导读：马斯克：依靠激光雷达的自动驾驶公司都注定失败！

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目前在ADA /自动驾驶中，相机（机器视觉）和毫米雷达技术已被广泛使用，而新兴激光雷达（LIDAR）技术受益于其高精度3D 360°环境。 TU功能，还收到了大量的自动驾驶技术制造商。

然而，在今天的Tesla的“自动驾驶日”活动中，特斯拉首席执行官Elonmusk表示，激光雷达的自动驾驶公司注定失败（注定）的惊人表示。

目前，自动驾驶区有三种主要类型。它们是Mobileye代表的相机的主要依赖，以实现自动驾驶供应商。另一个是激光雷达的自动驾驶制造商作为主要感知技术。还有各种技术融合使用。而特斯拉主要采用相机技术，外部毫米波雷达技术援助。

由于相机数量大，而是为了确保足够的分辨率，这也使其成为需要处理的非常大的视频流，这也具有对计算机计算的巨大挑战。这种性能的成功产量 - 强大的TESRA自发自动驾驶AI芯片也得到了面具的巨大信心。

在现场投资者问题中，有投资者提到了激光雷达的优势，以及如何避免准确性在雨水和雪天气中不高，当道路条件不好。

在这方面，面具的答案是，虽然雨雪雪确实会增加驾驶困难，如覆盖一些雪，但人类可以通过视觉，而相对安全地驾驶，然后是大量的神经网络也可以完成，没有必要依靠激光雷达。

用口罩的话说，“（在车里）激光雷达是一个傻瓜”（afoolserrrand），即使在新闻发布会上，希望居住在Lidar的自动驾驶行业，谁注定要失败（注定要失败（注定为止）！因为激光雷达是昂贵的，因此没有必要，它是非常荒谬的，它注定要失望。

TESRA人工智能和自动驾驶Visual Director Andrejkarpathy还表示，Tesla可以处理来自车道线，交通，行人等视觉传感器的信息，并将这些信号与已知物体相匹配，最后做出决定。

他还承认激光雷达（LIDAR）程序和计算机视觉计划的优缺点。他和面具是电脑视觉：“有道理，激光雷达是一个快捷方式。它避免了自动驾驶基本问题的视觉识别，让人们一种虚假的技术进步的感觉。”他说，与利达，特斯拉相比，特斯拉更依赖于计算机愿景并将收到接收到的视觉信息的3D渲染，涵盖视频输入到深度神经网络。

Andrejkarpats在现实世界中培训培训的重要性，例如，特斯拉的每个司机实际上都参与了神经网络的培训，每个新手都将成为特斯拉。自动驱动系统馈送新数据。此外，喀甘格斯认为，在神经网络的训练中，数据质量比数据的大小更重要，而Tesla的原始数据集也可能是最有价值的世界，因为特斯拉有一个全球团队。可以提供各种环境和天气条件，并且还将收集车辆的异常道路性能数据。在数据的标签上，Tesla还试图自动化标签的方向。

也就是说，特斯拉认为，相机+数据+神经网络+自开发的自动驱动芯片足以确保基于计算机视觉的自动驱动方案的安全性。

然而，大多数自动驾驶技术供应商仍在使用LIDAR +计算机视觉或融合毫米波雷达，因为目前依赖于计算机视觉协议仍然存在某些安全风险。