如何评价马斯克称激光雷达是一个诱人的局部最大值？
首先，我们得理解“局部最大值”在技术发展语境下的含义。想象一下你在爬一座山，你想要找到最高峰，也就是全球最大值。但如果你爬着爬着，遇到一个小山丘，然后就止步于这个山丘的顶端，你可能会觉得已经达到了最高点，但实际上，真正的最高峰还在远处。这就是“局部最大值”。在技术上，它意味着一个看起来很不错、很有前景的解决方案，但它可能并非最优解，甚至可能阻碍了通往更优解决方案的道路。
马斯克说激光雷达是“诱人的”，这背后有几层含义：
技术上的吸引力： 激光雷达确实有很多“诱人”之处。它通过发射激光束并测量反射光来构建环境的3D地图，这在测量距离、形状和环境感知方面具有极高的精度和可靠性。在恶劣天气（如雨、雪、雾）中，激光雷达的表现通常优于摄像头。它能提供非常清晰、精确的点云数据，对于识别物体轮廓、测量障碍物距离至关重要。对于许多公司而言，这是一条技术上看似“正确”的路径，能直接解决很多自动驾驶的核心难题。
市场和投资的吸引力： 随着自动驾驶市场的升温，激光雷达技术也吸引了大量的资本和研究投入。许多初创公司涌现，技术迭代迅速，价格也在逐步下降。这形成了一种市场效应，让很多人认为激光雷达是实现自动驾驶的“标配”，是必经之路。
然而，马斯克认为它是“局部最大值”，则是在否定其作为终极解决方案的地位。他给出的理由，归根结底是围绕着他所倡导的“纯视觉”方案（Tesla Vision）：
1. 成本问题： 即使激光雷达的价格在下降，但与大规模生产的汽车相比，其成本仍然很高。马斯克一直强调特斯拉的模式是“大众化市场”，这意味着每一项技术都必须能以极低的成本大规模部署。一个昂贵的传感器模块，哪怕它提供了出色的性能，也很难满足特斯拉对成本的要求。
2. 数据冗余和不兼容性： 马斯克认为，虽然激光雷达提供了精确的3D信息，但它本质上是一种“辅助”信息，可以由其他传感器（特别是摄像头）和更强大的AI算法来模拟或替代。他相信，通过训练强大的神经网络，仅凭摄像头数据就能提取出足够丰富和精确的环境信息，包括物体的三维结构和距离。引入激光雷达，在某种程度上会增加系统的复杂性，而且其数据可能与摄像头数据存在不一致，反而需要额外的处理和协调。他更倾向于一个“统一”的感知系统，而不是依赖多种数据源的冗余和潜在冲突。
3. 模仿生物的智能： 马斯克经常将特斯拉的自动驾驶技术比作人脑的工作方式。人类的眼睛是肉眼，虽然也能感知到深度和距离，但并不像激光雷达那样精确。然而，人类大脑通过学习和进化，能够从视觉信息中解析出复杂的3D世界，并做出准确的判断和决策。马斯克认为，特斯拉的AI就是在模仿这种能力，通过海量的视觉数据训练神经网络，让机器也能够“看懂”世界。他认为激光雷达是一种“作弊”手段，绕过了真正需要解决的“看懂世界”的核心问题。
4. 长远发展和可扩展性： 如果激光雷达是达到自动驾驶的唯一路径，那么未来所有自动驾驶汽车都将依赖于这个昂贵的传感器。这可能会限制自动驾驶技术的普及速度和范围。而纯视觉方案，如果能够成功，则意味着任何拥有摄像头的汽车都可以通过软件升级逐步实现更高级别的自动驾驶，这在可扩展性上具有更大的优势。
那么，如何评价马斯克的这种说法？
挑战传统，但也存在风险： 马斯克的观点无疑是颠覆性的。他敢于质疑行业的主流共识，迫使人们重新思考自动驾驶感知技术的本质。如果特斯拉的纯视觉方案能够成功实现L4甚至L5级别的自动驾驶，那将是技术史上的一个巨大飞跃。然而，他的这种激进路线也伴随着巨大的风险。用他自己的话说，“我们正在做一件非常艰难的事情”。摄像头在极端天气下的性能、对物体距离的精确感知，以及在复杂场景下避免误判，仍然是极大的挑战。即使是神经网络，也可能在某些未见过或罕见的情况下出现失效。
