伊朗内政部长指示领土省份“消除海上封闭威胁”
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2026-04-30 02:28:29
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撰文 ? | ? 张 ? 南编辑 ? | 黄亨衢设计 ? | ? 甄尤美题图 ? | AI外地时间 4 月 17 日上午 ，特斯拉 CEO 马斯克（Elon Musk）在 X 上的一条回复 ，再次挑起了自动驾驶领域最长期的手艺争论 。有人讥笑他不懂激光雷达 。他的回应简短而有力：他亲自主导过 SpaceX 龙飞船与国际空间站对接所用的定制激光雷达开发 。他不是不懂 ，恰恰相反——他比任何人都清晰这项手艺在什么场景下有用 ，在什么场景下是累赘 。这条推文的配景 ，是一位法国工程师 @brivael 写下的一篇长文（原帖为法语 ，X 平台 Grok 自动翻译为英文） 。他与 Argil 的工程师们讨论完马斯克昔时踢走激光雷达这个 " 激进决议 " 之后 ，得出了一个结论：马斯克从一最先就是对的 。为什么龙飞船用了激光雷达要明确马斯克的判断 ，先要明确龙飞船为什么用了激光雷达 。龙飞船与国际空间站对接时 ，容错窗口只有厘米级 。这个使命的物理条件 ，是激光雷达最理想的应用场景：没有大气 ，激光束清洁、稳固 ，不会被雨雾散射；光照极端——强侧面光加深黑阴影 ，摄像头在这种情形里无法稳固判断距离；目的是合作性的、几何牢靠的 ，空间站不会突然变道 ，不需要识别语义 ，只需要解决 " 我离对接口尚有多远、角度误差几多 " 这一个问题 。这正是激光雷达最善于的：测距 ，准确 ，快 ，不依赖光照 。马斯克用了它 ，由于在谁人场景里 ，它是完善工具 。然后 ，他把它从汽车上踢掉了 。这不是矛盾 ，这是统一套逻辑的两面 。地面驾驶的挑战基础不是测距——而是明确语义 。激光雷达能告诉你前方有一个体积约为 1.5 立方米的物体 ，但它不知道那是一个醉汉、一块纸板 ，照旧一头刚跑上公路的鹿 。更不知道谁人物体接下来要做什么 。太空对接只有一个问题 ，而都会驾驶每秒都在涌现新的问题 。马斯克的逻辑从未动� 。河枚粤说胤� ，它是完善工具；用错了地方 ，它是腾贵的滋扰 。激光雷达是什么 ，以及它为何听起来很美激光雷达的原理并不重大：向周围发射激光束 ，扫描情形 ，天生准确的三维点云 。理论上 ，你能获得天下的准确几何形状——区分率高 ，不受光照影响 ，数据清晰 。这在论文里自作掩饰 。但落在量产车的车顶上 ，它酿成了一个貌寝的旋转装置 。而更深层的问题 ，远不止外观 。问题一：传感器越多 ，冲突越多加一个激光雷达 ，意味着你的神经网络必需同时学习融合视觉、激光雷达、毫米波雷达和超声波——四种完全差别的感知模态 。听起来像是信息叠加 ，现实上是冲突叠加 。每多一个传感器 ，系统就多一个潜在的 " 异议方 " 。激光雷达说前方是障碍物 ，摄像头说那是地面反光 ，系统该听谁的？这种仲裁自己就是一种永世性的手艺债务 。手工设计的传感器融合逻辑 ，每增添一层 ，系统就多一层懦弱性 。问题二：苦涩的教训强化学习领域有一个著名的 " 苦涩教训 "（Rich Sutton, Bitter Lesson）：在简单模态上暴力堆算力 ，恒久来看系统性地击败所有精巧设计的手工架构 。Tesla 的路径就是这条路的现实验证 。他们先踢掉毫米波雷达 ，再踢掉超声波 ，最终走向纯视觉端到端 。外界的质疑声从未阻止——直到他们处置惩罚边沿案例的能力曲线最先加速 ，并且是在放弃冗余传感器之后才最先加速的 。Waymo 走的是反偏向：保存激光雷达 ，维持多传感器融合 ，精雕细琢地图 。效果是什么？至今被困在地理围栏里 ，无法走向大规�？虐才� 。两条蹊径 ，效果已经最先分叉 。问题三：激光雷达只望见形状 ，看不见意义这是最基础的问题 。激光雷达感知几何 ，不感知语义 。它能告诉你前方有一个体积约为 1.5 立方米的物体 ，但它不知道那是一个醉汉、一块纸板 ，照旧一头刚跑上公路的鹿 。更不知道谁人物体接下来要做什么 。自动驾驶的最后几个 " 九 "（99.999% 的可靠性） ，实质上是认知问题 ，而不是感知问题 。再多一个传感器 ，解决不了 " 这小我私家会不会突然横穿马路 " 这类判断 。多的只是噪声 。@brivael 用了一个生动的比喻：传奇拉力赛车手塞巴斯蒂安 · 勒布 ，在科西嘉泥泞山路上以时速 180 公里过弯 ，零激光雷达 ，仅靠两只眼睛和一个大脑 。进化用了五亿年给捕食者塑造了眼睛 ，不是激光发射器 。这不是没有缘故原由的 。激光雷达的政治学隐喻@brivael 用了一个听起来很大的比喻 ，但并不无原理：激光雷达就像妄想应用于经济 。这是一种妄想式、集中式的解决计划——试图用丈量替换智能 ，用数据替换明确 ，用控制替换涌现 。它让工程师获得慰藉 ，由于 " 一切都被显式建模了 " ，就像五年妄想让苏联经济学家获得慰藉一样 。失败的理由也是一样的：现实的庞洪水平 ，永远凌驾任何传感器的捕获能力 ，正如它永远凌驾任何五年妄想的展望能力 。真正的智能——无论是哈耶克意义上的市场 ，照旧特斯拉意义上的神经网络——都是关于信任一个从履历中自我学习的系统 ，而不是把所有知识预先编码进去 。权衡一个解决计划的优雅水平 ，看它的信噪比 ，看它的信号与重漂后之比 。激光雷达把这个比值的分母炸上了天 。2026 年还在捍卫激光雷达意味着什么@brivael 给出了他的判断 ，相当狠毒：2026 年还在捍卫激光雷达 ，意味着你宁愿堆砌补丁 ，也不肯意直面真正的难题 。这是把工程严谨性当外衣穿的智识懒惰 。和 2012 年那些用专家系统对抗深度学习的人是统一类人 。他们最终会走向统一个下场 。而马斯克转发并支持了这篇文章 ，补上了自己的那句澄清 。这场一连了快要十年的争论 ，谜底似乎正在从数据层面浮现 。特斯拉用纯视觉跑通了大规模商业化 ，证实晰激光雷达不是自动驾驶的须要条件 。争论还没有竣事 ，但举证责任已经转移——现在轮到激光雷达的支持者来证实 ，它事实解决了什么纯视觉解决不了的问题 。AI 改变时代 , 她关注改变请关注《汽车商业谈论》兄弟媒体? ?加入2026 第十八届轩辕汽车蓝皮书论坛共论转折点击扫码报名▼ ?
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作者简介:善于写短篇小说与情绪日志 ，作品语言优美、情绪真挚 ，是读者心中的“文字共识者” 。
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