你是用眼睛。
地球上几乎所有有智慧的生物，导航靠的都是视觉系统。
我们的大脑用的是二维感知，然后推理出三维。
激光雷达的问题是，它提供的信息太‘干净’，其实没用。
它会让系统偷懒，不去真正理解世界，只是依赖传感器的点云。
这在受控环境里可能很棒，但在真实世界，激光雷达作用下是死路一条。
再说，激光雷达很贵，复杂度高，集成度差。
汽车是一种消费产品，不是NASA的实验室。
要想实现全球规模化的自动驾驶，唯一合理的解法就是视觉。
没错，纯视觉。
特斯拉的优势在于神经网络，我们训练系统真正去‘看’世界，像人类一样。
你不能依赖一个拐杖，激光雷达就是拐杖。如果你靠它，你永远无法造出一个能像人类一样开车的AI。
所以这不是单纯的成本问题，也不是我们‘比别人好’的问题，而是物理现实，是第一性原理，视觉是最强的传感器。
未来的自动驾驶系统，如果真的要安全、普及、便宜，必然是视觉优先的。
我们只是走在前面。”
马斯克说到兴奋的时候耸了耸肩，最后总结道：“你不会看到一只鸽子挂着激光雷达飞来飞去，对吧？”
“但是蝙蝠有类似雷达的用回声来定位的器官，华国已经把激光雷达的价格降低到一千元rmb，折合美元只需要200美元不到，三年前激光雷达很贵，但现在情况截然不同了。
在这个情况下，你还坚持自己的想法吗？
我也做人工智能，我反而会觉得激光雷达带来了新的信息，让人工智能更好地理解整个世界，你说激光雷达是偷懒，反而不主动拥抱更多的数据才是偷懒。
过去我们会认为模型训练算法是根本，现在发现大数据训练大模型，大模型才诞生出足够好用的LLM，激光雷达终归是在丰富数据量，增加数据维度，从算法算力和数据三原则来说，有终归比没有好。
为什么不是，一味追求现实复刻，而不是把激光雷达信息融入到模型里去，这会不会也是一种偷懒呢？”林燃反问道。
马斯克还在短暂思考。
Youtube上的弹幕已经炸锅了，“？？？”
“200美元的激光雷达？”
“不是，200美元？还不到？”
清一色的问号。