NIO NOP / NADとXpeng NGP / XNGPには制限があります
$ニオ(NIO.US$ $シャオペン(XPEV.US$ $テスラ(TSLA.US$2つの記事は、NIO NAD(ナビゲーションアシストおよびインテリジェントドライブ) / NOP(自動運転ナビゲーション)およびXpeng NGP(ナビゲーションガイドドパイロット) / XNGP（完全な自動運転が実現する最後のステップ）について、いくつかの制限を示しました。 簡単な参照のため、記事ではそれらをNOA(自動運転ナビゲーション)と呼んでいます:
1) 依然としてレベル2のセルフドライブシステム
TeslaのFSDやXPengのXNGPを例に挙げたNOAシステムは、レベル2には過ぎず、つまりほとんどのタスクを人間のドライバーが監視する必要があるということを意味しています。
2) 誤解を招く意味のない名前
中国の自動車会社がNOA製品に多くの誤解を招く、または意味のない名前を与えたため、商業化可能な車両が完全に自動運転に近づいていると信じるのは簡単です。
NIOはそれをNOP（パイロットナビゲーション）およびNAD（NIOアシストおよびインテリジェントドライビング）と呼んでいます。
XPengは、NGP（ナビゲーションガイドドパイロット）と最近はXNGP（会社によると、完全な自動運転が実現する最後のステップ）と呼んでいます。
3）一貫性のない基準の欠如
単に覚えにくいだけでなく、異なる名称は一貫性のない基準を意味します。これらの会社が似たような製品で同じものを約束している保証はありません。一部の会社は市内の主な道路のみをカバーし、他の会社は小規模な路地に入ります。一部はLiDAR（レーザーベースのセンサー）を使用して精度を向上させるのに対し、他の会社はカメラのみを使用しています。消費者に販売される前に、テクノロジーがどの程度安全である必要があるかについて標準はありません。
4）資格の欠如
自動車業界アナリストであり、黄河科技大学の客員教授である張相氏は、「多くの概念は中国企業自身が参照または背景を持って作られています」と述べています。「NOAの達成基準は何ですか？何らかの資格はありますか？誰も説明できません。」
5）NOAは一部の都市に限定されています
ただ都市内でNOA機能を提供できるだけでは十分ではありません。あなた自身が実際にそのような都市に住んでいる必要があります。北京、上海、深セン、広州のような初級都市のいくつかで機能が利用可能になっています。
6）道路状況の複雑さによるNOA機能の限定性
HaomoのCaiはこう言います。「本物の都市環境は想像する以上に複雑です。それぞれの都市で計画や政策、運転スタイルが異なります」と。このため、「通常は赤、黄色、緑の3つの標識を備えた信号機を見ることが多いですが、一部の都市では5つの標識、漢字の標識、または三角形の標識があります。」しかし、これらの試験的な場所でさえ、市内のNOA製品はまだ限られた機能しか提供していません。
7）LiDARベースのシステムの問題
NIO NOPおよびXpeng NGPはLiDARセンサーを使用しています。一方、TeslaはLiDARセンサーを廃止し、カメラベースのシステムであるTesla Visionを使用しています。Datahuntによると、LiDARの最大の問題は、適応性の欠如です。多くの場合、地図に非常に依存して実装されており、実世界の道路でのテストは非常に少ないです。また、行われた場合でも、大規模かつ高度にマップされた道路に限定されています。しかし、一般人は毎日それらの道路を運転していないため、実用性がありません。
1) 依然としてレベル2のセルフドライブシステム
TeslaのFSDやXPengのXNGPを例に挙げたNOAシステムは、レベル2には過ぎず、つまりほとんどのタスクを人間のドライバーが監視する必要があるということを意味しています。
2) 誤解を招く意味のない名前
中国の自動車会社がNOA製品に多くの誤解を招く、または意味のない名前を与えたため、商業化可能な車両が完全に自動運転に近づいていると信じるのは簡単です。
NIOはそれをNOP（パイロットナビゲーション）およびNAD（NIOアシストおよびインテリジェントドライビング）と呼んでいます。
XPengは、NGP（ナビゲーションガイドドパイロット）と最近はXNGP（会社によると、完全な自動運転が実現する最後のステップ）と呼んでいます。
