懂车帝的测试结果，我连标定符号都不信。

问界的测试视频，已经被网友锤了。ADS想要变道跟着前车，然后驾驶员把方向抢过来，才导致撞车的

懂车帝以前多次测试，都搞小动作，不是一次两次。有点互联网记忆、有逻辑判断能力的人，都知道懂车帝不可靠。

所以大概率就是，公安部发包，央视新闻总包，层层分包给懂车帝，节目主治应该是“提醒消费者正确使用L2级别辅助驾驶”

但是，最后呈现的内容配合马斯克的亲自宣传，落脚点竟然变成了特斯拉“在中国取得最高成绩”

现在总包方在微博已经删名跑了，在抖音删了视频，发包方出钱出力气到吐血，也不会再露脸了，留下一地鸡毛，彻底办砸了

最后说一句，没有一款智驾车型是只用激光雷达方案，都是激光雷达+纯视觉方案。它跟纯视觉不是对立关系，是包含关系。

这个故意省略就很灵性。

麦克阿瑟将军对此表示点赞

这个视频的含金量跟姜萍的含金量一样，甚至低于姜萍的含金量

对，激光雷达方案错了。。

支持大家都去买特斯拉，用特斯拉的辅助驾驶。

我不会再像以前那样讨厌特斯拉了，因为社会进步总是需要付出一些代价的。

就像我对留学中介，出国中介的感觉，

辱骂中介，质疑中介，理解中介，赞美中介。

希望更多的人通过中介出国，离开这个国家，把这个国家空出来。

如果这个测试结果是真的，就M9车主那智驾里程数，估计还能活着的M9车主不多了。。。

我信懂车帝的特斯拉第一

但是国外的消费者都不信任特斯拉fsd，订阅率低的可怜

更不用说更加膜拜特斯拉的国内车主，订阅率也低的可怜

所以我信你懂车帝的没用呀

特斯拉fsd国内开通率多少啊，车主都不用的玩意你和我说好用？你要不看看问界的开通率？

华为属于占着茅坑不拉屎，想喷我的随便来！下面我说说为啥，b站有个up主叫萌脸大叔，他最喜欢的就是测ads跟fsd跑山路，假设这条山路是ads和fsd都没跑过的山路，那么满分100分的话fsd能拿90分，ads只能拿30分。但这个up主把视频发出来以后等几天再去跑，ads就能达到80分，fsd再跑还是90分。为什么过了几天ads水平上来了？因为厂家回去给这条山路做标定了。为什么up这么确认？因为上次测试山路没跑完，所以后面的标定没做完，到了以前没跑过的山路，ads的水平马上就降到跟以前一样了。华为拥有国内车企最高的算力，到现在了，还靠人工标定，说他是占着茅坑不拉屎有问题吗？其他车企想走特斯拉的端到端路线是算力不够，有心无力，而华为是有算力，但怕端到端前期的困难而不敢做！还有无保护路口左转，ads完全没有防御驾驶的能力，全靠莽，结果就是莽过去就是牛，莽不过去，就看大卡车司机今天心善不善了。

央视+华为= 不愧是央妈，真是懂技术，一眼就看出HarmonyOS4是纯自研的。

你不能只在你妈，报道你爱听的东西的时候，夸她专业，懂技术。

我开的阿维塔11，说真的，冲值帝那个视频看得我目瞪口呆！

我的车一只猫都测得出来，你摆这么大个假车直接撞了！

你猜我会信吗？

我当时就在评论区回复：车主请回避，不是给你们看的。

想买车的朋友们，这个视频是给你们看的，你们甘心吗？这不是充值帝不要脸的问题，这是把你们当智障的问题！

你们应该强列要求一镜到底，主动安全全开，车机视频全程同步录像的视频。

先放结论：从技术性能、实现难度和成本效益等角度综合考虑，在目前阶段激光雷达加视觉融合方案并没有展现出对纯视觉方案的决定性优势。

这里头其实非常复杂，涉及到两个路线的根本竞争。我尝试用最简单的白话给这个事情说明白。只能驾驶目前路线分歧最大的就是在采集上面，但是就目前的行业发展来看，堆料，堆硬件取胜基本是一条死路。

