2021年bev transformer出现以后，我从智能驾驶的反对派变成了拥护派，感知部分从此
没了瓶颈了，当初在本版吵了很久，没想到2026了还有疑问。

现在特斯拉的无人Robotaxi都覆盖Austin全境了，包括高速、机场，这已经是从试点变
成了城市级的服务了，v14.3让太多人好几天不摸方向盘了，车主纷纷车上刷短视频了，
安全问题属于已经解决的问题，剩下的都是些导航规划等问题。

这几年我测试过激光雷达、热成像、毫米波雷达，从感知层面热成像透雾能力远强于激
光雷达，但仍然在浓雾下只有50-80米的感知能力，肉眼、激光雷达被雾挡住的行人，热
成像看得清清楚楚，为什么选择更贵的激光雷达，还不是需要高精地图。极端情况下不需
要兜底：别强撑着，人遇到极端情况是不开车。

激光雷达的优点是厘米级精度，保证车辆行驶在高精度的先验车道里，没了激光雷达这
些车连路都看不清，更别提智能了，这也是为什么这些车企在陌生环境表现极其拉跨。这
两天比较火的限宽蹲pk就看出这帮车企的在感知方面的差距了，这么近厘米级精度，依然
不敢过限宽蹲，说白了有激光雷达的车，感知能力就是垃圾这种程度，丢了激光雷达路都
认不清，还敢信其他方面的能力。

现在鼓吹激光雷达的，一定是还没有跨过感知这第一步的，技术框架与当年百度开源的
阿波罗没有本质区别。

萌脸大叔为啥被封了这么久，当初他透露内部录音说的很清楚：抄不丢人，就怕抄不会
。

2020年transformer首次在CV领域掀起波浪，2021年bev transfromer就ota了，tsl强在
工程落地，而这方面本该是国内车企的强项，因为新技术就那么多，看你怎么合理运用了
，别管啥VLM、VLA这些词，实时、泛化好的才是牛逼，别光吹牛逼。

【 在 xzh47345996 的大作中提到: 】
: 可以自学习，模仿人类，极端天气不用开车了，夜晚也有大灯
- 都大雾了，最佳策略是不开车，还硬扛传感器兜底出门？
- 夜间大灯照明足矣，摄像头的动态范围是10bit，直接喂给NN做感知

: 带雷达的融合方案需要处理各个硬件产生的数据的对齐等等问题，太复杂了，容易出问
: 题
模型本质上是学习的司机对环境感知的反馈，当数据集达到一定规模以后，其他传感器就
是噪声，会被模型丢弃，而不是冗余。现在还鼓吹这方面融合的，本质上还没有入门。什
么二段式端到端、一段式端到端、VLM、VLA，各种词汇眼花缭乱。
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