3）一貫性のない基準の欠如
単に覚えにくいだけでなく、異なる名称は一貫性のない基準を意味します。これらの会社が似たような製品で同じものを約束している保証はありません。一部の会社は市内の主な道路のみをカバーし、他の会社は小規模な路地に入ります。一部はLiDAR（レーザーベースのセンサー）を使用して精度を向上させるのに対し、他の会社はカメラのみを使用しています。消費者に販売される前に、テクノロジーがどの程度安全である必要があるかについて標準はありません。
4）資格の欠如
自動車業界アナリストであり、黄河科技大学の客員教授である張相氏は、「多くの概念は中国企業自身が参照または背景を持って作られています」と述べています。「NOAの達成基準は何ですか？何らかの資格はありますか？誰も説明できません。」
5）NOAは一部の都市に限定されています
ただ都市内でNOA機能を提供できるだけでは十分ではありません。あなた自身が実際にそのような都市に住んでいる必要があります。北京、上海、深セン、広州のような初級都市のいくつかで機能が利用可能になっています。
6）道路状況の複雑さによるNOA機能の限定性
HaomoのCaiはこう言います。「本物の都市環境は想像する以上に複雑です。それぞれの都市で計画や政策、運転スタイルが異なります」と。このため、「通常は赤、黄色、緑の3つの標識を備えた信号機を見ることが多いですが、一部の都市では5つの標識、漢字の標識、または三角形の標識があります。」しかし、これらの試験的な場所でさえ、市内のNOA製品はまだ限られた機能しか提供していません。
7）LiDARベースのシステムの問題
NIO NOPおよびXpeng NGPはLiDARセンサーを使用しています。一方、TeslaはLiDARセンサーを廃止し、カメラベースのシステムであるTesla Visionを使用しています。Datahuntによると、LiDARの最大の問題は、適応性の欠如です。多くの場合、地図に非常に依存して実装されており、実世界の道路でのテストは非常に少ないです。また、行われた場合でも、大規模かつ高度にマップされた道路に限定されています。しかし、一般人は毎日それらの道路を運転していないため、実用性がありません。
テスラの車で10億マイル以上走行したため、予測出来ない道路データが大量に蓄積されています。Tesla Visionはそのデータから学習し改善するための方法であり、LIDARよりもはるかに意味のあるものであることがわかっています。LiDARベースのシステムのその他の欠点は記事で説明されています。
結論
この投稿はNOAの制限についてです。自動運転技術において、いくつかの記事は（テスラFSDに比べて）自動運転技術が優れていると主張していますが、そうでないと言っている記事もたくさんあります。そのため、物語の両面を読むことが重要です。
結論
この投稿はNOAの制限についてです。自動運転技術において、いくつかの記事は（テスラFSDに比べて）自動運転技術が優れていると主張していますが、そうでないと言っている記事もたくさんあります。そのため、物語の両面を読むことが重要です。
$BYD(01211.HK$ $BYD Co.(BYDDF.US$ $S&P 500 Index(.SPX.US$ $Nasdaq Composite Index(.IXIC.US$ $テスラ(TSLA.US$ $VOLKSWAGEN A G(VWAGY.US$ $ニオ(NIO.US$ $リー・オート(LI.US$ $シャオペン(XPEV.US$ $ゼネラル モーターズ(GM.US$ $フォード モーター(F.US$ $リビアン オートモーティブ(RIVN.US$ $MERCEDES-BENZ GROUP AG(MBGAF.US$ $TOYOTA MOTOR CORP(TOYOF.US$ $吉利汽车(00175.HK$ $ルシード グループ A(LCID.US$ $ステランティス(STLA.US$
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Revelation 6 : 毎日、努力して時間をかけて書いていただきありがとうございます。読む機会を与えてくれているので、感謝しています。考えさせられますね！