我们需要从目的入手，无论是激光雷达加视觉融合还是纯视觉方案要解决的问题是一样的，重建车辆周围的三维现实世界，以识别障碍物和可行驶空间。在2022年以前，YOLO等算法（You Only Look Once，或者You only live once，算法搞砸，你吃席）通过神经网络识别前方物体的类别和位置，但这类基于目标检测的办法存在漏检或误检的问题，尤其当遇到训练数据集中未涵盖的陌生物体时，可能完全无法感知（所谓“本体裂缝”问题）。

我想这个时候是激光雷达派占上峰的时候，毕竟你无法无限标定，现实中总是有训练集里没有的东西。纯视觉看起来是死路一条（如早期特斯拉未能识别横在路上的翻倒卡车等案例）。相较之下，激光雷达可以直接以激光点云形式探测到前方障碍物的距离和形状，而无需先识别物体类别，因此很多业内人士曾认为激光雷达方案更可靠——激光雷达直接输出三维点云，相当于在硬件层面构建出环境的3D模型，车辆只需知道“前方有东西”即可采取避让。

但是特斯拉在2022年前后推出了Occupancy Network（占用网络）算法，将视觉感知提升到了重建三维世界的新阶段。占用网络的思路是：不再执着于辨认物体是什么，而是将摄像头画面推断出一个三维体素栅格，在行车路径前方划分出无数微小立方体单元（voxel），预测每个格子是“空”还是被占据，以及被占据的话是静止物体还是动态物体。最大的好处就是不需要再去纠结前面是啥，即使传感器前方出现从未见过的异物（比如掉落的货物或动物），只要占用了空间，车辆就会将其视为障碍进行反应，而不必先分类识别它是什么。

这大大提高了纯视觉方案对异常障碍的探测能力，也是特斯拉敢于坚持纯视觉路线的重要技术底气之一。此外，特斯拉还将多摄像头输入融合，并通过端到端神经网络来联合完成感知、预测和规划，大幅提升了系统对动态交通环境的理解和反应能力。

激光雷达当然有着诸多优势，但是在目前技术条件下，激光雷达视觉融合方案问题更多，以至于未能表现出对纯视觉方案的显著超越，甚至在某些方面出现劣于纯视觉的情况。比如数据稀疏与远距分辨率有限。激光雷达的点云虽然提供3D信息，但点的角分辨率和密度有限，距离越远点云越稀疏。由于激光束发散和能量随距离平方衰减，激光雷达在远距离的探测能力急剧下降。在光线良好的情况下，对于200米开外的物体，一台高端的192线激光雷达所获得的信息量实际不如一台800万像素摄像头所看到的细节。

另外我认为最关键的是帧率低、时延高：大多数车规级激光雷达的扫描帧率在1020Hz左右（即每秒更新1020次，全视场扫描一周），显著低于典型摄像头视频30Hz甚至更高的帧率。这意味着对高速运动的远处物体，激光雷达点云的时空分辨率可能跟不上，测得的位置相对滞后或模糊，无法像摄像头那样连续细腻地捕捉运动轨迹。更高线数或固态激光雷达可以提高帧率，但同时也会产出海量数据。激光雷达每秒可能输出数百万点的数据，信息密度高但其中与驾驶决策相关的有用信息比例较低。处理如此庞大的点云数据对车载计算平台是沉重负担，需要占用大量算力和带宽。在总算力受限的前提下，引入激光雷达可能迫使系统在视觉感知和点云处理之间分配资源，增加延迟和不确定性，不当的融合反而削弱整体性能。

除了技术性能上的权衡，选择激光雷达融合方案还面临成本和工程实现方面的重大影响。激光雷达在汽车上的应用曾长期受制于其高昂的价格。早期一台高性能机械旋转式激光雷达（如Velodyne系列）单价高达数万美元，相当于装了一个“天价花盆”在车顶。但是我这里的讲，单体的硬件的贵，不再是制约的充要条件，这里马斯克早期的论断是错误的。我认为激光雷达更多的困境是在软件上。

当然，就算现在，激光雷达还是贵。摄像头模组只需几十美元，而高分辨率车规激光雷达往往要几百到上千美元，这还不包括安装和标定等额外成本。对于造车企业来说，在每辆车上增加一套激光雷达传感器意味着增加数千甚至上万美元成本（根据国内量产车型经验，单车成本增加约¥1~2万元）。这直接影响整车售价和利润率，在竞争激烈的市场中是一个重大的商业抉择。当然，随着技术的进步激光雷达的价格会进一步降低。但是即使如此，在可以预见的未来，其整体成本依旧显著的高于摄像头模组。

