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[时事热点] 尊界刹车门的AI问答

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  • TA的每日心情
    开心
    2020-1-2 23:51
  • 签到天数: 2 天

    [LV.1]炼气

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    楼主
     楼主| 发表于 昨天 09:57 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    本帖最后由 五月 于 2026-10-14 10:07 编辑

    首先,这事上江淮和华为干了傻逼的事。刹车部件设计不合理。应该道歉和免费更换。

    如果是我,我就给大家全换成钛合金的。成本几百块钱。全世界人民随便踩。踩断踩弯奖励一百万。

    其次,我非常讨厌懂车帝。

    我问了豆包一个问题,这是回答。(我数学很烂,其实有点看不懂,汗)。下面是豆包的回答:

    (转帖的时候有些奇怪的数学符号爱坛无法上传。大家凑合着看吧。豆包随时可以自己问。)

    =====================

    如果一个人测试一个车型的零部件,连续三部测试车都踩断了那个零部件。假设市场上有3000部车。那么3000部车上的同样零部件被踩断的概率是多少?


    # 先明确问题边界

    >
    > 试验现象:**连续 3 台测试样车,同一个零件,全部踩断**
    > 总量产数量:3000 台
    > 目标:估计 “一台车该零件会被踩断” 的失效概率 p,再看 3000 台里出现失效的相关概率。

    ⚠️ 重要前提:
    这里默认:

    1. 零件之间独立同分布;
    2. 抽样是随机抽样;
    3. 只有两种结果:踩断(失效)/ 不踩断(合格);
    4. 我们没有预先知道 p,只能从「3 个样本全部失效」这个观测来做统计推断。

    >
    > 注意:**不能直接得出 “3/3 = 100%,3000 台都会断”**。3 次全失效只是一个小样本观测,不是证明 \(p=1\)。

    ## 方法 1:经典频率学派(置信区间,二项分布)

    试验:\(n=3\) 样本,\(k=3\) 失效。
    二项分布:\(P(X=k|p)=\binom{n}{k}p^k(1-p)^{n-k}\)
    观测事件:\(P(\text{3个全断}) = p^3\)

    ### 单侧 95% 置信下限(最常用,可靠性工程)

    对于 \(n=3,k=3\) 全部失效,**Clopper-Pearson 置信区间**:
    求 95% 置信下限 \(p_L\):

    \(\sum_{x=3}^3 \binom{3}{x} p_L^x(1-p_L)^{3-x}=0.05\)
    \(p_L^3 = 0.05 \Rightarrow p_L = \sqrt[3]{0.05}\)
    \(p_L \approx 0.368\)

    \(\sum_{x=3}^3 \binom{3}{x} p_L^x(1-p_L)^{3-x}=0.05\)
    \(p_L^3 = 0.05 \Rightarrow p_L = \sqrt[3]{0.05}\)
    \(p_L \approx 0.368\)

    解读:
    在 95% 置信水平下:**该零件的单台失效概率 p 至少约 36.8%**。
    p 的取值范围:\([0.368,\ 1]\)
    也就是:我们有 95% 把握,单个零件踩断概率 ≥36.8%,最高有可能 100% 全部失效。

    >
    > 通俗说:3 台测试件全断,在统计上,不能排除 “所有 3000 台都会断” 的可能性;同时也不能断定一定全部都会断。

    ## 方法 2:贝叶斯估计(工程里可靠性常用,先验均匀分布)

    假设我们事前一无所知,取均匀先验 \(p \sim U(0,1)\)
    后验分布:Beta (\(\alpha=k+1=4,\beta=n-k+1=1\))
    后验均值:
    。。。。。。

    贝叶斯期望:**单台失效概率的期望值是 80%**。

    也就是基于 “3 台全部踩断” 这个证据,在贝叶斯框架下,预估任意一台车零件踩断的平均概率是 **80%**。

    ### 延伸问题:3000 台里**至少 1 台踩断**的概率(用 p=0.8 举例)

    > 如果单台失效概率真的是 80%,那 3000 台车**几乎必然会出现大量零件踩断**,几乎不可能一台都不断。



    但是,这里有一个巨大的工程逻辑关键点(非常重要)

    >
    > 你这个试验:**连续 3 台测试车踩断零部件**
    > 这里有两种完全不一样的场景,结论天差地别:

