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1. 马斯克的解释是：人也是用纯视觉开车为什么机器不可以。
我要是头上长了个雷达我肯定用啊，这不是没办法么。况且人开车真不见得多好，误判也很常见。
自动驾驶想要通过政策审批，对它的要求必然比人更高。认这个死理就只会在推广合规的时候付出更大的代价。
2. 另一个原因是成本，特斯拉刚起步的时候雷达还很贵。
但是现在已经不再贵了，华强北把成本打到以前的 1/10 以下。
所以他选纯视觉路线的两大原因，其实都不成立。现在还吹纯视觉，无非是路径依赖/骑虎难下，或者卖情怀罢了。
@icyalala #11 如果只靠机器学习的话，那确实，输入越多就越费算力。但是，雷达的优点是它可以更方便地设计一个 failsafe 系统。比如雷达检测到超过某个大小的任何物体，距离小于多少的时间，强制减速甚至停车，给下一步的处理争取时间。这些死规则不需耗费多少算力。却可以给纯视觉算法兜底。
自动驾驶想要从 L2 升级到 L4 以上，其实技术上已经基本实现了，但是法规政策很难接受一个失效模式不明确的东西。雷达的优点就是，即使（同等算力下）它的上限更低，但是它的下限更高，而且下限更容易验证。 |