你可以选择堆料到L4，比如Waymo的无人车方案。Waymo采用了多激光雷达+多传感器的组合，为了追求安全冗余和全方位感知，其车顶和车身布满昂贵的激光雷达、雷达和摄像头。据估计每辆Waymo改装车的造价高达20万美元，主要成本正是那些先进传感器及其集成。这样的“堆料”方案虽然性能强大，但成本居高不下，目前只用于商业运营的无人出租车队，而无法推广到普通消费者市场。

此外，还有系统间同步的问题。在车辆上部署多种类型传感器，需要精密的空间标定和同步。摄像头与激光雷达有不同的坐标系和视场，需要在工厂校准安装角度，并通过软件实时对齐数据。一旦标定有偏差，可能出现感知误差（例如摄像头检测到物体但激光雷达点云没对上，反而引入幽灵障碍物）。保持多传感器长期可靠的校准也增加了维护成本——车辆颠簸、温度变化都可能使标定漂移，需要定期校正算法来补偿。

融合多源数据意味着感知算法更复杂。开发团队需要针对激光雷达和摄像头分别开发感知模型，然后设计融合策略（前融合、后融合等）。比如，常见做法是利用激光雷达点云进行三维检测、摄像头图像进行二维检测，再将结果融合。然而点云和图像的数据结构差异巨大，如何有效融合信息是学术和工程难题。融合不当可能导致信息冲突或不一致（如传感器意见不一致时系统如何取舍）。这大大增加了软件开发和测试的工作量，也可能引入新的系统失效模式。

引入激光雷达的代价，与收益在我看来是得不偿失的。

但严格来讲，这个事情尚未有定论。激光雷达也是一阵一阵的，16-18年左右，Waymo、通用Cruise等公司坚定走多传感器融合路线，测试车顶着显眼的激光雷达，以实现L4级别一步到位的无人驾驶。那个时候激光雷达是主流，2022年特斯拉FSD性能空前提升，大家又开始犹豫。24-25年随着新一代低价激光雷达量产和算力提升，激光雷达热又有所回潮，一些主机厂重新回到融合路线，希望借助更成熟的软件融合算法克服前期问题。

从实际应用出发，激光雷达最有价值的是在一些纯视觉存在短板的场景下提供冗余：例如极低光照的夜间高速行驶，摄像头因光照不足无法看清远处，但激光雷达不受黑暗影响，可以探测到前方远距障碍物，为车辆提供更长的反应时间。这就引出一个现实问题：为少数场景加入昂贵传感器值不值得？如果大部分时间摄像头已经足够用，偶尔遇到困难场景时系统可以通过降速或请求驾驶员接管来确保安全（例如黑暗乡道减速行驶，给驾驶员留出5-10秒的反应接管时间）。

在家用车领域，除非激光雷达价格大幅下降、融合算法取得突破，否则厂商更可能选择投入资源改进视觉AI算法和提高计算芯片性能，以走软件定义传感的路线。毕竟，人类司机只靠两只眼睛和大脑就能安全驾驶，未来的AI完全有潜力通过视觉加智能来达到甚至超越人类的水平。

星球号：美股带逛。

另外在这个问题的

鄙人不材，持有飞行执照，对于你讲的这些，我可是太熟悉了，这种典型的半懂不懂的我一般是拉黑，但是这个问题真的很有意思。我想解答一下。首先，我们要从两种不同的机制说起，飞机确实早就实现了自动驾驶，除了起飞不行，爬升，计划航路，下高，着落，尤其是CATIIIb 运行的机场几乎可以完全自动。但是飞机的航路比汽车简单多了，在机场地情复杂的时候还是人手操的。而汽车的自动驾驶，即使最简单的场景也比机场复杂了无数倍，这俩根本就不是一个量级的东西。一个最简单的例子，都不讲你说的传感器的事，我开个最简单的飞机，配备双向无线电，C模式应答机，ADS-B，基本是B级空域下最小安全配置。我要个Flight Following，目视规则，但接受ATC指挥，机场地面会根据地情繁忙程度，给我分配从机位到跑到的滑行道，比如从D划，上A，E，跑到11外等待。再复杂点可能会给出穿越运行跑道的指令，比如大一点的多跑道运行机场，当然因为这种指令也出过不少的事故征候，比如东航的跑道入侵事件。注意这部分100%人手操。这可能是飞机上最接近汽车驾驶了，你猜猜为啥这块没有AP。