对成本和普及的考量： 从商业和普及的角度来看，马斯克的观点有其合理性。自动驾驶最终要进入千家万户，成本是绕不开的门槛。如果激光雷达价格居高不下，确实会延缓自动驾驶的普及。
“局限性”与“路径依赖”的争议： 对于“局部最大值”的说法，不同的人有不同的解读。有些人认为，激光雷达提供的信息是摄像头无法比拟的，它是实现安全冗余和应对突发情况的有效手段。他们认为特斯拉的方案是在“放弃”一种强大且成熟的技术，将风险全部押宝在尚未完全成熟的纯视觉AI上。而支持马斯克的人则认为，激光雷达只是一个“拐杖”，一旦AI足够强大，就不再需要它，而掌握了“看懂世界”的能力，才是真正的核心竞争力。
长期主义与短期现实的拉扯： 马斯克显然是在进行一场“长期主义”的赌博，他认为通过强大的AI和海量数据，终将能够超越依赖特定硬件的解决方案。而其他激光雷达公司，则是在解决当下最迫切的需求，通过成熟的技术来验证和推广自动驾驶。这两种思路并非完全对立，更像是殊途同归的不同路径选择。
总而言之，马斯克关于激光雷达是“诱人的局部最大值”的评价，是对自动驾驶技术发展方向的一种激进宣告。他认为激光雷达虽然在某些方面表现出色，但其高昂的成本和对纯视觉AI的潜在阻碍，使其无法成为最终的解决方案。他押注的是，通过强大的神经网络和海量数据，纯视觉方案能够以更低的成本、更优雅的方式，实现真正自主的智能感知。这种观点充满了对未来技术潜力的乐观预期，但也伴随着技术实现上的巨大挑战。究竟哪条路径能最终带领我们走向真正的自动驾驶，时间会给出答案，而这场技术路线的辩论，也将持续下去。
网友意见
我简单粗暴的回答一下这个问题，我也尝试是一文讲透现在这两种技术的主要纠结点吧，因为详细的回答没有一万字绝对刹不住，而且还有很多敏感信息点。
- 使用激光雷达和最大限度使用摄像头（甚至会减少传统雷达的维度）的本身逻辑是一致的，那就是传统的传感器的识别能力无法应对完整的自动驾驶。他们尝试解决的问题都是一个：识别。更直接的来说，就是要进行自动驾驶的策略响应，前提首先是要把真实的路况引入到数字世界之中。
- 传统雷达的识别过程本身就是一个依赖大量标定过程的概率论问题解析。一个最简单的例子是，一个人的雷达反射大小和一个可口可乐易拉罐是一样的。而且对高度方向上的解析极差，几乎可以认为是没有，也无法识别人的肢体尺寸位置。摄像头只是作为辅助识别。也就是说雷达告诉你前面有个东西，摄像头去识别这个东西可能是什么，然后确定车辆是否要做反应或者如何做反应。位置、距离等信息都来自于雷达，但是雷达的识别很差，可视化里面就是一些大小的点线，然后需要人工标定去识别这些可能是什么。摄像头当然也需要大量的人工标定。现在的所谓４D雷达对这种情况有很大的改善，但是点的精细度还远远不够。
- 激光雷达带来的识别能力是颠覆性的，以它超高精度的扫描能力将真实世界快速精确的复刻到数字世界里面，识别的难度也大大降低了，因为反射面基本就是物体真实的反射面。这听起来很完美，但是激光雷达高精度扫描的结果就是大量的数据，因为你首先要事无巨细的在数字世界真实重建显示，然后处理速度还要足够快以方便后续的识别与策略运用计算。那么最后其结果就是代价高昂的激光雷达+超级强大的处理芯片及匹配系统+本地化的策略运用。这套系统相对来说更加依赖本车的自身单车算力。所以使用这样系统的车辆必然需要巨额的硬件投入。