    ### 场景 A:这是**破坏性极限载荷测试**(工程最常见!)

    工程师专门施加远超正常使用的极端载荷去硬踩,目的是寻找破坏极限。

    哪怕 3 台全部踩断,**这不代表用户日常使用下会踩断**。
    这个失效概率 p 是【在这个超大测试载荷下】的失效概率,**不是真实道路使用场景下的失效概率**。

    >
    > 例:测试时施加 2 倍额定载荷把零件踩断;正常用户永远踩不出这么大的力。3000 台在正常使用下几乎不会断。

    ### 场景 B:这是**模拟真实用户工况的耐久性测试**,载荷就是正常使用最大载荷

    这时上面的统计推断才生效:3 台全断,说明设计大概率存在缺陷,量产 3000 台会有很高概率发生失效。

    ## 总结一句话

    1. 如果只是极限破坏测试:**不能推断市场 3000 台车会踩断**,只是零件在超大外力下会坏。
    2. 如果测试载荷等同于真实使用工况:
       - 小样本 3 台全部失效,贝叶斯估计单台失效概率期望约 80%;
       - 95% 置信区间:单台失效概率至少 36.8%;
       - 若 p 真的这么高,3000 台量产车几乎一定会出现大量零件断裂。

    你想,我们可以再区分:

    - 「抽样随机故障」
    - 「系统性设计缺陷(所有零件本身设计就弱,只要达到这个载荷就断)」
    这两种情况的区别。工程上这是两类完全不同的问题。


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    参与人数 4爱元 +44 学识 +2 收起 理由
    wbxy436 + 10
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    johnsonjian + 12
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  • TA的每日心情
    擦汗
    2026-3-17 22:01
  • 签到天数: 1133 天

    [LV.10]大乘

    沙发
    发表于 昨天 10:43 | 只看该作者
    如果一个硬币连续扔了五次都是正面朝上,那么扔下一次的结果你认为是怎样的?

    A:  统计均值回归,下一次扔肯定是反面朝上

    B:每次扔硬币都是独立事件,下一次扔结果是正面和反面的概率各50%

    C:大概率还是正面朝上,在扔之前要先检查下这硬币是不是两面都是正面

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  • TA的每日心情
    开心
    2020-1-2 23:51
  • 签到天数: 2 天

    [LV.1]炼气

    板凳
     楼主| 发表于 昨天 10:56 | 只看该作者
    大黑蚊子 发表于 2026-10-14 10:43
    如果一个硬币连续扔了五次都是正面朝上,那么扔下一次的结果你认为是怎样的?

    A:  统计均值回归,下一次扔 ...


    哈哈,这道题我会。

    如果是课本习题,正确答案是50%概率。

    如果是现实生活遇到,我会选正面,因为要么硬币不均匀,要么两面都是正面。

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  • TA的每日心情
    开心
    5 天前
  • 签到天数: 1054 天

    [LV.10]大乘

    地板
    发表于 昨天 12:48 | 只看该作者
    网信办发布的《网络测评活动规范》


    四、从事网络测评活动,涉及对产品功能、性能等项目测试,应当委托具有法定检验检测资质许可的检验检测机构按照相关标准以及技术规范开展测试,并明示测试依据的标准以及技术规范,按照规定保留测试样本以及测试数据、图片、视频等记录,确保测试数据、结果可以追溯。

    国家对测试依据的标准以及技术规范有强制性规定的,应当遵守其规定。相关测试项目已有国家标准、行业标准的,应当优先采用国家标准、行业标准。确需采用其他标准或者非标方法进行测试的,应当说明其与国家标准、行业标准的异同;采用非标方法的,还应当事先进行方法论证。


    八、从事网络测评活动的组织或者个人,应当对与测评活动有关的检验检测机构资质许可、检验检测报告真伪等信息进行核验,不得委托无资质许可的检验检测机构,不得展示、引用虚假资质许可证书或者检验检测报告。




    网信办今年6月8日刚颁布的这个规范,该是检验含金量的时候咯~  如果不据此处罚懂车帝,那就足证江淮汽车和华为设计有重大缺陷;如果重罚懂车帝,那肯定就会在行业内树个标杆,以儆效尤。

    咱不站队,就纯吃瓜。 掌柜的预测下最后结果如何?  各打五十大板么?     开个盘?        