好了，在我仔细观察之后，我跑道外等，发动机试车，舵面测试，然后上跑道，推车走你，你再猜猜这块为啥没有AP，以及空速活动，80节，V1，Vr，V2这些这些速度和检查又是为了什么。这些都是为了一旦有问题可以终止起飞，留在地上远好于飞上天，你再猜猜这些为什么不用AP代劳。

飞上天后，上升率证实，收轮，打配平，监控发动机读数，收襟翼做程序转弯，哦对了在提交飞行计划和放行的时候，ATC会给你使用那条跑道，以及离港程序，和时间窗口，你需要正确的FMC（飞行管理计算机）中输入正确的指令，以确保正确的飞行间隔。我再问问你如果你的AP需要这些才能工作，有谁会买。

之后确实可以接通AP，让它按照计划航路自己飞。但是如果前面有天气，有颠簸，有别的什么的，需要绕路，你得在LEGS页里头做调整，同时需要根据起飞前的高度层数据，机载的气象雷达数据，以及XM 卫星发来的最新前方气象，其他飞行员报告的航路情况，做出综合判断。这些你再猜猜为什么不用AP代劳。

好了到了目的地机场，你收听了ATIS（自动情况通播），主要是风向，修正海压（QNH）美国用的是英寸汞柱，尤其是从A级空域转到低高度层，使用相同的修正海压是确保高度间隔的重要手段，你再猜猜为啥这块不用AP代劳。

同时根据风向，选择进港程序，当然也可能直接给你。输入好了之后，飞机的AP会按照既定的程序飞，但是这个时候如果前方出现问题，复飞了，或者间隔的问题，你需要重新排队，这个时候需要重新做计划航路，你猜猜这个时候为啥不哦那个AP代劳。

这些几乎是每次飞行都会遇到的事情，飞机的AP只能程度连车的L2都达不到。所以你拿它来碰瓷也是着实有意思。

场景说完我了，讲讲硬件。为了实现这个能力，飞机有着大量的传感器，计算空速的皮托管/静压系统，负责航向的罗盘，GPS，INS（惯性IMU系统），监控发动机的燃气温度，叶片stage转速，油压，液压，等等，各个舵面的伺服系统，以及相应的处理单元比如AHARS 这类的大气处理计算机。

但是这里头有个本质的问题，飞机是需要各个维度的数据来正常飞行，这几个系统之间并不是并行的关系，这个跟雷达与摄像头互相打架完全是两回事。皮托管如果堵死了，飞机就没有速度信号，自动驾驶就无法工作，所以你看到的冗余更多的是子系统的冗余，比如两套，三套皮托管，双GPS，三套IMU系统，这些更多的是为了防止关键系统的单点失效而设置的，跟你的感知融合完全没有关系。所以你这纯粹是无理取闹。

为什么要这么多的备份，很简单，车坏了，你停路边就行，飞机只能尽可能的保证有一套能继续工作。同时要求数据源尽量独立，比如GPS和IMU系统本身有子系统冗余，同时还互为备份，因为在缺乏地标的时候，出现迷向迷航是空难的一个重要因素。惯导不依赖外部数据源，这样即使GPS信号受到干扰飞机依旧可以正常的导航。如果都是失效了，还有罗盘作为最终的备份选择。当然，我不指望你能明白，但是你可以看出来飞机的设计思路，跟你的所谓感知融合没有半毛钱的关系。

另外，系统多了，就有数据冲突的问题，飞机因为数据冲突出事可不是一次两次了，比较著名的：大韩航空007，因为INS/GPS模式设置错误，入侵苏联领空被击落。法航447，因为皮托管结冰，飞控备用律，左右杆输入不一致，数据冲突，最后失速坠海，还有因为检修时封住静压孔的胶带忘了取下来，导致飞机起飞后超速和失速警告同时响起，副驾又没有抖杆系统导致驾驶员失误判断食素警告为假飞机失速坠毁。

