那就加上几百块的雷达啊。
别说什么输入多了不会决策
【 在 djkstra 的大作中提到: 】
: 你这是啥都不懂啊，纯视觉路线是把预算投入到AI算力和算法上面，成本比那几百块一个的激光雷达高多了
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鸡光擂达不排斥摄像头。
【 在 vta 的大作中提到: 】
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推翻重来可能夸张了，但绝不是你说的加一路输入这么简单。看AI的回答：
如果特斯拉决定改用激光雷达，从纯技术实现的角度来看，难度其实并不像外界想象的那么大，甚至可以说是在其能力范围之内的。但这并不是一个简单的“插上就能用”的过程，而是一场涉及底层逻辑、算法架构和成本控制的巨大工程挑战。
结合马斯克的表态和行业现状，我们可以从以下几个维度来拆解这个“技术难度”：
? 1. 算法层面的“乾坤大挪移”：难度 ★★★★★ (最高)
这是最大的软性门槛。
●     底层逻辑冲突：特斯拉目前的“纯视觉”方案是基于2D图像通过深度学习“脑补”出3D世界。而激光雷达直接提供的是3D点云数据。
●     数据融合的难题：马斯克曾坦言，团队遇到了“摄像头和激光雷达数据对不上”的问题。因为摄像头看到的是一张图，雷达看到的是一堆点，当两者信息冲突时（比如摄像头没看到障碍物，雷达却报了警），系统会陷入“信任谁”的逻辑死循环。
●     算法重写：引入雷达意味着特斯拉需要推翻现有的纯视觉感知网络，重新构建一套多传感器融合（Sensor Fusion）算法。这不仅仅是加个代码，而是要重构整个神经网络的输入层和处理逻辑。

? 2. 硬件与工程化：难度 ★★☆☆☆ (中等偏低)
从硬件集成的角度看，特斯拉其实已经具备了基础：
●     物理空间：特斯拉现在的车型（如Model 3/Y）在设计时就预留了前向雷达的安装位置，虽然现在的4D成像雷达和激光雷达形态不同，但重新开模或调整安装位对特斯拉这种级别的车企来说是常规操作。
●     已有积累：实际上，特斯拉在HW 3.0时代就曾短暂使用过毫米波雷达，且早期测试FSD时也采购过激光雷达进行数据采集。此外，有消息指出特斯拉团队内部一直在用激光雷达采集数据来“验证”视觉算法的准确性，说明他们对硬件本身并不陌生。

? 3. 成本与供应链：难度 ★★★★☆ (核心阻力)
这才是让特斯拉“望而却步”的现实原因，也是马斯克口中“只有傻瓜才用”的潜台词。
●     成本控制：特斯拉的核心竞争力之一是极致的成本控制。虽然现在国产激光雷达已经“白菜价”（约几百美元），但相比特斯拉自研摄像头模组的极低成本，这依然是一个巨大的成本增量。
●     维修经济性：激光雷达通常安装在车头、车顶等显眼位置，且属于精密光学器件。一旦发生低速刮蹭（如自动泊车时蹭墙），损坏率和维修成本远高于隐藏在 bumper 里的摄像头或毫米波雷达。这会直接拉高特斯拉引以为傲的“低保险费率”优势。
【 在 vta 的大作中提到: 】
: 怎么可能需要推翻，加一路输入而已  
: 而且特斯拉曾经做过，去掉毫米波雷达，难道算推翻重来一次？新车型增加了一个摄像头，难道算作推翻重来一次？  
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: 那些用激光雷达的分辨率变了，数据对齐变了，算不算推翻重来？  
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发自「今日水木 on iPhone 14 Pro」
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端到端没必要上雷达，是雷达需要上端到端
【 在 doomsday 的大作中提到: 】
: 推翻重来可能夸张了，但绝不是你说的加一路输入这么简单。看AI的回答：  
: 如果特斯拉决定改用激光雷达，从纯技术实现的角度来看，难度其实并不像外界想象的那么大，甚至可以说是在其能力范围之内的。但这并不是一个简单的“插上就能用”的过程，而是一场涉及底层逻辑、算法架构和成本控制的巨大工程挑战。  
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发自「今日水木 on iPhone 15 Plus」
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这AI臆想了一个底层冲突，说了一堆其它配了激光雷达也有的问题，并且说了特斯拉的优点


1、特斯拉有配激光雷达的车，用来采集数据，然后教没有激光雷达的车学会估算距离，所以特斯拉有激光雷达的底层逻辑，复制到销售车辆上就行了。


2、数据融合、算法重写是其它配了激光雷达的车每天遇到的问题，并不是特斯拉独有的问题


3、剩下的内容都是纯视觉方案的优点了。说特斯拉配激光雷达成本增加保费增加，那其它配激光雷达的车就不增加？


【 在 doomsday 的大作中提到: 】
: 推翻重来可能夸张了，但绝不是你说的加一路输入这么简单。看AI的回答：如果特斯拉决定改用激光雷达，从纯技术实现的角度来看， ...
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