为什么在自动驾驶实践中，有多种雷达加持的汽车，表现还是远不如纯视觉特斯拉FSD精准丝滑？要解决复杂工程，先得抽丝剥茧搞清问题的本质！

如果没有经历过产研实践，你一定很难理解下面这些案例：

我们小时候的课本有个故事，说火箭专家王永志力排众议，减少燃料反而让导弹飞得更远；做过货柜的应该知道，规模越大不一定成本更低，有一个平衡点；还有做交易的朋友，你买了更多的数据信息，未必就能决策更精准！

回到自动驾驶问题的本质，自动驾驶最仰仗的能力是什么？

是要能精准且迅速地预判和决策。那么激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达增加的信息，就能让你决策更精准、更快速吗？

很显然，两者并没有必然的逻辑关系。实际上，由于自动驾驶逻辑太复杂，杂乱的信息反而会让决策更迟钝、更迷茫。

我们可以粗略理理谷歌开辟的“激光雷达自动驾驶”的决策逻辑：①首先，视觉信息是最基础的，至于多种雷达信息，计算机程序要区分“哪些有影响、那些无影响”。②其次，导致跟视觉决策结果，相同的可以合并或忽略，不同的则进入下一个逻辑。③接着，对于这些能导致不一样决策结果的多种信息，你必须确定其在决策过程中的优先级或权重占比，并输出最终决策。④最后，随着场景和细节的增加，逻辑会越来越复杂，而进步却越来越慢！

特斯拉引领的“纯视觉端到端大模型”自动驾驶，跳过了那个“死亡逻辑”，直接通过神经网络比对老司机的操作，只要训练场景足够多，就会变成全能老司机。

简而言之，传统“激光雷达+代码规则”自动驾驶，都是抄袭2009年谷歌开辟的路线，最后都无一例外卡死在“复杂的逻辑”里面。只有马斯克独立思考，他发现自动驾驶的决策，不是逻辑的叠加，而是概率的综合。

纯视觉端到端，直接跳过“死亡逻辑”，全场景学习老司机的操作！这是跨时代的创新，好比牛顿力学和死的机器程序解决不了的复杂问题，改用量子力学和灵活的AI大模型来解决！