这就回到为什么大飞机对于空速的读取至少三套系统，因为飞机只要上天，空速有个最小值，否则就会掉下来。这个东西又没法像其他的数据那么好读取，至少在车上，速度表失效不是个太大的问题，所以需要2～3套空度管连接2～3套不同的大气管理计算机，独立做出判断，如果一个空速不可靠，决断系统可以忽略不可靠数据。

再一次的，这个你说的完全没有什么关系。

至于你后来说的什么L3要怎么样L4要怎么样，你就没想过靠边停车然后去4S店给修了么？这个没那么复杂吧，又不是飞机上了天了就下不来。

属实让人有点哭笑不得。

如果特斯拉是真本事，那说明激光雷达是垃圾。

如果是某企业这么个测法，无非就是特斯拉喂多了狗粮。对了，就在刚刚，某企业把我刚刚在另外一个问题下面的高赞答案给举报了，是输不起还是被揭穿了恼羞成怒？

对了特斯拉在中国的销售量应该是除比亚迪外的第一，倒是可以统计下有多少特斯拉车主花了64000开了FSD的。也可以统计下多少鸿蒙智行车主开了ADS的。

盲猜一下吧，ADS的开通率应该跟FSD的未开通率差不多。

请大家去买特斯拉，用辅助驾驶。

请大家相信懂车帝严选！

请大家相信央视！

请大家试驾的时候就用起来，上高速试驾！

咱们国家又不是宗教国家，实践是检验真理的唯一标准，实践，实践，实践！

我听说这次懂车帝测试，会把激光雷达遮了？？

真的假的，有没有人说一下。

特斯拉的顶梁柱，modely没有参加测试，反而是两款老车

我相信这次换新modely参加了，全过，不敢发而已

这个世界是物质的，端到端全靠算力做模型，特斯拉光数据中心就花了200亿美金，显卡比中国所有厂家加起来多，你怎么遥遥领先别人？

这么多开华为智驾上下班的视频你不看，智驾占比90%的车主随手一抓一大把你不信，你信懂车帝啊？这么说吧，之前理想的智驾加大投入以后直播智驾被封！为什么？就是因为越来越好了呗，就这次懂车帝的闹剧来看，看来智驾这块特斯拉有点急喔，也是，model3卖不过su7，现在小米的yu7也来势汹汹，欧洲那边就因为懂王那事被抵制了，如果国内市场再不行的话，特斯拉是真危险了

先举例央视还有什么公安的，我估计最信任国家部门机构的就这一次了，平时喊你们不要乱转钱给别人不见你们这么听话，也有逆天的说什么车主大胆去用华为智驾的，只能说你们的自适应是真的强啊，央视翻车又不是一天两天的事了，央视还报道姜圣呢，你要不要信呢？这么多车企跑去找华为合作智驾图免费是吧？国内车企太低级了没技术？那奥迪呢？又来治不了洋人还治不了你中国企业那一套么？

现在的媒体就是，断章取义搞对立，激光雷达都给挡了

相信懂车帝的，赶紧去买特斯拉！

就特斯拉的质量，也算完成智商层面的种族劣势基因淘汰了。

崇洋媚外、无独立思考能力的基因希特勒斩不断，由特斯拉来斩断。

非常好。

为什么懂车帝这么搞？就是为了国家推迟确定l3自动驾驶合法，因为现在智驾基本就是华为最强，也是华为系车目前最大的卖点，其他某些车系智驾水平还差的较远，如果国家制度一落地，之前宣传上打马虎眼的全部都会原形毕露，他们不急谁急。现在华为是希望l3制度早日出台，智驾水平差的车企是希望晚点出台，拖得越久它们越有利，不会马上原形毕露

2018年开始接触自动驾驶行业，我可以得出一个基本结论，所有吹特斯拉智驾能力的媒体有一个算一个，全是歪辟谷，因为特斯拉是最早开始参与加州智驾路测的企业，回回倒数，测到最后直接退出测试了，然后他现在跳出来说他智驾多厉害。

看到评论区有马孝子破防，索性我直接把话说完：

加州官方有一个报告《Autonomous Vehicle Disengagement Reports》，从有智驾测试的时候开始，基本上年年发，最开始几年特斯拉还提交数据，但是因为实在太拉了，后面都不敢提交数据了，行业里谁不知道？注意这是加州官方统计的路测数据，是人家美国老家的。

