首先先跟大家道個歉，最近因為舉家搬回台灣所以一直沒機會跟大家繼續分享交流資訊。今天就來跟大家聊聊 comma two (C2) 和 comma three (C3) 視野的問題。

 

運算的極限

在我們開始談論之前，先請大家看看上面的這張圖，然後問問自已有沒有辦法判斷出接下來 2 秒該如何開車。

再請大家看上面這張圖，然後再問問自已有沒有辦法判斷出接下來 2 秒該如何開車。

是的，第一張圖便是 C2 目前可以看到(處理)的視野。

而第二張圖，便是 C2 的「相機」能見到的視野。

這時大概就會有人問，為什麼相機能看的這麼廣，而實際上 C2 處理的範圍只有這麼一小點？

我們都知道，C2 是一台基於 2016 年底出產的手機，使用的是高通 Snapdragon 821 的處理晶片，也是高通繼 820 後第二款擁有 ai 引擎 DSP 的 SoC。

這大概也是為什麼 C2 是從 821 開始吧？

comma.ai 團隊在一開始便指出，雖然當前可視範圍不大，但其控車效果已經超出原車廠系統很多，用完整的相機可視範圍差異並不明顯，反而會增加運算負擔以及發熱量。

然而，隨著他們技術上的進步以及追求更優良的控車表現，在 C3 推出之際，他們也將推出使用完整相機視野的模型: bigmodel。而這，將需要高額的算力需求，在目前來看 C2 似乎是不可能使用的。

 

物理可視的極限

這是一張 C2 相機以及 C3 雙相機可視範圍的對比圖，中間最小的框為 C3 的長距鏡頭，灰框為 C2 鏡頭，最外則是 C3 的廣角鏡頭。

不難看出，〝如果〞 C2 有幸能跑上面提到的 bigmodel，其最終的視野也將受限於相機的可視範圍。只有在擁有更佳的視野下，才更有可能擁有最佳的純視覺控車體驗，如：

• 視覺縱向控車 (ACC)

• C3 長焦鏡頭看得遠，可以更早辨識車輛、更早準備剎車。

• C3 廣角鏡頭看得廣，可以更早看到三寶一次切多條線道、更早預警。

• 視覺橫向控車 (LKA/LTA)

• C3 廣角鏡頭能看到更完整的道路曲率。

• 視覺盲點偵測

• C3 的內、外廣角鏡頭能看到車頭、車身兩側是否有車。

綜合以上所有的功能便能達到如 Tesla 的 NoA (Navigate on Autopilot) 功能，結合導航自動上下閘道、變道。

 

結論

有人說現在買 C3 買的是信仰，買 C2 是主流，我們會說，買 C3 買的是未來兩年的擴展性，買 C2 買的是當個現割的韭菜。

我們換個比喻：今天如果要買電腦，有人跟你說，C2 這台電腦目前使用剛剛好，裝完系統、軟體後跑起來大概會使用 70%~90% 的整體運算，而且 C2 這台電腦七月以後就沒辦法升級到新的系統，沒有任何的擴充空間。而 C3 可以裝接下來兩年推出的所有系統、軟體，還有 USB 可以外接其它硬體，但 C3 比 C2 貴2萬，你會怎麼買？