第386章马斯克内心OS：已老实
第386章马斯克内心OS：已老实(第5/9页)
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为什么不是，一味追求现实复刻，而不是把激光雷达信息融入到模型里去，这会不会也是一种偷懒呢？”林燃反问道。
马斯克还在短暂思考。
youtube上的弹幕已经炸锅了，“？？？”
“200美元的激光雷达？”
“不是，200美元？还不到？”
清一色的问号。
在阿美莉卡记忆里，他们还停留在激光雷达动辄大几万美元一个的印象中。
velodyne的激光雷达单价高达七万五到八万美元之间，当然这是几年前的价格。
但哪怕是去年2023年，全年下来激光雷达的出货平均价也是4000美元左右。
现在华国的大佬出来说，两百美元不到一个，为啥不用？
可想而知，对知道价格的阿美莉卡网友的冲击，数字摆在这，堪比小红书对账的冲击力了。
“蝙蝠确实用声呐，但人类不是蝙蝠。
我们要造的是给人类开的车，而不是给蝙蝠开的车。
人类有眼睛，大脑就是用视觉在驾驶。
你想让车学会像人一样驾驶，那就用人类的感知方式。
你说激光雷达便宜了，是的，比三年前便宜很多，但关键不在价格。
关键是它没能解决核心问题：理解世界。
激光雷达给你的是点云，一个距离场，它不知道交通灯是红的还是绿的，它不知道这个是小孩还是塑料袋。
它只是一个更贵的尺子。
在人工智能领域，多数据不等于好数据。
我们当然可以往模型里灌更多输入，但信息要有信息熵，要有对理解世界有用的信号。
激光雷达在高速公路上，或者高度规则化的场景下可能有用，但在日常城市驾驶，它反而会让系统依赖一个捷径，不去构建真正的世界模型。
你提到大语言模型，对，规模很重要。
但语言模型的前提是人类语言本身就包含了整个世界的复杂性，视觉输入也一样，视觉包含了驾驶所需的全部复杂性。
如果我们加进激光雷达，神经网络可能会依赖‘简化的答案’，而不去学习真正困难但关键的部分。
所以，这不是偷懒。
恰恰相反，纯视觉是更难的路线，需要更强的网络，更大的算力，更聪明的训练，激光雷达是捷径，但走捷径你到不了终点。”
马斯克摊手笑道：“如果你愿意在你的车顶上装一堆传感器，造一辆‘科研用的高价玩具’，当然可以。
但如果你想让全世界几千万辆车都能自动驾驶，就必须走视觉路线，规模化的未来只有一条路。”
林燃说：“多模态多模态，如果连视觉和传感器的数据都没有办法融入到同一个世界里，那又谈什么多模态。
如果我们真的追求的是简单的，单一的，人是怎么理解
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