- 主题:很多人竟然认为fsd的优势是纯视觉... 看我同时得罪两派。
1、fsd的优势是 数据、算力、算法（主要是数据评价算法和模拟算法）。 这三块是真领先，前两块是真遥遥领先，感觉国内厂商这3点都追上来在2～3年内确实有难度的，但是不排除可能出现像DeepSeek的黑马突然靠几个重大创新抹平差距。
2、纯视觉就是为了降成本，在保持以上3个优势的情况下，加多传感器数据，只可能表现更好，只不过tsl认为“更好”的程度不足以抵消成本而已。 你走路时捂住耳朵绝不可能走的更稳，耳朵多少还有点用。
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成本不是这么算的，tsl现在优势数据里就没有激光、声呐等数据，得先加上多传感器，而且这种车铺开后，再收集2年后数据才能发挥多传感器优势。
【 在 lessing 的大作中提到: 】
: 特斯拉收的费用那么高
: 人家激光雷达都标配了
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这么说你更好接受些：华为的智驾去掉激光雷达只会更差。
tsl 加上激光雷达会更差是无稽之谈。 端到端天生兼容多传感器而不是相反。
【 在 altsy 的大作中提到: 】
: 纯视觉不仅更便宜，而且更好。激光雷达要插进去人识别不了的变量，天生与端到端这种学人开车的路线不兼容。
: 华为智驾大赛现在还会出现碰到静止物体车毁人亡的雷达融合方案老问题，说明雷达融合方案到现在连这种十年前的经典corner case都解决不了。
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tsl搞纯视觉的理由是：人开车只靠眼睛，我再用同样的反驳。
人至少还有耳朵和触觉。而且有耳朵的人开车只会更好而不是更差，
【 在 vta 的大作中提到: 】
: 就是既降本又更好，降本和更好不矛盾。
: 一体压铸也一样，既降本又更好
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: ...................
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显然不是重复，顶多是有交集罢了，如果重复你还担心数据冲突个啥。
写if else才担心数据冲突，tsl现在的端到端本来就非常适合多种数据。
【 在 vta 的大作中提到: 】
: 激光雷达是眼睛的重复。雷达不是耳朵。
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: 我也支持开车用耳朵，所以应该加上车外麦克风。
: ...................
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再差的算力，最基本的机器学习模型也可以做到自动选取最有效的信息，处理数据的矛盾，多一维数据无论如何也不会导致效果更差。
【 在 kettle 的大作中提到: 】
: 就车上那点算力，连视觉信息处理不过来，加上耳朵能开的更好？
: 发自「今日水木 on iPhone 15 Plus」
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摄像头信息非常有用，但加上激光雷达绝不可能导致效果下降。 算力再差也不会导致下降。
你走路大半靠眼睛，捂住耳朵绝不可能让你走的更稳，再笨的人捂耳朵也不会更稳。
【 在 kettle 的大作中提到: 】
: 雷达多出来的距离信息没啥用，摄像头的颜色信息还有分辨率都比激光雷达强很多，这对障碍物的判断是至关重要的
: 发自「今日水木 on iPhone 15 Plus」
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