在每千英里失效次数这个关键数据上，谷歌的Waymo可以做到千英里0.09次，百度（萝卜快跑）可以做到0.22次，小马智行（北汽极狐阿尔法）可以做到0.61次，同时期，特斯拉只提交过两次数据，一次是测试了550英里（其他很多公司都是几千上万英里的测）接管182次，换算下来是千英里331次，第二次甚至只测试了12英里且为非测试场景，因为只是用于向投资人展示其智驾硬件的基本功能，所以选择了12英里的简单路段，跑一下就走了。

这也是为什么，人家都在研究L3和L4，特斯拉上限就是坐L2那一桌。

而且苹果为什么放弃做智能车系统呢？因为苹果的这个数据是抽象到让人难以理解的870多次，比特斯拉还抽象。

还有关于激光雷达，任何一个辅助驾驶系统，视觉+雷达一定会比纯视觉更好，这是鲨币都能想明白的逻辑，纯视觉方案唯一的优势就是省钱，不是单纯省一个雷达钱，而是可以省去激光点云算法和融合感知算法两个团队的钱，而这些算法团队的人，一个人一年一百万人民币都算新手

充值帝：你太激进了，我自己接管，我要直行，我相信你的aeb！

砰～

充值帝：小艺不行啊，后视镜装烂了。

这有什么可质疑的吗？“第一性原理”很多人都会说这几个字，但是能在标准答案公布前就利用这个逻辑工具推理出正确答案的人，恐怕没有几个。你要知道马斯克并不是对激光雷达有什么深仇大恨，在星舰上就有用到，龙飞船对接空间站就会用到激光雷达，而且他们跟华为一样，也会自研激光雷达。很多媒体人把价格高当作马斯克拒绝使用激光雷达的直接原因，其实只说对了三分之一，因为任何一个人，哪怕小学生都知道，在考虑成本之前，先考虑能不能做到。意思就是，如果缺少了笔，我就无法写作业，那我必须买一支笔，然后再考虑它的价格，没错吧？那如果激光雷达就是实现自动驾驶必不可少的那支笔，马斯克会因为价格而不用它吗？那同样的问题是，摄像头也有成本，为什么不取消掉呢？因为摄像头是必要因素。然后国产为什么选择激光雷达呢？原因很简单，不是因为它好，而是因为它可以帮你快速实现类似自动驾驶的效果，这才是国产选择它的原因。如果国产走纯视觉，那就会一直被特斯拉踩在脚底下，永远吃别人的尾灯，原因同样简单，特斯拉走的太靠前了，特斯拉 AI Day 几乎是行业灯塔，大家都要参考学习，那你还怎么突破他呢？唯一办法就是换个细分赛道，这里就体现出中国人的智慧，纯视觉我打不赢你，我可以走混合路线，而且这里有个一箭双雕的效果，就是激光雷达可以帮助你快速实现类似自动驾驶的效果，它真的太好用了，类似于开箱即用的 VUE，小白用它可以快速开发一个像模像样的网站，如果配合 element UI 就更快了。当然，它们很快自己开发了一个 VUE，这时候在很多人心目中不说遥遥领先，应该势均力敌了吧？可是事情没有那么简单，这不是1和1+1的较量，很多人认为，激光雷达，视觉，两者相加一定大于纯视觉。可是它们就没考虑过，激光雷达单独拿出来是1，纯视觉单独拿出来也是1，可是将两者放到一起，激光雷达就变成了-1。这里就涉及到技术问题了，深度研究很复杂，但是马斯克团队已经研究明白了，所以给出了直接的结论，就是激光雷达与纯视觉并不能想想象的那样进行累加，实际上，两者会相互干扰，比如最简单的干扰就是两者的延迟不同，激光雷达是发送，接收，分析，摄像头是直接接收，怎么都是比激光雷达快的，但是你又要激光雷达来兜底，那你只能按照激光雷达的延迟作为融合方案的延迟，而不是摄像头的，这就是短板效应。第二个就是权重问题，你想一下，在A场景中，摄像头是对的，激光雷达是错的。在B场景中，激光雷达是对的，摄像头是错的。那你问你，在C场景中，谁是对的？你不知道，那AI也很混乱，没人知道下一次，到底该听谁的，如果你说用激光雷达来兜底，那就更有趣了，因为你怎么证明激光雷达表现的就比视觉好？如果它表现的比视觉好，那还要视觉干什么呢？这是一个悖论。反过来也是一样，如果视觉能做好自己该做的，为什么还要激光雷达来兜底呢？这就是特斯拉团队研究的结果，马斯克用了一个形象的比喻，拐杖。激光雷达就是拐杖，你不会走路的时候，杵着它，你就可以走起来了，但是当你想要跑起来的时候，它就多余了，而自动驾驶的终极目标不是走起来，而是跑起来，那拐杖还有用吗？或者说，拐杖有用，在什么时间段有用？在新手起步阶段，那么你也看到了，这完全符合现实，最开始，国产有一个算一个，清一色的融合方案，差距在于激光雷达的数量。符合激光雷达的使用场景和自动驾驶的生命周期。问题是，FSD 进化很快，所以马斯克认为根本不需要，就像你的孩子一天长1厘米，你最好是别给他买尺寸合适的衣服，因为很快他就穿不上了，索性盯住自动驾驶的终极形态，就可以了。这就叫高瞻远瞩。可是马斯克已经把这个观点说烂了，抵不过凡人的直觉，直觉告诉用户，多一个激光雷达，就是比没有激光雷达好，这就是直觉，它很符合直觉，所以宣传起来杀伤力也巨大，所以很多用户相信了这一点，然后虔诚的献祭了自己的生命。所以我们回到最原初，到底什么是“第一性原理”？我想第一条就是，反直觉的，就像名侦探柯南那句话，当所有可能性都排除了，剩下那个无论多么难以相信，它都是真相。特斯拉的纯视觉，就是真相。后来其他厂家逐渐觉醒，开始抛弃激光雷达，但是由于ADS在这条路走的太远了，技术积累很深厚，可是路选错了，再多努力也是白费，现在是骑虎难下，这就是那句俗话。不听老人言，吃亏在眼前。马斯克早就告诉你了，你偏要按照自己的来，那你就去吧，然后就有了现在的局面，华粉真的很可怜，一心护主，终被打脸，怎么办？去诋毁节目组吧，当然要注意区分，央视不能咬的，就只剩下那个黄底黑字的可以咬了，没办法，如果此时承认，只能证明自己又蠢，又笨，又没品味，关键曾经在朋友面前狂吹，现在如何收场啊？哎，真是，闻者落泪，那叫一个惨呐。

