正巧，我有個好朋友就是做這個純視覺演算法的博士，之前在墨爾本大學做，前年入職京東了。
他跟我說過純視覺其實是無解的，就是說必定是一條死路。
先講下純視覺演算法的難度點在哪裏:電腦得到的影像是連續的平面，必須依賴演算法從平面構建一個三維空間。
啥意思呢，相當於我給你一張房間的照片，你就把每樣東西的大小，景深，全部給搞定了。從演算法上這沒問題，但魯棒性(這詞沒法轉譯成穩定性，為了嚴謹）沒法保證。
這東西不靠譜的地方是數不勝數的，隨便說幾個:
1.現在我拍照的鏡頭稍微有一點歪，出來的照片實際數據會不會不一樣？或者我的車頭整個都歪了呢？
2.現在是深夜，能見度很低，我的鏡頭在那麽多噪點的情況下是否還支持我高速行駛？
2.5 已經出現過的純視覺車禍，一個是逆光無法辨識翻導的白色廂式貨車，一個是老舊隧道從外進入直接追尾黑色車。
3.如果現在是大霧或者下雨，我怎麽確保拍照得到的景象正確？比如一滴水在鏡頭上，導致焦距不一致。
4.純視覺演算法怎麽搞定強逆光？！
5. 現在你的車前面出現了一塊巨大的2D畫板，裏面是一比一的3D的模組屋，請問你的視覺演算法怎麽搞定這個悖論？
6.接5，現在你的車前面有一塊透明玻璃，你的純視覺演算法如何規避這一風險？
7.泥汙遮擋怎麽辦？難道開到一半突然光速讓駕駛員接手？
所以馬斯克就是成本這項打不過中國車企嘴硬而已。特斯拉現在在同價位毫無舒適感，車機也一般，智能駕駛最好肯定是激光雷達+毫米波雷達+視覺，三管齊下才能應對復雜環境。現在的純視覺方案連完全精準的泊車都做不到 評論區的特斯拉精神股東真的……多七八千的成本，給你多一次活下去的機會不好麽？生命安全是可以隨便用對某個人的盲目追隨來換的？
很多馬粉沒搞懂啥意思，智能駕駛上，視覺+激光+毫米波，如果視覺說可以，激光說不可以，那麽信激光；如果激光毫米波說可以，視覺說不可以，那麽信視覺。人的眼睛可以開車，現在高端的車型一樣有緊急避險，這樣說夠明確了吧？
