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title: "$特斯拉(TSLA.US)从技术角度解释一为啥 fsd 很难落地，当前阶段的 AI 是基于统计学原理做的，也就是尽可能的枚举所有的场景，然后拟合出无数个函数，用这些函数来解释这些数据。神经网络也就是这"
description: "$特斯拉(TSLA.US)从技术角度解释一为啥 fsd 很难落地，当前阶段的 AI 是基于统计学原理做的，也就是尽可能的枚举所有的场景，然后拟合出无数个函数，用这些函数来解释这些数据。神经网络也就是这无数个函数的组织结构。这种 AI 是没有理解能力的，它的特质决定了，只要有足够的数据，它就可以在一些很专业的领域轻松超越人类，但是相反，针对一些复杂的场景，没有足够的数据他就无法彻底解决问题。这就是当"
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locale: "zh-CN"
url: "https://longbridge.com/zh-CN/topics/20834524.md"
published_at: "2024-04-30T15:53:36.000Z"
author: "[我不是李白呀](https://longbridge.com/zh-CN/profiles/11407043)"
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# $特斯拉(TSLA.US)从技术角度解释一为啥 fsd 很难落地，当前阶段的 AI 是基于统计学原理做的，也就是尽可能的枚举所有的场景，然后拟合出无数个函数，用这些函数来解释这些数据。神经网络也就是这

$特斯拉(TSLA.US)从技术角度解释一为啥 fsd 很难落地，当前阶段的 AI 是基于统计学原理做的，也就是尽可能的枚举所有的场景，然后拟合出无数个函数，用这些函数来解释这些数据。神经网络也就是这无数个函数的组织结构。这种 AI 是没有理解能力的，它的特质决定了，只要有足够的数据，它就可以在一些很专业的领域轻松超越人类，但是相反，针对一些复杂的场景，没有足够的数据他就无法彻底解决问题。这就是当前 AI 模型做法的局限性，没有真正的智能，没有足够的时间，足够的数据，fsd 始终无法超越人类

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