DXO小米上就是野榜，你华子上了DXO就是权威榜单？

你华为手机欧洲比国内便宜还送耳机就是为了市场不得已，联想美国比国内便宜就是美帝良心想？

你麒麟公版架构联发科代工就是爱国自研，你小米公版架构联发科代工就是字研？

懂车帝搞yu7你们天天拿懂车帝截图到处发把这玩意儿当圣旨，现在你没拿第一懂车帝又成了敌特势力了？

央视夸你你就说央视牛逼一眼就看出来鸿蒙是真自研，央视点你名你就说央视还发过姜萍不可信？

我的评价是，差不多得了，智驾这玩意儿啥情况大家心里都清楚，除了你们家天天天下无敌遥遥领先，把L2吹成自动驾驶，哪家敢这么搞早TM被铁拳砸了

你不能在铁拳站在你这边的时候就夸没站在你这边你就要当铁头娃吧？人还是要点脸好一些

这次的测试，还有上个月点名L2.999的事，都已经很明确了，就是要给智驾降温，给你们这谣谣领先刹个车。结果呢？你们倒好，横竖不粘锅，你余大嘴一个供应商给主机厂开发布会就算了，发布会上说开车睡觉的是你，被人线下逮住的也是你，说自己遥遥领先的也是你，吹自己天下无敌的也是你，注册商标的也是你，被点名还嘴硬的也是你，咋哪儿都有你呢？

就没想过为啥从一开始点名某些家智驾吹牛逼到直接点名L2.999再到懂车帝测试？

说真的，看过原视频并且没有迷信智驾没有迷信华为的人都应该清楚，整个视频的重点不在于你华为没拿第一，也不在于谁拿第一，重点在于TM的现阶段没有一个智驾能保证你安全到家，结果一群教徒就因为没拿第一开始疯狂沸腾，我看还是铁拳没砸够