
Die haben sicherlich nichts übersehen. Es ist ja nicht so das Unternehmen alles erzählen, es wird nur veröffentlicht was einem positiv zu Gesicht steht. Vielleicht gibt es auch Kooperationen die aus was auch immer liegenden Gründen (vorläufig) geheim hält. Weiß man alles nicht.
Es wird eine Video gezeigt, dass jetzt nicht so viel aussagt. Die Strecke wird gut bekannt sein, es wurde geschnitten vielleicht damit es kürzer ist oder weil man etwas nicht zeigen will, wir wissen es nicht. Genau so wäre es bei solchen Videos anderer Firmen, ist nicht Tesla spezifisch. Ich bezweifle aber das autonomes (Stufe 5) fahren so schnell kommen wird, Stufe 4 wird schon schwierig genug und wohl erst mal nur langsam für bestimmte Situationen (Autobahn, Stop and go) kommen.

Die Frage ist halt, warum baut man die Hardware schon ein, obwohl man die Assistenten noch nicht fertig hat? Das kann man positive deuten oder negativ. Was letztendlich stimmt werden wir wohl nicht erfahren.
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