ZT： 為什麽特斯拉的自動駕駛會成功？

看了這個就知道為什麽華爾街改變了對Tesla 的看法

 

為什麽特斯拉的自動駕駛會成功？

幾乎所有人都同意，自動駕駛，如果能夠成功，將是一個劃時代的重大科技事件。

但是，大家對特斯拉是否能夠成功，什麽時候能夠成功，卻是眾說紛紜。我也是曾經的
懷疑者。

為什麽我是懷疑者，因為我不知道自動駕駛需要多智慧，就可以取得實際應用。 所有
多種特殊情況，無法預估的情況，都要自動駕駛處理,很難實現。

然而，自從看了tesla的Andrej Karpathy的解釋，我就豁然開竅了。

 

其中最重要的是psudeo-lidar，偽激光雷達，也就是對圖像通過計算，實現激光雷達
lidar的功能，從而繪製出毫米級別精度的基本固定的地標，地物，道路的地圖。一旦
有了這種精度的地圖，我估計，很快自動駕駛的駕駛能力和安全，就會比普通人高很多
。 而且，這個地圖必須經常進行update。 update越勤快，當然就越正確。駕駛就越安
全。

例如，一旦修路的，在路上放了一個固定的水泥墩，隻要有一輛特斯拉的車經過這裏，
這車的計算機，就會把這水泥墩和沒有放之前的地圖比較，就會馬上把這個種特例，報
告給特斯拉總部的計算機，很快就會對地圖進行修正。

更重要的是，這種地圖都是由特斯拉用戶的車在使用中勘測的，選擇fsd的用戶必須付
錢給tesla。這樣，特斯拉的投資就很少了。特斯拉的自動駕駛部門，100多人吧，卻是
地圖和測試，至少是針對以整個國家（美國）展開的。當然，先難後易，先高速公路。

而不是像穀歌waymo那樣，長時間的投入巨大的投資（數以億美元計）去進行，雇傭好
幾千人，還局限在phonix等極少數的城市。 當然，這樣的方法，是無法長期虧損，持
續進行下去的。

順帶說一句，psudeo-lidar的學術論文，cornell大學的，有多位華人名字。

https://arxiv.org/abs/1812.07179

https://arxiv.org/abs/1906.06310

當然，做產品和企業的，不可能去做這種艱難的科研。elon的偉大之處，就在於多年以
前，在選擇通過昂貴的測繪硬件lidar，來減低對人工智能軟件和cpu/gpu的要求，和昂
貴的軟件（人工智能），昂貴的運算能力（cpu，gpu）而超級廉價的攝像頭，選擇了後
者。也就是賭軟件和運力的增加和成本減低的速度，會遠遠快於lidar的成本減少的速
度。

到現在來看，lidar當然成本也在迅速減少，功能也可能有增加，但遠遠不如軟件和運力
進步快。 過去看來不可逾越的障礙，lidar的部分優勢，全部消失殆盡，而tesla的圖
像攝像人工智能的優勢，已經全部碾壓lidar了。Waymo的數億美金的投資，百億美金的
估值，一下子化為烏有。當然，waymo還不認輸，還在掙紮。