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谢霆锋也卖不动酱油，， ，， ，，，中炬高新去年营收42亿元，， ，， ，，，华润宿将空降后收购四川味滋美
撰文 ? | ? 张 ? 南编辑 ? | 黄亨衢设计 ? | ? 甄尤美题图 ? | AI外地时间 4 月 17 日上午，， ，， ，，，特斯拉 CEO 马斯克（Elon Musk）在 X 上的一条回复，， ，， ，，，再次挑起了自动驾驶领域最长期的手艺争论。 。。 。。。。有人讥笑他不懂激光雷达。 。。 。。。。他的回应简短而有力：他亲自主导过 SpaceX 龙飞船与国际空间站对接所用的定制激光雷达开发。 。。 。。。。他不是不懂，， ，， ，，，恰恰相反——他比任何人都清晰这项手艺在什么场景下有用，， ，， ，，，在什么场景下是累赘。 。。 。。。。这条推文的配景，， ，， ，，，是一位法国工程师 @brivael 写下的一篇长文（原帖为法语，， ，， ，，，X 平台 Grok 自动翻译为英文）。 。。 。。。。他与 Argil 的工程师们讨论完马斯克昔时踢走激光雷达这个 " 激进决议 " 之后，， ，， ，，，得出了一个结论：马斯克从一最先就是对的。 。。 。。。。为什么龙飞船用了激光雷达要明确马斯克的判断，， ，， ，，，先要明确龙飞船为什么用了激光雷达。 。。 。。。。龙飞船与国际空间站对接时，， ，， ，，，容错窗口只有厘米级。 。。 。。。。这个使命的物理条件，， ，， ，，，是激光雷达最理想的应用场景：没有大气，， ，， ，，，激光束清洁、稳固，， ，， ，，，不会被雨雾散射 ；； ；；；； ； ；光照极端——强侧面光加深黑阴影，， ，， ，，，摄像头在这种情形里无法稳固判断距离 ；； ；；；； ； ；目的是合作性的、几何牢靠的，， ，， ，，，空间站不会突然变道，， ，， ，，，不需要识别语义，， ，， ，，，只需要解决 " 我离对接口尚有多远、角度误差几多 " 这一个问题。 。。 。。。。这正是激光雷达最善于的：测距，， ，， ，，，准确，， ，， ，，，快，， ，， ，，，不依赖光照。 。。 。。。。马斯克用了它，， ，， ，，，由于在谁人场景里，， ，， ，，，它是完善工具。 。。 。。。。然后，， ，， ，，，他把它从汽车上踢掉了。 。。 。。。。这不是矛盾，， ，， ，，，这是统一套逻辑的两面。 。。 。。。。地面驾驶的挑战基础不是测距——而是明确语义。 。。 。。。。激光雷达能告诉你前方有一个体积约为 1.5 立方米的物体，， ，， ，，，但它不知道那是一个醉汉、一块纸板，， ，， ，，，照旧一头刚跑上公路的鹿。 。。 。。。。更不知道谁人物体接下来要做什么。 。。 。。。。太空对接只有一个问题，， ，， ，，，而都会驾驶每秒都在涌现新的问题。 。。 。。。。马斯克的逻辑从未摇动� 。。 。。。。河枚粤说胤剑�， ，， ，，，它是完善工具 ；； ；；；； ； ；用错了地方，， ，， ，，，它是腾贵的滋扰。 。。 。。。。激光雷达是什么，， ，， ，，，以及它为何听起来很美激光雷达的原理并不重大：向周围发射激光束，， ，， ，，，扫描情形，， ，， ，，，天生准确的三维点云。 。。 。。。。理论上，， ，， ，，，你能获得天下的准确几何形状——区分率高，， ，， ，，，不受光照影响，， ，， ，，，数据清晰。 。。 。。。。这在论文里自作掩饰。 。。 。。。。但落在量产车的车顶上，， ，， ，，，它酿成了一个貌寝的旋转装置。 。。 。。。。而更深层的问题，， ，， ，，，远不止外观。 。。 。。。。问题一：传感器越多，， ，， ，，，冲突越多加一个激光雷达，， ，， ，，，意味着你的神经网络必需同时学习融合视觉、激光雷达、毫米波雷达和超声波——四种完全差别的感知模态。 。。 。。。。听起来像是信息叠加，， ，， ，，，现实上是冲突叠加。 。。 。。。。每多一个传感器，， ，， ，，，系统就多一个潜在的 " 异议方 "。 。。 。。。。激光雷达说前方是障碍物，， ，， ，，，摄像头说那是地面反光，， ，， ，，，系统该听谁的？？？？？？ ？？这种仲裁自己就是一种永世性的手艺债务。 。。 。。。。手工设计的传感器融合逻辑，， ，， ，，，每增添一层，， ，， ，，，系统就多一层懦弱性。 。。 。。。。