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回复@silverhawk_ca:第四点是个关键。激光雷达可以很快做个简单的 demo, 但是对于更复杂的需要识别判断的场景就束手无策。
elon musk 曾经说过"激光雷达是个拐仗" (Lidar is a crutch ). 激光雷达可以提供精确的三维的物体信息，被以谷歌为首的很多研发自动驾驶的企业认为必不可少。
但激光雷达信息的最大问题是，不具有预测的能力。你可以精准的知道面前物体的方位，但是这个信息再精确，也完全无法帮你预测下面它要到哪里去。可以弄个简单的演示忽悠投资者，但是在复杂的真实驾驶环境下无法操作。
这就像一个 bloomberg terminal 可以给你提供大量实时的企业财务数据信息。但是这些信息本身无法帮你预测，哪些公司可能有财务造假，哪些公司看似财务数据好但其实马上要崩溃，哪些公司看似亏损很大但实际有巨大的成长前景和极大的竞争优势，等等。
而要做出这种判断，需要的是博览群书，提炼历史的各种演变规律和思维模型(类似于海量真实世界的数据培训神经网络)，能够在各种孤立看起来似乎不相关的预警信号出现之后，有所洞察，提前预测，提前布局。
现在可以做个预测: 绝大部分激光雷达公司，最后将是一地鸡毛，烟消云散。收起
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waymo 的自驾研发的模式无法 scalable, 没法让大量司机自愿免费提供驾驶数据。 最后可能就像 Google glass 一样悄悄地收场。//@silverhawk_ca:题外话：激光雷达系最大的支持者Google自己的自动驾驶都面临窘境，这是个系统工程，参见我之前写的
张睿: 如何看待 Google 母公司拆分成立的无人驾驶公司 Waymo？ - 知乎
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回复@silverhawk_ca:激光雷达可以应付 99%的简单驾驶情况。但是更复杂的路标和指示 (比如有的 stop sign 上面说要下午几点之前才必须 stop ) 它根本帮不上忙，这必须要海量的训练数据和人工标识才能做到。
自默数日:目前所有的交通标识和道路辅助设施，都是以人类的视觉为基础的，如果计算机视觉的能力无法超越人类的观察标准，在现有基础设施条件下的5级自动驾驶不可能实现，因此自动驾驶的根本是条件是计算机视觉的发展，而lidar则是舍本逐末
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