ZnWCスレ主 Revelation 6: どういたしまして。この投稿が役立つことを願っています。
MonkeyGee : 少なくともNIOとXpengには自動運転モードがあります。テスラには何がありますか？テスラのオートドライブは決して機能しません。
ZnWCスレ主 MonkeyGee: 「コメント」を投稿していただきありがとうございます。
ZnWCスレ主 : 共有された記事に基づき、NIO NOP / NADおよびXpeng NGP / XNGPは顧客向けに限定的なL2自動運転機能のみを提供しています。標準化と認定が不足したいわゆる自動運転は、まだテスト段階にあります。一方で、多くの顧客がテスラの車で1億マイル以上を運転し、予測できない道路データの膨大な量を蓄積しています。
bullrider_21 ZnWCスレ主: テスラのAutopilot/ Full Self-DrivingはL2の自律性です。 Full Self-Drivingは完全に自律しているわけではないため、誤った表現です。フォード、GM、テスラなどが独自のADASを持っています。それぞれ、ADASを異なる名前で呼んでいるため、混乱しています。さらに、標準化や認定がない状態です。運転手がいるテスラ車で10億マイルが走行しても役に立ちません。運転手がいない車で1億マイルが走行しても、比較することはできません。
MonkeyGee bullrider_21: 私はオートドライブが作動している2台の車に乗っていました。テスラでは、電源を切る前に5分以上稼働させたままにしておくことができませんでした。そうしないと殺されます。馬鹿げたことをします。テスラの自動化は、子供が運転しているか、おじいちゃんが運転しているように感じます。対照的に、上海では旅行中ずっとxpengをつけたままにしておくこともできます。もちろん、自転車がどこからともなく目の前に落ちたときのように、たまに介入する必要があります。テスラがxpengを買えば、中国では王様になると思います。
bullrider_21 MonkeyGee: 聞こえますか？2つのブランドを実際に牽引したことのある人の話を聞いてください。そして、人々はテスラが最高だと思っています。この記事は一方的なもので、多くの不正確な点があります。
bullrider_21 Revelation 6: この記事は一方的なもので、多くの不正確な点があります。
テスラの自動操縦/完全自動運転も、やはりL2の自律性です。完全自動運転は完全自動運転ではないため、誤解を招く恐れがあります。フォード、GM、テスラには独自のADASがあります。それぞれがADASを異なる名前で呼んでいて、わかりにくいです。また、標準化や資格もありません。運転手が乗ったテスラ車を10億マイル走っても役に立ちません。運転手がいない状態で1億マイル走るなんて比較できません。
XpengとNioは高精度の地図に頼っていません。彼らはニューラルネットワークを使っています。つまり、彼らはAIを使ってさまざまな都市や地方の環境に合わせてトレーニングしているということです。
テスラはコスト上の理由からライダーとレーダーシステムを廃止しました。このため、彼らはL4の自律性を達成できませんでした。彼らは2016年から完全な自治を達成すると言ってきましたが、実現できませんでした。すべてのロボタクシーはLidarとレーダーシステムを使用しており、生命にかかわる怪我や死亡はありませんでした。テスラ車は、少なくとも93人のFSDによる死亡を記録しています。
正確な画像については、以下の記事を読んでください。
https://www.moomoo.com/community/feed/111013669765126?global_content=%7B%22invite%22%3A%22102079252%22%2C%22promote_content%22%3A%22mm%3Afeed%3A111013669765126%22%7D&data_ticket=8d79554dc8b17a0ea10adf128b61190d&futusource=nnq_search_search-result
ZnWCスレ主 bullrider_21: 「コメント」を投稿していただきありがとうございます。
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