问题二：苦涩的教训强化学习领域有一个著名的 " 苦涩教训 "（Rich Sutton, Bitter Lesson）：在简单模态上暴力堆算力，， ，， ，，，恒久来看系统性地击败所有精巧设计的手工架构。 。。 。。。。Tesla 的路径就是这条路的现实验证。 。。 。。。。他们先踢掉毫米波雷达，， ，， ，，，再踢掉超声波，， ，， ，，，最终走向纯视觉端到端。 。。 。。。。外界的质疑声从未阻止——直到他们处置惩罚边沿案例的能力曲线最先加速，， ，， ，，，并且是在放弃冗余传感器之后才最先加速的。 。。 。。。。Waymo 走的是反偏向：保存激光雷达，， ，， ，，，维持多传感器融合，， ，， ，，，精雕细琢地图。 。。 。。。。效果是什么？？？？？？ ？？至今被困在地理围栏里，， ，， ，，，无法走向大规模�？？？？？ ？？虐才拧� 。。 。。。。两条蹊径，， ，， ，，，效果已经最先分叉。 。。 。。。。问题三：激光雷达只望见形状，， ，， ，，，看不见意义这是最基础的问题。 。。 。。。。激光雷达感知几何，， ，， ，，，不感知语义。 。。 。。。。它能告诉你前方有一个体积约为 1.5 立方米的物体，， ，， ，，，但它不知道那是一个醉汉、一块纸板，， ，， ，，，照旧一头刚跑上公路的鹿。 。。 。。。。更不知道谁人物体接下来要做什么。 。。 。。。。自动驾驶的最后几个 " 九 "（99.999% 的可靠性），， ，， ，，，实质上是认知问题，， ，， ，，，而不是感知问题。 。。 。。。。再多一个传感器，， ，， ，，，解决不了 " 这小我私家会不会突然横穿马路 " 这类判断。 。。 。。。。多的只是噪声。 。。 。。。。@brivael 用了一个生动的比喻：传奇拉力赛车手塞巴斯蒂安 · 勒布，， ，， ，，，在科西嘉泥泞山路上以时速 180 公里过弯，， ，， ，，，零激光雷达，， ，， ，，，仅靠两只眼睛和一个大脑。 。。 。。。。进化用了五亿年给捕食者塑造了眼睛，， ，， ，，，不是激光发射器。 。。 。。。。这不是没有缘故原由的。 。。 。。。。激光雷达的政治学隐喻@brivael 用了一个听起来很大的比喻，， ，， ，，，但并不无原理：激光雷达就像妄想应用于经济。 。。 。。。。这是一种妄想式、集中式的解决计划——试图用丈量替换智能，， ，， ，，，用数据替换明确，， ，， ，，，用控制替换涌现。 。。 。。。。它让工程师获得慰藉，， ，， ，，，由于 " 一切都被显式建模了 "，， ，， ，，，就像五年妄想让苏联经济学家获得慰藉一样。 。。 。。。。失败的理由也是一样的：现实的庞洪水平，， ，， ，，，永远凌驾任何传感器的捕获能力，， ，， ，，，正如它永远凌驾任何五年妄想的展望能力。 。。 。。。。真正的智能——无论是哈耶克意义上的市场� 。。 。。。。�， ，， ，，，照旧特斯拉意义上的神经网络——都是关于信任一个从履历中自我学习的系统，， ，， ，，，而不是把所有知识预先编码进去。 。。 。。。。权衡一个解决计划的优雅水平，， ，， ，，，看它的信噪比，， ，， ，，，看它的信号与重漂后之比。 。。 。。。。激光雷达把这个比值的分母炸上了天。 。。 。。。。2026 年还在捍卫激光雷达意味着什么@brivael 给出了他的判断，， ，， ，，，相当狠毒：2026 年还在捍卫激光雷达，， ，， ，，，意味着你宁愿堆砌补丁� 。。 。。。。�， ，， ，，，也不肯意直面真正的难题。 。。 。。。。这是把工程严谨性当外衣穿的智识懒惰。 。。 。。。。和 2012 年那些用专家系统对抗深度学习的人是统一类人。 。。 。。。。他们最终会走向统一个下场。 。。 。。。。而马斯克转发并支持了这篇文章，， ，， ，，，补上了自己的那句澄清。 。。 。。。。这场一连了快要十年的争论，， ，， ，，，谜底似乎正在从数据层面浮现。 。。 。。。。特斯拉用纯视觉跑通了大规模商业化，， ，， ，，，证实晰激光雷达不是自动驾驶的须要条件。 。。 。。。。争论还没有竣事，， ，， ，，，但举证责任已经转移——现在轮到激光雷达的支持者来证实，， ，， ，，，它事实解决了什么纯视觉解决不了的问题。 。。 。。。。AI 改变时代 , 她关注改变请关注《汽车商业谈论》兄弟媒体? ?加入2026 第十八届轩辕汽车蓝皮书论坛共论转折点击扫码报名▼ ?
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