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前方有障碍物。两种技术的反应是这样的：
激光雷达：距离前面物体距离3米，需要刹车。
摄像头：已经识别，前方是头猪，按照AI云端数据，70%这个圆滚滚的物体会自行跑开。（也许应该响一下喇叭？！）
马斯克做得对。
自动驾驶本身就应该基于图像和路况的综合分析，因为很明显激光雷达识别不出障碍物的属性，这当然不是最终的自动驾驶解决方案。只是在现阶段，你如果要提前上马自动驾驶，这个激光雷达是必不可少的，因为图像识别尚有不完整，你虽然不知道障碍物，但是雷达告诉你有障碍物，提前停车总是没有错的。
所以，特斯拉的思路当然是正确的，但是图像识别如今依然还需要机器学习。要有很多现场状况反馈给并行神经网络，让ai程度提升。
如今有人脸识别，甚至于无聊的工程师还开发了猫脸识别。据说（未确定），阿里的养猪计划还有猪脸识别（猪头肉会不会吃不下去？）。但是有很大缺陷，比如识别反馈比较慢，你在机场或者火车站如今就有这类，自动识别有的时候会出现卡顿。这个情况在5G时代可能会有所改观。
AI云端是必然的，云端的AI大脑实时学习。你开车遇到特殊情况，云端的AI会学习到这个情况，当同个系统中任意一辆车第二次遇到这个情况，问题已经解决（这样，人就不会两次掉入同个大坑。）
所以，未来语音识别，图像识别依然是非常大的市场。比如海康威视在国内就是比较强大的人像识别企业，但是对于自动驾驶，这还远远不够，必须降低延时，减少卡顿，毕竟开车期间并不能“时间停止”。
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