4.有人认为视觉方案就是和现在一样，只是强化了一下摄像头的作用。但是这里面有３点本质上的不同：
1－算法上贯彻的以视觉为主。
2－更加强大的摄像系统（但是成本依然远低于激光雷达方案）
3－这才是最重要的一点：机器学习和云计算。
前两者听起来比较好理解，而且大家直接看Mobileye的测试视频就能惊叹与视觉方案目前能够做到的精度和效果。但是云计算是这些企业在宣传中会隐藏的，但是这才是他们的杀手锏。
在Mｏｂｉｌｅｙｅ的２０２０年CES的基于视觉无人驾驶视频中，测试效果就已经非常惊艳的，而且是从市区到高速公路再到市区的复杂路况纯视觉无干预。但是里面有一个拐弯，Ｍｏｂｉｌｅｙｅ的技术人员再后来介绍，事实上如果在那条道路上也有一辆搭载了Mobileye视觉无论驾驶系统车辆的存在，那么在当前道路上根本看不到十字路口右侧道路来车的测试车就会提前预知看不到的道路上的车辆情况。而且这个技术已经应用了。
这才是视觉方案真正可怕的地方，它的价值在云端，而不是单车算力。
Mｏｂｉｌｅｙｅ开发出来的算法，可以将视觉方案看到的情况的识别结果，纳入到一个函数之中，然后将这个函数实时的分享到云端，然后通过云端交互对同样区域的车辆提供充足的信息。也就是说，在这个路段跑过的车辆越多，当前和你一起在跑的车越多，你就可以提前甚至实时获取这个路段的所有最新信息。
单车摄像头的识别当然比不上激光雷达，但是视觉方案配合识别大幅压缩后的数据，通过机器学习和云计算辅助单车的识别效果，才是视觉方案认为在未来能够PK激光雷达方案的全部实力。如果投资机构和技术投入方不能很好的理解视觉方案的巨大潜能，轻易放弃视觉方案，其后果是灾难性的。
我们简化一下描述：
激光雷达方案强单车硬件和算力，而视觉方案的单车硬件投入低，核心策略基于云端，这样就可以实现车辆的硬件购买成本低，而自动驾驶功能可以通过订阅等灵活方式购买，因为主要的消耗是在云端。破坏性创新，前提必然是便宜。
激光雷达当然也可以通过云计算来提升，但是大部分是策略优化，依赖度不高，一方面的原因是处理激光雷达数据的投入已经很大了。
这就是为什么马斯克会贬低激光雷达方案。
所以在２０２１年中美日欧华人汽车工程协会全球联线座谈的无人驾驶专场，所有专家一致认为，无人驾驶的未来是视觉的。
但是，（转折来了），激光雷达方案依然有其生存空间，而且在中国，激光雷达更是可能称为唯一可行的方案。
WHY?
因为基于视觉的方案的真正屠龙技是云端互联和大量的数据交互建模，而这种包含实际道路和真实人流视觉识别结果的数据通过企业的内部算法上传到私有企业管理的云端进行运算、存储、识别和分发，或许在美国和欧洲国家可以，但是在中国是万万不可能完全自由放开的。Ｍｏｂｉｌｅｙｅ以及所有视觉方案算法企业提出的所谓“函数”的目的，其本身也就是希望淡化系统需要将道路及其实时交通工具和人流信息上传的敏感度，将其弱化为“数学函数”。但是，这种话术或许在２０２０年之前还行得通，随着特斯拉地图信息问题、滴滴美国上市事件以及近期的俄罗斯－乌克兰冲突的大背景下，这种全国性质的方案基本上不可能通过监管部门的审查。Ｍｏｂｉｌｅｙｅ目前也在尝试通过和很多中国本土主机厂合作来绕过这个限制，第一波交流的时候对于算法和服务器的策略很强势，所以基本上全崩了。然后现在和个别本土企业已经在做项目了，据说开放度还可以，但是毕竟是国外系统，未来会发生什么？谁也不知道。
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