我強烈推薦大家去看特斯拉前 AI 負責人，OpenAI聯合創始人，AI大神 Andrej Karpathy 在 Lex Fridman 播客上的那期節目。他在里面解釋了，為什么特斯拉的純視覺方案才是實現全球大規模自動駕駛的答案

以下我把視頻中觀點總結了一下：

額外的傳感器不僅增加成本，更增加復雜性。它們讓軟件任務變得更難，數據管道的成本也更高，同時還會給供應鏈和制造帶來更多風險與復雜度

視覺是必要的（幾乎所有人都同意），而且應該也是充分的。如果視覺已經足夠，那額外傳感器和工具的成本就完全超過了它們的收益

傳感器會隨著零部件的變化而變化，可能有時可用，有時不可用。它們需要維護，軟件也得適配更新，還必須通過標定才能讓傳感器融合正常工作

擁有一個持續采集數據的車隊，比多裝幾個傳感器更重要

LiDAR（激光雷達）反而可能成為負擔

處理 LiDAR 和雷達數據會讓代碼和數據管道膨脹。Karpathy 預測，其他公司最終也會放棄這些傳感器

繪制和維護高精地圖的成本太高。這種方式不可能真正改變世界，必須把重點放在視覺上——這是最關鍵的。畢竟，道路本來就是為視覺來理解而設計的

source：

https://www.youtube.com/watch?v=cdiD-9MMpb0