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    hsb
    给力: 5 涨姿势: 5
      发表于 昨天 13:32
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    该用户从未签到

    5#
    发表于 昨天 18:10 | 只看该作者
    本帖最后由 雷声 于 2026-10-14 18:13 编辑

    兄弟以前干汽车零件测试的,以我的浅见,豆包这话看起来很严谨。其实很扯淡。 它不知道工业生产上有个批次的问题。就是说,这批产品和那批产品肯定有总体差别,有时候差别会大到离谱。当然品控的头等大事之一就是尽力减少这种批次间差异。 如果差异很大,那一定得找到原因。以前的老东家的某个主力产品几次试验出了极大的性能差别,从设计到生产到测试都昏股去了,完全无法理解。后来花了好几年不知道多少钱要搞明白那几个批次之间的性能差异哪里来的,当然最后确实是搞明白了,简单地令人发指,然后公司决定不公布了,很可惜,按研究的质量真得值几个博士副教授啥的。
    这次踏板门,具体怎么样没法说。不过要说撙节这车的踏板肯定会断或者肯定不会断是不严谨的。起码得多买几个批次的车踏板多做几次。现在断了三次,确实很严重了。但是也确实不能说人家的踏板一定会断或者有很大概率会断,毕竟你买了特别差的批次的产品也是很可能的。
    测试的意义就在于发现极限情况,确认确保极限情况下的安全性可知可控。 撙节的厂商应该隆重感谢懂车帝这帮人,毕竟人家发现了你自己没发现的风险和潜在故障。这是买都买不来的大恩德。

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2026-3-17 22:01
  • 签到天数: 1133 天

    [LV.10]大乘

    6#
    发表于 昨天 18:22 | 只看该作者
    雷声 发表于 2026-10-14 18:10
    兄弟以前干汽车零件测试的,以我的浅见,豆包这话看起来很严谨。其实很扯淡。 它不知道工业生产上有个批次 ...

    三辆车,不同批次,三个踏板总成
    断在同一个地方,断裂的样子还很像
    我觉得供应商的生产工艺控制能力还是挺强的
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    该用户从未签到

    7#
    发表于 昨天 19:47 | 只看该作者
    大黑蚊子 发表于 2026-10-14 18:22
    三辆车,不同批次,三个踏板总成
    断在同一个地方,断裂的样子还很像
    我觉得供应商的生产工艺控制能力还是 ...

    那就基本上是设计问题了,品控不背这锅。当然也有极小概率是同一批次的劣质原料造成的。
    cchere上有人发了设计图,感觉是实习生做的。或者AI做的,然后AI批的。我从本科毕业就没有做过机械设计了,看一眼也觉得十分不靠谱。

    回的内容太短居然还发不出来。
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  • TA的每日心情
    擦汗
    2026-3-17 22:01
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    [LV.10]大乘

    8#
    发表于 昨天 22:58 | 只看该作者
    雷声 发表于 2026-10-14 19:47
    那就基本上是设计问题了,品控不背这锅。当然也有极小概率是同一批次的劣质原料造成的。
    cchere上有人发 ...

    我基本上能把这个破事儿梳理清楚了

    首先V800这个刹车总成底座支架,跟此前尊界S800的一模一样,设计图纸都没改

    想想也正常,小批量豪华车,能复用基础零件干嘛不复用设计,这样还不用再搞夯不锒铛一堆评审试样啥的,快好省

    对于供应商来说,注塑件不用重新开模,工艺和材料都一样,确实也省事儿,不就是换个踏板嘛,容易

    底座支架一样,但是刹车踏板不太一样,V800的中心距是130mm,S800的是105mm,按照知乎上工程师的推算,大概力矩能增加20%,也就是说S800如果能耐2000N的话,可能V800就真的只能承受1600多点儿

    我翻了懂车帝评测S800的百公里刹车距离测试,最终结论是顺利通过没出幺蛾子,说明是能够承受他们连续6脚大踹的

    懂车帝这边呢,东门老兄那一帮试车员一脚踹的上限估计差不多1700,真碰上S800的话应该没事,但是遇到了V800,如果再加上一点技巧,踩断就是分分钟的事情。

    尊界这次就栽到了这个沿儿上了

    汽车媒体毕竟还是靠车厂吃饭,一般遇到这种事情都会先知会一声。今天微博上懂车帝前员工爆料也说之前测试广汽丰田塞纳的时候后摆臂都掉下来了,最后报告里没说这事儿。

    这不就是新闻联播的奥义---真话不全说,但绝不说假话嘛

    华为恼火的是遇到这事情你不先知会一声,你这么搞咱们就是往死里得罪了,我这次弄不死你我不叫大嘴

    懂车帝的想法是仇人相见我手里还有你的把柄,这次不弄死你立个威哥们就白活了

    杠上了属于是
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